خصوصية Apple Intelligence: جهاز Mac يخمّن من هم أفراد عائلتك

شرح الباحث الأمني Dario Pasquini في 28 أكتوبر 2026، في تحليل منشور على موقع 8rank.ai، أن كل جهاز Mac منذ macOS 13 (2022) يبني على القرص رسمًا بيانيًا معرفيًا عن مستخدمه: عن جهات الاتصال والعلاقات وطريقة التواصل والأماكن والأنشطة. ومن أجزاء هذا النظام مصنِّفان يقيّمان من من جهات اتصالنا ينتمي إلى العائلة. وفي 7 نوفمبر وصل المقال إلى الصفحة الأولى في Hacker News وأطلق نقاشًا حول ما تعنيه خصوصية Apple Intelligence على أرض الواقع.

ما الذي وجده الباحث بالضبط؟

تقف وراء الرسم البياني عمليتان من عمليات النظام: knowledgeconstructiond وintelligenceplatformd. والمصدر الرسمي الوحيد الذي يقتبسه المؤلفون هو صفحة man الخاصة بالأولى، وتقول إن هذه الخدمة «تحلّل المحتوى الموجود على هذا الجهاز للمساعدة في بناء رسم بياني معرفي يمثّل الجهاز والمستخدم» (بالنص الأصلي: «analyzes the content on this device to help build a knowledge graph representing the device and the user»).

تُحفظ البيانات في المجلد ~/Library/IntelligencePlatform. وفيه، من بين أشياء أخرى:

1. 51 قاعدة بيانات SQLite محفوظة كنص غير مشفّر، يحميها إذن «الوصول الكامل إلى القرص»،
2. الملف graph.db، وهو ما يُسمّى «triple store» يضم 181 فئة من الكائنات و278 علاقة، ولكل صف فيه مستوى ثقة ومصادر وطابع زمني،
3. قاعدة البيانات entityTagging.db التي تحتوي على درجات «الانتماء العائلي»، ويُعاد حسابها يوميًا،
4. الجدول expired_stable_graph الذي تنتهي إليه الصفوف المسحوبة.

المصادر كثيرة: جهات الاتصال، والتقويم، والصور (الوجوه)، والرسائل، والبريد، ومشاركة العائلة (بما في ذلك أعمار أفراد العائلة)، وجهة الاتصال في حالات الطوارئ من البطاقة الطبية في تطبيق الصحة، والتطبيقات المثبّتة، والموقع، ومدة استخدام الجهاز، وإشارات من الجهاز.

كيف يعمل مصنِّف العائلة؟

معظم الرسم البياني بيانات منسوخة أو مستنتجة بقواعد بسيطة. أما الجزء الأكثر إثارة فهو التعلّم الآلي: زوج من مصنِّفات XGBoost يقرّر من هو من العائلة بناءً على 144 سمة، معظمها سلوكية (من يراسل من، ومن يظهر مع من في الصور). يحمل النموذجان اسمي EntityTagging_Family وEntityTagging_FamilyAndFriends، ويعملان محليًا عبر CoreML.

يضم جدول العلاقات 17 عمودًا، لكن بحسب المؤلفين لا يقف خلف سوى اثنين منها نموذج يُشحن فعلًا. ويُضاف إلى ذلك نماذج embeddings تدمج السجلات المتعلقة بالشخص نفسه. وإذا كانت Apple Intelligence مفعّلة، فإن نموذج اللغة من Apple على الجهاز يقرأ الرسائل أيضًا ليربط الوجه باسم وعلاقة.

بحسب المؤلفين، الرسم البياني مخزن يُفترض أن تستمد منه النماذج اللغوية السياق (مع عبارة «allegedly»، أي «كما يُقال»). أما كيف تستخدمه الخدمات الأخرى بالضبط فليس واضحًا لهم تمامًا.

خصوصية Apple Intelligence: أين المشكلة؟

يُفترض أن تبقى البيانات محليًا على جهاز Mac، ولا يزعم التحليل أنها تُرسل إلى Apple. المشكلات في مكان آخر.

أولًا، غياب التوثيق. باستثناء صفحة man وورقة بحثية من Apple عام 2023 عن بناء الرسوم البيانية المعرفية، لا يوجد أي وصف لما يجمعه النظام ولا لكيفية استنتاجه صلة القرابة.

ثانيًا، الحذف. عندما نحذف جهة اتصال، لا يعيد الرسم البياني بناءها، لكن الصفوف المسحوبة تنتقل إلى expired_stable_graph مع مستوى الثقة والمصادر. قدّر المؤلفون أنها تبقى هناك نحو 48 ساعة، لكنهم وجدوا سجلات أقدم بكثير. وظلّ جدول الدرجات يقيّم شخصين كان الرسم البياني قد حذفهما بالفعل.

ثالثًا، غياب التحكم. بحسب التحليل لا توجد طريقة عامة لتصحيح استنتاج خاطئ، ولا يذكر المؤلفون كيفية إيقاف كل هذا.

يصف المؤلفون أيضًا سيناريو افتراضيًا: من يصل إلى قواعد البيانات هذه يمكنه أن يقرأ منها تركيبة الأسرة، والعمر التقريبي لطفل، وحضانته مع أرقام الهواتف، بل وحتى أننا نستخدم مدير كلمات مرور. ويتوسّعون فيه في مقال ثانٍ.

هل هذا جديد؟

الرسم البياني نفسه ليس سرًا جديدًا. فقد وصفه Nic Lydon من قبل في مقال «I Built a Personal Knowledge Graph. Apple Had Already Built One on My Laptop.»، الذي يستشهد به المؤلفون. الجديد هو التفاصيل: مصنِّفات العائلة، وعدد قواعد البيانات والعلاقات، وسلوك النظام عند حذف البيانات. ولا يتضمن التحليل أي رد من Apple.

وهذا يبيّن جيدًا الاتجاه الذي يسير فيه المساعدون الأذكياء. لكي يجيب نموذج عن طلب «ذكّرني بعيد ميلاد أختي»، يجب أن يعرف شيء ما من هي أختنا. ونواجه معضلة مشابهة مع Claude Personal Finance، إلا أننا هناك نقرّر بأنفسنا ما نربطه.

كيف تعرف ما يعرفه جهاز Mac عنك؟

نشر المؤلفون أداة iKnow، وهي لوحة معلومات محلية بترخيص Apache 2.0 تقرأ قواعد البيانات هذه دون أن تغيّر فيها شيئًا. لا تحتاج إلا إلى Python 3 (دون حزم إضافية) ومنح تطبيق الطرفية إذن الوصول الكامل إلى القرص:

git clone https://github.com/8rank/iKnow.git
cd iKnow
python3 server.py

بعد ذلك نفتح الرابط http://127.0.0.1:8765/?token=… الذي يطبعه الخادم. اختبر المؤلف الأداة على macOS 26.6.2 و26.7.1 و27.0.1 (على macOS 27 قد لا تعمل كل الصفحات).

يتضمن المستودع أيضًا تعليمات لاستخدام وكيل ذكاء اصطناعي خاص بك. وينصح المؤلفون بتجنّب النماذج السحابية، وهذا منطقي: فإرسال قاعدة بيانات كهذه إلى API خارجية يناقض الهدف من التمرين كله. الأفضل استخدام نموذج يعمل محليًا (المزيد في دليل تشغيل الذكاء الاصطناعي محليًا).

الأسئلة الشائعة

هل ترسل Apple Intelligence هذا الرسم البياني إلى Apple؟

بحسب التحليل يُفترض أن تبقى البيانات محليًا على جهاز Mac. لا يزعم المؤلفون أن الرسم البياني يُرسل، لكنهم يشيرون إلى أن خدمات أخرى في النظام قد تستخدمه، ولا يُعرف بالضبط أيّها.

هل يمكن إيقاف الرسم البياني المعرفي في macOS؟

لا يقدّم التحليل طريقة لإيقاف الرسم البياني. يشير المؤلفون فقط إلى أن الصفوف المسحوبة في الجدول expired_stable_graph يجب حذفها يدويًا.

أين يخزّن macOS الرسم البياني المعرفي؟

في المجلد ~/Library/IntelligencePlatform، موزعًا على 51 قاعدة بيانات SQLite. الملف الرئيسي هو graph.db، أما درجات العلاقات العائلية ففي entityTagging.db.