Apple Intelligence a prywatność: Mac zgaduje, kto jest naszą rodziną

Badacz bezpieczeństwa Dario Pasquini opisał 28 października 2026 w analizie na stronie 8rank.ai, że każdy Mac od macOS 13 (2022) buduje na dysku graf wiedzy o swoim użytkowniku: o kontaktach, relacjach, sposobie komunikacji, miejscach i aktywnościach. Częścią systemu są dwa klasyfikatory, które oceniają, kto z naszych kontaktów jest rodziną. 7 listopada tekst trafił na pierwszą stronę Hacker News i wywołał dyskusję o tym, jak Apple Intelligence a prywatność mają się do siebie w praktyce.

Co właściwie znalazł badacz?

Za graf odpowiadają dwa procesy systemowe: knowledgeconstructiond i intelligenceplatformd. Z oficjalnych źródeł autorzy cytują stronę man pierwszego z nich, według której demon „analizuje zawartość tego urządzenia, aby pomóc zbudować graf wiedzy reprezentujący urządzenie i użytkownika” (cytując „analyzes the content on this device to help build a knowledge graph representing the device and the user”).

Dane trafiają do folderu ~/Library/IntelligencePlatform. W środku znajdują się m.in.:

1. 51 baz SQLite zapisanych otwartym tekstem, chronionych uprawnieniem Full Disk Access,
2. plik graph.db, czyli tzw. „triple store” ze 181 klasami obiektów i 278 relacjami, gdzie każdy wiersz ma poziom pewności, źródła i znacznik czasu,
3. baza entityTagging.db z ocenami „rodzinności”, przeliczanymi codziennie,
4. tabela expired_stable_graph, w której lądują wycofane wiersze.

Źródeł jest sporo: Kontakty, Kalendarz, Zdjęcia (twarze), Wiadomości, Mail, Chmura rodzinna (razem z wiekiem członków rodziny), kontakt alarmowy z karty medycznej w aplikacji Zdrowie, zainstalowane aplikacje, lokalizacja, Czas przed ekranem i sygnały z urządzenia.

Jak działa klasyfikator rodziny?

Większość grafu to dane skopiowane albo wyprowadzone prostymi regułami. Ciekawsza jest część z uczeniem maszynowym: para klasyfikatorów XGBoost decyduje, kto jest rodziną, na podstawie 144 cech, głównie behawioralnych (kto z kim pisze, kto z kim pojawia się na zdjęciach). Modele nazywają się EntityTagging_Family i EntityTagging_FamilyAndFriends i działają lokalnie przez CoreML.

W tabeli relacji jest 17 kolumn, ale jak piszą autorzy, tylko dwie z nich mają za sobą faktycznie dostarczony model. Do tego dochodzą modele embeddingów, które łączą rekordy dotyczące tej samej osoby. Jeśli Apple Intelligence jest włączone, model językowy Apple na urządzeniu czyta też wiadomości, żeby przypisać twarzy imię i relację.

Według autorów graf to magazyn, z którego modele językowe mają pobierać kontekst (z dopiskiem „allegedly”, czyli „podobno”). Jak dokładnie inne usługi z niego korzystają, nie jest dla nich do końca jasne.

Apple Intelligence a prywatność: gdzie jest problem?

Dane mają zostawać lokalnie na Macu i analiza nie twierdzi, że trafiają do Apple. Problemy są inne.

Po pierwsze, brak dokumentacji. Poza stroną man i pracą Apple z 2023 roku o budowie grafów wiedzy nie ma opisu, co system zbiera i jak wnioskuje o pokrewieństwie.

Po drugie, usuwanie. Kiedy kasujemy kontakt, graf go nie odtwarza, ale wycofane wiersze trafiają do expired_stable_graph razem z poziomem pewności i źródłami. Autorzy szacowali, że zostają tam ok. 48 godzin, a znaleźli dużo starsze rekordy. Tabela ocen wciąż oceniała dwie osoby, które graf już usunął.

Po trzecie, brak kontroli. Według analizy nie ma ogólnego sposobu na poprawienie błędnego wniosku, a autorzy nie podają, jak to wszystko wyłączyć.

Autorzy opisują też hipotetyczny scenariusz: ktoś, kto dostanie się do tych baz, może z nich odczytać skład gospodarstwa domowego, przybliżony wiek dziecka, jego żłobek z numerami telefonów czy nawet to, że używamy menedżera haseł. Rozwijają go w drugim tekście.

Czy to nowość?

Sam graf nie jest tajemnicą od dziś. Wcześniej opisał go Nic Lydon w tekście „I Built a Personal Knowledge Graph. Apple Had Already Built One on My Laptop.”, na który powołują się autorzy. Nowe są szczegóły: klasyfikatory rodziny, liczby baz i relacji oraz zachowanie przy usuwaniu danych. Odpowiedzi Apple w analizie nie ma.

To dobrze pokazuje, w którą stronę idą asystenci AI. Żeby model mógł odpowiedzieć „przypomnij mi o urodzinach siostry”, ktoś musi wiedzieć, kto jest naszą siostrą. Podobny dylemat mamy przy Claude Personal Finance, tylko tam sami decydujemy, co podpinamy.

Jak sprawdzić, co wie o nas Mac?

Autorzy udostępnili iKnow, czyli lokalny dashboard na licencji Apache 2.0, który czyta te bazy i niczego w nich nie zmienia. Wymaga tylko Pythona 3 (bez dodatkowych pakietów) i nadania Full Disk Access aplikacji terminala:

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

Potem otwieramy link http://127.0.0.1:8765/?token=…, który wypisze serwer. Autor testował narzędzie na macOS 26.6.2, 26.7.1 i 27.0.1 (na macOS 27 nie wszystkie strony muszą działać).

W repozytorium jest też instrukcja dla własnego agenta AI. Autorzy odradzają przy tym modele w chmurze, co ma sens: wysyłanie takiej bazy do zewnętrznego API przeczy celowi całego ćwiczenia. Lepiej użyć modelu uruchomionego lokalnie (więcej o tym w poradniku o AI lokalnie).

FAQ

Czy Apple Intelligence wysyła ten graf do Apple?

Według analizy dane mają zostawać lokalnie na Macu. Autorzy nie twierdzą, że graf jest wysyłany, ale zaznaczają, że mogą z niego korzystać inne usługi systemu i nie wiadomo dokładnie, które.

Czy można wyłączyć graf wiedzy w macOS?

Analiza nie podaje sposobu na wyłączenie grafu. Autorzy wskazują jedynie, że wycofane wiersze z tabeli expired_stable_graph trzeba usuwać ręcznie.

Gdzie macOS przechowuje graf wiedzy?

W folderze ~/Library/IntelligencePlatform, w 51 bazach SQLite. Główny plik to graph.db, a oceny relacji rodzinnych są w entityTagging.db.