Apple研究：个人感知系统本体边界协商

2026年10月5日，Apple Machine Learning Research 发布一项研究，探讨用户自建个人感知系统中的本体边界协商问题。Apple 与斯坦福大学研究者采用 Wizard of Oz 技术设计了两款开放式探针，让参与者在为期一周内体验训练自己定义现象的个人化机器学习系统。研究识别出四类本体边界协商场景：现象边界、主体作为关系的一部分、信号与噪声之分、数据的客观性，并提出通过设计支持边界协商的起点。该论文已被 ARES 2026 的 AI4TCI（Workshop on AI for Secure and Trustworthy Critical Infrastructure Systems）Workshop 接收。目前进展为论文发表并获会议接收，尚无后续跟进报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。