未公開的本地知識圖譜機制與文件缺失

研究團隊發現，macOS 26 (版本 26.6.2) 中運行名為 knowledgeconstructiond 和 intelligenceplatformd 的兩個守護進程。這些進程的主要功能是分析裝置上的內容，以建立代表裝置與用戶的通用知識圖譜。

蘋果官方對此機制的說明極為有限，僅在 man page (man 8 knowledgeconstructiond) 中簡述其為「分析裝置內容以幫助建立知識圖譜」，並提到它與 intelligenceplatformd 協同工作進行繁重處理任務。

雖然蘋果研究人員曾在 2023 年發表過關於圖譜建構技術的論文，但對於該機制如何整合進 macOS、具體收集哪些數據以及推論邏輯，幾乎沒有公開文件。這使得用戶難以了解系統實際記錄了哪些個人資訊。

知識圖譜的資料來源與儲存結構

該知識圖譜以 SQLite 資料庫形式儲存在 ~/Library/IntelligencePlatform 目錄下，包含 51 個明文資料庫檔案。雖然資料是明文儲存，但該目錄受到 TCC (Transparency, Consent, and Control) 完全磁碟存取權限的保護。

核心資料庫 graph.db 是一個三元組存儲系統，使用包含 181 種實體類別和 278 種謂詞的詞彙表。每一行資料記錄主體（如人、應用程式、事件）、謂詞（關係類型）和客體（值或另一個實體）。

系統從多種來源提取數據以填充圖譜，包括通訊錄、照片中的臉部識別、行事曆標題與參與者、家庭共享資訊（含成員年齡）、健康應用中的醫療 ID 緊急聯絡人、Siri 建議從郵件和訊息中發現的事件與聯絡人，以及透過 App Intents 捐贈的應用程式資料。

除了基本關係，系統還記錄了誰出現在照片中、通訊日誌（誰、何時、哪個應用程式、方向，但不含內容）、位置與移動軌跡，以及螢幕鎖定、Wi-Fi、藍牙、充電狀態等裝置訊號。

推論的人際關係與活動類型

知識圖譜不僅記錄靜態資訊，還透過 XGBoost 模型結合規則與複製數據，推論人與人之間的關係（如親屬、同事）。例如，系統會標記某人為「僱主」或「家庭成員」，並為這些關係分配信心分數。

詞彙表中有近三分之一（57 種）類別專門用於描述用戶的活動，包括睡眠、運動、冥想、通勤、用餐等。這些活動類別旨在捕捉用戶的行為模式，而非僅限於身份或位置資訊。

研究團隊指出，並非所有定義的類別都被實際使用，部分可能是佔位符。他們標記了「已實作」的類別是指找到了可能負責該類別的機制，但這屬於推論結果而非絕對事實。例如，某些活動類型如「遠足」或「駕駛」在詞彙表中存在，但未找到明確的生成機制。

用戶可見性與社群反應

為了讓用戶了解系統記錄的內容，研究團隊開源了本地儀表板工具 iKnow，允許用戶在 Mac 上查看個人知識圖譜的具體內容。這提供了透明度，讓用戶能檢查系統對其社交圈和行為的推論是否準確。

社群討論中，部分用戶對數據收集的廣泛性表示擔憂。有評論指出，即使關閉了 Siri 或 Apple Intelligence 相關功能，這些守護進程似乎仍在運作並收集數據，引發對隱私控制的質疑。

另一方面，也有觀點認為由於處理過程完全在本地進行且數據不離開裝置，這對於提升 Siri 等助理的上下文理解能力（如識別特定聯絡人）是必要的技術基礎，類似於汽車導航系統記憶常用地點與聯絡人。