在學術領域，對這類“黑匣子”設備的使用還是缺乏考量的。學術研究不同于企業中的技術研發。研究的框架，實驗數據必須有嚴格的條件限制，以此得出有說服力的結果。而企業的技術研發更注重結果，或者說是實際效果。

在學術研究中如果是用了黑匣子，那么就有個很嚴重的問題，一旦數據不能自洽，或者更嚴重的，無法復現結果，那么這個研究就無法通過peer review審查，發表論文也是無稽之談。

然而研究員在沒有硬件知識儲備的情況下，又往往需要依賴于此類設備的幫助，比如說我做醫學領域的研究，我總不能從頭造個CT機從原始數據做起吧。但是對于蘋果這種，中途突然更換算法的行為確實欠妥。不過對于學術用途的設備，一般都是有專門的設置的，比如嚴格限制軟件版本等等，以避免實驗數據出現問題。

支援學術研究，是企業社會責任的一部分，反過來研究成果也能反哺其發展。在這一點上，我認為蘋果做的還不夠。