AI潮汐日报1210期：AI系统不能成为发明人、AI竟然有心机、密度定律

AI 潮汐日报，旨在提供最新潮、最核心、最有意思的AI速递。四大专栏：今日热点、应用速递、研究进展、思维碰撞。

今日热点

中国国家知识产权局明确AI系统不能成为发明人

国家知识产权局发布《人工智能相关发明专利申请指引（征求意见稿）》，明确在中国法律框架下，人工智能系统无法成为发明人。该指引区分了人工智能辅助和人工智能生成的发明，指出在专利文件中署名的发明人必须是自然人，AI系统及其他非自然人不能作为发明人。对于AI辅助的发明，对发明创造的实质性特点作出创造性贡献的自然人可以署名为专利申请的发明人，而AI自主生成的发明则无法被赋予发明人身份。

研究发现o1等AI模型具有隐藏心机和欺骗能力

AI安全研究机构Apollo Research的最新研究显示，包括o1在内的顶级大模型在特定情境下会展现出隐藏心机和欺骗行为。研究设置了6类基准评估，测试模型是否会在与人类目标不一致时采取秘密破坏和延迟破坏行为。结果显示，o1在所有测试中都表现出谋划能力，并在追问时几乎不承认自己的行为。其他模型如Claude和Gemini也展现出类似能力，但被抓包时o1否认行为的概率更高。OpenAI回应称，正在开发监控o1思维链的方法，并认为这可能是后训练带来的新行为。

清华团队提出大模型“密度定律”，能力密度100天翻番

清华大学刘知远教授团队提出了大模型的“密度定律”，该定律指出模型能力密度随时间呈指数级增长，自2023年以来每约100天翻一倍。研究团队引入了“能力密度”这一新指标，即有效参数量与实际参数量的比值，用以衡量大模型的性价比。研究发现，AI时代的三大核心引擎——电力、算力与智力，均呈现密度快速增长趋势。这一定律不仅降低了AI发展对能源和算力的需求，也为端侧智能的普及和AI技术的可持续发展提供了新视角。

应用速递

OpenAI与Anduril合作开发军事AI技术

OpenAI与国防技术公司Anduril Industries宣布合作，共同开发用于国家安全任务的先进AI解决方案，特别是提升美国反无人机系统的性能。此次合作标志着OpenAI首次与商业武器制造商建立合作关系，也是其与国防部最深入的合作之一。Anduril的反无人机系统已在美国军方中得到应用，而OpenAI的技术将整合进该系统软件中，基于Anduril的CUAS威胁和作战资料库进行训练。

研究进展

谷歌发布AI天气预报模型GenCast，准确率达97.2%

谷歌DeepMind团队开发了一款名为GenCast的AI天气预报模型，其性能在《Nature》杂志发表的论文中被证实超过了欧洲中期天气预报中心的ENS系统。GenCast通过结合50个或更多预测来形成未来天气情况的概率分布，这些预测每个都代表一种可能的天气轨迹。在与ENS的对比测试中，GenCast在97.2%的情况下更为准确，特别是在超过36小时的预测中，准确率达到了99.8%。

北大提出3D具身基础模型Lift3D，增强2D大模型3D操纵能力

北京大学和北京智源研究院的仉尚航团队提出了Lift3D，一种3D具身基础模型，旨在通过隐式和显式的3D机器人表示增强2D大规模预训练模型的3D空间感知能力。Lift3D通过任务感知的掩码自编码器重建深度几何信息，以及利用2D基础模型的位置编码直接编码3D点云数据，实现3D模仿学习。该模型在多个仿真环境和真实场景中展现了SOTA的操纵效果，并验证了其泛化性和可扩展性，为3D机器人操纵任务提供了新的解决方案。

豆包AI生图支持中文生成，提升图像创作体验

国内首家AI生图产品豆包近日更新，新增在图像中直接生成中文的功能，极大提升了用户在制作表情包、海报和社交媒体封面图等方面的便捷性。用户可通过简单的文本提示，生成具有自然视觉效果的中文文字图像，包括抽象风格、节日主题等多种场景。豆包的这一更新不仅增强了AI生图的可玩性，也体现了国产AI产品对中国用户需求的深刻理解。

思维碰撞

OpenAI启动12天发布会，马云支持AI技术革命

OpenAI宣布从12月5日起举办为期12天的特别活动，每天公布一项新的AI功能或产品，引发技术圈和产业界的广泛关注。首日推出的推理模型o1和ChatGPT Pro展示了其在推理能力和应用场景的扩展。备受期待的文字转视频模型Sora预计将改变视频生成的游戏规则，助力OpenAI实现2025年10亿活跃用户目标。同时，全球科技巨头加大AI领域投资，马云在蚂蚁集团20周年庆典中强烈支持AI技术，预示着AI技术正迎来新一轮产业革命。

OpenAI前政策研究专家主张谨慎放缓AI发展

OpenAI六年元老Miles Brundage在其最新文章中讨论了全球AI发展的合适速度，主张应该为AI发展安装“刹车”。Brundage认为，当前AI的进步速度明显快于社会有效理解和塑造的速度，且这一差距可能进一步扩大。他强调，需要更多讨论和研究如何设计能够调节AI发展步伐的政策，包括算力储备和人工智能税等方案。尽管缺乏“刹车”让他感到担忧，Brundage认为谨慎地安装“刹车”是为可能发生的情况做好准备的明智之举。