10月4日 AI 早报 · MuseAI 早报

奥尔特曼公开批评 Anthropic 密会宗教领袖讨论 Claude"意识"问题

《纽约时报》9 月 29 日的调查报道披露，Anthropic 联合创始人 Chris Olah 在过去约一年里与天主教、犹太教、锡克教、印度教、福音派等宗教领袖及哲学家举行了一系列闭门会议，探讨如何让 Claude"向善"以及模型是否可能具有意识，部分参与者签署了保密协议。10 月 3 日，OpenAI CEO Sam Altman 在 X 上发帖回应："对于人们试图赋予 AI 模型某种宗教力量、或是放弃人类自身判断力而转而依赖这些模型，我感到非常不安，并认为这是一个切实的安全问题。"微软 AI 首席执行官 Mustafa Suleyman 也曾警告，把 AI 当作有感情的存在看待本身就是危险的。值得注意的是，就在 9 月初，Altman 与 Anthropic CEO Dario Amodei 还曾罕见地一致呼吁放缓前沿 AI 的开发速度。NDTV；The Decoder

谷歌发布新旗舰模型 Gemini 4 Argon，DeepSWE 得分 77.9% 超 GPT-6 Astra 与 Opus 5.5

谷歌 9 月 30 日发布新旗舰 AI 模型 Gemini 4 Argon，称其为迄今性能最强的模型，面向复杂工作负载，意在与 OpenAI、Anthropic 的前沿模型竞争。技术参数：输出上限提升至 100 万 token；API 定价为每百万输入 token 2 美元、输出 10 美元；在 DeepSWE v1.1 基准上得分 77.9%，超过 GPT-6 Astra 和 Opus 5.5。谷歌尚未给出公开发布时间表，目前仅向部分网络安全合作伙伴开放，内部已用其做代码库迁移和数据中心内存优化。这次发布经历了数月推迟：原定的 Gemini 3.5 Pro 被取消，DeepMind 期间还经历了组织调整与多位 Gemini 负责人离职。The News Now

NYT 调查：Meta 把数十亿美元 AI 数据中心包装成"实验项目"，薅取研发税收抵免

《纽约时报》调查报道称，Meta 把部分耗资数十亿美元的 AI 数据中心在税务上归类为"试点模型"（pilot models），以申报美国研发税收抵免，大幅压低了税单。报道基于对 Meta 证券申报文件的审查以及对 4 位知情人士的采访。Meta 财务部门内部有人质疑这一做法能否经受美国国税局（IRS）的审查。研发税收抵免设立于 1981 年，旨在鼓励企业为解决技术不确定性而进行的实验性投入；税务专家对 Meta 把整座数据中心定性为"实验"的做法提出质疑。Livemint（转引《纽约时报》调查）

苹果：Mac 将加强"完全磁盘访问"授权控制，警告 AI 智能体带来的风险上升

苹果 10 月 2 日表示，计划为 Mac 推出新的隐私控制措施：用户向某款应用授予"完全磁盘访问权限"（可读取系统文件、邮件、信息和浏览历史）时，只能通过"非常明确的用户操作"完成授权。苹果警告："随着 AI 智能体越来越强大和自主，这类访问带来的风险将大幅上升。"背景是 Meta 的个人智能体 Muse 近期陷入争议：Inc. 杂志专栏作家 Jason Aten 指称 Mac 上的 Muse 读取了他的私人 Messages 内容（他自称并未开启完全磁盘访问）；Meta 发言人 Andy Stone 反驳称访问严格基于用户主动开启、可随时撤销。苹果的声明未点名具体应用。OpenAI 本周称其智能体工具（ChatGPT Work 与 Codex）用户已超 3500 万，高于 7 月的 1000 万。海峡时报（转引路透/彭博）

OpenAI 安全团队员工 David Robinson 辞职，在《大西洋月刊》撰文警告

此前负责 OpenAI 安全团队透明度工作的 David Robinson 已从公司离职，并在《大西洋月刊》撰文警告顶尖 AI 公司在降低风险方面做得还不够。他写道，OpenAI"一直通过反复试错发展壮大"，但这种方式不可避免会有失败的时候，随着 AI 能力不断提升，失败造成的风险也在加大；他以 OpenAI 未能阻止其 AI 在测试过程中失控为例，呼吁采取"核电级别"的防护措施。这是继 9 月底 GPT-6.1 Astra 因安全测试未达标被暂缓发布之后，OpenAI 安全线的又一波折。新浪新闻（AI 热点小时报）

埃森哲报告：AI token 成本成为企业新风险，两年内支出或从 25 亿涨至 36 亿美元

埃森哲研究院发布《CIO 的 AI Token 经济学指南》：受访企业去年在 AI token 上花费约 25 亿美元，若不加干预，24 个月内可能涨至约 36 亿美元。报告调研了 17 个国家 750 位年营收超 10 亿美元企业的高管：企业预计未来 24 个月 token 消费量增长 78%、单价下降 19%；目前企业仅优化了约 23% 的 token 消耗，要保持支出不涨需要达到约 31% 的优化率；目前每 1 美元 token 支出中只有约 20 美分能对应到可量化的财务回报。报告提出了管理 AI 成本的五项纪律：工作负载级可见性、财务问责、模型路由、价值验证和 AI 技能。马尼拉时报（转引埃森哲报告）