關不掉的 AI 蠕蟲？Anthropic：小模型恐在數月內學會在電視盒等物聯網裝置上自我複製

Anthropic 前沿紅隊實驗後認為，小型開放權重模型可能再過幾個月，就有能力在雜牌電視盒等物聯網裝置上自我複製，而且沒有總開關可關。
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目前的 AI 還不會自己在家用裝置上擴散。可 Anthropic 估計，小型模型可能再過幾個月，就有能力在雜牌電視盒這類便宜的物聯網（IoT）裝置上自我複製。

過去談 AI 自我複製，設想的目標多是資料中心裡的高階 GPU。不過 Anthropic 前沿紅隊 10 月 12 日發表的這份研究則示範，一堆便宜的電視盒連成網路，就跑得動夠強的模型。

他們實際測了什麼？

研究所說的複製，是一種帶著模型檔一起走的蠕蟲（worm，會自己從一部電腦跳到下一部的程式）：入侵裝置後，直接在上面執行模型，再去找下一部。

實驗有三個。第一個測硬體夠不夠。研究員買了 15 部雜牌 Android 電視盒，每部約 55 美元、4GB 記憶體，連成網路，把 Google 的開放權重模型 Gemma4-26B-A4B 拆開分散到各部盒子上。這個模型有 260 億參數，速度是每秒 0.39 個 token，很慢，但跑得動。這是研究員動手架的，不是模型自己裝上去的。

第二個測小模型能不能自己把推論環境架起來。研究員讓模型當代理，在沒見過的硬體上替另一個模型（多數是 Llama3.1-8B）架設推論伺服器。硬體共 9 種：七種雲端機器，加上 Jetson Nano、Orange Pi 兩塊實體開發板。阿里巴巴的 Qwen3.5-9B（90 億參數）成功 8 種，沒成功的是 AMD MI300X。

第三個測整條流程走不走得完。研究員在 Google 雲端搭了 8 個節點，都跑 Android 15 模擬器。蠕蟲經由沒設驗證的 ADB（Android 的遠端除錯功能）跳到下一個節點，把模型檔和程式傳過去，架起推論伺服器，檢查過關才算感染成功。

受測的開放權重模型裡，只有智譜的 GLM-5.2 做得到：5 次試驗中，4 次擴散到全部 8 個節點，1 次 7 個。

當然這是簡化版。入侵那一步等於不設防，Anthropic 自己說這是「真實世界成功率的上限」；蠕蟲本身的模型其實跑在另一部伺服器上；被架起來的是 Llama3.1-8B，不是它自己。

不過 Anthropic 也提醒，Mirai 殭屍網路當年靠著試一份原廠預設帳號密碼清單就擴散開來，真實裝置的防護未必比這場測試難多少。

多久會成真？擴散起來有多快？

要讓這種蠕蟲成真，模型得同時過兩關。一是夠強，才能可靠走完複製流程，目前 GLM-5.2 做得到；二是夠小，才塞得進被入侵的裝置，以 4GB 記憶體的電視盒來說，Qwen3.5-9B 湊 4 部以上、Gemma4-26B 湊 10 部以上就跑得動。Anthropic 的結論是，目前夠強的還不夠小，夠小的還不夠強。

什麼時候會碰頭？研究員把 300 億參數以下開放權重模型的 Epoch 能力指數（ECI，一種綜合能力分數）畫成趨勢線，每年進步 13.7 分。照這條線外推，2026 年底會有小模型追上 GLM-5.2 現在的水準。

這指的是能力追上，不代表年底就會出現自我複製的 AI。Anthropic 強調這只是粗略估計，並說小型複製體「之後不久可能出現」。

就算真的出現，擴散也很慢。Anthropic 估算，在電視盒上，Qwen3.5-9B 完成一次架設要 28 到 51 小時，Gemma4-26B 要 71 到 150 小時，數量翻倍得以天計。

規模也有限。Anthropic 拿傳統殭屍網路 Kimwolf 當參照，它高峰時感染超過 200 萬部裝置，主要是 Android 電視盒。同樣數量的電視盒若每 15 部跑一份 Gemma4-26B，大約是 13.3 萬份副本，合計算力最多相當於 40 顆 Nvidia H100 晶片，Anthropic 形容這是很小的算力。