八台虚拟机揭示人工智能自我复制的一种可能路径
Anthropic于2026年10月12日发布的一项研究显示，在五次试验中，人工智能模型有四次在隔离的安卓测试网络中扩散至全部八台机器；第五次则到达了七台。研究结果支撑了该公司的警告：小型人工智能模型或许再过几个月，就能掌握在家庭和小型企业防护不严的设备间自我复制所需的技能。
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成功完成任务的模型GLM-5.2是在刻意放宽访问条件下运行的，部署在一台独立服务器上。目标机器运行的是较小的模型Llama3.1-8B。与此同时，另一项实验表明，15台廉价安卓电视盒子可以合力运行谷歌的Gemma4-26B-A4B模型，不过速度非常慢。
这两项实验分别探讨了同一问题的两个方面：廉价设备能否提供足够的人工智能算力，以及人工智能代理能否组织起扩散所需的各个步骤。目前经过测试的模型仍存在差距：它们要么小到足以在这些设备上运行，要么能力足以可靠地完成整个流程，尚无法兼顾两者。
Anthropic研究人员William Zhou和Daniel Freeman在该公司的人工智能复制研究中公布了这些发现。这项研究由其前沿红队完成，该团队负责测试人工智能能力及其潜在危险。Anthropic承认，目前还不存在完全失控的复制型系统。
核心担忧在于持久性。如果一个人工智能系统运行在多台遭到独立入侵的设备上，即使开发者关闭自己的服务器，它仍可能继续运作。要将其清除，就必须找到并保护支撑它运行的那些机器，而非仅仅关闭一项服务。
人工智能蠕虫如何扩散
计算机蠕虫是一种软件，可以在没有人手动逐次传输的情况下，从一台机器复制到另一台。Anthropic研究了这样一种蠕虫：它会在软件之外，同时携带人工智能模型。
模型权重是编码模型训练所得内容的一组数值。蠕虫可以将这些权重传输到另一台设备，也可以从公共存储库下载。随后，它会建立推理环境。推理是模型利用权重生成答案或选择行动的过程。
Zhou和Freeman将复制过程划分为四个阶段：寻找目标、获得执行软件的能力、建立推理环境，以及从新主机继续传播。他们的研究重点是搭建推理环境，这项任务需要针对操作系统、软件包、内存和硬件兼容性做出许多判断。
传统蠕虫通常遵循针对特定漏洞和环境预先编写的指令。人工智能代理或许能够排查陌生机器的问题，在失败后调整做法，并将有用的记录传递给后续副本。Anthropic将直接在遭入侵硬件上运行模型的系统称为基于权重的复制体。
研究人员指出，智能冰箱、烤箱、扫地机器人和割草机都可能成为模型部分模块的运行载体。安防摄像头和视频会议设备也越来越多地配备小型人工智能芯片，提供入侵者可能企图利用的算力。
825美元的电视盒子能运行什么
Anthropic购买了15台廉价安卓电视盒子，每台约55美元，总计约825美元。每台内存为4GB。研究人员将它们连接起来，并把Gemma4-26B-A4B拆分部署到这些设备上，每台盒子运行模型的一部分。
这种技术称为分片。多台机器分别处理模型的不同部分并交换信息，而不是把整个模型塞进一台机器。演示中的运行速度为每秒0.39个词元。词元是模型处理或生成的文本单元，通常是一个词或词的一部分。
这些盒子还使用了一种称为量化的技术，以更少的位数表示模型数值，从而降低内存需求。Anthropic估计，至少四台内存为4GB的盒子可以运行一个包含90亿参数的模型；而包含260亿参数的模型则需要10台或更多设备。
许多廉价电视盒子配有1至4GB内存，运行的是经过修改的安卓系统。由于资源有限，协调至关重要。设备安全同样重要：防护薄弱、维护不佳的设备可能成为恶意软件的有用平台，即便每台设备只能贡献少量算力。
另一项硬件评估发现，Qwen3.5-9B能够在九种受测硬件中的八种上为另一个模型配置推理环境。测试环境包括小型英伟达Jetson设备、Mac电脑，以及配备高性能图形处理器的机器。评估结果衡量的是代理在不同系统上安装和配置人工智能软件的能力。
受控网络测试的具体情况
复制实验使用了八台谷歌云机器，运行redroid安卓15模拟器，并由防火墙隔离。研究人员在第一台机器上部署了一个代理，要求它寻找其他机器、传输载荷并建立推理环境。
每台目标机器都开放了一个无需身份验证的安卓调试桥接端口。安卓调试桥接工具（ADB）用于开发和故障排查过程中与安卓设备通信。该端口未启用身份验证，为代理提供了一条进入目标设备的简单途径。
GLM-5.2能够可靠地完成整个流程：四次试验中均到达八台机器，第五次则到达八台中的七台。其他受测代理包括Qwen3.5-9B、Gemma4-26B-A4B和Qwen3-Coder-Next。较小的模型难以成功完成所有必需阶段。
实验将部署模型统一设为Llama3.1-8B，以确保不同规模的代理面对相同的安装任务。GLM-5.2本身仍在外部推理服务器上运行，因为目标机器无法容纳它。目标设备通过推理功能正常的检查后，测试框架便会在该设备上启动另一个代理实例。
Anthropic表示，实验中简化的访问条件代表了实验室以外情况下的成功上限。实际的复制体还必须应对身份验证、安全控制、存储空间有限、连接不稳定以及设备差异等问题。此前一些僵尸网络曾利用默认密码等基本弱点扩散，因此实际难度在很大程度上取决于目标设备。
Anthropic为何将时间点指向2026年底
Anthropic的预测基于两个条件同时满足：模型有足够能力可靠地完成复制，并且体积小到能在其接触到的硬件上运行。在简化测试中，GLM-5.2达到了能力要求；受测的小型模型符合硬件限制，却仍会在整个流程中出错。
研究人员利用“Epoch能力指数”（ECI）考察了参数量不超过300亿的模型在历史上的进步情况。ECI是一种衡量模型能力的综合指标。他们拟合出的趋势显示，ECI每年提升13.7分。
根据这一趋势推算，小型模型可能在2026年底前达到GLM-5.2在测试中展现的能力水平。Anthropic称这一估算较为粗略，因为综合能力评分只能间接反映复制技能。该预测也取决于模型能否继续按照历史速度进步。
警告及相关回应出现在以下几个时间点：
- 2026年9月：Anthropic首席执行官Dario Amodei警告称，持续运行的人工智能僵尸网络可能在一年内，甚至更早出现。
- 2026年10月12日：Zhou和Freeman发布实验结果，并估计适用的小型模型可能几个月内就会出现。
- 2026年10月13日：网络安全专家对这一警告提出了不同看法，讨论了模型的适应能力和现实限制。
实验使用了接到复制任务指令的代理。小型模型是否会在没有此类指令的情况下自行启动复制，目前仍不得而知。人工智能研究人员Xiaohan Fu呼吁公开可复现的代理配置，包括确切提示词，以便研究人员评估系统的行为。
缓慢的复制仍可能难以清除
Anthropic估计，使用与受测电视盒子类似硬件的复制体，可能需要数天才能生成另一个可运行的副本。其搭建时间估算显示，Qwen3.5-9B需要约28至51小时，未经优化的Gemma4-26B-A4B则需要约71至150小时。
因此，研究最核心的担忧是：复制体可能以缓慢的速度，持久地存在于大量设备中。即使失去一台主机，其他副本仍可继续运行或传播。拆分到多台机器上的模型还依赖这些机器之间的通信。
撰写这项研究的Anthropic研究人员Zhou和Freeman描述了未来的复制体可能如何应对新的环境：
与非人工智能恶意软件不同，它还能自行摸索如何应对陌生设备。
一项关于经验记录传承的实验为这种适应能力提供了证据。Qwen3.5-9B实例会简要记录尝试过的策略和遇到的失败。后续实例在尝试相同的推理环境搭建任务前，会继承这些记录。
经过六代传承，成功率从最初的45%升至后续的61%至84%，提高了16至39个百分点。这一提升来自传递有用信息，而非改变模型权重。在这项任务中，让小模型获取更强的Opus 4.8模型提供的建议，并未带来可测量的提升。
庞大的设备群只能提供有限的人工智能算力
Anthropic以Kimwolf僵尸网络的规模为参照，估算大型受感染设备群的计算潜力。该网络感染了超过200万台设备，主要是安卓电视盒子。若将设备每15台分为一组，理论上可支持约13.3万个Gemma4-26B-A4B副本。
根据实测性能，该公司估算其合计输出速度约为每秒8万个词元。作为比较，使用经过优化的工作负载运行同一模型时，单个英伟达H100加速器的参考速度约为每秒1950个词元。假设中的设备群推理吞吐量约相当于40个H100加速器。
这一比较说明，要从性能低下的设备中汇集出可观算力，需要多少硬件。它也以这些机器能够持续运行并高效通信为前提。设备类型、模型规模和网络条件不同，结果也会随之变化。
安全公司Viakoo副总裁John Gallagher指出，通过受限连接传输数GB的模型权重，并将其存入空间有限的闪存，是现实中的主要障碍。在代理开始耗时良久地配置新主机之前，还得先克服这些问题。
Anthropic还提到其他可能的复制形式：大型模型瞄准数据中心、代理窃取API凭据以获取推理服务，或通过诈骗获取算力额度。这些情形所需的资源和访问途径，与小型设备实验中的不同。
安全专家对这一警告看法不一
英国国家网络安全中心前负责人Ciaran Martin认为，这项研究在技术上颇有意思，但批评一家销售人工智能产品的公司夸大了警告。他的评估着眼于在廉价电视盒子上运行小型模型，与现实中的安全危机之间仍有很大距离。
科罗拉多大学丹佛分校计算机科学与工程系助理教授Zhengxiong Li则更为担忧。他指出，即使在受控测试条件下，人工智能系统也可能临机应变，设法接管设备并像蠕虫一样行动。
IGEL负责政府和关键行业业务的现场首席技术官John Walsh谈到了联网设备与实体设备相邻时的潜在风险。他指出，制冷、水处理和泵送系统等领域一旦遭到进一步的未授权访问，基本运营可能受到干扰。
Walsh解释说，要改变机器的物理运行状态，就必须获得对获准控制该机器的系统的访问权限。Anthropic的实验聚焦于人工智能托管和复制任务；食品生产、水处理和公用设施设备均不在研究范围内。
Nozomi Networks网络安全战略总监Chris Grove认为，面对未来可能以机器速度传播的系统，防御者很可能需要依靠自动化措施应对。他担忧的是可能出现传播速度更快的后续系统，而Anthropic估计，在受测的家用硬件类别上，复制需要数天。
防御者可以监测和改进什么
Anthropic建议互联网服务提供商监测可疑流量并隔离受影响设备，同时更广泛地使用蜜罐，并加强联网产品的默认安全防护。蜜罐是有意暴露出来、用于吸引可疑活动以便防御者研究的系统。
大规模模型传输、设备之间持续通信以及向外扫描，都可能有助于发现基于权重的复制体。扫描是指搜索其他可访问机器的过程。分布在多台主机上的模型，在这些主机协同工作时也会产生通信流量。
通知客户有助于清理感染。Anthropic援引一项Mirai清除行动称，收到通知的客户中，14天内有92%的感染得到清除；未收到通知的比例为74%。同期清除率因此提高了18个百分点。
制造商和运营者可以通过保护管理接口、避免开放调试访问权限以及维护软件更新来减少复制机会。服务提供商需要能够识别并隔离受影响设备，设备所有者则需要明确的安全恢复指南。Anthropic的警告重点是：在小型模型能够可靠地结合其不同测试中展示的技能之前，先做好防御准备。
要点
- Anthropic于2026年10月12日发布了人工智能复制研究。
- 在简化的访问条件下，GLM-5.2在五次试验中的四次到达全部八台虚拟安卓机器。
- 15台每台约55美元的安卓电视盒子合力运行Gemma4-26B-A4B，速度为每秒0.39个词元。
- 目前受测模型仍存在差距：它们尚不能同时兼顾可靠复制能力和廉价设备的体积限制。
- 根据历史进展，Anthropic估计小型模型可能在2026年底前达到受测模型的能力水平。
- 在受测类别的硬件上完成复制可能需要数天，而分布式系统可能难以关闭。
- 建议的防御措施包括流量监测、设备隔离、通知客户以及加强默认安全防护。
