智能家电可能成为AI自行扩散的落脚处？ 开发Claude的人工智能公司Anthropic警告，小型AI模型可能只差几个月，就能具备在智能烤箱、Android电视盒等联网设备上自我拷贝的能力。 这类「AI蠕虫」若分散在大量设备上运行，将因缺乏可集中关闭的节点，增加清除难度。 Anthropic旗下Frontier Red Team研究团队于美国时间12日公布实验结果，指出小模型已能完成自我拷贝所需的多个单一步骤，但将整套流程串起来，仍容易出错。 团队强调，目前尚未出现完整失控的自我拷贝体，未来数月可能具备相关能力的说法，仍属根据模型进步速度作出的推估。

15台便宜电视盒就能跑AI 不一定需要大型数据中心 所谓AI蠕虫，是指由AI模型驱动、能在无人干预下寻找目标设备，将模型及相关程序拷贝过去，再继续向其他设备扩散的程序。 研究团队认为，部分家用及小型企业联网设备的防护较弱，可能成为目标；AI也可能自行处理陌生硬件的设置问题，提高适应不同设备的能力。 为测试便宜设备能否支撑AI运算，研究人员购入15台单价约55美元、各配备4GB内存的Android电视盒，将Google的Gemma4-26B-A4B模型拆分到不同设备上运行，达到每秒约0.39个token的速度。 这项展示由研究人员建置，证明的是家用设备具备运行模型的可能性，并非AI已自行入侵这15台电视盒。

小模型能自行完成部署 完整拷贝流程仍有门槛 在另一项测试中，90亿参数的Qwen3.5-9B模型，能在9类受测硬件中的8类创建AI推论服务。 不过，研究团队指出，能完成环境设置，不代表已能独立串起寻找目标、进入设备、部署模型及持续扩散的全部步骤。 研究人员另外搭建8个运行Android仿真器的隔离云端节点，测试仿真拷贝流程。 在受测开放权重模型中，GLM-5.2表现最佳，5次试验有4次扩展至全部8个节点。 但这项实验刻意简化入侵条件，GLM-5.2本身由外部服务器提供运算，节点上部署的是较小的Llama3.1-8B模型，通过检查后再由测试系统启动新的代理副本。 传递笔记提高成功率 「代代相传」怎么做到？

研究也发现，模型可以通过留下笔记，让后续副本少走冤枉路。 Qwen3.5-9B每次尝试部署推论环境时，会记录采用的策略及失败原因，再交给下一个代理接续使用，成功率从第一代的45%，提高至后续各代的61%至84%。 这项进步来自经验纪录的传承，并非模型自行重新训练。 不过，这类AI蠕虫的扩散速度可能相当缓慢。 研究估算，Qwen3.5-9B在电视盒设备上完成一次推论环境搭建，约需28至51小时。 团队将这种缓慢、分散的运作形式比喻为「数字黏菌」，并强调，小模型可能在年底达到所需能力，只是根据历史趋势作出的粗略预测。

难以集中关闭仍有防线 异常流量可成追查线索 Anthropic指出，大规模发送模型、设备间持续交换数据，都可能留下异常网络流量，让网络服务业者有机会辨识。 研究也引用过去处理Mirai僵尸网络的案例，业者通过隔离受感染用户并通知清理，在14天内清除了92%的感染；不过，这是既有恶意程序的处置成果，尚非针对AI蠕虫的实测结果。 研究团队以「生命迹象」形容AI蠕虫能力开始萌芽，并非宣称模型已具备生命或意识。 Anthropic认为，未来自主拷贝系统会以何种形式出现仍有不确定性，但应提前强化设备安全设置及网络防护，降低这类程序持续扩散的机会。 更多风传媒独家内幕： ‧ AI会自我防卫、甚至勒索人类？

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