Anthropic 测试 AI 自我复制，并预测小模型今年可能迎头赶上

发生了什么

Baoyu 总结了 Anthropic 的一项研究：在模拟的 Android 服务器上，只有 GLM-5.2 完成了整个复制流程，较小的模型均未成功。实验使用了未经身份验证的 ADB 访问，并通过远程方式运行 GLM-5.2 来部署 Llama3.1-8B，因此这些结果能证明的自主扩散能力有限。Anthropic 根据通用能力的发展趋势粗略预测，到年底，较小的模型可能具备与 GLM-5.2 在测试中展现的能力相当的水平。研究人员还手动将 Gemma4-26B-A4B 部署到 15 台 Android TV 盒子上，速度达到每秒 0.39 个 token。

3 家信源报道

这件事到目前为止

Anthropic 前沿红队使用远程运行的 GLM-5.2，在模拟的安卓设备间部署 Llama3.1-8B，但实验并未证明存在完全自主的 AI 蠕虫。在一个隔离网络中，8 个 GCP 节点运行着 Android 15 模拟器；GLM-5.2 在 5 次试验中的 4 次触达了全部 8 个节点，在另一次试验中触达了 7 个节点。实验环境提供了无需身份验证的 Android Debug Bridge 访问权限，也未涉及实际黑客攻击，因此这些结果无法充分说明恶意软件能否在真实设备间传播。 在另一项实验中，研究人员手动将 Gemma4-26B-A4B 分发到 15 台安卓电视盒子上，每台售价约 55 美元，运行速度达到每秒 0.39 个 token。据 The Decoder 报道，目前没有任何模型兼具完全自主的 AI 蠕虫所需的小体积和复制能力。这些实验是在不同条件下展示了部署和分布式运行，而非由单个模型独立在消费级设备间传播并运行。 Anthropic 警告称，小型模型的进步可能使安全性较差的物联网设备遭受自我复制型恶意软件攻击。报道中的预测并不一致：Baoyu 提出了一项粗略推测，认为到 2026 年底，小型模型可能达到 GLM-5.2 在测试中展现的能力；The Decoder 报道称，自主复制能力的预期时间也是 2026 年底。Ars Technica 则引述 Anthropic 的话称，这种情况到 2027 年或许会成为可能。Ars 还报道了实验面临的重大障碍，这为 Anthropic 关于此类恶意软件可能难以关闭的警告增添了限制因素。

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