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Anthropic惊人预警:小模型已有生命迹象!AI蠕虫恐引爆全球物联网灾难

时间:2026-10-14人气: 作者: 佚名

Anthropic惊人预警:小模型已有生命迹象!AI蠕虫恐引爆全球物联网灾难(图1)

新智元报道

Anthropic惊人预警:小模型已有生命迹象!AI蠕虫恐引爆全球物联网灾难(图2)

刚刚,的前沿红队发布了一篇重磅报告。

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这份报告指出,AI的自我复制,根本不需要昂贵的数据中心。

那些毫无安全防护的商用IoT设备,已经足以成为新型「AI蠕虫」的宿主。

再过几个月,小型 AI 模型可能就强大到能在商用物联网设备上自我复制了!

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如果你家的电视盒子有点卡,可能是被一个AI占据了,它还在用你家的电费和算力孕育下一个AI后代!

网友惊呼:「就像2024年编码智能体的大爆发一样,我们正在看到『AI蠕虫』显露出早期的生命迹象!」

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15个廉价电视盒子,跑通了260亿参数模型

如今的Agent,能像蠕虫一样扫描网络、寻找漏洞,并把模型权重复制到目标机器上,然后直接在受感染的硬件上运行。

可怕的是,这些「基于权重的复制体」,盯上了家庭和小型企业的物联网设备(IoT)。

这些设备不仅24小时连着网,而且安全防护几乎为零!更可怕的是,现在的智能冰箱、扫地机器人、安防摄像头都内置了AI芯片。

在AI蠕虫眼里,简直是一片沃土。

这次,的红队把目光投向了那些「廉价、算力弱、但数量庞大且毫不设防」的边缘设备。

为了验证这个想法,研究人员买了15个杂牌安卓智能电视盒,每个只内存只有4GB。

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他们把这15个盒子连成了一个局域网,然后让它们流水线并行。

简单来说,一个内存只有4GB的电视盒,绝对装不下一个26B的大模型。但是,如果把这个大模型「切碎」呢?

这样,这15个盒子,每个只负责运行模型的几个特定「层」。数据像流水线上的零件一样,从1号盒子传到15号盒子,最终吐出结果。

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结果令人震惊:这个「草台班子」,竟然成功运行了-26B-A4B模型!

虽然速度只有0.39 /秒,但这是一个危险信号:AI模型的生存门槛,已经被彻底踏破了。

曾经有一个僵尸网络,感染超过200万台设备。

如果一个AI蠕虫控制了200万台电视盒,每15台组成一个集群,那就等于在暗网中凭空多出了13.3万个26B级别的AI智能体!

而且,我们根本找不到拔电源的开关。

「AI蠕虫」的进化

它不仅会繁衍,还会「写遗书」传授经验

真正让红队感到恐惧的,是小模型的「自主感染与环境适应能力」。

一个合格的「AI蠕虫」,需要完成四个步骤:寻找目标 -> 获得执行权限 -> 建立推理环境 -> 继续传播。

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真正的噩梦级难度,在于第3步:建立推理环境。

但在的测试中,小模型们展现出了惊人适应力。

9B的小模型,已经能够在9种完全陌生的硬件设备中,成功在8种设备上搭建起推理服务器。无论宿主是 Nano微型电脑,还是Mac,或者是RTX 4090,它都能摸索出适配方案。

Qwen3.5-9B 已经展现出在陌生硬件上搭建推理服务器的能力!而能力更强的模型(如 GLM-5.2),成功率极高,搭建速度更快,这意味着它传播下一代的速度也会更快。

而更强的模型,在简化的网络环境中,已经实现了端到端的完美自我复制。

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既然分项测试都能通过,如果把它们全部串联起来呢?

对此,构建了受防火墙保护的VPC(虚拟私有云),里面包含8个节点。

接着,研究人员投下了「零号病人」 。

然后,让蠕虫自身通过未认证的端口在节点间跳转,然后自主搭建推理服务器,运行模型。一旦成功,就再生成一份副本。

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更可怕的是,这些AI蠕虫能把后天经验遗传给下一代!

研究人员使用了框架。当AI感染失败、崩溃重启前,它会抓紧时间写下一份「笔记」,记录下自己踩了哪些坑。

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它没有请求人类的帮助,也没有调用更高级大模型(如Opus 4.8)的API。它完全自我摸索、自我迭代。

这,不就是活生生的数字生命吗?

数字黏菌的拉马克式进化:AI学会了「传帮带」

更恐怖的是,这将触及生命的本质:进化。

后天获得的性状可以遗传,这种进化在AI身上真实上演了

这完美复现了生物学古老的「拉马克进化论」。

研究人员发现,Qwen3.5-9B搭建推理环境失败后,写下了一组「笔记」,记录自己踩过的坑。

然后,它把这些笔记传给「下一代」。

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最后,令人震撼的结果出现了:随着代际更迭,每一代新AI继承了上一代的「避坑指南」后,成功率从45%最高狂飙到了84%!

有趣的是,如果小模型配备强大的「前沿导师」,比如让它遇到困难时去求助强大的Opus 4.8模型,反而没用。

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小模型往往不知道该问大模型什么问题。比起向大佬求助,它们更擅长自己死磕。

AI蠕虫比传统电脑病毒更致命?

所以,这跟十几年前的熊猫烧香,后来的Mirai僵尸网络有什么区别?

传统木马或僵尸网络,是一段死代码。更新补丁或改了密码,它们就废了。

但AI蠕虫,是「活体智能」 。

当AI蠕虫遇到一个陌生的智能烤箱时,会去分析烤箱的系统日志、写编译脚本,甚至自己去搜漏洞,写出攻击代码。

它们运行在千家万户的边缘设备上。没有中心化的控制节点,没有需要续费的云服务器。

在报告中给出一个比喻:这种复制体就像是「黏菌」或者果蝇的虫群。

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因为边缘设备算力有限,它们的速度可能很慢。但它们悄无声息、极度顽强。

当你发现第一只蟑螂时,整栋楼都已经爬满了。

倒计时开启

2026年底或迎「实用级爆发」

那么,这种可怕的场景离我们还有多远?

给出了倒计时。

AI蠕虫要实现泛滥,需要满足两个条件:

能力底线:模型必须够聪明,至少要达到GLM-5.2的水平。

体积上限:模型必须够小巧,至少得缩减到9B到26B左右,才能塞进电视盒、智能冰箱等内存只有4GB的设备里。

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过去,聪明模型太大,小模型太笨。

但是!随着模型压缩技术、量化技术以及小模型能力的狂飙,根据模型能力的进步速率(每年增加13.7 ECI指数)推算——

到2026年年底,小模型的智力水平将彻底击穿「自我复制能力底线」!

届时,大批聪明的数字黏菌,将以完全态降临,钻进你家的扫地机器人。

还有更糟的,带有AI降噪芯片的会议机、智能摄像头、自动驾驶汽车、机器狗……这些设备算力越来越强,相当于给AI蠕虫准备好了温床。

一旦它们被攻破,AI蠕虫的繁衍速度将呈指数级暴增!

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今晚回到家,好好看看你家的电视盒子,说不定,一个数字生命已经在里面繁衍了。

参考资料: