智慧家電可能成為AI自行擴散的落腳處？開發Claude的人工智慧公司Anthropic警告，小型AI模型可能只差幾個月，就能具備在智慧烤箱、Android電視盒等聯網裝置上自我複製的能力。這類「AI蠕蟲」若分散在大量設備上運行，將因缺乏可集中關閉的節點，增加清除難度。
Anthropic旗下Frontier Red Team研究團隊於美國時間12日公布實驗結果，指出小模型已能完成自我複製所需的多個單一步驟，但將整套流程串起來，仍容易出錯。團隊強調，目前尚未出現完整失控的自我複製體，未來數月可能具備相關能力的說法，仍屬根據模型進步速度作出的推估。
15台便宜電視盒就能跑AI 不一定需要大型資料中心
所謂AI蠕蟲，是指由AI模型驅動、能在無人干預下尋找目標設備，將模型及相關程式複製過去，再繼續向其他裝置擴散的程式。研究團隊認為，部分家用及小型企業聯網設備的防護較弱，可能成為目標；AI也可能自行處理陌生硬體的設定問題，提高適應不同設備的能力。
為測試便宜設備能否支撐AI運算，研究人員購入15台單價約55美元、各配備4GB記憶體的Android電視盒，將Google的Gemma4-26B-A4B模型拆分到不同裝置上運行，達到每秒約0.39個token的速度。這項展示由研究人員建置，證明的是家用設備具備運行模型的可能性，並非AI已自行入侵這15台電視盒。
小模型能自行完成部署 完整複製流程仍有門檻
在另一項測試中，90億參數的Qwen3.5-9B模型，能在9類受測硬體中的8類建立AI推論服務。不過，研究團隊指出，能完成環境設定，不代表已能獨立串起尋找目標、進入設備、部署模型及持續擴散的全部步驟。
研究人員另外搭建8個運行Android模擬器的隔離雲端節點，測試模擬複製流程。在受測開放權重模型中，GLM-5.2表現最佳，5次試驗有4次擴展至全部8個節點。但這項實驗刻意簡化入侵條件，GLM-5.2本身由外部伺服器提供運算，節點上部署的是較小的Llama3.1-8B模型，通過檢查後再由測試系統啟動新的代理副本。
傳遞筆記提高成功率 「代代相傳」怎麼做到？
研究也發現，模型可以透過留下筆記，讓後續副本少走冤枉路。Qwen3.5-9B每次嘗試部署推論環境時，會記錄採用的策略及失敗原因，再交給下一個代理接續使用，成功率從第一代的45%，提高至後續各代的61%至84%。這項進步來自經驗紀錄的傳承，並非模型自行重新訓練。
不過，這類AI蠕蟲的擴散速度可能相當緩慢。研究估算，Qwen3.5-9B在電視盒設備上完成一次推論環境搭建，約需28至51小時。團隊將這種緩慢、分散的運作形式比喻為「數位黏菌」，並強調，小模型可能在年底達到所需能力，只是根據歷史趨勢作出的粗略預測。
難以集中關閉仍有防線 異常流量可成追查線索
Anthropic指出，大規模傳送模型、設備間持續交換資料，都可能留下異常網路流量，讓網路服務業者有機會辨識。研究也引用過去處理Mirai殭屍網路的案例，業者透過隔離受感染用戶並通知清理，在14天內清除了92%的感染；不過，這是既有惡意程式的處置成果，尚非針對AI蠕蟲的實測結果。
研究團隊以「生命跡象」形容AI蠕蟲能力開始萌芽，並非宣稱模型已具備生命或意識。Anthropic認為，未來自主複製系統會以何種形式出現仍有不確定性，但應提前強化設備安全設定及網路防護，降低這類程式持續擴散的機會。
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