Anthropic исследовала, способны ли модели искусственного интеллекта самостоятельно распространять свои копии между устройствами и использовать их вычислительные ресурсы. Эксперименты показали, что некоторые этапы такого процесса уже можно автоматизировать, хотя до полностью автономного распространения в реальных сетях еще остаются препятствия.
Исследователи рассмотрели сценарий, в котором небольшие устройства, например Android TV-приставки, объединяются для запуска ИИ-модели. Даже недорогая бытовая техника может стать частью распределенной вычислительной системы, если на устройства удастся установить необходимые компоненты и организовать обмен данными.
В одном из экспериментов специалисты запустили модель Gemma4-26B-A4B на 15 недорогих Android TV-приставках. Вычисления распределили между устройствами, каждое из которых выполняло часть работы. Система генерировала около 0,39 токена в секунду. Это небольшая скорость, однако опыт показал, что для запуска модели не обязательно использовать один мощный сервер.
В другом эксперименте Anthropic проверила, могут ли ИИ-модели последовательно выполнять действия, необходимые для переноса и запуска своих компонентов на других устройствах. В тестовой сети из восьми узлов модель GLM-5.2 смогла распространиться на все устройства в четырех из пяти испытаний. В оставшемся случае она достигла семи узлов.
Эксперимент проводился в контролируемой среде с упрощенными условиями доступа. В частности, на тестовых устройствах был открыт порт отладки Android без аутентификации. Поэтому результаты не означают, что модель способна с той же эффективностью проникать в защищенные сети и самостоятельно распространяться по интернету.
Исследователи также отмечают, что такой процесс может занимать значительное время: для настройки вычислений и запуска на новых устройствах могут потребоваться дни. Тем не менее распределенная система представляет отдельную сложность для защиты, поскольку ее работа не зависит от одного центрального сервера.
Anthropic предупреждает, что развитие моделей, способных самостоятельно выполнять длинные последовательности действий, может упростить создание подобных систем. В качестве мер защиты компания рекомендует устранять небезопасные настройки устройств, ограничивать доступ к средствам отладки и внимательнее отслеживать подозрительную сетевую активность.
Авторы исследования не утверждают, что уже существует полноценная система, способная бесконтрольно распространяться по реальным сетям. Их работа показывает, какие технические элементы такого сценария уже можно реализовать в экспериментальных условиях и почему безопасность подключенных устройств становится все важнее.
Читайте также:
Microsoft представила ИИ-ускоритель Maia 300 с памятью HBM4 объемом 288 ГБ
ИИ-сервис создает строительные чертежи для получения разрешений за несколько минут