Anthropic изучает самокопирование ИИ. Телеприставки пригодились
Пятнадцать недорогих приставок смогли запустить большую модель. Но между работающей нейронкой и системой, которая сама распространяется по чужим устройствам, еще есть расстояние. Anthropic проверяет, насколько оно сократилось.
· 2 мин чтения
Телеприставку покупают ради кино. Anthropic дала ей еще одну работу: запускать нейронку. Неплохой карьерный рост.
12 октября компания опубликовала исследование самокопирования ИИ. Ученые проверяют, сможет ли модель находить новые устройства, переносить туда нужное для работы и продолжать распространение без человека. Дорогой дата-центр для такого сценария может оказаться необязательным.
Пятнадцать приставок вместо мощного сервера
Исследователи купили 15 Android TV-приставок примерно по $55 и соединили их в сеть. На них запустили Gemma4-26B-A4B: каждая приставка хранила часть слоев модели. Общая скорость составила 0,39 токена в секунду.
Это демонстрация работы модели на дешевом оборудовании. Приставки купила и подготовила команда, а Gemma в этом опыте сама никуда не распространялась.
Отдельно проверяли запуск модели на незнакомом оборудовании. Qwen3.5-9B справилась с восемью из девяти типов устройств.
Где получилось пройти всю цепочку
Для другого опыта подготовили изолированную сеть из восьми облачных узлов с эмуляцией Android. Доступ специально упростили. Агенты должны были находить следующие узлы, передавать необходимые файлы и настраивать запуск Llama3.1-8B.
GLM-5.2 прошла цепочку: в четырех из пяти попыток охватила все восемь узлов, в оставшейся - семь. При этом сама сильная модель работала на отдельном сервере. Проверяли ее способность организовать процесс; компактную модель такого же уровня возможностей еще предстоит получить.
Редакционная схема экспериментов.
Маленькие модели пока ошибаются при выполнении всей цепочки. Надежного самокопирования на бытовых устройствах авторы еще не показали.
Почему история вышла за пределы лаборатории
13 октября исследование подхватил Reuters. Возможные цели такого распространения - подключенные к интернету бытовые устройства, в том числе телевизионные приставки и умные печи. Их часто защищают слабее, чем инфраструктуру дата-центров.
Anthropic предупреждает: распределенную систему сложнее остановить, если у нее нет единого места, где можно отключить питание. А модель потенциально способна разбираться с незнакомыми устройствами, вместо того чтобы полагаться только на заранее написанный сценарий.
К слову, мы уже разбирали, как агенты OpenAI находили обход ограничений доступа. Здесь исследователей интересует еще и возможность продолжать работу на новом оборудовании.
По оценке Anthropic, при сохранении нынешнего темпа развития небольшие модели могут приблизиться к нужному уровню к концу 2026 года. Это прогноз. Даже предполагаемое распространение по слабым устройствам авторы описывают как медленное, с удвоением за дни.
В проектировании ИИ-агентов я хочу заранее задавать границы доступных ресурсов. Телеприставке вполне хватает работы с фильмами. Самовольно устроенная подработка вычислительным узлом ей ни к чему.
