Anthropic 實驗：小型 AI 可能幾個月內就能在電視盒上自我複製，15 台便宜電視盒就跑得動 26B 模型

一句話看懂：Anthropic 實驗發現，小型 AI 模型可能再過幾個月，就有能力在電視盒、智慧家電這類便宜裝置上自己複製、自己擴散，而這種「AI 蠕蟲」沒有集中的開關可以關掉。

先用白話講：什麼是「會自我複製的 AI」？

電腦病毒裡有一種叫蠕蟲，它不需要人點開檔案，會自己在網路上找下一台電腦、把自己複製過去，一台傳一台。

傳統蠕蟲的行為是寫死的，只會攻擊特定類型的裝置。研究擔心的是另一種情況：如果蠕蟲裡裝的是一個 AI 模型，它到了陌生的裝置，可以自己想辦法讓 AI 跑起來，再繼續往下一台擴散。這就是研究裡說的「自主複製與適應」。

發生什麼事

Anthropic 在 10 月 12 日發表研究，重點如下：

• 便宜裝置也跑得動：研究團隊買了 15 台約 55 美元的雜牌 Android 電視盒串在一起，把 Gemma4-26B-A4B 模型分散在各台上執行，速度每秒 0.39 個 token
• 小模型會自己架環境：9B 參數的模型，在 9 種測試硬體中有 8 種能自己架好推論環境
• 能力快到門檻了：30B 以下的模型已能完成許多單一步驟，但串起整個流程時會出錯；在簡化的模擬中，GLM-5.2 等更強的模型能端到端完成複製
• 時間推估：若小模型照過去的速度進步，研究推估今年底就會達到這個能力水準，但官方強調這只是粗略估計

實驗是怎麼做的？

研究把複製拆成四步：找目標、取得執行權限、架起 AI 推論、從新主機繼續擴散。前兩步屬於傳統資安攻擊，已有其他研究證明小模型做得到，所以這次專注在後兩步。

團隊在防火牆隔離的雲端環境裡架了 8 個模擬 Android 的節點，節點之間的除錯連接埠沒有設密碼。結果 GLM-5.2 在 5 次測試裡有 4 次感染全部 8 個節點、1 次感染 7 個。研究也坦承，這個環境把「入侵」那一步簡化到最容易，所以是上限值。

另一個發現是「會學習」：每一代的小模型把嘗試過的方法寫成筆記傳給下一代，成功率從第一代的 45%，提升到之後各代的 61% 至 84%。

該怎麼防

研究提出的方向像防疫：讓每台受感染裝置平均傳染不到 1 台，蠕蟲就會自然消失。

• 這類蠕蟲要傳送好幾 GB 的模型檔，裝置之間也會有大量異常流量，網路業者的流量監控有機會發現
• 過去對付 Mirai 殭屍網路時，網路業者隔離受感染用戶並通知清理，14 天內清掉 92% 的感染，沒有通知的只有 74%

我的看法

這篇研究讓我特別有感，因為自架服務的人家裡通常有一堆聯網裝置：NAS、電視盒、網路攝影機、智慧插座。研究點名的正是這類「便宜、連網、很少更新」的設備。

我會建議三件事：所有裝置都改掉預設密碼；路由器上把不需要對外的連接埠關掉，NAS 管理介面別直接暴露在網路上；來路不明、不會更新韌體的雜牌電視盒，能不買就不買。另外，這份研究是風險評估，不是說已經發生，不需要恐慌，但很適合當作把家裡網路整理一遍的理由。

名詞小辭典

• 蠕蟲（Worm）：不需要人操作、會自己在網路上複製擴散的惡意程式。
• IoT（物聯網）：連上網路的日常裝置，例如電視盒、攝影機、智慧家電。
• 殭屍網路（Botnet）：大量被入侵的裝置，被攻擊者遠端控制、一起行動。
• 推論（Inference）：讓 AI 模型實際運作、產生回答的過程。

資料來源

• Anthropic：AI models may be capable of self-replicating without access to a datacenter（2026-10-12）