Anthropic: Mô hình AI nhỏ có thể sớm tự nhân bản trên lò nướng, hộp TV thông minh

Công ty AI Anthropic hôm thứ Hai (12/10) cảnh báo mô hình AI nhỏ có thể chỉ còn vài tháng nữa là đủ sức tự nhân bản trên thiết bị thông minh như lò nướng, hộp Android TV.

Trong bài nghiên cứu công bố cùng ngày, nhóm Frontier Red Team của Anthropic viết rằng các thí nghiệm “cho thấy mô hình AI nhỏ có thể chỉ còn vài tháng nữa là đủ năng lực tự nhân bản” trên thiết bị Internet vạn vật (IoT) thương mại.

Nhóm muốn biết một mô hình AI có thể tự tìm thiết bị có lỗ hổng, chép chính mình vào đó rồi tiếp tục lây lan mà không cần con người hay không, Reuters đưa tin. Các thiết bị IoT như hộp Android TV, đồ gia dụng thông minh được chọn để nghiên cứu vì chúng thường bảo mật kém.

Kết quả cho thấy mô hình nhỏ đã làm được nhiều bước, nhưng chưa đi trọn cả chuỗi.

15 hộp Android TV giá rẻ cùng chạy một mô hình

Các mô hình từ 30 tỷ tham số trở xuống đã hoàn thành được nhiều bước riêng lẻ của quá trình nhân bản, nhưng vẫn mắc lỗi khi ghép các bước lại với nhau. Một mô hình 9 tỷ tham số tự thiết lập và chạy suy luận được trên 8 trong 9 loại phần cứng đem thử.

International Business Times Singapore cho biết, để chứng minh thiết bị tiêu dùng giá rẻ cũng có năng lực tính toán đáng kể, nhóm nghiên cứu chạy mô hình Gemma4-26B-A4B trải trên 15 hộp Android TV không thương hiệu, mỗi hộp khoảng 55 USD. Loại hộp này thường chỉ có từ 1 đến 4 GB RAM.

Thử nghiệm trọn chuỗi diễn ra trong một mạng có tường lửa, gồm 8 nút Google Cloud chạy trình giả lập Android 15. Một “con sâu” cài sẵn đi từ nút này sang nút khác qua cổng gỡ lỗi Android (ADB) không cần xác thực, chuyển dữ liệu sang rồi dựng máy chủ suy luận.

Khi dựng máy chủ suy luận cho mô hình nhỏ hơn là Llama3.1-8B, mô hình GLM-5.2 lan được tới cả 8 nút ở 4 trong 5 lần thử, lần còn lại tới 7 nút, theo bài nghiên cứu của Anthropic. Các mô hình mạnh hơn GLM-5.2 cũng nhân bản trọn vẹn được.

Tuy nhiên, đây là bản thử nghiệm giản lược. Anthropic nhấn mạnh khâu khai thác lỗ hổng đã được cố ý làm cho thật dễ, nên kết quả chỉ là mức trần, không chứng minh được rằng AI sẽ thành công ngoài đời thực.

Không có điểm ngắt tập trung

“Một cỗ máy tự nhân bản như vậy sẽ khó tắt, vì không có điểm trung tâm nào để ngắt”, Anthropic cho biết.

Khác với mã độc thông thường, AI có thể tự tìm hiểu những thiết bị lạ, kể cả nhắm tới bộ xử lý trong trung tâm dữ liệu, Reuters dẫn cảnh báo của công ty này. Mô hình còn có thể chuyển câu lệnh, mã và ghi chú cho các bản sao kế tiếp, để những cách thích nghi đã có được truyền lại khi hệ thống lan rộng.

Nhóm nghiên cứu nêu một dạng có thể xảy ra: “nấm nhầy kỹ thuật số” chậm chạp, phân tán, sống trên hạ tầng máy tính thiếu bảo mật.

Tốc độ ban đầu có thể khá chậm. Với phần cứng đã thử, một lần nhân bản mô hình 9 tỷ tham số có thể mất hơn một, hai ngày. Một mô hình 26 tỷ tham số chạy trên 15 hộp Android TV chỉ đạt khoảng 0,39 token mỗi giây.

Có thể đạt ngưỡng vào cuối năm nay

Anthropic ước tính nếu mô hình nhỏ tiếp tục tiến bộ theo tốc độ trước nay, chúng có thể đạt mức năng lực cần cho việc tự nhân bản vào cuối năm 2026. Những cỗ máy tự nhân bản nhỏ dựa trên trọng số mô hình có thể xuất hiện ngay sau đó.

Let’s Data Science lưu ý ước tính này dựa trên đường xu hướng năng lực chung, chưa phải năng lực đã được chứng minh. Bài đánh giá cũng không cho thấy một “con sâu” AI nào đang hoạt động trên Internet.

Anthropic cho biết hiện “chưa có” một cỗ máy tự nhân bản mất kiểm soát hoàn chỉnh, nhưng các nhà nghiên cứu đã thấy “dấu hiệu sự sống của sâu AI”.

Công ty khuyến nghị gia cố các hệ thống còn lỗ hổng để AI khó lây lan hơn.