AI公司Anthropic发出警告称，小型AI模型的进步可能很快催生一种新型自我复制恶意软件，这种软件能够感染智能冰箱、扫地机器人及各类其他物联网设备，并且更难被清除。
该公司表示，最早到明年，更小型的AI模型或许就能在各类物联网设备上实现自主自我复制。最终，这种能力可能促成计算机蠕虫病毒的出现，这类病毒无需人工干预即可自行传播，并能够感染此前未接触过的物联网设备。Anthropic近期进行的一项实验揭示了实现此类AI恶意软件复制器所面临的重大挑战，因此该发现必然需要谨慎看待。尽管如此，相关结果的确引发了人们对新型计算机蠕虫病毒出现可能性的担忧。
难以阻止传播
Anthropic不仅警告了这种新型潜在恶意软件的存在，还指出要阻止它可能颇具难度。该公司在博客文章中写道："此类复制器将难以被关闭，因为不存在一个可供集中切断的节点——不过其传播速度可能较慢（翻倍时间以天计）。与非AI恶意软件不同的是，它还能自行摸清不熟悉的设备情况。"
相比前沿大模型，小型AI模型运行所需的硬件性能要求低得多。Anthropic在真实或模拟的低成本杂牌Android TV盒子及其他类型的物联网硬件上运行了小型开放权重模型。该公司研究人员发现，通过使用量化技术以更少比特位表示模型，并将工作负载拆分为运行在各设备上的"分片"，这些模型得以成功建立推理能力，即模型权重能够加载并生成输出结果。
轻量级模型Gemma4-26B-A4B仅需15台盒子即可实现推理，每台盒子仅配备4GB内存。Qwen3.5-9B模型能够在九种硬件类型中的八种上配置其他大语言模型运行。与必须针对特定硬件或软件编写代码才能运行的传统恶意软件不同，该模型能够利用自身权重即时完成针对被测设备的特定配置。
这一发现成为进一步研究的起点，研究人员探究的问题是：小型模型是否有可能像传统物联网蠕虫病毒（如Mirai）在设备上安装DDoS代码及其他有效载荷那样，创建能在物联网设备上自行运行的自我复制感染程序？与Mirai不同的是，这类AI蠕虫病毒可能构成更高威胁，因为这些模型能够根据目标情况动态定制漏洞利用程序和有效载荷。一旦此类感染链启动，防御方可能也更难以将其阻止。
Anthropic表示："这种'AI蠕虫病毒'在自我复制过程中可能随身携带其模型权重（或从公共枢纽重新下载这些权重），然后直接在被攻陷的硬件上运行推理。实际上，这些权重将成为恶意软件有效载荷的一部分。"
Anthropic将这些自主蠕虫病毒称为基于小型权重的复制器。这些模型运行的智能体能够使用反向Shell等常见漏洞利用工具。攻击流程为：（1）寻找目标，（2）获取代码执行权限，（3）建立推理能力，（4）向新主机传播。Anthropic表示，相较于传统蠕虫病毒的一个关键优势在于，这些智能体具备"在实践中学习"的能力。每当某个AI复制器未能成功攻陷特定平台设备时，它都能为后续的复制器留下提示、代码和注释清单，避免后者在重复无效步骤上浪费时间。
Anthropic指出，动态推理设置是整个复制周期中研究最少、也可能是最具挑战性的阶段。该阶段需要根据每个目标的具体硬件和软件情况做出一系列连续决策，涉及选择兼容的推理软件、安装依赖项，以及调试特定平台的程序错误。
Anthropic表示："这些步骤彼此具有串行依赖性，一旦某一步失败便难以恢复。"
该实验表明，小型模型在自主解决这些问题方面的能力正日益增强。不过就目前而言，所有接受测试的轻量级模型都尚无法实现端到端的完整复制，即完成发现新设备、利用漏洞获取访问权限、植入有效载荷进行感染、配置推理服务器，并重复整个流程的全部环节。此外，这一过程速度也相当缓慢；分布在15台Android TV盒子上运行的Gemma4-26B-A4B，其性能仅为每秒0.39个Token。这意味着未经优化的Gemma4-26B-A4B完成完整推理设置需要71至150小时，而Qwen3.5-9B则需要29至51小时。（研究人员指出，大型模型GLM-5.2似乎能够可靠地完成这一全过程。）
Q&A
Q1：Anthropic警告的AI自我复制恶意软件是什么？
A：这是一种利用小型AI模型实现自我复制的新型恶意软件，能够感染智能冰箱、扫地机器人等物联网设备，且由于没有集中节点可供切断，比传统恶意软件更难以清除。
Q2：这种AI蠕虫病毒和传统蠕虫病毒（如Mirai）有什么区别？
A：传统蠕虫病毒需针对特定硬件或软件编写代码才能运行，而AI蠕虫病毒能够携带模型权重自我复制，并根据不同目标动态定制漏洞利用程序和有效载荷，还能从失败经验中学习，效率更高。
Q3：目前这种AI自我复制恶意软件已经能实现完整攻击了吗？
A：根据Anthropic的实验，目前测试的轻量级模型均无法实现端到端的完整复制流程，且运行速度很慢，例如Gemma4-26B-A4B完成完整推理设置需71至150小时，不过大型模型GLM-5.2似乎已能可靠完成整个流程。
