Anthropicは10月12日(現地時間)、小型の人工知能モデルがスマートオーブンなど商用のインターネット・オブ・シングス(IoT)機器上で自己複製する潜在的な能力を持つ可能性を示す実験結果を発表した。研究では、データセンターへの接続を介さずにモデルが分散的に拡散し、動作環境に適応し得ることが示唆されており、人工知能モデルの展開や制御を巡る既存の枠組みに新たな論点を投げかける内容となっている。
Anthropicの研究チームは実験において、90億(9B)パラメータのモデルが、検証対象とした9種類のハードウェアのうち8種類で推論を実行できることを確認した。300億(30B)パラメータ以下の規模のモデルについては、自己複製に必要な個々の手順の多くを単独で完了できる一方、一連の工程を切れ目なく実行する段階にはなお課題が残るとした。これに対し、GLM-5.2以上の性能を持つモデルは、簡略化した評価環境において、工程全体を通した複製を完了できることが示された。研究チームは、小型モデルの性能向上が従来のペースで続いた場合、今年末までに同水準の能力に達する可能性があるとの見方を示している。
同社は、人間による制御を経ずにモデルが自律的に展開・伝播する「Autonomous Replication and Adaptation(ARA)」への懸念が高まっていると指摘した。特に、インターネットに接続され、従来セキュリティ対策が手薄だった家庭用・小規模事業者向けのIoT機器は、モデルの重みを運ぶ形で広がる複製体にとって最初の標的になり得るとの見方を示した。また、モデルの規模が単一の機器の処理能力を超える場合でも、処理を分割し複数の機器に分散して実行できることも確認されたという。
研究では自己複製の過程を、標的の発見、実行権の獲得、推論環境の確立、新たな拠点からの継続的な伝播という4段階に分解し、このうち推論環境の確立に重点を置いて検証を進めた。実証実験では、Gemma4-26B-A4Bモデルを安価なAndroid TVボックス15台に分散させて動作させ、毎秒0.39トークンの速度で処理できることを確かめた。この結果は、想定よりも高性能なモデルを低価格のIoT機器群で動作させ得ることを示す事例として扱われている。
参考: anthropic.com (アーカイブ) — 2026年10月13日 04:30 (JST)