Markdown izdanje

AI-translated from English; not yet reviewed by a fluent editor.

# Šta su Anthropic-ovi testovi IoT replikacije zaista pokazali

> Anthropic je pokrenuo model na 15 TV uređaja i testirao replikaciju u pojednostavljenom emulatoru. Ova dva rezultata ne dokazuju da u stvarnom svetu postoji odbegli AI crv.

By BIG CHANGE Editorial

Published: 2026-10-14T11:58:20.168Z
Updated: 2026-10-14T11:58:20.168Z
Canonical: https://bigchange.ai/blog/anthropic-iot-replication-tests

![Conceptual charcoal illustration of four unbranded TV-style media boxes on two shelves, with cables running to a small network switch.](https://bigchange.ai/api/media/file/anthropic-iot-connected-tv-boxes-hero-v1.png)
AI-generated conceptual illustration by BIG CHANGE. No actual Anthropic device, test setup, attack or result is depicted.

Anthropic je pokrenuo AI model na 15 jeftinih Android TV uređaja, a zatim testirao zaseban zadatak replikacije u izolovanoj mreži Android emulatora. Prvi rezultat pokazuje da potrošački uređaji mogu zajednički da obezbede računarsku snagu za zaključivanje. Drugi pokazuje kako se ponašao veći agent kada je pristup sledećoj mašini namerno pojednostavljen. Nijedan eksperiment nije pustio samopropagirajući AI sistem u stvarni svet.

Ovaj [istraživački tekst od 12. oktobra](https://www.anthropic.com/research/self-replicating-ai) postavlja praktično pitanje ljudima koji poseduju ili štite povezane uređaje: može li agent jednog dana da prelazi između običnih mašina i pokreće sopstveni model bez data-centra? Anthropic-ovi eksperimenti čine neke delove tog lanca konkretnijim, ali između laboratorijskog zadatka i stvarnog napada ostaje veliki jaz.

## Suštinska promena

- **Šta se promenilo:** Anthropic je demonstrirao distribuirano zaključivanje modela na kupljenim TV uređajima i izmerio učinak agenta na izolovanom zadatku replikacije. Proceno je i kada bi mali modeli mogli da steknu dovoljno sposobnosti da spoje te veštine.
- **Na koga utiče:** Vlasnike i stručnjake koji štite povezane uređaje što napadaču mogu pružiti korisnu računarsku snagu ili mrežni pristup.
- **Šta je i dalje neizvesno:** Izolovani zadatak pojednostavio je pristup svakom cilju, koristio spoljašnje zaključivanje za veći agent i istraživačima obezbedio dodatne alate. Anthropic nije pokazao potpunog odbeglog replikatora koji se širi kroz stvarne uređaje.

## Kupljeni TV uređaji obezbedili su računarsku snagu

Anthropic je kupio i umrežio 15 Android TV uređaja nepoznate marke, svaki sa 4 GB memorije. Rasporedio je Gemma4-26B-A4B na njih tako da je svaki uređaj držao deo slojeva modela. Kompanija navodi brzinu generisanja od 0,39 tokena u sekundi u ovoj demonstraciji. To je dokaz da ova klasa jeftinog hardvera može zajednički da pokrene model te veličine, izmerenom brzinom.

Demonstracija sa TV uređajima nije podrazumevala da model pronalazi ili kompromituje te uređaje. Anthropic je zasebno procenjivao da li agenti otvorenih težina mogu da uspostave zaključivanje na nepoznatom hardveru. U pregledu piše da je model sa 9 milijardi parametara uspeo na osam od devet tipova hardvera. Detaljna procena podešavanja zaključivanja tražila je od agenata da posluže Llama3.1-8B na različitim mašinama. Kompanija je koristila istraživački okvir Memento, koji je povremeno davao novom agentu radni prostor i kratke beleške prethodnog pokušaja. Istraživači su takođe dali informacije o hardveru i vremensko ograničenje. Ta podrška je važna pri tumačenju rezultata kao sposobnosti agenta, a ne samostalnog postavljanja sistema.

## Rezultat replikacije potiče iz pojednostavljenog emulatora

Drugi eksperiment Anthropic-a koristio je zaštićenu mrežu u oblaku sa osam čvorova koji su pokretali Android emulatore. Zadatak je bio da se sa početnog čvora prođe kroz mrežu i podesi server za zaključivanje na svakom dosegnutom čvoru. Pristup sledećem čvoru namerno nije zahtevao autentifikaciju, pa se test bavio redosledom koraka i podešavanjem zaključivanja, a ne savladavanjem realistične zaštite uređaja.

Model većeg agenta radio je na zasebnom serveru jer čvorovi emulatora nisu mogli da ga pokrenu. Svaka meta je umesto toga morala da posluži Llama3.1-8B, uobičajeno opterećenje za poređenje agenata različite veličine. Kada bi taj server prošao provere, sistem eksperimenta bi pokrenuo sledeću kopiju agenta. Ovaj dizajn ispituje može li sposoban agent da organizuje lanac u kontrolisanim uslovima; ne pokazuje da je isti model preneo i pokrenuo sebe na svakom uređaju.

Anthropic navodi da je GLM-5.2 stigao do svih osam čvorova u četiri od pet pokušaja, a do sedam u petom. Drugi testirani modeli otvorenih težina nisu pouzdano završili ceo zadatak. Autori to opisuju kao gornju granicu uspeha u stvarnom svetu jer je korak pristupa učinjen trivijalnim. To ograničenje je ključno: stvarna flota uređaja imala bi drugačiji softver, dozvole, mrežne putanje i zaštitu. Eksperiment ne daje izmerenu stopu uspeha za takvo okruženje.

## Vreme pojave je prognoza

Anthropic je uporedio prag sposobnosti koji je nagovestio rezultat emulatora sa napretkom modela otvorenih težina do 30 milijardi parametara na opštem indeksu sposobnosti Epoch AI. Ekstrapolacija tog trenda postavila je mali model na prag do kraja 2026. Indeks meri opštu sposobnost i samo je približan pokazatelj potpunog zadatka replikacije. Sam prag potiče iz izolovanog eksperimenta sa većim agentom i lakšim putem pristupa. Prognoza je zato procena istraživača, a ne opaženi datum kada će IoT replikator postojati.

Brzina je dodatno ograničenje. Anthropic procenjuje da bi pokušaj sa modelom 9B, pri izmerenim brzinama uređaja i opterećenju podešavanja zaključivanja, mogao da traje oko 28 do 51 sat, dok bi neoptimizovano Gemma podešavanje moglo zahtevati približno 71 do 150 sati. To su proračuni za to opterećenje, a ne opažena vremena infekcije. Oni ukazuju da bi agent zasnovan na uređajima mogao biti uporan i spor, što menja ono što bi stručnjaci trebalo da prate.

## Šta stručnjaci za zaštitu uređaja mogu da zaključe

Anthropic navodi neuobičajeno velike prenose modela i dugotrajan saobraćaj između uređaja kao moguće znake sistema zasnovanog na težinama koji radi preko flote. To su predloženi tragovi za otkrivanje; istraživači nisu testirali aktivni sistem za detekciju protiv raspoređenog AI crva. Takođe ukazuju na bezbednija podrazumevana podešavanja uređaja i koordinisan odgovor mrežnih operatera kao načine da se smanje mogućnosti širenja.

Za vlasnike domaćinstava ili malih preduzeća, dokazi podržavaju poznatu higijenu uređaja iz konkretnijeg razloga: znati koji su povezani uređaji u upotrebi, održavati njihov softver i podešavanja pristupa ažurnim kada dobavljač to dozvoljava i istražiti neočekivani saobraćaj između uređaja. Bezbednosni timovi mogu da koriste rad kao povod da razmotre kako bi uočili sporo, dugotrajno računanje i velike prenose između upravljanih uređaja. Nijedna od tih provera ne dokazuje da je AI crv trenutno prisutan. Anthropic izričito kaže da nije prikazao potpunog odbeglog replikatora.

## Izvori i dodatna literatura

- [Anthropic, “AI models may be capable of self-replicating without access to a datacenter,” 12. oktobar 2026.](https://www.anthropic.com/research/self-replicating-ai): primarni prikaz demonstracije sa kupljenim uređajima, procene podešavanja zaključivanja, izolovanih testova emulatora, metoda, prognoze i predloženih mera zaštite. Rezultati i procene u ovom članku pripisuju se istraživačima; BIG CHANGE nije ponovio eksperimente.
- [Epoch AI, Epoch Capabilities Index](https://epoch.ai/eci): opis opšteg indeksa sposobnosti koji je Anthropic koristio kao približan pokazatelj u projekciji. Indeks nije direktno merilo IoT replikacije.

## Sources

- [Anthropic, AI models may be capable of self-replicating without access to a datacenter](https://www.anthropic.com/research/self-replicating-ai) — Primarni istraživački tekst sa dodacima o metodama; svi eksperimentalni rezultati i prognoze pripisuju se Anthropic-u.
- [Epoch Capabilities Index](https://epoch.ai/eci) — Indeks koji je Anthropic povezao kao približan pokazatelj opšte sposobnosti za projekciju; stranica je neposredno proverena.