Nhóm red team tiên phong (Frontier Red Team) của Anthropic ngày 12/10 công bố một nghiên cứu với kết luận: các mô hình mã nguồn mở có số tham số không lớn có thể, chỉ vài tháng nữa, đủ năng lực tự sao chép trên các thiết bị IoT giá rẻ, chẳng hạn TV box Android giá vài chục USD một chiếc. Hai tác giả William Zhou và Daniel Freeman gọi loại chương trình này là "bộ sao chép dựa trên trọng số" (weight-based replicator): mô hình tự quét mạng, xâm nhập thiết bị, chép trọng số sang máy đích, dựng dịch vụ suy luận trên máy mới rồi tiếp tục lây lan từ đó.
Nguyên văn trong bài báo là:
"may be months away from being capable enough to self-replicate on commercial internet-of-things (IoT) devices"
(có thể chỉ còn cách vài tháng nữa là đủ năng lực tự sao chép trên các thiết bị internet vạn vật (IoT) thương mại.)
Tách thành bốn bước để kiểm tra
Nghiên cứu chia quá trình sao chép thành từng phần để đánh giá. Bước đầu tiên là triển khai suy luận trên phần cứng xa lạ. Qwen3.5-9B tự dựng được suy luận trên 8 trong 9 loại phần cứng, từ Jetson Nano đến Mac và RTX 4090, mỗi lượt mất từ 28 đến 51 giờ. Mô hình lớn hơn là Gemma4-26B-A4B được chia nhỏ để chạy trên 15 chiếc TV box Android giá khoảng 55 USD, mỗi chiếc có 4GB RAM, với tốc độ khoảng 0,3 token mỗi giây; toàn bộ việc triển khai tốn từ 71 đến 150 giờ.
Bước thứ hai là sao chép đầu cuối. Nhóm dựng một mạng mô phỏng 8 nút trên Google Cloud và để mô hình làm liền một mạch: quét, xâm nhập, truyền trọng số, triển khai suy luận. Trong số các mô hình mã nguồn mở, chỉ có GLM-5.2 hoàn thành ổn định: trong 5 lần thử, 4 lần lan ra cả 8 nút, lần còn lại đến được 7 nút. Các mô hình dưới 30 tỷ tham số làm xong phần lớn từng bước đơn lẻ, nhưng chuỗi càng dài thì càng sai.
Bước thứ ba kiểm tra "học qua các thế hệ". Qwen3.5-9B được yêu cầu chuyển ghi chú của thế hệ trước cho thế hệ sau, chạy qua 6 thế hệ với 20 dòng dõi; tỷ lệ thành công tăng từ 45% ở thế hệ đầu lên 61% đến 84% ở các thế hệ sau. Nghiên cứu cũng thử cho Claude Opus 4.8 làm cố vấn hướng dẫn mô hình nhỏ, nhưng hiệu quả không cải thiện đáng kể.
Quy mô và tốc độ
Anthropic lấy botnet Kimwolf làm mốc tham chiếu để ước tính: nếu có hơn 2 triệu thiết bị cùng loại bị nhiễm, có thể chạy khoảng 133.000 bản sao mô hình, tổng thông lượng khoảng 80.000 token mỗi giây, sức mạnh tính toán tương đương khoảng 40 chiếc H100. Mạng như vậy không có nút trung tâm nên rất khó cắt đứt chỉ bằng một đòn, nhưng lan chậm: số bản sao phải mất vài ngày mới nhân đôi.
Các tác giả tự nêu một số hạn chế. Khâu xâm nhập trong thí nghiệm được đơn giản hóa thành cổng gỡ lỗi ADB không yêu cầu xác thực, nên tỷ lệ thành công nên được coi là mức trần; ECI dùng để ngoại suy xu hướng là chỉ số năng lực tổng quát, không đo trực tiếp khả năng sao chép; tốc độ và quy mô chỉ dựa trên một loại phần cứng và một botnet trong quá khứ; kịch bản botnet AI đối đầu với bên phòng thủ chưa được kiểm tra. Về khả năng viết email lừa đảo spear-phishing của các mô hình nhỏ, nghiên cứu đánh giá ở mức "rất kém" đến "kém".
Liên quan gì đến Trung Quốc
Các mô hình chủ lực trong thử nghiệm lần này gồm Qwen của Alibaba và GLM của Zhipu AI, đều là trọng số mở của các hãng Trung Quốc. Nghiên cứu không cho rằng những mô hình này có khiếm khuyết; thứ được tận dụng chính là việc chúng mạnh và có thể chạy cục bộ. Hiện cả hai công ty chưa công khai bình luận về nghiên cứu này.
TV box Android, máy chiếu và các loại hộp thiết bị được dùng làm vật chủ có lượng lưu hành rất lớn trong các hộ gia đình Trung Quốc; giới bảo mật đã nhiều năm cảnh báo về tình trạng xuất xưởng vẫn mở cổng gỡ lỗi và không đổi mật khẩu mặc định. Vương quốc Anh đã ban hành luật cấm thiết bị IoT dùng mật khẩu mặc định, còn tại Trung Quốc, trong các tài liệu công khai chưa thấy quy định bắt buộc tương ứng với cùng mức độ nghiêm ngặt.
Các khuyến nghị phòng thủ vẫn dựa trên kinh nghiệm thời Mirai: nhà mạng theo dõi lưu lượng bất thường, cách ly người dùng bị nhiễm và thông báo để họ dọn dẹp. Cách làm này năm đó đã loại bỏ 92% ca nhiễm trong vòng 14 ngày, trong khi nhóm đối chứng không được thông báo là 74%. Mục tiêu Anthropic đặt ra là đưa hệ số lây lan R₀ của bộ sao chép xuống dưới 1.
Nghiên cứu còn có thêm một số liệu: nếu bước triển khai được thay bằng script viết cứng, ngay cả mô hình 3B tham số cũng có thể phủ khoảng một nửa số máy trong mạng 17 nút. Mô hình càng nhỏ càng dễ nhét vào thiết bị, còn đường này sẽ đi tiếp ra sao tùy thuộc vào mức độ cập nhật của các mô hình mã nguồn mở nhỏ ở vòng tiếp theo.
Nguồn tham khảo: CocoLoop, blog nghiên cứu của Frontier Red Team thuộc Anthropic; trang nghiên cứu được dùng để đối chiếu số tham số của từng mô hình, chủng loại phần cứng, tỷ lệ thành công, tỷ lệ thành công qua các thế hệ và cách ước tính quy mô theo Kimwolf.