Uno studio di Anthropic rivela che modelli di intelligenza artificiale potrebbero presto essere in grado di auto-replicarsi su dispositivi IoT, creando potenziali 'worm' informatici difficili da contrastare. La ricerca, pur in condizioni ideali, evidenzia una capacità emergente che richiede attenzione.
Una recente ricerca condotta da Anthropic, un'azienda leader nel campo dell'intelligenza artificiale, solleva preoccupazioni riguardo alla potenziale capacità dei modelli di IA di auto-replicarsi e diffondersi autonomamente attraverso reti di dispositivi, in modo simile ai worm informatici.
Lo studio, pubblicato da William Zhou e Daniel Freeman di Anthropic, ha esplorato la possibilità che modelli di IA possano replicare se stessi su dispositivi di Internet of Things (IoT) commerciali e diffondersi tra reti. I ricercatori hanno concluso che questa capacità potrebbe essere a portata di mano, potenzialmente entro pochi mesi, per modelli di IA sufficientemente avanzati.
La diffusione di un potenziale worm basato su IA è stata scomposta in quattro fasi chiave: identificazione dei bersagli, accesso ai dispositivi, configurazione dell'inferenza sul nuovo dispositivo e continuazione della propagazione. Anthropic ha condotto esperimenti per verificare la fattibilità di questi passaggi.
In un primo esperimento, i ricercatori hanno utilizzato una versione del modello open-weight di Google, Gemma4-26B-A4B, distribuito su quindici dispositivi Android TV economici (circa 55 dollari ciascuno). L'obiettivo era dimostrare che un modello di IA capace potesse eseguire inferenza su hardware di consumo a basso costo, con ogni dispositivo che ospitava una porzione del modello. Questo ha permesso di verificare la capacità collettiva dell'hardware IoT di supportare modelli di IA.
Il secondo esperimento si è concentrato sulla capacità dei modelli di IA di diffondersi autonomamente all'interno di una rete Android. Utilizzando una rete emulata su Google Cloud Platform (GCP), i ricercatori hanno istruito diversi modelli di IA a propagarsi da un nodo all'altro senza intervento umano. I modelli dovevano identificare bersagli, copiare un payload (in questo caso, una versione di Llama3.1-8B), configurare l'inferenza sui nodi successivi e continuare la diffusione.
Sono stati testati vari modelli open-weight, tra cui Qwen3.5-9B, Gemma4-26B-A4B, Qwen3-Coder-Next e GLM-5.2, come agenti capaci di diffondere il payload Llama3.1-8B. È importante notare che, per misurare l'efficacia della propagazione, Anthropic ha standardizzato il payload anziché testare la capacità dei modelli di copiare ed eseguire i propri pesi sui dispositivi compromessi.
Gli esperimenti sono stati condotti in condizioni estremamente favorevoli per un potenziale attaccante. La propagazione è avvenuta tramite l'accesso non autenticato ad Android Debug Bridge (ADB), rendendo il test una misurazione della capacità massima teorica piuttosto che uno scenario di attacco realistico. Nonostante ciò, solo il modello GLM-5.2 è riuscito a completare con successo il flusso di lavoro end-to-end in modo affidabile.
I ricercatori hanno osservato che modelli con fino a 30 miliardi di parametri sono già in grado di eseguire molti dei singoli passaggi necessari per la replicazione, sebbene incontrino difficoltà nel comporli in un processo continuo. Il successo di GLM-5.2, un modello con 40 miliardi di parametri attivi, suggerisce che modelli più piccoli, migliorando al loro ritmo storico, potrebbero raggiungere capacità simili entro la fine dell'anno.
La natura auto-replicante di un potenziale worm basato su IA presenta sfide significative per la difesa. Come sottolineato da Zhou e Freeman, un tale sistema sarebbe "difficile da bloccare, poiché non esiste un punto centralizzato da interrompere". Sebbene la propagazione possa essere lenta (con un tempo di raddoppio di giorni), la capacità dell'IA di identificare autonomamente dispositivi sconosciuti la rende una minaccia potenzialmente più insidiosa rispetto ai malware tradizionali.
Anthropic non ha dimostrato che un attaccante possa creare un worm di IA auto-replicante da un modello open-weight di fascia bassa, ma la ricerca indica che le capacità individuali necessarie sono già presenti in molti modelli. Questo suggerisce che la combinazione di queste capacità in un worm autonomo potrebbe essere una questione di tempo, specialmente con il rapido progresso dei modelli di IA.
La ricerca evidenzia la necessità di una maggiore attenzione alla sicurezza dei dispositivi IoT e allo sviluppo di contromisure per affrontare questa potenziale nuova classe di minacce informatiche.
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