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Anthropic untersucht die Selbstverbreitung kleiner KI-Modelle

Anthropic hat Experimente zur Verbreitung von KI-Modellen über vernetzte Geräte veröffentlicht. Die Tests zeigen einzelne erfolgreiche Schritte und eine vollständige Replikation in einem simulierten Netzwerk; für eine zuverlässige Ausführung kleiner Modelle sieht das Unternehmen noch Entwicklungsbedarf.

Symbolbild: Anthropic untersucht die Selbstverbreitung kleiner KI-Modelle
Symbolbild · KI-generiert

Anthropic veröffentlichte die Untersuchung am 12. Oktober 2026. Das Frontier Red Team testete, ob kleinere Modelle auf Geräten wie Android-Geräten und Smart-TVs Inferenz einrichten und sich auf weitere Rechner übertragen können. Anthropic beschreibt die mögliche Selbstverbreitung als ein Risiko, das nach Einschätzung des Teams in naher Zukunft relevant werden könnte. Eine Ausbreitung würde sich demnach langsam vollziehen: Die Verdopplungszeiten lägen in Tagen, nicht in kurzen Intervallen.

Ein Modell mit 9 Milliarden Parametern richtete Inferenz auf 8 von 9 getesteten Hardwaretypen ein. In einem weiteren Versuch verteilte Gemma4-26B-A4B die Inferenz auf 15 Android-TV-Boxen, die jeweils etwa 55 US-Dollar kosteten. Die Geräte bearbeiteten Teile des Modells; die gemeinsame Verarbeitung erreichte 0,39 Tokens pro Sekunde. GLM-5.2 führte in einem simulierten Netzwerk eine vollständige Replikation aus und verbreitete sich dabei zuverlässig auf vorgesehene Zielrechner.

Modelle mit höchstens 30 Milliarden Parametern können laut Anthropic bereits einzelne Schritte einer Replikation erledigen, scheitern aber noch häufig an der durchgängigen Ausführung. Das Team schätzt anhand eines historischen Anstiegs der Fähigkeiten um 13,7 Punkte pro Jahr, dass kleine Modelle die Schwelle für zuverlässige Replikation bis Ende 2026 erreichen könnten. Diese zeitliche Einschätzung ist eine Projektion, kein Ergebnis eines bereits erfolgreich getesteten vollständigen Ablaufs mit solchen Modellen.

Für vollständige Replikationszyklen veranschlagt Anthropic bei Gemma4-26B-A4B 71 bis 150 Stunden und bei Qwen3.5-9B 28 bis 51 Stunden. In einem Versuch verbesserten Qwen3.5-9B-Instanzen ihre Erfolgsrate beim Einrichten der Inferenz über sechs Generationen von 45 Prozent auf 61 bis 84 Prozent, wenn sie Notizen früherer Instanzen über Strategien und Fehlschläge übernahmen. Als mögliche Erkennungsmethode nennt Anthropic die Überwachung großer Datenübertragungen und anhaltenden Datenverkehrs zwischen Geräten. Bei der Bereinigung des Mirai-Botnets halfen ISP-Quarantäne und Benachrichtigungen laut der Untersuchung, innerhalb von 14 Tagen 92 Prozent der Infektionen zu beseitigen.

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Quellen

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