Anthropic’in araştırması, küçük yapay zekâ modellerinin başka cihazlara erişip kopyalarını aktarabilme becerilerini inceliyor. Deneylerde bu sürecin bazı adımları gerçekleştirilebilse de modellerin çoğu tüm aşamaları tek başına tamamlayamadı. Şirket, gelişim sürerse bu yeteneklerin 2026 sonuna kadar ilerleyebileceğini öngörüyor.
Küçük cihazlar yapay zekâya işlem gücü sağlayabilir
Anthropic’in 12 Ekim’de yayımladığı çalışma, küçük modellerin internete bağlı cihazlara ulaşmasını, kendilerini bu cihazlara kopyalamasını ve insan müdahalesi olmadan yayılmasını ele alıyor. Araştırmacılar, modellerin gereken işlemlerin çoğunu yapabildiğini, ancak mevcut sistemlerin tüm süreci baştan sona hatasız yürütemediğini belirtiyor.
Araştırmada akıllı fırınlar, televizyon kutuları, buzdolapları ve robot süpürgeler gibi cihazlar incelendi. Bu ürünlerin işlem gücü büyük veri merkezlerine kıyasla düşük olsa da birden fazla cihazın kaynakları bir araya getirildiğinde yapay zekâ çalıştırmak mümkün olabilir.
Araştırmacılar, yaklaşık 55 dolar değerindeki 15 Android TV kutusunu birbirine bağlayarak bir yapay zekâ modelini çalıştırdı. Başka bir testte küçük bir model, denenen dokuz donanım türünün sekizinde yapay zekâ çalıştırmak için gereken kurulumu tamamladı.
Modellerin kopyalanma testlerinde başarı sınırlı kaldı
Anthropic, yapay zekâların kendi kopyalarını oluşturup başka cihazlara aktarabilmesini de test etti. 30 milyar veya daha az parametreye sahip modeller, bu süreçte gereken görevlerin önemli bölümünü yerine getirdi; ancak modellerin çoğu bütün adımları bağımsız biçimde tamamlayamadı.
Güvenlik engellerinin azaltıldığı test ortamında GLM-5.2 modeli sürecin tamamını gerçekleştirebildi. Denemelerin büyük bölümünde ağdaki sekiz hedef cihazın tümüne erişti. Ancak test, gerçek dünyadaki güvenlik önlemlerini bütünüyle yansıtmıyor. Ayrıca GLM-5.2 kendi modelini değil, daha küçük bir modeli diğer cihazlara aktardı.
Anthropic, küçük modeller mevcut hızla gelişirse 2026’nın sonuna kadar bu işlemleri yapabilecek yeteneklere ulaşabileceğini değerlendiriyor. Şirket, bu tarihin kesin bir sonuç olmadığını, mevcut gelişim hızına dayalı bir tahmin niteliği taşıdığını vurguluyor.
Yayılma kontrolü zorlaştırabilir
Araştırmacıların öne çıkardığı risklerden biri, kendi kendine yayılabilen yapay zekâ sistemlerini durdurmanın güçleşmesi. Geleneksel zararlı yazılımlar belirli sistemleri hedeflerken yapay zekâ destekli yazılımlar karşılaştıkları cihazların özelliklerini inceleyip çalışma biçimlerini değiştirebilir.
Sistem farklı cihazlara yayıldığında tüm kopyaları tek bir noktadan kapatmak mümkün olmayabilir. Bu da güvenlik ekiplerinin sistemi tamamen durdurmasını zorlaştırabilir. Bununla birlikte Anthropic, bu tür yapay zekâların çok hızlı yayılmasını beklemiyor; araştırmaya göre yeni cihazlara erişip çoğalmaları günler alabilir.
Şirket, özellikle güvenlik önlemleri zayıf akıllı ev cihazlarının risk taşıdığına dikkat çekiyor. Üreticilerin güvenlik açıklarını kapatması, güçlü varsayılan şifreler kullanması ve cihaz korumasını artırması bu tür tehditleri önlemeye yardımcı olabilir.
Araştırma, gerçek dünyada bağımsız çalışan ve kendi kendine yayılan bir yapay zekânın ortaya çıktığını göstermiyor. Anthropic’e göre deneyler, böyle bir sistemin geliştirilmesinin önündeki teknik engellerin azaldığına işaret ediyor.
