Anthropic alerta de una IA capaz de propagarse por los electrodomésticos

https://tinyurl.com/27h5vstm Anthropic alerta de una IA capaz de propagarse por los electrodomésticos
anthropic alerta de una ia capaz de propagarse por los electrodomésticos

William Zhou y Daniel Freeman, dos investigadores de Anthropic, han publicado en la pĂĄgina web de este laboratorio un artĂ­culo que con toda seguridad va a desencadenar un debate intenso. El tĂ­tulo de su texto es muy revelador: "Los modelos de IA pueden ser capaces de autorreplicarse sin acceder a un centro de datos". Es un titular muy directo que nos invita a hacernos una pregunta evidente: si los modelos de inteligencia artificial (IA) no necesitan acceder a un centro de datos, ¿dĂłnde podrĂ­an autorreplicarse?


SegĂșn Zhou y Freeman, algunos modelos pequeños podrĂ­an adquirir en pocos meses la capacidad de propagarse sin intervenciĂłn humana utilizando el hardware de algunos dispositivos de consumo que muchos de nosotros tenemos en casa, como los televisores, los electrodomĂ©sticos u otros aparatos dotados de conexiĂłn a internet y un SoC mĂ­nimamente capaz. Suena a ciencia ficciĂłn, pero no lo es. Los dos investigadores de Anthropic aseguran que han llegado a esta conclusiĂłn despuĂ©s de llevar a cabo experimentos que exploran cĂłmo estos sistemas podrĂ­an propagarse sin intervenciĂłn humana.


Durante sus pruebas, estos investigadores de Anthropic no han utilizado Ășnicamente sus propios modelos. En su artĂ­culo aseguran que han puesto a prueba GLM-5.2 en este escenario, un modelo de pesos abiertos desarrollado por el laboratorio chino Z.ai, y logrĂł su cometido. Lo probaron en una red aislada de ocho nodos que ejecutaban un emulador de Android, y el modelo logrĂł propagarse a los ocho nodos en cuatro de cinco pruebas y a siete de los ocho en la restante. Da escalofrĂ­os.


GLM-5.2 tiene aproximadamente 753.000 millones de parĂĄmetros en total, de los cuales activa unos 40.000 millones por cada token procesado. Sin embargo, Zhou y Freeman creen que un modelo mucho mĂĄs pequeño, de unos 30.000 millones de parĂĄmetros, tambiĂ©n podrĂ­a salir airoso en un escenario como este. Por el momento los modelos pequeños que han probado cometen errores al encadenar las tareas que requiere este proceso, pero estiman que si el desarrollo de la IA continĂșa al mismo ritmo de los Ășltimos seis meses podrĂ­an adquirir esta capacidad antes de que termine 2026.


MĂĄs allĂĄ de su tamaño, hay una diferencia muy importante entre un modelo de IA grande que estĂĄ siendo procesado en un centro de datos y una red de modelos pequeños que se han replicado y distribuido en una red de dispositivos: la actividad de estos Ășltimos no puede detenerse 'apagando' un Ășnico punto. Eso sĂ­, su propagaciĂłn serĂ­a relativamente lenta. Anthropic calcula que una rĂ©plica basada en un modelo de 9.000 millones de parĂĄmetros podrĂ­a demorarse entre uno y dos dĂ­as en propagarse.


Existe cierta similitud entre estos modelos de IA pequeños que presumiblemente podrån propagarse a dispositivos IoT y electrodomésticos, y el malware convencional. Sin embargo, la IA tiene una cualidad que no estå presente en el malware: puede ser capaz de identificar qué debe hacer para llevar a cabo su cometido en dispositivos con los que no ha tenido ninguna interacción previamente. Anthropic ya ha observado esta capacidad de adaptación al probar un modelo de 9.000 millones de paråmetros que consiguió poner en funcionamiento la inferencia en ocho de los nueve tipos de hardware evaluados.


Imagen Jakub Zerdzicki


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