10월 12일 Anthropic이 발표한 새로운 연구에 따르면 소형 AI 모델이 스마트 오븐, 브랜드 외 Android TV 박스, 기타 사물 인터넷 하드웨어 등 일반 소비자 기기에서 자체 복제할 수 있을 만큼 충분히 능력을 갖추려면 불과 몇 달 밖에 남지 않았습니다.

연구원 William Zhou와 Daniel Freeman이 작성한 이 게시물에서는 자율 복제 및 적응(ARA), 즉 인간의 통제 없이 기계 전체에 자체적으로 배포하고 전파하는 AI 모델의 능력을 조사합니다. Anthropic 실험의 결과는 자체 확산되는 AI 웜의 하드웨어 기준이 데이터 센터 규모의 컴퓨팅보다 훨씬 낮으며 오늘날의 소규모 모델이 이에 근접하고 있다는 것입니다. 이 이야기에 대한 자세한 내용은 최신 AI 동향를 참조하세요.

우려 사항은 형태상 가설적인 것이 아니라 시기적으로만 그렇습니다. 이전 연구에서는 이미 AI 에이전트가 네트워크 웜처럼 행동할 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다. Anthropic이 게시물에서 설명한 것처럼 네트워크를 스캔하고, 익스플로잇을 실행하고, GPU 클러스터 전체의 대상 시스템에 모델 가중치를 복사하는 등입니다. 입증되지 않은 채 남아 있는 것은 그러한 웜이 인터넷 가장자리의 대부분을 구성하는 값싸고 방어력이 취약한 하드웨어에서 생존하고 번식할 수 있는지 여부였습니다.

실험에서 발견한 것

Anthropic 팀은 90억 개의 매개변수 모델이 테스트된 9개 하드웨어 유형 중 8개에서 성공적으로 추론을 실행했다는 사실을 발견했습니다. 300억 개 이하의 매개변수로 구성된 모델은 오늘날 복제에 필요한 많은 개별 단계를 이미 완료할 수 있지만, 이러한 단계를 끝에서 끝까지 함께 연결할 때 여전히 실수를 저지르고 있다고 연구진은 썼습니다.

더 많은 능력을 갖춘 시스템은 단순화된 평가에서 이미 그 임계값을 넘어섰습니다. Anthropic은 GLM-5.2 및 더 강력한 모델이 테스트 조건에서 엔드투엔드 복제가 가능하다고 보고합니다. 그리고 궤적은 스냅샷만큼 중요합니다. 만약 작은 모델이 역사적 속도로 계속 개선된다면, 연구원들은 올해 말까지 이 실험에서 입증된 성능 수준과 일치할 것이며 곧 소형 무게를 지탱하는 복제기가 가능해질 것이라고 썼습니다.

55달러짜리 봇넷 데모

복제 모델에 필요한 하드웨어가 얼마나 적은지 보여주기 위해 팀은 저렴한 오프 브랜드 Android TV 박스 15개(개당 약 55달러)를 네트워크로 연결하고 260억 매개변수 모델인 Gemma4-26B-A4B를 실행하여 전체에 분산시켰습니다. 결합된 플릿은 초당 약 0.39개의 토큰을 생성했습니다. 속도는 느리지만 키보드보다 비용이 적게 드는 하드웨어에 대한 기능적 추론입니다.

데모의 요점은 경제적입니다. Anthropic의 주장은 IoT 장치의 분산 봇넷(연구원들이 저렴하고 일반적으로 방어가 취약하다고 설명하는 하드웨어)이 데이터 센터 GPU를 건드리지 않고도 유능한 모델을 실행하는 데 충분한 집계 컴퓨팅을 제공할 수 있다는 것입니다. 모델 가중치 자체는 웜이 복제될 때 운반되거나 공용 허브에서 손상된 장치로 다시 다운로드되는 맬웨어 페이로드의 일부가 됩니다.

IoT 웜이 죽이기 어려운 이유

기존 악성 코드와 달리 자가 복제 AI는 고정된 스크립트를 따르지 않습니다. Anthropic은 한 번도 본 적이 없는 하드웨어에 적응하면서 익숙하지 않은 장치를 스스로 알아낼 수 있다고 말합니다. 그리고 복제가 분산되어 있기 때문에 중앙 집중식으로 차단할 지점이 없습니다. 하지만 연구원들은 프로세스가 느려질 가능성이 높으며 며칠 안에 두 배의 시간이 측정될 것이라고 지적합니다.

연구에서는 자율 복제를 대상 찾기, 실행 확보, 추론 확립, 새 호스트로부터의 지속적인 전파라는 4가지 실제 단계로 나눕니다. Anthropic은 CyberGym 및 ExploitBench 벤치마크와 적응형 웜에 대한 연구를 포함한 초기 작업에서 이미 올바른 도구가 제공되면 소형 모델이 사이버 공격을 수행할 수 있음을 보여주었기 때문에 처음 두 가지(공격 단계)를 크게 제쳐두었습니다. 측정하기 어려운 문제이자 이 게시물의 초점은 손상된 장치에 대한 실제 추론을 확립하는 것입니다.

연구 경고부터 실제 보도까지

이번 발견은 연구 커뮤니티를 넘어 즉각적인 관심을 끌었습니다. 로이터 통신은 AI 모델이 곧 데이터 센터에 접근하지 않고도 자가 복제할 수 있을 것이라고 보도한 반면, CBS 뉴스는 이 작업을 "AI 웜"이 곧 자가 복제하여 스마트 장치를 감염시킬 수 있다는 경고로 구성했습니다. 이 이야기는 Hacker News에서도 널리 퍼졌으며 독자들은 능력 격차가 얼마나 빨리 해소되는지에 대해 토론했습니다.

오랜 우려가 구체화됨

자율 복제는 고급 시스템과 관련된 이론적 기능으로 수년 동안 AI 안전 감시 목록에 포함되어 왔습니다. 이 연구를 주목할 만한 점은 명명된 하드웨어, 달러 비용, 토큰 처리량 및 가설이 아닌 몇 개월 단위로 측정된 타임라인 등의 특수성입니다. Anthropic의 연구원들은 또한 데이터 센터 GPU가 그러한 악성 코드의 명백한 고가치 표적이 될 것이라는 점을 관찰했습니다. 그러나 그들의 실험에서는 그러한 가속기가 꼭 필요한 것은 아니라는 것을 보여주었습니다.

이 작업은 평가자를 속이는 모델부터 악용 기능을 조사하는 에이전트 도구에 이르기까지 에이전트 안전 문제가 더욱 광범위하게 진행되는 가운데 진행됩니다. Anthropic의 메시지는 오늘날 IoT 웜이 존재한다는 것보다 "원칙적으로 가능"과 "올해 가능" 사이의 거리가 좁아지고 있으며 값비싼 중앙 집중식 하드웨어가 필요한 AI를 전제로 한 방어가 오랫동안 유지되지 않을 수 있다는 것입니다.

아직 입증되지 않은 사항

연구자들은 결과의 한계에 대해 주의를 기울였습니다. 게시물에 따르면 "단순화된 평가"에서 엔드투엔드 복제 성공이 발생했으며 체인의 공격 단계는 시연되기보다는 가정되었으며 새로운 공격이 아닌 이전 벤치마크에 기초했습니다. 실제 AI 웜은 취약한 장치 찾기, 침입, 익숙하지 않은 하드웨어에 대한 추론 부트스트래핑, 차세대 전파 시작 등 4단계를 모두 사람의 개입 없이 안정적으로 연결해야 합니다.

특히 오늘날의 30B 이하 모델은 이러한 많은 단계를 개별적으로 수행할 수 있지만 여전히 전체 단계를 구성하는 데는 실패합니다. 단계와 순서 사이의 격차는 바로 연구자들이 역사적 개선율이 줄어들 것으로 기대하는 것입니다.

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