Anthropic publicó el lunes 12 de octubre una evaluación sobre un riesgo todavía experimental: que un modelo de inteligencia artificial pueda copiarse y poner en marcha otra instancia sin control humano en dispositivos conectados. El laboratorio cree que modelos pequeños podrían alcanzar esa capacidad a finales de 2026 si continúa el ritmo histórico de mejora, pero presenta esa fecha como una extrapolación aproximada.
El equipo ejecutó Gemma4-26B-A4B de forma distribuida en 15 cajas Android para televisión, con cuatro gigabytes de memoria cada una. En otra prueba, dentro de una red aislada de ocho nodos Android emulados, GLM-5.2 consiguió propagar un modelo Llama3.1-8B a los ocho nodos en cuatro de cinco ensayos y llegó a siete en el restante.
Eso no equivale a haber creado un gusano autónomo capaz de escapar al mundo real. Anthropic dejó el puerto de acceso sin autenticación, ejecutó el modelo que tomaba las decisiones en un servidor separado y se centró en la instalación de la inferencia. La propia evaluación considera su resultado un límite superior: simplifica la intrusión y no demuestra que un modelo pequeño complete hoy todas las etapas contra equipos protegidos.
La hipótesis preocupa porque una botnet basada en IA podría adaptar sus instrucciones a hardware desconocido, dividir un modelo entre varios aparatos y seguir operando sin un centro único que apagar. Al Jazeera recogió el 13 de octubre la valoración del especialista Roman Yampolskiy: no ve una amenaza existencial inmediata, aunque considera inquietante la trayectoria si se combinan replicación, capacidad de intrusión y persistencia.
El estudio también describe defensas concretas. Las descargas de modelos de varios gigabytes, el escaneo de redes y el tráfico sostenido entre dispositivos dejarían patrones detectables. Anthropic propone vigilancia de flujos, señuelos, mejores configuraciones de fábrica y cuarentenas coordinadas por proveedores de internet; la prueba decisiva pendiente es que un modelo pequeño encadene acceso, instalación y propagación en condiciones realistas.