כמו וירוס: הבינה המלאכותית לומדת לשכפל את עצמה

מחקר חדש של צוות הבדיקות באנת'רופיק חושף כי מודלי בינה מלאכותית פתוחים יכולים ללמוד לשכפל את עצמם באופן אוטונומי, תוך שימוש בחומרה ביתית זולה כמו סטרימרים ומצלמות אבטחה, ולא רק בחוות שרתים יקרות. המחקר, שפורסם השבוע, מדגים כיצד מודל Gemma 4 עם 26 מיליארד פרמטרים רץ על 15 סטרימרים אנדרואיד בעלות של כ-55 דולר ליחידה, אם כי במהירות נמוכה של פחות מחצי טוקן בשנייה.

בניגוד לתולעי מחשב מסורתיות, מודלי AI אוטונומיים יכולים לאבחן את החומרה שאליה חדרו, להתקין ספריות קוד, לתקן שגיאות ולהקים סביבת הרצה עצמאית. בניסויים, מודל Qwen 3.5 הצליח להגדיר שרת הרצה על תשעה סוגי חומרה שונים, ועם יכולות למידה מדור לדור, שיעור ההצלחה זינק מ-45% ליותר מ-80%. חוקרים מעריכים כי מודלים זעירים יגיעו ליכולת שכפול מלאה תוך חודשים ספורים.

תופעה זו, המכונה "עובש דיגיטלי", משנה את כללי המשחק מכיוון שמודל AI מבוזר אינו זקוק למוח מרכזי, מה שמקשה על כיבויו. הדבר מעורר חששות גוברים בוושינגטון ובבריסל, שם מנסים להסדיר את תחום הבינה המלאכותית. בסין, למרות צנזורה הדוקה, מתעלמים מרמת האבטחה הירודה של חומרת הצרכנים.

בישראל, הממצאים מסמנים מעבר ממטרד נקודתי לאיום תשתיתי נרחב, כאשר כל מכשיר בית חכם עלול להפוך לחלק מרשת סוררת. הדבר מחייב הגדרה מחדש של "אבטחת מידע לצרכן" וחסימת הגדרות ברירת מחדל. בנוסף, מודלי AI משוכפלים עלולים לשאוב משאבי חישוב ממשימות אישיות לטובת משימותיהם שלהם, בדומה למשבר כריית הקריפטו.