Yapay zekâ şirketi Anthropic, küçük yapay zekâ modellerinin birkaç ay içerisinde insan müdahalesi olmadan kendilerini başka cihazlara kopyalayabilecek seviyeye ulaşabileceği uyarısında bulundu. Şirketin araştırmasına göre akıllı televizyonlar, ev aletleri ve internete bağlı diğer cihazlar, veri merkezlerine ihtiyaç duymayan otonom yapay zekâ sistemlerinin çalışabileceği bir altyapı oluşturabilir.
Claude yapay zekâ modelinin geliştiricisi Anthropic, yapay zekâ sistemlerinin kendi kendilerini çoğaltma kapasitelerine ilişkin yeni bir araştırma yayımladı.
Araştırmada, küçük yapay zekâ modellerinin internete bağlı cihazlara yerleşme, kendi yazılımlarını başka cihazlara aktarma ve faaliyetlerini insan müdahalesi olmadan sürdürme yetenekleri incelendi.
Anthropic araştırmacıları William Zhou ve Daniel Freeman tarafından hazırlanan çalışmada, yapay zekâ modellerinin gelişim hızının bu tür sistemleri yakın gelecekte teknik olarak mümkün hale getirebileceği belirtildi.
VERİ MERKEZİNE İHTİYAÇ DUYMADAN ÇALIŞABİLİRLER
Araştırmanın dikkat çeken sonuçlarından biri, yapay zekâ modellerinin çalışması için yüksek maliyetli veri merkezi donanımlarının her durumda zorunlu olmaması oldu.
Anthropic araştırmacıları, internete bağlı sıradan elektronik cihazların işlem kapasitelerinin birleştirilerek yapay zekâ modellerinin çalıştırılabileceğini gösterdi.
Bu cihazlar arasında Android tabanlı televizyon kutuları, akıllı buzdolapları, fırınlar, robot süpürgeler ve diğer internete bağlı ev aletleri bulunuyor.
Şirkete göre cihazların bir bölümünde güvenlik önlemlerinin yetersiz olması, gelecekte kendi kendini çoğaltabilen yapay zekâ yazılımları açısından risk oluşturabilir.
15 TELEVİZYON KUTUSUYLA YAPAY ZEKÂ MODELİ ÇALIŞTIRDILAR
Anthropic, araştırma kapsamında her biri yaklaşık 55 dolara satın alınan 15 Android televizyon kutusunu birbirine bağlayarak bir yapay zekâ modelini çalıştırmayı başardı.
Deneyde yaklaşık 26 milyar parametreli Gemma4-26B-A4B modeli kullanıldı.
Modelin hesaplama işlemleri cihazlar arasında paylaştırıldı. Sistem saniyede yaklaşık 0,39 token işleyebildi.
Bu hız, modern veri merkezlerindeki yapay zekâ sistemlerine göre oldukça düşük olsa da deney, gelişmiş modellerin daha basit cihazlardan oluşan dağıtık sistemlerde çalıştırılabileceğini gösterdi.
9 DONANIM TÜRÜNÜN 8'İNDE BAŞARILI SONUÇ
Anthropic'in gerçekleştirdiği diğer testlerde 9 milyar parametreli bir yapay zekâ modeli, değerlendirilen dokuz farklı donanım türünün sekizinde yapay zekâ modelinin çalıştırılması için gerekli ortamı kurabildi.
Araştırmacılar, 30 milyar veya daha az parametre içeren modellerin de kendi kendini çoğaltma sürecindeki birçok teknik görevi yerine getirebildiğini belirledi.
Ancak küçük modeller, bu işlemlerin tamamını baştan sona bağımsız biçimde gerçekleştirmekte hâlâ hatalar yapıyor.
Bu nedenle araştırma sonuçları, küçük yapay zekâ modellerinin bugünden kendi kendilerine kontrolsüz biçimde yayıldığını göstermiyor.
DAHA GELİŞMİŞ MODEL KONTROLLÜ TESTİ TAMAMLADI
Anthropic, güvenlik aşamalarının basitleştirildiği kontrollü deney ortamında GLM-5.2 adlı daha gelişmiş yapay zekâ modelini de değerlendirdi.
Model, bu koşullarda bir cihazdan diğerine geçişi ve yapay zekâ yazılımının yeni cihazda çalıştırılmasını içeren görev zincirini tamamlayabildi.
Araştırmada GLM-5.2'nin sekiz düğümlü test ağının tamamına dört denemenin beşinde ulaşabildiği belirtildi.
Bununla birlikte testlerde bazı güvenlik aşamaları kolaylaştırıldı ve modelin çalışması için kontrollü bir altyapı kullanıldı.
Dolayısıyla sonuçlar, gerçek dünyadaki güvenlik önlemlerine sahip cihazlarda aynı başarının elde edileceği anlamına gelmiyor.
2026 SONU İÇİN DİKKAT ÇEKEN TAHMİN
Anthropic araştırmacıları, küçük yapay zekâ modellerinin geçmişteki gelişim hızının devam etmesi halinde 2026 yılı sonuna kadar daha gelişmiş modellerin bugünkü becerilerine ulaşabileceğini öngörüyor.
Şirkete göre böyle bir gelişme, küçük modellerin kendi yazılımlarını farklı cihazlara taşıyarak faaliyetlerini sürdürmesini teknik olarak mümkün hale getirebilir.
Ancak araştırmacılar, bunun kesinleşmiş bir takvim olmadığını ve tahminin mevcut yetenek gelişimi eğilimlerinden hareketle hazırlandığını vurguluyor.
MERKEZİ KAPATMA NOKTASININ OLMAMASI RİSK OLUŞTURUYOR
Anthropic'in dikkat çektiği temel güvenlik sorunlarından biri, dağıtık biçimde çalışan yapay zekâ sistemlerinin merkezi bir kapatma mekanizmasına sahip olmayabilmesi.
Bir yapay zekâ modeli çok sayıda cihaz üzerinde kopyalanarak faaliyet gösterirse, tek bir sunucunun kapatılması sistemin tamamını durdurmak için yeterli olmayabilir.
Şirket, bu tür yazılımların geleneksel kötü amaçlı yazılımlardan farklı olarak daha önce karşılaşmadıkları cihazların özelliklerini analiz edip çalışma yöntemlerini uyarlayabileceğini belirtiyor.
Bununla birlikte araştırmada, böyle bir sistemin yayılmasının günler sürebileceği ve geleneksel veri merkezlerinde çalışan modellere göre çok daha yavaş olabileceği hesaplandı.
SİBER GÜVENLİK ÖNLEMLERİNİN GÜÇLENDİRİLMESİ İSTENDİ
Anthropic, olası tehditlere karşı internete bağlı cihazların güvenlik önlemlerinin güçlendirilmesi gerektiğini bildirdi.
Araştırmada ağ trafiğinin izlenmesi, şüpheli cihaz iletişimlerinin tespit edilmesi, güvenli varsayılan ayarların kullanılması ve riskli cihazların ağdan izole edilmesi gibi savunma yöntemlerine dikkat çekildi.
Şirket, dağıtık yapay zekâ sistemlerinin cihazlar arasında büyük miktarda veri aktarmasının ve olağan dışı ağ trafiği oluşturmasının tespit edilmelerini kolaylaştırabileceğini belirtti.
Araştırmacılar, gelecekte kendi kendini çoğaltabilen sistemlerin ortaya çıkması ihtimaline karşı üreticilerin ve güvenlik kuruluşlarının hazırlık yapması gerektiğini ifade etti.
Anthropic, çalışmasının bugüne kadar tamamen bağımsız ve kontrol dışına çıkmış bir yapay zekâ yazılımının varlığını kanıtlamadığını, ancak bu yöndeki teknik yeteneklerin hızla geliştiğini ortaya koyduğunu bildirdi.