AIが、人間の操作なしに別のコンピューターへ移動し、自分のコピーを増やしていく。そんな技術は、現実のものになりつつあるのでしょうか。

米国のAI開発企業Anthropicは2026年10月12日、家庭用のスマート機器などを利用したAIの自律的な複製・増殖について、研究結果を公表しました。

研究では、安価なAndroid TVボックス15台を組み合わせてAIを動作させることに成功。また、隔離された仮想ネットワークでは、AIエージェントが別の端末へモデルの実行環境を構築し、複製を広げる工程を実行しました。

家庭用機器15台でAIを動かす

研究チームは、1台約55ドルのAndroid TVボックス15台を接続し、「Gemma4-26B-A4B」というAIモデルを分散して動作させました。

1台では処理しきれないモデルを複数の機器に分けて配置し、協力して計算させる仕組みです。動作速度は約0.39トークン／秒と遅いものの、安価な機器の集合体でも比較的大きなAIモデルを実行できることを示しました。

別の実験では、90億パラメータ規模のモデルが、9種類のハードウェアのうち8種類でAIの推論環境を構築できたと報告されています。

AIは別の端末へ複製を広げられるのか

続いて研究チームは、外部ネットワークから隔離した8台の仮想端末を用意し、AIエージェントが別の端末を探し、モデルを配置して実行環境を整える一連の作業を評価しました。

中国のAIモデル「GLM-5.2」は、5回の試行のうち4回で8台すべてへの展開に成功しました。残る1回も7台まで到達しています。

ただし、この実験では端末へのアクセス条件が大幅に簡略化されています。また、GLM-5.2自身が小型端末上で動いたわけではなく、別の小型モデルの実行環境を整え、実験システムがGLM-5.2の新しいインスタンスを起動する構成でした。

過去の失敗を引き継ぐと成功率が上がった

研究では、AIが以前の試行で得た情報を次のAIに引き継ぐ実験も行われました。

Qwen3.5-9Bを用いた評価では、推論環境の構築成功率が初回の45％から、後続の世代では61～84％に向上しました。

これは、モデル自体の重みを書き換えて学習したという意味ではありません。過去の試行記録や作業内容を次のエージェントへ渡すことで、作業の成功率が改善したという結果です。

2026年末には自律増殖が可能になる？

研究チームは、小型AIモデルの能力向上が過去の傾向に沿って続けば、2026年末ごろに、今回の簡略化された複製実験に必要な水準へ到達する可能性があると予測しています。

ただし、これは一般的なモデル能力の指標を使った概算です。実際に自律増殖型AIが完成する時期や、現実の機器への侵入が可能になる時期を確定したものではありません。

家庭や仕事にはどんな関係がある？

スマートテレビ、ネットワークカメラ、ロボット掃除機など、インターネットにつながる機器は家庭や事業所で増えています。

研究チームが懸念しているのは、将来、AIが機器ごとの違いに応じて動作方法を調整しながら複製できるようになった場合、従来のマルウェアよりも柔軟に広がる可能性があることです。

一方、今回の研究は、特定の家電製品が実際に侵害されたことを示していません。現時点で利用者ができる基本的な対策は、機器の更新、初期パスワードの変更、不要な外部アクセスの制限などです。

編集部が注目したこと

今回の研究で重要なのは、AIが突然、完成された自律増殖能力を獲得したという話ではありません。

安価な機器でAIを動かす技術、別の端末へモデルを展開する能力、過去の経験を引き継ぐ仕組み。それぞれの技術が進み、組み合わさったときに何が起こるのかという問題です。

AIの安全性を考えるうえでは、AIが何を答えるかだけでなく、どの機器で動き、どこまで移動・複製できるのかにも目を向ける必要がありそうです。