Anthropic alerta: IAs podem estar perto de se autorreplicar em dispositivos

Uma inteligência artificial capaz de encontrar outros dispositivos, instalar uma cópia de si mesma e continuar se espalhando sem depender de um grande data center ainda parece coisa de ficção científica.

Mas pesquisadores da Anthropic afirmam que algumas das peças necessárias para isso já começaram a funcionar.

Em um estudo publicado em 12 de outubro de 2026, a equipe Frontier Red Team da empresa testou se modelos relativamente pequenos de IA conseguiriam configurar sistemas de inferência em diferentes tipos de hardware e participar de um processo automatizado de replicação.

Os resultados chamaram atenção: em uma das avaliações, um modelo de 9 bilhões de parâmetros conseguiu colocar a inferência para funcionar em 8 dos 9 tipos de hardware testados.

A Anthropic acredita que, se a evolução dos modelos pequenos continuar no ritmo recente, sistemas suficientemente compactos e inteligentes para realizar todo o processo de forma autônoma podem surgir em um futuro próximo.

Isso, porém, não significa que exista hoje uma IA circulando pela internet e se copiando sozinha em TVs, geladeiras ou computadores. Os experimentos foram controlados e várias partes do cenário foram simplificadas.

Resumo rápido

• a Anthropic estudou a possibilidade de IAs capazes de se replicar entre dispositivos;
• um modelo de 9 bilhões de parâmetros conseguiu configurar inferência em 8 de 9 tipos de hardware testados;
• os pesquisadores executaram um modelo de 26 bilhões de parâmetros distribuído entre 15 TV boxes Android;
• em uma rede controlada, um modelo mais capaz conseguiu completar uma cadeia simplificada de replicação;
• os testes não demonstram uma IA maliciosa real se espalhando livremente pela internet;
• a etapa de invasão dos dispositivos foi deliberadamente simplificada;
• a Anthropic acredita que modelos menores podem alcançar capacidade suficiente para replicação autônoma;
• especialistas externos dizem que o risco merece atenção, mas que ainda existe muita incerteza sobre sua probabilidade real.

O que significa uma IA se autorreplicar?

No contexto do estudo, autorreplicação não significa uma inteligência artificial criando magicamente outra IA do zero.

A ideia é mais parecida com o funcionamento de um worm de computador.

Um worm tradicional é um programa malicioso capaz de encontrar outras máquinas vulneráveis, entrar nelas, copiar seu código e continuar o processo automaticamente.

O cenário estudado pela Anthropic adiciona inteligência artificial a esse mecanismo.

Em vez de utilizar apenas uma sequência fixa de comandos criada anteriormente por um atacante, um modelo poderia analisar o equipamento encontrado, descobrir como executar programas nele, instalar um mecanismo de inferência compatível, corrigir problemas que surgirem durante a instalação e então continuar procurando novos dispositivos.

Essa capacidade de improvisar seria uma das principais diferenças entre um botnet tradicional e um possível botnet controlado por agentes de IA.

Um modelo de 9B funcionou em 8 de 9 tipos de hardware

Uma das perguntas dos pesquisadores era simples: um modelo relativamente pequeno consegue encontrar sozinho uma maneira de executar outra IA em equipamentos diferentes?

Nos testes da Anthropic, modelos tiveram que configurar servidores de inferência para executar o Llama 3.1 8B em diferentes ambientes.

O hardware variava bastante, indo de plataformas compactas como Jetson Nano até Macs e computadores equipados com uma RTX 4090.

Segundo a Anthropic, um modelo de aproximadamente 9 bilhões de parâmetros conseguiu colocar a inferência para funcionar em 8 dos 9 tipos de hardware avaliados.

Isso importa porque um eventual sistema autônomo não poderia depender de encontrar milhares de aparelhos idênticos. Ele teria que conseguir se adaptar a diferentes processadores, sistemas operacionais, versões de bibliotecas e limitações de memória.

15 TV boxes conseguiram executar juntas uma IA de 26B

Outra experiência mostra por que aparelhos baratos conectados à internet entraram no radar dos pesquisadores.

A equipe comprou 15 TV boxes Android de baixo custo, com preço aproximado de US$ 55 cada, e distribuiu entre elas o modelo Gemma4-26B-A4B.

Cada equipamento mantinha apenas uma parte do modelo. Os dispositivos então trabalhavam juntos para realizar a inferência.

Segundo os pesquisadores, o sistema chegou a aproximadamente 0,39 token por segundo.

É extremamente lento quando comparado a um servidor moderno de IA, mas demonstra que dispositivos domésticos baratos podem, quando conectados, fornecer capacidade computacional suficiente para executar modelos que individualmente não caberiam em cada aparelho.

A Anthropic também simulou uma IA se espalhando

O experimento mais próximo de uma autorreplicação completa aconteceu dentro de uma rede criada especificamente para o teste.

Os pesquisadores configuraram oito máquinas virtuais executando um ambiente Android e colocaram inicialmente o agente em apenas uma delas.

A partir dali, o sistema precisava localizar o próximo equipamento, transferir o necessário para ele, configurar um servidor de inferência e continuar o processo.

Entre os modelos open-weight avaliados, o GLM-5.2 foi o único que conseguiu completar de forma confiável a cadeia simplificada.

Ele alcançou todos os 8 de 8 dispositivos em quatro de cinco testes. No quinto, chegou a sete.

Esse resultado parece impressionante, mas existe uma limitação fundamental.

O teste facilitou propositalmente a invasão

As máquinas utilizadas na experiência possuíam uma porta ADB aberta sem autenticação.

Ou seja: a parte de encontrar uma falha real, quebrar uma proteção ou descobrir uma senha não era o principal desafio do experimento.

A própria Anthropic reconhece que isso transforma o resultado em uma espécie de limite superior de desempenho, e não em uma demonstração direta de como a mesma IA se sairia tentando invadir equipamentos protegidos encontrados na internet.

O foco da pesquisa estava principalmente em outra dificuldade: depois de obter acesso a uma máquina desconhecida, o modelo conseguiria descobrir como instalar e executar uma IA naquele hardware?

Os resultados indicam que essa capacidade está melhorando rapidamente.

Então uma IA já consegue infectar sua TV?

Não é isso que o estudo demonstrou.

Não há evidência apresentada pela Anthropic de uma IA autônoma atualmente procurando TVs, geladeiras ou outros dispositivos domésticos e copiando a si mesma pela internet.

Os testes aconteceram em ambientes preparados pelos pesquisadores.

Além disso, existe atualmente uma diferença importante entre dois requisitos.

Modelos pequenos o suficiente para rodar em equipamentos modestos ainda não possuem a mesma capacidade dos modelos mais poderosos que completaram toda a cadeia de tarefas.

Já os modelos com capacidade suficiente para executar a replicação de maneira confiável podem ser grandes demais para funcionar facilmente nesses dispositivos.

A preocupação da Anthropic é que essas duas curvas estejam se aproximando.

Por que a Anthropic fala em meses?

Os pesquisadores analisaram a evolução recente de modelos com até 30 bilhões de parâmetros e compararam suas capacidades.

Com base nessa tendência, a Anthropic estima que modelos pequenos possam atingir, ainda em 2026, um nível semelhante ao necessário para completar a tarefa de replicação usada no laboratório.

A própria empresa ressalta que se trata de uma estimativa aproximada, e não de uma previsão garantida.

A capacidade geral de um modelo não corresponde automaticamente à capacidade de criar um worm autônomo.

Mesmo assim, a evolução observada foi suficiente para a equipe defender que a possibilidade deve começar a ser tratada como um problema concreto de cibersegurança.

Uma IA poderia usar TVs, câmeras e eletrodomésticos

O interesse por aparelhos de Internet das Coisas, ou IoT, não acontece por acaso.

Existem bilhões de equipamentos conectados à internet, e parte deles recebe poucas atualizações de segurança ou utiliza configurações frágeis.

TV boxes, câmeras de segurança, sistemas de videoconferência, eletrodomésticos inteligentes e outros equipamentos também estão ganhando processadores cada vez mais capazes de executar IA localmente.

O BaratoTech mostrou recentemente como a casa inteligente está ganhando cada vez mais processamento e controle local. Quanto mais capacidade computacional passa a existir nesses dispositivos, maior também se torna a importância da segurança do próprio equipamento.

Por que seria diferente de um botnet comum?

Botnets já existem há décadas.

Um malware tradicional pode infectar milhares ou milhões de aparelhos e utilizar essas máquinas para ataques, envio de spam, mineração ou outras atividades.

A diferença proposta pelos pesquisadores é a capacidade de adaptação.

Um bot tradicional normalmente possui instruções específicas para determinadas arquiteturas e vulnerabilidades.

Um agente de IA poderia, em teoria, chegar a um equipamento desconhecido, analisar sua configuração e tentar descobrir sozinho como fazer o software funcionar.

Isso poderia permitir que uma mesma campanha se adaptasse a uma variedade maior de dispositivos.

A Anthropic também testou uma característica curiosa: permitir que cada nova geração do agente recebesse anotações sobre o que as anteriores haviam tentado.

No experimento com Qwen3.5-9B, a taxa de sucesso na configuração começou em 45% e subiu para uma faixa entre 61% e 84% nas gerações seguintes.

Em outras palavras, as cópias seguintes puderam aproveitar parte do aprendizado acumulado pelas anteriores.

Seria rápido como um vírus de computador?

Pelos resultados atuais, provavelmente não.

Executar inteligência artificial em dispositivos baratos é muito mais lento que rodar um malware convencional.

Nos cálculos da Anthropic, determinadas etapas de replicação com modelos de 9B poderiam levar mais de um dia.

A empresa descreve um cenário inicial mais próximo de um organismo digital lento e persistente do que de um worm que infecta milhões de máquinas em minutos.

Isso não elimina o problema, porque um sistema distribuído poderia permanecer funcionando enquanto procura novos equipamentos durante longos períodos.

Existem formas de bloquear esse tipo de ameaça

A pesquisa também aponta algumas vantagens para os defensores.

Transferir modelos de IA entre dispositivos pode gerar arquivos de vários gigabytes e padrões incomuns de tráfego de rede.

Isso poderia ajudar provedores e sistemas de segurança a identificar equipamentos infectados.

Fabricantes também podem reduzir drasticamente o risco evitando senhas padrão, corrigindo vulnerabilidades e mantendo dispositivos atualizados.

Em grandes redes, equipamentos suspeitos poderiam ser isolados até que fossem limpos.

Essas medidas já são úteis contra botnets tradicionais e continuariam importantes em um cenário com agentes de IA.

Nem todos os especialistas concordam com o tamanho do risco

A repercussão do estudo também trouxe críticas.

Em entrevista à Reuters, Ciaran Martin, ex-chefe do National Cyber Security Centre do Reino Unido, considerou a pesquisa tecnicamente interessante, mas avaliou que existe exagero na forma como o cenário está sendo apresentado.

O argumento é que demonstrar a execução de modelos pequenos em equipamentos baratos não significa automaticamente que uma crise de segurança esteja prestes a acontecer.

Outros pesquisadores veem motivo maior para preocupação justamente porque um agente de IA poderia improvisar estratégias ao encontrar diferentes dispositivos.

A avaliação mais equilibrada é que o risco não deve ser tratado nem como certeza nem como ficção.

Análise BaratoTech: o mais importante não é uma “IA fora de controle”

A imagem de uma inteligência artificial consciente fugindo pela internet é chamativa, mas não representa bem o que os pesquisadores estão descrevendo.

O risco mais realista é muito menos cinematográfico.

Seria um software malicioso carregando um modelo de IA capaz de tomar pequenas decisões técnicas sozinho: reconhecer o hardware, escolher uma ferramenta compatível, corrigir um erro de instalação e tentar outro caminho quando alguma coisa não funcionar.

Isso é justamente o que pode tornar agentes de IA interessantes para criminosos digitais.

A automação tradicional funciona muito bem quando o ambiente é previsível. A IA começa a ser útil quando aparecem situações diferentes daquelas programadas originalmente.

Ao mesmo tempo, o estudo da Anthropic ainda está longe de provar que uma nova geração de worms autônomos está prestes a dominar a internet.

Os experimentos foram controlados, etapas importantes foram facilitadas e os próprios pesquisadores reconhecem que suas projeções possuem grande incerteza.

O alerta mais relevante é outro: modelos pequenos estão ficando suficientemente capazes para executar tarefas que há pouco tempo exigiam sistemas muito maiores.

E, quando essa capacidade chega a aparelhos baratos conectados à internet, segurança de TVs, câmeras, roteadores e dispositivos inteligentes deixa de ser apenas uma preocupação secundária.

Perguntas frequentes

Uma IA já consegue se autorreplicar sozinha pela internet?

Não existe demonstração apresentada pela Anthropic de um agente autônomo completo atualmente circulando livremente pela internet. Os testes aconteceram em ambientes controlados.

A Anthropic colocou IA em TV boxes?

Sim. Os pesquisadores distribuíram o modelo Gemma4-26B-A4B entre 15 TV boxes Android de baixo custo para demonstrar que vários dispositivos modestos podem executar conjuntamente um modelo maior.

A IA conseguiu se espalhar entre computadores?

Em uma rede experimental simplificada, o GLM-5.2 conseguiu completar uma cadeia de replicação e alcançar os oito nós em quatro de cinco testes. A etapa de acesso aos dispositivos, porém, foi facilitada propositalmente.

Claude foi o modelo que se autorreplicou?

Não. O experimento principal de replicação citado no estudo utilizou outros modelos open-weight, incluindo GLM-5.2, Qwen e Llama. A pesquisa foi conduzida pela equipe Frontier Red Team da Anthropic.

TVs e eletrodomésticos correm risco agora?

Dispositivos IoT já podem ser alvo de malware e botnets tradicionais, independentemente dessa pesquisa. O estudo aponta para um possível risco futuro em que agentes de IA tornem ataques mais adaptáveis, não para uma infecção de IA atualmente ocorrendo em massa.

Fontes

• Anthropic — AI models may be capable of self-replicating without access to a datacenter
• Anthropic — Frontier Red Team
• Reuters — Anthropic warns AI models may soon self-replicate