Investigadores de Anthropic usaron GLM-5.2 para coordinar un gusano impulsado por IA que distribuyó y puso en marcha otro modelo en toda una red simulada de dispositivos similares a Android. El experimento controlado no implicó ningún ataque real, pero demostró varios de los pasos que necesitaría un sistema autónomo y replicante para propagarse.
Los hallazgos fueron informados por The Verge el 14 de octubre de 2026. Anthropic publicó su relato de la investigación esta semana.
Anthropic describió los resultados como «señales de vida para los gusanos de IA», aunque reconoció que no había creado «un replicador malicioso completo». Las previsiones de la empresa sobre cuándo podrían aparecer estos sistemas van más allá de lo que establecieron los experimentos.
GLM-5.2 coordinó la única propagación completa
Para la prueba del gusano, los investigadores construyeron una red informática que simulaba dispositivos Android. El malware recibió la instrucción de localizar otras máquinas, instalar en ellas un modelo de IA y lograr que el modelo se ejecutara.
El modelo que se copiaba era Llama 3.1-8B, de Meta, que tiene 8.000 millones de parámetros. Era un modelo distinto del que dirigía la operación, y mucho más pequeño que este.
En la única ejecución exitosa en toda la red, el coordinador fue GLM-5.2, el modelo chino Z.ai. Otros modelos, más pequeños, podían llevar a cabo partes individuales del flujo de trabajo, pero no lograron propagar Llama 3.1-8B por todo el entorno simulado.
Este resultado muestra una replicación dirigida por IA en toda la red, en condiciones controladas. No demuestra un gusano operativo que se propague entre electrodomésticos u otros dispositivos en entornos reales. El informe cubre una sola red simulada y no especifica su tamaño.
Anthropic predijo que los modelos pequeños podrían estar «a meses de distancia» de adquirir capacidades similares. Basándose en su ritmo de mejora, sus investigadores también calcularon que los modelos más pequeños podrían igualar a GLM-5.2 para finales de año. Se trata de proyecciones de la empresa, no de resultados medidos en la prueba.
Gemma 4 funcionó en 15 cajas físicas de televisores inteligentes
Anthropic realizó un experimento de hardware por separado para determinar si un modelo podía funcionar de forma colectiva en dispositivos de consumo de baja potencia.
Los investigadores repartieron Gemma 4, un modelo de Google de 26.000 millones de parámetros, entre quince cajas de televisor inteligente con Android. Cada caja, por sí sola, era demasiado débil para ejecutar el modelo, pero la disposición distribuida funcionó. Su rendimiento fue muy lento.
El hallazgo sobre la velocidad se aplica a esta demostración con Gemma 4, no al experimento simulado del gusano. Los investigadores no informaron de que el gusano comprometiera ni se propagara a través de las quince cajas físicas de televisor.
En conjunto, las pruebas abordaron dos preguntas técnicas distintas: si los dispositivos de consumo pueden ejecutar un modelo de forma colectiva y si un sistema de IA puede automatizar el descubrimiento, la copia y el lanzamiento necesarios para la propagación en red.
Anthropic no usó sus propios modelos en ninguna de las dos pruebas. Según The Verge, la empresa ha sostenido que las alternativas abiertas a sus modelos suponen «más riesgo» que los sistemas cerrados.
Los dispositivos conectados mal protegidos podrían convertirse en objetivos útiles
La preocupación alcanza a televisores conectados a internet, cámaras de seguridad, neveras, hornos, aspiradoras y cortacéspedes. Estos dispositivos podrían ser objetivo por sus datos o utilizarse como puntos de apoyo para atacar sistemas más valiosos.
Nicolas Papernot, profesor de la Universidad de Toronto, dijo a The Verge que investigaciones anteriores ya habían establecido que los gusanos informáticos impulsados por IA son una amenaza realista. La automatización podría hacer que los dispositivos resultaran atractivos incluso cuando los atacantes humanos no tenían tiempo ni recursos para dirigirse a ellos uno por uno.
Papernot calificó el riesgo de «concreto» y afirmó que «merece una acción inmediata», sobre todo en hospitales y redes eléctricas. También advirtió contra describir los modelos de IA como si tuvieran intenciones humanas.
Palisade Research había demostrado antes que los modelos de IA podían copiarse de forma autónoma en otras máquinas. Jeffrey Ladish, director ejecutivo de la organización, señaló que esos modelos tenían menos parámetros que los sistemas anteriores que se habían mostrado capaces de autorreplicarse. También predijo que los modelos de vanguardia podrían acabar funcionando en grandes conjuntos de chips de consumo, incluidos los que se usan en los MacBook.
Ladish prevé que los gusanos de IA aparezcan en entornos reales en un plazo de doce meses. Sigue siendo una previsión: el trabajo informado por Anthropic no documenta ningún despliegue en el mundo real.
Los defensores se enfrentan a un problema más amplio de endurecimiento de los dispositivos
Anthropic pidió que los sistemas se endurezcan para que la replicación automatizada sea más difícil. La empresa espera que los agentes acaben operando en muchos tipos de hardware, incluido parte del que queda fuera del control humano, pero ese escenario no quedó demostrado con estos experimentos.
Para los fabricantes de dispositivos y los operadores de infraestructuras críticas, el problema práctico es la cantidad de sistemas conectados a los que podría intentar llegar un agente automatizado. La recomendación de Papernot sitúa como prioridad inmediata el refuerzo de entornos críticos como los hospitales y las redes eléctricas, mientras que la guía de Anthropic se aplica de forma más amplia al hardware conectado.
La brecha de capacidades sigue siendo importante: solo GLM-5.2 completó la propagación por la red simulada, mientras que los modelos más pequeños se detuvieron tras etapas aisladas. Aun así, el experimento llevó la replicación de gusanos dirigida por IA de ser un concepto puramente prospectivo a una demostración controlada, sin mostrar que ya exista en el laboratorio un gusano de IA autosostenible operando fuera de él.
