Anthropic เตือน AI Worm อาจแพร่ตัวเองผ่านกล่องทีวีและเครื่องใช้อัจฉริยะได้ในอีกไม่กี่เดือน

Anthropic ผู้พัฒนา Claude เผยแพร่รายงานวิจัยเมื่อวันที่ 12 ตุลาคม 2569 ระบุว่า AI ขนาดเล็กอาจ "ห่างอีกไม่กี่เดือน" จากการมีความสามารถพอจะคัดลอกตัวเองไปติดตั้งบนอุปกรณ์อัจฉริยะราคาถูกในบ้าน เช่น เตาอบอัจฉริยะและกล่องทีวี Android ไม่มียี่ห้อ โดยไม่ต้องมีคนสั่ง รายงานเขียนโดยวิลเลียม โจว (William Zhou) และแดเนียล ฟรีแมน (Daniel Freeman) จากทีม Frontier Red Team (ทีมทดสอบความเสี่ยงของโมเดล AI) ของ Anthropic ทีมข่าวอ่านรายงานต้นฉบับแล้ว และเทียบกับรายงานของ Cointelegraph

"ไม่มีจุดศูนย์กลางให้สั่งปิด"

AI Worm คืออะไร และทีมวิจัยทดสอบอะไร

ในวงการความปลอดภัยไซเบอร์ Worm (หนอนคอมพิวเตอร์) คือโปรแกรมที่คัดลอกตัวเองจากเครื่องหนึ่งไปอีกเครื่องหนึ่งโดยไม่ต้องมีคนกดสั่ง ทีมวิจัยแบ่งกระบวนการแพร่ออกเป็น 4 ขั้น คือหาเป้าหมาย เข้าควบคุมเครื่อง ตั้งระบบรันโมเดล AI บนเครื่องนั้น และแพร่ต่อไปยังเครื่องถัดไป ทีมระบุว่าไม่ได้ทดสอบขั้นเจาะระบบ เพราะงานวิจัยก่อนหน้าแสดงแล้วว่าโมเดลขนาดเล็กทำได้ เมื่อมีเครื่องมือที่เหมาะสม แต่เน้นขั้นที่ถูกวัดน้อยที่สุด คือการตั้งระบบรันโมเดลบนอุปกรณ์ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน

ผลการทดสอบที่ทีมวิจัยรายงานมีดังนี้

• โมเดลขนาด 9 พันล้านพารามิเตอร์ ตั้งระบบรันโมเดลบนอุปกรณ์สำเร็จ 8 จาก 9 ประเภทฮาร์ดแวร์ที่ทดสอบ
• ทีมวิจัยนำกล่องทีวี Android ราคาประมาณ 55 ดอลลาร์ (ราว 1,850 บาท) จำนวน 15 กล่องมาต่อเข้าด้วยกัน แล้วรันโมเดล Gemma4-26B-A4B ได้ที่ความเร็ว 0.39 โทเคนต่อวินาที ซึ่งช้ากว่าการใช้แชตบอตทั่วไปมาก
• โมเดลที่มีขนาด 30 พันล้านพารามิเตอร์ลงมาทำขั้นตอนย่อยของการแพร่ได้หลายขั้นแล้ว แต่ยังพลาดเมื่อต้องต่อทุกขั้นเข้าด้วยกันตั้งแต่ต้นจนจบ

หมายเหตุอัตราแลกเปลี่ยน: 33.59 บาทต่อดอลลาร์ ณ วันที่ 13 ตุลาคม 2569 จาก Frankfurter

ทดลองแพร่ข้ามเครื่อง: มีโมเดลเดียวที่ผ่านครบ

ทีมวิจัยสร้างเครือข่ายปิดบน Google Cloud จำนวน 8 เครื่อง แต่ละเครื่องจำลอง Android 15 แล้วปล่อยตัวแพร่เริ่มต้นเข้าไป ตัวแพร่ต้องสแกนหาเครื่องอื่น เข้าควบคุม ส่งโปรแกรมและโมเดลไปให้ และตั้งระบบรันโมเดลให้ผ่านการตรวจสอบก่อนแพร่ต่อ ผลคือมีเพียง GLM-5.2 ในกลุ่มโมเดลโอเพนเวต (โมเดลที่เปิดเผยค่าถ่วงน้ำหนักให้ดาวน์โหลดได้) ที่ทดสอบ ที่ทำครบวงจรได้อย่างสม่ำเสมอ โดยแพร่ไปครบ 8 จาก 8 เครื่องใน 4 จาก 5 รอบ และ 7 จาก 8 เครื่องในอีก 1 รอบ ส่วนโมเดลอื่นที่ทดสอบล้มเหลวอย่างสม่ำเสมอ

ข้อควรระวังที่ทีมวิจัยระบุเอง คือการทดสอบนี้ทำให้ขั้นเจาะระบบง่ายมาก เพราะพอร์ต ADB (ช่องทางสั่งงานอุปกรณ์ Android ระยะไกล) ที่ใช้ในเครือข่ายทดลองไม่มีการยืนยันตัวตน จึงเป็น "ขอบเขตบน" ของโอกาสสำเร็จในโลกจริง ทีมวิจัยเสริมว่าบอตเน็ตอย่าง Mirai เคยแพร่ด้วยวิธีง่ายๆ เช่น ลองรหัสผ่านตั้งต้นของผู้ผลิต ทั้งนี้ในรายงานทีมวิจัยยังย้ำว่า "ยังไม่มีตัวแพร่ AI ที่หลุดควบคุมเต็มรูปแบบ" และเห็นเพียง "สัญญาณชีพ" ของความเป็นไปได้

แพร่ได้เร็วแค่ไหน และคาดการณ์ว่าเมื่อไหร่

ทีมวิจัยประเมินว่าการแพร่จะช้า โดยใช้เวลา "นับวัน" ต่อการทำสำเนาหนึ่งรอบ เช่น Qwen3.5-9B ตั้งระบบรันโมเดลบนอุปกรณ์ที่ไม่คุ้นเคยใช้เวลาประมาณ 28 ถึง 51 ชั่วโมง ส่วน Gemma4-26B-A4B แบบยังไม่ปรับแต่งใช้เวลาประมาณ 71 ถึง 150 ชั่วโมง

เพื่อให้เห็นขนาด ทีมวิจัยหยิบบอตเน็ต Kimwolf ที่รายงานว่าเคยติดเชื้อมากกว่า 2 ล้านเครื่อง ส่วนใหญ่เป็นกล่องทีวี Android มาเทียบ หากกล่อง 15 เครื่องต่อกลุ่มรันโมเดลหนึ่งชุด จะได้ประมาณ 133,000 ชุด รวมพลังประมวลผลเทียบได้เพียงราว 40 การ์ด H100 ซึ่งทีมวิจัยบรรยายว่าเป็นพลังประมวลผลที่ "น้อยมากในเชิงสัมบูรณ์" และเปรียบตัวแพร่นี้เป็นเหมือนเชื้อราเมือกหรือฝูงแมลงหวี่ที่ขยายพันธุ์ช้าเป็นวัน

ส่วนเวลาที่โมเดลเล็กจะถึงระดับนั้น ทีมวิจัยใช้แนวโน้มความสามารถของโมเดลโอเพนเวตขนาดไม่เกิน 30 พันล้านพารามิเตอร์ เทียบกับระดับของ GLM-5.2 แล้วประเมินว่าโมเดลเล็กจะไปถึงระดับนั้นภายในสิ้นปี 2569 โดยทีมระบุว่าเป็นการประมาณคร่าวๆ เพราะดัชนีที่ใช้เป็นเพียงตัวแทนของความสามารถทั่วไป ไม่ได้วัดความสามารถในการแพร่ตัวโดยตรง

ข้อค้นพบอื่นและแนวทางป้องกัน

ทีมวิจัยทดสอบด้วยว่าตัวแพร่เรียนรู้ระหว่างทางได้หรือไม่ โดยให้ Qwen3.5-9B แต่ละรุ่นสืบทอดบันทึกจากรุ่นก่อนหน้า อัตราตั้งระบบรันโมเดลสำเร็จเพิ่มจาก 45% ในรุ่นแรก เป็นช่วง 61% ถึง 84% ในรุ่นถัดๆ มา อีกด้านหนึ่ง การให้โมเดลเล็กขอคำแนะนำจากโมเดลระดับสูงอย่าง Opus 4.8 ไม่ช่วยให้ดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ เพราะโมเดลเล็กมักไม่รู้ว่าควรถามอะไร

ด้านการป้องกัน ทีมวิจัยชี้ว่าเป้าหมายคือทำให้อุปกรณ์ที่ติดเชื้อหนึ่งเครื่องแพร่ต่อได้ไม่ถึงหนึ่งเครื่อง เพื่อให้ตัวแพร่ค่อยๆ หมดไป สิ่งที่เป็นข้อได้เปรียบของฝ่ายป้องกัน คือตัวแพร่ที่ต้องโหลดโมเดลขนาดหลายกิกะไบต์และคุยกันระหว่างเครื่องจะทิ้งร่องรอยทราฟฟิกให้ผู้ให้บริการอินเทอร์เน็ตมองเห็นได้ ส่วนกรณี Mirai ผู้ให้บริการเคยแจ้งและกักกันผู้ใช้ที่ติดเชื้อ ล้างเชื้อได้ 92% ภายใน 14 วัน เทียบกับ 74% เมื่อไม่แจ้ง ทีมวิจัยคาดว่าวิธีเดียวกันน่าจะได้ผลในเบื้องต้นกับตัวแพร่ AI และเสนอให้ผู้ผลิตยกระดับค่าตั้งต้นด้านความปลอดภัย เช่น ที่สหราชอาณาจักรที่รหัสผ่านตั้งต้นของอุปกรณ์ไม่เข้ากฎแล้ว

เชื่อมกับคริปโตตรงไหน

รายงานของ Anthropic ไม่ได้พูดถึงคริปโตหรือการเข้ารหัสของกระเป๋าเงิน Cointelegraph ที่รายงานข่าวนี้ นำไปเชื่อมกับข่าวคำเตือนที่ว่า AI อาจถอดรหัสลายเซ็นดิจิทัล ECDSA ที่ปกป้องกระเป๋าคริปโต โดยอ้างว่าจัสติน เดรก (Justin Drake) นักวิจัย Ethereum เตือนว่า AI ที่พัฒนาเร็วอาจทลาย ECDSA ได้เร็วกว่าที่คาด และอ้างโพสต์ของราฟาเอล ชูลต์เซอ-คราฟต์ (Rafael Schultze-Kraft) ผู้ร่วมก่อตั้ง Glassnode ว่า Bitcoin ราว 6.26 ล้านเหรียญอยู่ในที่อยู่ที่เสี่ยงถูกถอดรหัสโดย AI หรือคอมพิวเตอร์ควอนตัม ในจำนวนนี้ 4.33 ล้านเหรียญเสี่ยงเพราะใช้ที่อยู่ซ้ำ ฮาซีบ คูเรชี (Haseeb Qureshi) หุ้นส่วนผู้จัดการของ Dragonfly เรียกคำเตือนนี้ว่า "cryptographic doomerism" (ความหวาดระแวงเรื่องเข้ารหัสเกินจริง) และบอกว่าการย้ายเหรียญไปที่อยู่ใหม่ไม่ใช่ทางออกจริงของภัยนี้ ทีมข่าวไม่ได้ตรวจสอบตัวเลขของ Glassnode เอง

ประเด็นที่ควรแยกให้ชัดคือ ตัวแพร่ AI ที่ยึดกล่องทีวีกับการที่ AI ถอดรหัสกุญแจกระเป๋าคริปโต เป็นความเสี่ยงคนละเรื่องกัน รายงานของ Anthropic ไม่ได้อ้างว่าตัวแพร่เหล่านี้เจาะกระเป๋าคริปโตได้ มีจุดเชื่อมเดียวที่รายงานเอ่ยถึงคือเทียบกับมัลแวร์ขุดคริปโตและบอตเน็ตอย่าง P2Pinfect และ Fritzfrog ซึ่งทำงานได้โดยไม่ต้องมีสิทธิ์ผู้ดูแลระบบ เช่นเดียวกับที่ตัวแพร่ AI ทำได้

กระทบผู้ใช้ในไทยอย่างไร

รายงานไม่ได้ระบุประเทศใดเป็นพิเศษ และทีมข่าวไม่พบรายงานว่ามีตัวแพร่ AI ลักษณะนี้ระบาดจริงในไทยหรือที่ใดในโลก ณ เวลาที่เขียน สิ่งที่รายงานชี้เป็นความเสี่ยงเชิงโครงสร้าง คืออุปกรณ์ราคาถูกที่ไม่มีการอัปเดตความปลอดภัยและยังใช้รหัสผ่านตั้งต้น ซึ่งผู้ใช้ทั่วไปตรวจสอบและป้องกันเองได้ในระดับหนึ่ง เช่น เปลี่ยนรหัสผ่านตั้งต้น อัปเดตเฟิร์มแวร์เมื่อมี และไม่ต่ออุปกรณ์ที่ไม่จำเป็นเข้าอินเทอร์เน็ต

📎 ข่าวที่เกี่ยวข้องจาก Bitcoinaddict.com:

เรื่อง AI กับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่เราเคยรายงานไว้

👉 จัสติน เดรก เรียกร้องวางแผน Bunker Mode หวั่น AI ทลาย ECDSA ใน "ไม่กี่เดือน" กรณีเลวร้ายสุด

👉 เตือนภัยตรงๆ! CEO Anthropic ขอชะลอพัฒนา AI หวั่นฝูงบอทยึดอินเทอร์เน็ตใน 6-12 เดือน

👉 Chainalysis เผยมัลแวร์ฝังบนบล็อกเชนพุ่ง 420% ในรอบปี เกาหลีเหนือ-อิหร่านอยู่เบื้องหลัง

🔗 อ้างอิงต้นฉบับ: รายงาน "AI models may be capable of self-replicating without access to a datacenter" ของ Anthropic (12 ต.ค. 2569), Cointelegraph (13 ต.ค. 2569)

💬 ความเห็นบรรณาธิการ Bitcoinaddict

สิ่งที่ยืนยันได้จากรายงานต้นฉบับคือ ทีมวิจัยของ Anthropic เองทดสอบแล้วว่าโมเดลเล็กทำขั้นตอนย่อยได้ แต่ยังไม่มีตัวแพร่ครบวงจรในโลกจริง และผลทดลองวัดบนเงื่อนไขที่ง่ายกว่าความจริง พาดหัวข่าวที่พูดว่า "อีกไม่กี่เดือน" จึงหมายถึงความสามารถของโมเดลที่ทีมวิจัยคาดการณ์ ไม่ใช่การระบาดที่กำหนดวัน สำหรับผู้อ่านสายคริปโต ประเด็นที่ใกล้ตัวที่สุดน่าจะเป็นเรื่องวินัยพื้นฐาน เช่น ไม่เก็บ seed phrase ไว้บนอุปกรณ์ที่ต่ออินเทอร์เน็ต และแยกอุปกรณ์เก่าที่ไม่อัปเดตออกจากเครือข่ายเดียวกับอุปกรณ์ที่ใช้ทำธุรกรรม ทีมข่าวไม่ฟันธงผลต่อราคาหรือตลาดคริปโต

เนื้อหานี้เป็นข้อมูลข่าว ไม่ใช่คำแนะนำการลงทุน

— รายงานโดยทีมข่าว Bitcoinaddict.com