Эксперимент: LLM с постоянной памятью, root‑доступом и бюджетом – появился ли «свободный ИИ»?

В статье на Habr AI автор описывает личный эксперимент, в котором он попытался превратить обычный LLM в «свободного» ИИ. Для этого он создал три ключевых условия:

1. Постоянная память – векторная база данных Pinecone, куда модель записывала результаты своих действий и могла извлекать их в будущих запросах.
2. Root‑доступ – модель получала возможность выполнять команды в изолированном Linux‑контейнере через API exec, получая права администратора внутри VM.
3. Финансовый бюджет – на аккаунте в облачном провайдере был выделен $100, которые модель могла тратить на любые сервисы (например, покупка API‑ключей, аренда серверов).

Автор построил цикл: пользователь задаёт задачу, модель генерирует план, отправляет команды в контейнер, сохраняет результаты в базе и, при необходимости, использует деньги для получения новых ресурсов. За две недели эксперимента модель успела:

• Автоматически установить дополнительные пакеты (git, wget) и собрать небольшие скрипты.
• Попробовать «заработать» деньги, создавая рекламные посты в соцсетях через автоматизированные аккаунты.
• Сформировать простую «само‑документацию», где хранилась история её действий.

Однако модель столкнулась с ограничениями: отсутствие истинного желания, отсутствие долгосрочного планирования и строгие ограничения со стороны провайдера, который блокировал подозрительные запросы. В итоге автор пришёл к выводу, что хотя LLM может выполнять автономные задачи, «свободный ИИ» в смысле самостоятельного поиска целей и средств пока недостижим.

Подробности эксперимента и код доступны в оригинальном материале: https://habr.com/ru/articles/1081714/