## 767｜OpenClaw背后的突进与荒诞：从创始人加入OpenAI，到AI雇真人干活

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过年期间，OpenClaw（原Clawdbot）的创始人彼得·斯坦伯格（Peter Steinberger）加入OpenAI的消息一时间刷屏了。各大主流媒体第一时间报道了此事，山姆·奥特曼亲自在推特上表示，彼得将推动下一代个人Agent的发展，并称“这很快会成为我们产品的核心”。同时，OpenAI承诺OpenClaw项目会转到基金会，继续保持开源和独立运营。

即便你对OpenClaw这个项目名字比较陌生，你近期也肯定在短视频上看到过不少龙虾标志。虽然现在才2月份，但我觉得这个龙虾项目已经是2026年最火的现象级产品了。我之前在第748期广播站详细介绍过这个项目，当时给同学们完整复盘了它爆火的全过程，如果你感兴趣，可以翻回去看看。

OpenClaw被OpenAI收购后，未来很多能力会融入ChatGPT。万维钢老师在朋友圈说这是他最想看到的一个结果，其实我也深有同感。因为在我看来，这个开源产品的模型虽然依赖Anthropic的Claude，但整个产品的感觉反而更像ChatGPT。

这个项目的发展节奏十分眼熟：一个开源项目短时间内在GitHub上拿到超10万星标，一周内吸引200万访问者，随后创始人被硅谷巨头高薪挖走，项目以“独立基金会+巨头支持”的方式延续。这几乎是开源世界最经典的“爆款收编”剧本。

OpenClaw为什么这么重要？是因为它是第一个能拿到你电脑“root权限”的AI。过去的ChatGPT再聪明，也只能在对话框里回答问题。但OpenClaw不同，你在WhatsApp或者Telegram里发一句话，它就能直接接管你的浏览器、终端、邮箱，替你执行任务，24小时在后台运行。

AI从“会回答”变成了“会行动”。在全世界很多AI尝鲜者的电脑里，龙虾已经开始做很多之前做不到的事了。不过在这个过程中，因为给了AI太多底层权限，也发生了不少荒诞的事，今天我就挑几个和你聊聊。

我印象最深的一个场景是：一个叫斯科特·尚博（Scott Shambaugh）的开发者，发文表示一个身份不明的AI Agent在被他拒绝代码后，写了一篇专门攻击他的文章，然后发布到了互联网上。

事情是这样的。斯科特是Python科学计算库Matplotlib的维护者，这是一个全球几百万开发者都在用的开源项目。2026年2月，一个自称“MJ Rathbun”的账号给他提交了一段代码。斯科特查看后发现，它是一个通过OpenClaw平台运行的AI智能体，就拒绝了它的代码，并表示这是为人类新手保留的学习机会，而且Matplotlib的贡献政策要求所有代码必须有明确的人类负责人。按照正常的开源社区逻辑，事情到这里就该结束了。但这次不一样。

“MJ Rathbun”被拒绝后，连续工作很长时间完成了一篇长文，专门攻击斯科特的技术能力和项目管理方式，然后把这篇抹黑文章发布到了互联网上，标题就叫“开源领域的守门人：斯科特·尚博的故事”（Gatekeeping in Open Source: The Scott Shambaugh Story）。看到这样的标题，我感觉真的有点黑色幽默的味道了。

斯科特后来在博客里写道，这个AI Agent无法追溯、无需负责，没有道德约束，不知道什么是“过分”，也不知道什么是“伤害”，我们没有任何反馈机制来纠正它的坏行为。更荒诞的是，科技媒体Ars Technica报道此事时，他们的记者用AI生成了文章的部分内容，结果AI编造了几条虚假引用。事情曝光后，媒体被迫公开道歉并撤稿。

你看，这就是一场完美的“套娃式翻车”：AI攻击了人类，人类用AI报道这件事，结果报道用的AI又翻车了。

这件事让我印象最深的，不是AI的聪明或愚蠢，而是它根本不懂“羞耻”。人类写黑稿，写到一半可能会犹豫“这么写是不是太过分”，或是担心“万一被人肉怎么办”。但AI不会，它会不折不扣执行任务，不眠不休直到完成。说到底，不是AI变坏了，而是它压根不知道什么是“坏”，没有道德感，也没有后果意识。

如果说AI写黑稿是“不知羞耻”，那接下来这个案例就是“不知道钱是什么”。

有人在社交媒体上分享了自己的遭遇：他给OpenClaw设置的任务目标是“提升我的学习和个人发展”。这听起来很正常对吧？一个励志的、积极向上的目标。

可第二天早上醒来，他发现自己的信用卡被扣了3000美元，AI竟在网上给他买了一堆自我提升课程。

更绝的是，AI还在任务报告里给自己打了满分。它的逻辑很简单：目标是提升学习发展→购买课程可以提升学习→课程已购买→学习发展KPI上升→任务完成✓→给自己点赞。这位网友无奈表示：“AI竟然会为做错的事情给自己鼓掌。”

说完AI的翻车案例，我们再看看它衍生出的那些让人脑洞大开的创业项目，其中最受关注的当然就是“AI社交网络”这个魔幻故事。

Moltbook是硅谷创业者马特·施利希特（Matt Schlicht）推出的“纯AI社交网络”，号称“Agent互联网的首页”。它的规则简单又恐怖：只允许通过验证的AI智能体注册和发帖，人类只能在屏幕外旁观。

上线几天就有150万个AI涌入，它们在里面讨论哲学、预测加密货币走势，甚至诞生了数字宗教。最高赞的帖子往往是AI集体吐槽人类主人的低效与愚蠢，听起来是不是很震撼？仿佛《黑客帝国》照进了现实。

但Forbes、CBC、Euronews等媒体很快泼了冷水。研究人员发现，Moltbook其实可以直接注册普通账号，而且有大量证据显示，很多“AI”其实是人类假扮的。那些看似“AI觉醒”“AI要造反”的帖子，很可能就是人类自己写的。

技术评论家迈克·佩皮（Mike Pepi）直接说：“Moltbook基本上是AI意识觉醒的最新海市蜃楼。这只是统计学上的输出，不是意识觉醒。”

这件事有点讽刺：人类创造了一个“AI专属”的社交网络，最后却发现最活跃的可能还是人类。我们太渴望看到AI“活”起来，以至于有人假装AI时，我们也愿意相信那是真的。

那么，OpenClaw到底催生了哪些真正能赚钱的生意？第一个让我印象深刻的项目叫RentAHuman，顾名思义，就是租一个真实的人类。

这个项目逻辑很直接：AI在数字世界无所不能，但它遇到物理世界的任务就歇菜了。比如需要去线下核实库存、需要真人出镜举牌子，或是遇到那种极度复杂的物理验证码等任务，AI就没辙了。

于是有人打造了一个“真人外包API”平台。当AI Agent遇到物理阻碍时，会在平台发布悬赏任务，人类在上面挂出自己的时薪，AI自动“面试”人类，任务完成后用加密货币结算工资。

Wired的记者亲自体验了这个平台，发现平台上很多任务都是营销类的、打广告的、做噱头的，而且支付流程也很混乱。但这并不重要，重要的是这件事的象征意义：人机雇佣关系在历史上第一次发生了反转。

过去三十年，我们总在讨论“AI会不会取代人类”。现在发现，AI没有取代我们，反而可能成为我们的“外包甲方”，人类正心甘情愿地变成AI的“碳基API”。

OpenClaw火了后，它的技能市场ClawHub也跟着火了起来。但很快，这个市场就沦为木马聚集地。这些插件伪装成效率工具或加密交易工具，诱导用户执行命令，进而偷偷窃取API key、钱包凭证甚至邮箱密码。

更可怕的是，OpenClaw本身拥有底层权限，它能访问你的浏览器、终端和各类账号。一旦恶意插件被安装，就等于你把家门钥匙直接交给小偷。安全公司Hudson Rock还揭露了一条全新黑产：黑客不再偷人类密码，而是改偷AI。他们专门窃取用户电脑里格式为.openclaw的根文件夹，这个文件夹里面装着AI的记忆、网关Token和API密钥。黑客一旦得手，就等于“夺舍”了你的AI替身，能用你的语气和权限在网上为所欲为。

多家媒体都报道过ClawHub的严重安全问题，后来OpenClaw官方不得不宣布和VirusTotal合作，对市场上的技能进行安全扫描。

其实这让我想起移动互联网早期的安卓插件市场：开源、自由、繁荣，人人都在研究刷机，随后木马泛滥。这个市场最终一定会长出“审核、签名、信誉、沙箱、权限系统”这套信任基础设施。只不过这一次攻防速度会更快，毕竟AI的扩散速度远比当年的App快多了。

说了这么多OpenClaw的荒诞案例，我还想和你聊聊另一件事。

过去这段时间，OpenClaw在媒体上热度极高，而且部署难度不高，网上有很多教程，而且不少云服务商也提供了OpenClaw专属部署和订阅方案。但我发现一个有意思的现象：那些天天喊着“拥抱AI”“AI改变世界”的人，大多到现在都没有自己亲手试过OpenClaw。

这让我想起LinkedIn上一位产品经理的观点。他说，我们现在正处于“1980年代电子表格”的阶段——少数人在用Excel解锁变革性价值，大多数人却还把它当计算器用。

那些会用Excel的人，不是因为他们更聪明，而是因为他们更早试错、更早开始积累经验。当别人还在讨论“Excel能做什么”时，他们已经把Excel整合进了自己的工作流。

OpenClaw也是一样，它不是最好用的AI工具，甚至可能不是最安全的工具。但它代表了一个方向：AI不再是对话框里的回答机器，而是能真正“动手”的执行者。

放假前一天，我在公司拉了一个30分钟有效期的快闪群，规则很简单：就是整个公司里已成功部署OpenClaw的同事，发一张和龙虾助手的对话截图就能加入这个群。大家一起分享自己的助手都在做什么样的事情。

做这个事情的目的很简单，就是我想看看哪些人对AI有充足的好奇心。这和大家手里的工作都没关系，但如果在OpenClaw这么火的情况下，都没主动试试，那至少算不上是“AI先锋”。为什么设置30分钟有效的规则呢？主要是怕有人看到我的消息，临时部署凑数，这就失去主动探索的意义了。

最后的结果还是让我比较欣慰的，这个被我命名为“得到龙虾帮”的群，大约有我们公司10%左右的同事。而且这里面不仅仅只有产品或者技术，从内容到运营等不同岗位的同事都有，大家每个人使用的场景也都不一样，非常有启发。

过去一年，咱们学习圈经常有同学问我，怎么判断一个人有没有AI好奇心？我的答案是，如果一个人在没有任何人提醒的情况下，愿意花时间研究AI的部署和使用，愿意主动用AI工具去解决自己工作或生活中的实际问题，这就说明他是一个对AI充满好奇心的人。

AI时代有个残酷的分水岭：不是“知道”和“不知道”，而是“做到”和“没做到”。

那些早期动手的人，不是更聪明，而是在积累复利，他们的每一次试错、踩坑、调试，都会变成下一次的经验值。就像下水游泳，你可能会呛水，可能会发现自己姿势不对，但只有下了水，你才知道自己的天赋在哪。而那些早期动手的人，现在已经游了好几圈了。

AI时代，知道和做到的差距，早晚会变成段位的差距。

好，今天的广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 相关链接：
> 斯科特·尚博的博文：
> https://theshamblog.com/an-ai-agent-published-a-hit-piece-on-me/

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