最近一只“龙虾”火遍全球，那就是OpenClaw。参加两会的院士代表点赞“现在大家急得不得了，生怕没有养上‘龙虾’”，腾讯掌门马化腾大呼“想不到”。线下是市民排队安装的盛况，线上是上门安装的小广告横飞。很多科技媒体不吝盛赞，甚至视为AI觉醒的前兆。 OpenClaw不是大厂出品，而是奥地利程序员彼得·斯坦伯格开发的个人AI智能体，今年1月最终选定名字并开源。因其Logo是个龙虾图标，所以得了“龙虾”的诨名。 和我们熟悉的人工智能工具类似，这是一只会聊天的龙虾。与众不同的是，龙虾不但会聊天，还会执行。用户给出指令并授权，龙虾就能在后台调用其他AI完成指令。比如说，你对龙虾说“给XX公司XX工作群的成员发会议通知邮件”，龙虾就屁颠屁颠地即时完成。假如此前你就完成了相关的训练并给予它足够的授权，那么连那份会议通知都可以由龙虾代写。总之，龙虾理论上可以开发出无限的功能。从文秘工作到写代码，它都能胜任。 但是，这只是“看上去”。并不是AI变得更聪明了，而是在现有人工智能环境下的功能整合。实际上，龙虾并没有开发出更高级的智能，也没有增加什么新功能，它的特长是整合。 用户训练龙虾和训练CHatgpt、Deepseek并没有多少区别，聊天的体验也大同小异。区别在于部署和授权，让龙虾深度嵌入应用环境并给予它调用其他AI功能模块的高级权限。 这其实有点类似去年火过一段的豆包手机。同样是在手机上网购咖啡，别的手机只能为你提供比价咨询，而豆包可以直接帮你完成点单。其实是你预先给了豆包调用电商APP、支付APP的授权。龙虾能实现的功能更多，但基本原理相似。 龙虾的爆火，与其说是AI的进化，不如说是人类更大胆。技术前进了一小步，心态开放了一大步。对AI深度“入侵”日常的生活和工作，心态变得更开放了。 其实，龙虾的问世并不是天纵奇才的科技奇迹。龙虾甚至没有内置大语言模型，而是接入Claude、GPT系列、DeepSeek或Kimi等外部大模型作为“大脑”。龙虾并不是一款严格意义的人工智能产物，而是一个整合人工智能的系统界面。没脑子借脑子的“轻资产配置”，是龙虾最大的特点，但也是它的软肋。 几乎所有人工智能大厂很早就能推出这样的产物。但是大厂不敢把步子迈得那么大，阻止他们的不是技术，而是安全风险、知识产权壁垒等非技术因素。 调用AI模块的正式授权不是那么好拿的，安全隐患也不是轻易能消除的。如果是大厂正式推出的产物，“友商”是不是给授权？用户使用出问题、遭受损失，出品方该承担怎样的责任、赔多少钱？这些非技术因素，才是大厂顾虑重重的。个人开发的开源产物，就不用管这么多了。大厂告龙虾开发者侵权，注定劳而无功。用户用出“乌龙”，也只会一笑了之。个人开发的顾虑少，试错成本低，行动力就强，所以龙虾就这么毫无征兆地火起来了。 你敢试错，它就真敢出错。众口一词热捧龙虾，也掩盖不了它目前还是“应错尽错”。误解、幻觉、误操作，现有主流AI工具的毛病一样不少。比如Meta超级智能团队Summer Yue给龙虾下达了“检查收件箱”的指令，却得到了龙虾乱删一通的结果。“在我明示前，不要行动”的安全词也没能阻止龙虾一通操作猛如虎。 全网围观的Summer Yue收件箱事故并非个案。近日，上海科技大学ASPIRE实验室联合上海人工智能实验室，对OpenClaw进行了安全审计。在34个标准案例中，系统的整体安全通过率为58.9%。测试中，OpenClaw表现最差的，是意图误解与不安全假设维度。 龙虾的误操作事故，发生在个人的日常生活领域，或许只是无伤大雅的小事故。要是准备为这个勤勉但不太聪明的员工提供工位，还得掂量掂量其中的风险。老板可以不怀疑龙虾员工的忠诚，但别盲目信任代码的能力。关键是，电子员工太勤快了，人工纠错跟不上人工智能犯错的节奏。 而且，OpenClaw的AI员工也没想象中那么省钱。谨慎应用，目前还得一对一盯防。率先引入AI员工的深圳地方政府，就是这么干的。严格监管下的训练过程究竟要多久，没有明确的时间表。人工费一点也省不了。训练成熟后，AI员工依然是“吞金兽”。工资是不用发了，但是调用“外脑”的token还是要买单的。浏览页面、起草文件的举手之劳，都是要收费的。近期有36氪文章称，月薪2万的用户感叹“养不起AI员工”。因为OpenClaw太能烧钱了，一天基础消耗可达400元，6小时极端案例账单1172元。马化腾或许不在乎那点小钱，中小公司可受不了。 至少在目前阶段，OpenClaw还只是一个有用但不太好用的工具。概念价值远大于实际价值。但这已经足够了。我们无法拒绝“概念”，因为“概念”即是未来。 实际上，OpenClaw并不是第一款创造AI员工的人工智能产物。金融、传媒、生物医药、IT行业等诸多产业，AI替代早已发生。只不过OpenClaw的现象级爆火，让很多普通人切身体会到了人工智能的强大应用，再也不能假装未来还很遥远。这才是OpenClaw的真正作用，这是一款杀死“鸵鸟”的工具。 AI员工的性能缺陷可以弥补，成本可以降低。随着越来越多便宜又好用的AI员工涌现，对低端脑力劳动的替代会更频繁、更普遍。而且，这轮替代狂潮卷走的不是蓝领工人的饭碗，而是很多白领的优越感。 未来要担心的不是大面积失业，而是“阶层上升”的幻灭。随着办公室搬上了云间，干活不累、拿钱不少的传统“优质就业”大量减少。靠学历铺就的人生坦途不再清晰，标准答案不再提供标准人生，小镇做题家会无所适从。这甚至不能说是未来，而是正在发生的现实。 公司并没有大规模裁掉老员工，却在减少新人招聘。尤其是AI覆盖率高的“重灾区”，即“AI暴露度”高的数字化职业。很多都是过去给初入职场的年轻人“练手”的，诸如数据录入、基础代码、低级文秘等等。在美国，22到25岁的年轻人，在高暴露职业的入职率比2022年下降了14%。 类似的情况也可能会在中国发生。毕竟我国教育体系的标准模版就是循规蹈矩的应试训练，几乎全部的学习精力都投入到了高度数字化的低端脑力劳动训练。这是一场和AI赛跑的龟兔之战，区别是AI这个“兔子”可不会打盹，只会一往无前。更为致命的是，“学历-职业-阶层”三位一体的观念在中国社会根深蒂固。AI夺走的不只是岗位，而是很多家庭为后辈设定的理想人生。那些传统评价体系规训出来的“乖孩子”，正在面临AI时代的挑战。 创造力和自主适应能力上存在严重短板的中国年轻人，很难跟上技术环境变迁的冲击。AI时代，职业确定性消失，人生快速更换三四种职业，还没有练手的机会。高端就业需要强大的终身自主学习能力、创造型思维，我们的“乖孩子”有吗？机械重复的低端脑力劳动不再提供充分就业的岗位，脱下长衫的勇气、快速适应的能力，“乖孩子”也没有。 AI时代，传统模式教育下的“乖孩子”高不成低不就，注定跑不赢崛起的“龙虾”。标准答案换不来标准的人生，未来的脚步匆匆，留给他们的时间不多了。
