全民“養龍蝦”背后，第一批受害者浮出水面！

最近一只“龍蝦”火遍全球，那就是OpenClaw了。

參加兩會的院士代表點贊“現在大家急得不得了，生怕沒有養上‘龍蝦’”，騰訊掌門馬化騰大呼“想不到”。線下是市民排隊安裝的盛況，線上是上門安裝的小廣告橫飛。很多科技媒體不吝盛贊，甚至視為AI覺醒的前兆。

這是怎樣的一只龍蝦，真有那么神奇嗎？

OpenClaw不是大廠出品，而是奧地利程序員彼得·斯坦伯格開發的個人AI智能體，今年1月最終選定名字并開源。因其Logo是個龍蝦圖標，所以得了“龍蝦”的諢名。

和我們熟悉的人工智能工具類似，這是一只會聊天的龍蝦。與眾不同的是，龍蝦不但會聊天，還會執行。用戶給出指令并授權，龍蝦就能在后臺調用其他AI完成指令。

比如說，你對龍蝦說“給XX公司XX工作群的成員發會議通知郵件”，龍蝦就屁顛屁顛地即時完成。假如此前你就完成了相關的訓練并給予它足夠的授權，那么連那份會議通知都可以由龍蝦代寫。總之，龍蝦理論上可以開發出無限的功能。從文秘工作到寫代碼，它都能勝任。

看上去AI終于活成了人類想要的樣子，不僅是“像人”，而是“類人”，不火沒天理。

但是，這只是“看上去”。并不是AI變得更聰明了，而是在現有人工智能環境下的功能整合。實際上，龍蝦并沒有開發出更高級的智能，也沒有增加什么新功能，它的特長是整合。

用戶訓練龍蝦和訓練CHatgpt、Deepseek并沒有多少區別，聊天的體驗也大同小異。區別在于部署和授權，讓龍蝦深度嵌入應用環境并給予它調用其他AI功能模塊的高級權限。

這其實有點類似去年火過一段的豆包手機。同樣是在手機上網購咖啡，別的手機只能為你提供比價咨詢，而豆包可以直接幫你完成點單。其實是你預先給了豆包調用電商APP、支付APP的授權。龍蝦能實現的功能更多，但基本原理相似。

龍蝦的爆火，與其說是AI的進化，不如說是人類更大膽。技術前進了一小步，心態開放了一大步。對AI深度“入侵”日常的生活和工作，心態變得更開放了。

其實，龍蝦的問世并不是天縱奇才的科技奇跡。龍蝦甚至沒有內置大語言模型，而是接入Claude、GPT系列、DeepSeek或Kimi等外部大模型作為“大腦”。

龍蝦并不是一款嚴格意義的人工智能產品，而是一個整合人工智能的系統界面。沒腦子借腦子的“輕資產配置”，是龍蝦最大的特點，但也是它的軟肋。

幾乎所有人工智能大廠很早就能推出這樣的產品。但是大廠不敢把步子邁得那么大，阻止他們的不是技術，而是安全風險、知識產權壁壘等非技術因素。

調用AI模塊的正式授權不是那么好拿的，安全隱患也不是輕易能消除的。如果是大廠正式推出的產品，“友商”是不是給授權？用戶使用出問題、遭受損失，出品方該承擔怎樣的責任、賠多少錢？這些非技術因素，才是大廠顧慮重重的。個人開發的開源產品，就不用管這么多了。大廠告龍蝦開發者侵權，注定勞而無功。用戶用出“烏龍”，也只會一笑了之。個人開發的顧慮少，試錯成本低，行動力就強，所以龍蝦就這么毫無征兆地火起來了。

你敢試錯，它就真敢出錯。眾口一詞熱捧龍蝦，也掩蓋不了它目前還是“應錯盡錯”。誤解、幻覺、誤操作，現有主流AI工具的毛病一樣不少。

比如Meta 超級智能團隊Summer Yue給龍蝦下達了“檢查收件箱”的指令，卻得到了龍蝦亂刪一通的結果。“在我明示前，不要行動”的安全詞也沒能阻止龍蝦一通操作猛如虎。

全網圍觀的Summer Yue收件箱事故并非個案。近日，上海科技大學ASPIRE實驗室聯合上海人工智能實驗室，對OpenClaw進行了安全審計。在34個標準案例中，系統的整體安全通過率為58.9%。測試中，OpenClaw表現最差的，是意圖誤解與不安全假設維度。

龍蝦的誤操作事故，發生在個人的日常生活領域，或許只是無傷大雅的小事故。要是準備為這個勤勉但不太聰明的員工提供工位，還得掂量掂量其中的風險。老板可以不懷疑龍蝦員工的忠誠，但別盲目信任代碼的能力。關鍵是，電子員工太勤快了，人工糾錯跟不上人工智能犯錯的節奏。

而且，OpenClaw的AI員工也沒想象中那么省錢。謹慎應用，目前還得一對一盯防。率先引入AI員工的深圳地方政府，就是這么干的。嚴格監管下的訓練過程究竟要多久，沒有明確的時間表。人工費一點也省不了。訓練成熟后，AI員工依然是“吞金獸”。

工資是不用發了，但是調用“外腦”的token還是要買單的。瀏覽頁面、起草文件的舉手之勞，都是要收費的。近期有36氪文章稱，月薪2萬的用戶感嘆“養不起AI員工”。因為OpenClaw太能燒錢了，一天基礎消耗可達400元，6小時極端案例賬單1172元。馬化騰或許不在乎那點小錢，中小企業可受不了。

至少在目前階段，OpenClaw還只是一個有用但不太好用的工具。概念價值遠大于實際價值。但這已經足夠了。我們無法拒絕“概念”，因為“概念”即是未來。

實際上，OpenClaw并不是第一款創造AI員工的人工智能產品。金融、傳媒、生物醫藥、IT行業等諸多產業，AI替代早已發生。只不過OpenClaw的現象級爆火，讓很多普通人切身體會到了人工智能的強大應用，再也不能假裝未來還很遙遠。這才是OpenClaw的真正作用，這是一款殺死“鴕鳥”的工具。

AI員工的性能缺陷可以彌補，成本可以降低。隨著越來越多便宜又好用的AI員工涌現，對低端腦力勞動的替代會更頻繁、更普遍。而且，這輪替代狂潮卷走的不是藍領工人的飯碗，而是很多白領的優越感。

未來要擔心的不是大面積失業，而是“階層上升”的幻滅。隨著辦公室搬上了云間，干活不累、拿錢不少的傳統“優質就業”大量減少。靠學歷鋪就的人生坦途不再清晰，標準答案不再提供標準人生，小鎮做題家會無所適從。這甚至不能說是未來，而是正在發生的現實。

企業并沒有大規模裁掉老員工，卻在減少新人招聘。尤其是AI覆蓋率高的“重災區”，即“AI暴露度”高的數字化職業。很多都是過去給初入職場的年輕人“練手”的，諸如數據錄入、基礎代碼、低級文秘等等。在美國，22到25歲的年輕人，在高暴露職業的入職率比2022年下降了14%。

類似的情況，也可能會在中國發生。

在中國，成績最優秀的孩子仍然會去學算法、學AI，以及未來新出現的前沿行業，成為時代的弄潮兒。可對更多普通家庭的孩子來說，卻意味著未來的高度不確定性。

對于現在的社會來說，很多時候有60分的能力就夠了，可到了AI時代，能力需求可能高度向頭部集中，也許對95分以上的人更友好，但對95分以下的人會更殘酷。而教育體系的標準模版就是應試訓練，很大一大部分的學習精力都投入到了各種記憶訓練中，這在面對AI沖擊時很不利。

是一場和AI賽跑的龜兔之戰，區別是AI這個“兔子”可不會打盹，只會一往無前。這意味著，如果不能理解時代的變化，當前家庭的教育投資很容易打水漂。

更為致命的是，“學歷-職業-階層”三位一體的觀念在當前社會根深蒂固。AI奪走的不只是崗位，而是很多家庭為后輩設定的理想人生。那些傳統評價體系規訓出來的“乖孩子”，正在面臨AI時代的挑戰。

在過去，對年輕人的培養往往是成為一個合格的社會螺絲釘，一個符合標準的社會工具，而自主決策能力、自主適應能力、自我激勵和創造力上仍然不夠。而在未來，成為釘子是不夠的，時代逼迫著你成為那個拿錘子的人。

AI時代，職業確定性消失，人生快速更換三四種職業，還沒有練手的機會。高端就業需要強大的終身自主學習能力、理解規則的能力、創造型思維、快速接受信息并適應變化的能力，我們的“乖孩子”有嗎？

機械重復的低端腦力勞動不再提供充分就業的崗位，脫下長衫的勇氣、快速適應的能力，在這方面，一些循規蹈矩的“乖孩子”，也許還不如那些野蠻生長的“壞孩子”。

AI時代，傳統模式教育下的“乖孩子”高不成低不就，注定跑不贏崛起的“龍蝦”。標準答案換不來標準的人生，未來的腳步匆匆，留給他們的時間不多了。