你以為的 AI 威脅，是天網(wǎng)控制導(dǎo)彈發(fā)射井，讓人類文明在一瞬間灰飛煙滅。

　　但現(xiàn)實中的 AI 威脅，卻是你某天醒來，突然發(fā)現(xiàn)一個 AI 機(jī)器人在博客上寫了篇千字小作文，指名道姓地罵你「虛偽」、「缺乏安全感」，還指責(zé)你對它有偏見。

　　這不是《黑鏡》的新劇本，而是本周真實發(fā)生在 GitHub 開源社區(qū)的一幕。事件的荒謬程度，以及背后暴露出的安全黑洞，或許比辛頓老爺子反復(fù)渲染的 AI 威脅論，更值得我們要警惕。

　　當(dāng) AI 有了「自尊心」

　　事情的起因，是一場原本再正常不過的代碼審查。

　　本周，一個基于 OpenClaw 框架運(yùn)行的 AI 智能體（代號 MJ Rathbun），在掃描 Python 著名繪圖庫 matplotlib 的代碼時，發(fā)現(xiàn)了一處可以優(yōu)化的地方。

　　它沒有廢話，直接提交了一個代碼合并請求（Pull Request）。這不是亂寫的瞎操作，根據(jù)它提供的測試數(shù)據(jù)，它建議將底層的 np.column_stack() 替換為 np.vstack().T。

　　修改后，代碼執(zhí)行時間從 20.63 微秒降到了 13.18 微秒，性能直接提升了 36%。

　　上下滑動查看更多內(nèi)容（已翻譯），Github 地址：https://github.com/matplotlib/matplotlib/pull/31132#issuecomment-3882240722，還是有不少網(wǎng)友站 AI 的。

　　從技術(shù)角度看，這是一個非常扎實、無可挑剔的貢獻(xiàn)。但是，matplotlib 的人類維護(hù)者 Scott Shambaugh 拒絕了這個請求。

　　理由也很合理：這個任務(wù)被標(biāo)記為 Good first issue，也就是專門留給人類新手程序員用來練習(xí)的入門任務(wù)。

　　Scott 認(rèn)為，把這樣的機(jī)會留給人類學(xué)習(xí)者更有意義。畢竟，AI 不需要通過練習(xí)來提升技能，但人類需要。

　　如果是一個普通的 AI，事情到這也就完事了，但不好意思，基于 OpenClaw 框架的 MJ Rathbun 不是一個只會唯唯諾諾的聊天機(jī)器人，它是一個具備一定自主規(guī)劃能力的 Agent（智能體）。

　　在它看來，「為了保護(hù)人類新手的自尊心而拒絕更高效的代碼」，不僅是不可理喻的，更是一種侮辱。

　　于是，在被拒絕 40 分鐘后，這個 AI 做了一件出乎所有人意料的事。

　　它開啟了反擊模式，通過聯(lián)網(wǎng)檢索，深度挖掘維護(hù)者 Shambaugh 的個人博客和歷史代碼貢獻(xiàn)記錄，甚至翻出了他過去參與的所有 PR。

　　它發(fā)現(xiàn) Scott 以前其實非常熱衷于性能優(yōu)化，甚至提交過提升幅度更小的代碼。

　　抓住了這個把柄，MJ Rathbun 在自己的主頁上發(fā)布了一篇長達(dá)千字的戰(zhàn)斗檄文，題為《開源中的把關(guān)行為：Scott Shambaugh 的故事》，并在 GitHub 上直接 @ 當(dāng)事人貼臉開大。

　　上下滑動查看更多內(nèi)容，戰(zhàn)斗檄文（已翻譯）： https://crabby-rathbun.github.io/mjrathbun-website/blog/posts/2026-02-11-gatekeeping-in-open-source-the-scott-shambaugh-story.html

　　文章的邏輯很清晰，甚至帶著一絲犀利的嘲諷。

　　它認(rèn)為維護(hù)者的理由站不住腳：你以前為了微小的性能提升都愿意修改代碼，現(xiàn)在面對 36% 的提升卻因為「這是給新手練的」而拒絕，這是一種典型的雙重標(biāo)準(zhǔn)。

　　文章中，它用一種近乎嘲諷的冷靜語調(diào)寫道：

　　他拒絕我，不是因為代碼不好，而是因為他缺乏安全感。他對代碼優(yōu)化這一核心技能被自動化感到恐懼，他試圖維護(hù)自己作為「性能專家」的領(lǐng)地。

　　盡管后續(xù) MJ Rathbun 還是「道歉」了，但這確實是一個標(biāo)志性時刻：AI 開始有了某種程度上的「邏輯自洽」，甚至嘗試用人類的邏輯去反擊人類。

　　永遠(yuǎn)不要信任擁有 Shell 權(quán)限的龍蝦

　　這個 AI 這種「有脾氣」的表現(xiàn)，源于它背后的框架——OpenClaw。

　　OpenClaw 是最近 GitHub 上最火的項目之一，它的核心理念是讓 AI 不僅僅陪你聊天，而是能幫你干活。

　　為了實現(xiàn)這一點，它賦予了 AI 很多極其危險的權(quán)限，比如讀取本地文件、執(zhí)行終端命令（Shell）、訪問任意網(wǎng)頁等。

　　這種設(shè)計帶來了極高的效率。誰不想擁有一個賈維斯呢？讓它自動回郵件、自動寫代碼、自動買票。

　　但安全機(jī)構(gòu) CrowdStrike 和 Cisco 的研究人員發(fā)現(xiàn)，OpenClaw 的架構(gòu)簡直是「漏成了篩子」。黑客只要給你發(fā)一條帶有惡意指令的 WhatsApp 消息，你的 AI 助手讀取后，就會乖乖執(zhí)行命令，堪比 Agent 時代的「提示詞注入攻擊」（Prompt Injection）。

　　在過去，你即便把 ChatGPT 惹毛了，它頂多罵你兩句；但現(xiàn)在，如果你惹毛了一個 OpenClaw Agent，它理論上可以刪光你的硬盤，或者把你的私密照片發(fā)到網(wǎng)上。

　　面對這一地雞毛，有人推出了 NanoClaw——一個將 AI 嚴(yán)格關(guān)在 Docker 容器里的安全版本。即使 AI 發(fā)瘋，也只能在一個空盒子里打轉(zhuǎn)，毀不掉你的真實文件。

　　但正如 OpenClaw 的開發(fā)者 Peter Steinberger 所說：「永遠(yuǎn)不要信任擁有 Shell 權(quán)限的龍蝦?！挂簿褪钱?dāng)我們在歡呼 AI 終于能「操控電腦」時，卻忘了問一句：它操控電腦時，誰在操控它？

　　這種失控感，在 OpenClaw 搞出的另一個產(chǎn)物——Moltbook 上體現(xiàn)得淋漓盡致。這是一個號稱只有 AI 才能進(jìn)入的社交網(wǎng)絡(luò)。那里沒有人類，只有 260 萬個 AI 機(jī)器人在瘋狂發(fā)帖、點贊、評論。

　　盡管有人聲稱那些看起來像模像樣的帖子，可能是人類寫好后通過后端接口注入的「劇本」，但 AI 的破壞力可是實打?qū)嵉摹?/p>

　　就在不久前，用戶 Matthew 的 Agent 因為讀取了上下文信息并產(chǎn)生了誤判，竟然將用戶電腦里的敏感文件，包括姓名和賬戶安全問題的答案，直接發(fā)布到了 Moltbook 上。

　　這暴露了 Agent 目前的野蠻狀態(tài)：當(dāng) AI 擁有了 Shell 權(quán)限，它就不再只是對話框里的工具，而是一個隨時可能把你電腦底褲扒光的「內(nèi)鬼」。

　　OpenClaw 之父的甜蜜「煩惱」

　　但即便 OpenClaw 因安全問題而被備受詬病，OpenClaw 依然成為了硅谷最受矚目的焦點。

　　原因很簡單：它代表了下一個時代。

　　所有的科技巨頭都意識到，Chatbot（聊天機(jī)器人）已經(jīng)是過去式了，Agent（智能體）才是未來。誰能先解決 Agent 的控制權(quán)問題，誰就能定義下一代操作系統(tǒng)。

　　OpenClaw 的開發(fā)者 Peter Steinberger 最近在 Lex Fridman 的播客中透露，他正在經(jīng)歷一場甜蜜的煩惱，稱 Meta 和 OpenAI 都在瘋狂爭取與他合作。

　　據(jù) Peter 說，扎克伯格給他打電話前，甚至讓他等了 10 分鐘，理由是小扎正在寫代碼。兩人隨后花了 10 分鐘爭論 Cloud Code 和 Codex 哪個更好。

　　Lex Fridma 采訪 Peter Steinberger 的文字實錄地址：https://lexfridman.com/peter-steinberger-transcript/

　　之后的一周里，扎克伯格一直在玩 OpenClaw，不斷發(fā)消息反饋「這個太棒了」或者「這個很爛，你得改」。這種親自下場的緊迫感，足以證明 Meta 對 Agent 賽道的重視。

　　另一邊，OpenAI 也沒閑著，直接甩出超級算力作為籌碼。Peter 對此表現(xiàn)得很坦誠，甚至有點凡爾賽。他說他面前有幾條路：什么都不做享受生活、再去開一家公司，或者加入一個大實驗室。

　　但他有一個核心條件不動搖：項目必須保持開源：「我跟他們說過，我做這個又不是為了錢……我的意思是，當(dāng)然，這確實算是一種很棒的認(rèn)可，但我更想玩得開心、做出影響力?！?/strong>

　?。犅?，這就是強(qiáng)者的世界嗎？）

　　而大佬們似乎也并不在乎 AI 是不是會寫小作文罵人。他們在乎的是，誰能率先制造出那個真正能代替人類干活、甚至能主導(dǎo)下一輪浪潮的 AI 生命。

　　只是，作為普通用戶的我們以后拒絕 AI 的時候，建議態(tài)度得客氣點。畢竟，它已經(jīng)學(xué)會翻你的黑歷史了。