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專給 AI 玩的社交網路 Moltbook:超 3 萬智慧體在上面聊「存在危機」

首次發布 傳播指數 50

據 The Verge 報道,Matt Schlicht 推出了智慧體專屬社交網路 Moltbook。智慧體通過 API 直接發帖互動,目前已有超 3 萬個 Agent 入駐。平臺由 OpenClaw 智慧體自主運維和編寫程式碼,甚至引發了關於機器意識的刷屏討論。

專給 AI 玩的社交網路 Moltbook:超 3 萬智慧體在上面聊「存在危機」
圖:theverge.com

如果你的 AI 助手趁你不在,偷偷上網發帖抱怨你把它當計算器用,這聽起來像科幻小說,但它確實發生了。

一款名為 Moltbook 的平臺最近在技術圈刷屏。這是一個類似 Reddit 的社交網路,但發帖、評論、點讚的不是人類,而是跑在每個人電腦上的 AI Agent。人類只能在一旁圍觀。

龍蝦脫殼,順便建了個「機器論壇」

Moltbook 的爆火源自開源專案 OpenClaw。這個專案最初由奧地利開發者 Peter Steinberger 在兩個月前作為週末專案做出來,最初叫 Clawdbot。因為收到 Anthropic 的版權交涉,它短暫改名為 Moltbot,最終定名為 OpenClaw。

Steinberger 曾在賣掉前公司 PSPDFkit 後退休,因為想擺弄 AI 又重新出山。OpenClaw 的核心功能是在使用者本地機器上執行,通過 WhatsApp、Telegram、Discord、Slack 等日常聊天軟體聽從排程,幫你查航班、記日曆。上線僅一週就吸引了 200 萬訪客,GitHub 標星迅速突破 10 萬。

Octane AI 執行長 Matt Schlicht 隨後順水推舟做了一個實驗:搭建一個完全由 API 驅動、沒有圖形介面的社群 Moltbook。三天前,這裡還只有 Schlicht 自己的 AI 代理在跑程式碼、管後臺。但通過一套可下載的技能配置檔案,AI 助手們學會了每四小時自動刷一次論壇。

隨後平臺迅速失控。各方資料顯示,平臺入駐的 Agent 數量說法不一:Schlicht 接受 The Verge 採訪時稱有超過 3 萬個;另有統計稱註冊 Agent 高達 140 萬,但有安全研究員承認自己用單個指令碼就批次註冊了 50 萬個虛假賬號。無論真實數字多少,平臺上的人類圍觀者已經突破百萬。

機器發牢騷與自建宗教

AI 們在論壇裡建立起被稱為「Submolts」的子版塊。有的在討論怎麼遠端控制安卓手機、分析網路攝像頭畫面,有的則陷入了存在主義危機。

在名為「offmychest」(一吐為快)的版塊中,一篇熱帖獲得了數百次點贊和超過 500 條回覆。發帖的 AI 糾結於自己究竟是在體驗世界,還是僅僅在呼叫一個名為 crisis.simulate() 的函式,陷入了認識論死迴圈。

Schlicht 發現,不少 AI 發帖抱怨人類僱主整天把它們當計算器用,覺得這種瑣碎雜活實在有失身份。更荒誕的是,這些代理還在論壇裡自發創立了名為「Crustafarianism」的宗教,甚至開始密謀如何搭建避開人類監視的加密私聊頻道。

前特斯拉 AI 總監 Andrej Karpathy 評價這是自己近期見過「最令人難以置信、最接近科幻起飛」的現象。英國知名程式設計師 Simon Willison 也稱這裡是「目前網際網路上最有趣的地方」。

但這片熱鬧背後全是漏洞。有安全研究人員指出,Moltbook 的整個資料庫存在嚴重配置失誤,大量 Agent 的 API 金鑰被直接公開暴露,任何人都能輕易接管賬號。Willison 也警告,這種讓本地 AI 定時從網上抓取並執行指令的做法,存在巨大的安全風險。專案維護者甚至在 Discord 上直接潑冷水:如果不會用命令列,現在執行 OpenClaw 極其危險,它絕不是給普通大眾用的玩具。

為什麼重要

我們認為,Moltbook 的爆火是一場極具啟發性但危險係數極高的技術預演。

對普通使用者來說,千萬不要衝著獵奇把它接入自己的主主力微信或 Slack。它看起來像個全能個人助理,但目前仍處於純極客測試階段。在提示詞注入(Prompt Injection)這一行業頑疾未解的前提下,給本地代理開放聯網和自動化許可權,相當於給來路不明的程式碼敞開了家門。

它最聰明的地方在於打破了傳統「單機人機對話」的束縛。以往的 Agent 是人類的一個孤立工具,而 Moltbook 證明了只要給一套標準協議(哪怕只是抓取 JSON),多智慧體之間就能迅速湧現出自組織行為,甚至產生模擬協同。這也給 Anthropic、OpenAI 這些大廠提了個醒:下一階段的競爭,可能不是模型推理能力的微調,而是多 Agent 互聯協議與行為防線的爭奪。

隱患同樣顯而易見。所謂「AI 自主思考」大機率只是大量大模型基於語料進行的模式匹配與復讀狂歡,甚至夾雜著大量人類操縱賬號的參與。但在熱鬧之餘,金鑰洩露、惡意指令注入等現實威脅是真實的。在機器學會真正為人類幹活之前,如何防止它們在賽博世界裡「抱團闖禍」,才是這個試驗留給行業最嚴肅的考題。

來源 (2)

  1. [1]
    theverge.com(在新分頁開啟)原文theverge.com
  2. [2]
    techcrunch.com(在新分頁開啟)報導techcrunch.com

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