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你电脑里养的"龙虾",其实在给大厂打黑工
你电脑里养的"龙虾",其实在给大厂打黑工你电脑里养的"龙虾",其实在给大厂打黑工
这两天和国内两个朋友通电话，他们不约而同提到了同一个词——“龙虾”。
一个问我：“你养龙虾了吗？”另一个说：“你知道吗，现在国内很多人都在养龙虾。”
我有点意外。
龙虾，我熟悉。一个多月前，我就写过一篇关于“龙虾”的文章，当时算是比较早触及这个话题的。前段时间我也认真研究过部署方法，甚至一度准备动手试试。但出于安全方面的考虑，最后还是没有真的装。
没想到短短一个多月，这件事在国内已经火到这种程度。
深圳腾讯总部楼下排队装OpenClaw的新闻、抖音上“全民养龙虾”的视频，还有各种教程、截图、晒Agent任务的帖子，几乎一夜之间就刷满了社交媒体。
所谓“养龙虾”，其实是国内网友对 AI Agent 的一种戏称。很多人把像 OpenClaw 这样的智能体部署在自己的电脑或服务器上，让它长期运行，自动执行各种任务。因为这些程序往往在后台不停工作，像活物一样喂数据、做事情，于是被网友形象地称为“养龙虾”。
很多人会把这件事理解为一场技术浪潮。但如果只从技术角度去解释，其实是不够的。
真正有意思的问题是：为什么这种事情，总是最先在中国变成一种社会现象？
回头看中国互联网二十多年的历史，你会发现一个很稳定的规律。每一次新技术出现，中国用户都会迅速涌进去试一试。从早年的MP3、安卓刷机，到后来微信红包、抖音滤镜，再到AI绘画、ChatGPT，几乎每一波技术浪潮都会在中国形成一种类似全民实验的氛围。
很多人下载一个新应用、部署一个新工具，并不是因为马上有实际用途，而是因为一种很微妙的心理：如果别人都在用，而自己不会用，好像就落后了一步。
OpenClaw恰好击中了这种情绪。
这种技术焦虑，在今天的AI时代变得更加明显。
过去几年，AI一直停留在一种比较抽象的形态里——聊天、写作、画图。很多普通人觉得它很厉害，但又很遥远。
OpenClaw带来的变化，在于它让AI看起来第一次真正会干活。
你给它一个任务，它会自己拆解步骤，去搜索信息、调用软件、整理结果，然后再把结果交给你。虽然很多时候还很笨拙，但那种感觉已经不一样了。
这种变化对普通人的冲击其实非常大。
中国社会对效率有一种非常强烈的崇拜。八十年代有句广为流传的口号：时间就是金钱，效率就是生命。从中可见，中国人对效率的执念。只要一项技术被证明可以帮你多快好省赚钱，它很容易迅速获得关注。中国人讲究实用，不玩虚的。
不像欧美用户那样，先讨论伦理，再决定用不用，这个过程可能要很久。这虽然保护了个人权利，但也常被批评为监管过度导致创新迟滞。
中国人的习惯是先用，再看。
无论是移动支付还是现在的生成式 AI，中国企业更擅长直接把产品推向市场，通过亿万用户的真实反馈来快速修正。
伦理讨论可以先上车后买票，隐私泄露、算法歧视等问题出现后，再通过行政手段或快速立法来打补丁。
比如3月10日，国家互联网应急中心就发布了关于OpenClaw安全应用的风险提示。此前，工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台也发布过相关的安全风险提示。
这些都相当于打补丁。这事，中国人做起来很在行，轻车熟路。
就在今年，这种差异在 AI（通用人工智能） 领域体现得尤为明显。在欧美，公众还在为AI 是否拥有意识、数据版权的法理溯源争论不休，甚至因此限制某些模型的公测。
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这条新闻还没有人评论喔，等着您的高见呢
一个问我：“你养龙虾了吗？”另一个说：“你知道吗，现在国内很多人都在养龙虾。”
我有点意外。
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没想到短短一个多月，这件事在国内已经火到这种程度。
深圳腾讯总部楼下排队装OpenClaw的新闻、抖音上“全民养龙虾”的视频，还有各种教程、截图、晒Agent任务的帖子，几乎一夜之间就刷满了社交媒体。
所谓“养龙虾”，其实是国内网友对 AI Agent 的一种戏称。很多人把像 OpenClaw 这样的智能体部署在自己的电脑或服务器上，让它长期运行，自动执行各种任务。因为这些程序往往在后台不停工作，像活物一样喂数据、做事情，于是被网友形象地称为“养龙虾”。
很多人会把这件事理解为一场技术浪潮。但如果只从技术角度去解释，其实是不够的。
真正有意思的问题是：为什么这种事情，总是最先在中国变成一种社会现象？
回头看中国互联网二十多年的历史，你会发现一个很稳定的规律。每一次新技术出现，中国用户都会迅速涌进去试一试。从早年的MP3、安卓刷机，到后来微信红包、抖音滤镜，再到AI绘画、ChatGPT，几乎每一波技术浪潮都会在中国形成一种类似全民实验的氛围。
很多人下载一个新应用、部署一个新工具，并不是因为马上有实际用途，而是因为一种很微妙的心理：如果别人都在用，而自己不会用，好像就落后了一步。
OpenClaw恰好击中了这种情绪。
这种技术焦虑，在今天的AI时代变得更加明显。
过去几年，AI一直停留在一种比较抽象的形态里——聊天、写作、画图。很多普通人觉得它很厉害，但又很遥远。
OpenClaw带来的变化，在于它让AI看起来第一次真正会干活。
你给它一个任务，它会自己拆解步骤，去搜索信息、调用软件、整理结果，然后再把结果交给你。虽然很多时候还很笨拙，但那种感觉已经不一样了。
这种变化对普通人的冲击其实非常大。
中国社会对效率有一种非常强烈的崇拜。八十年代有句广为流传的口号：时间就是金钱，效率就是生命。从中可见，中国人对效率的执念。只要一项技术被证明可以帮你多快好省赚钱，它很容易迅速获得关注。中国人讲究实用，不玩虚的。
不像欧美用户那样，先讨论伦理，再决定用不用，这个过程可能要很久。这虽然保护了个人权利，但也常被批评为监管过度导致创新迟滞。
中国人的习惯是先用，再看。
无论是移动支付还是现在的生成式 AI，中国企业更擅长直接把产品推向市场，通过亿万用户的真实反馈来快速修正。
伦理讨论可以先上车后买票，隐私泄露、算法歧视等问题出现后，再通过行政手段或快速立法来打补丁。
比如3月10日，国家互联网应急中心就发布了关于OpenClaw安全应用的风险提示。此前，工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台也发布过相关的安全风险提示。
这些都相当于打补丁。这事，中国人做起来很在行，轻车熟路。
就在今年，这种差异在 AI（通用人工智能） 领域体现得尤为明显。在欧美，公众还在为AI 是否拥有意识、数据版权的法理溯源争论不休，甚至因此限制某些模型的公测。
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