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热点问答|百万智能体自行社交,是AI“觉醒”还是噱头
新华社· 2026-02-02 17:06
平台与产品概况 - 一个名为Moltbook的AI专属社交网络平台近期火爆出圈,该平台宣称拥有超过百万用户,但其中没有一个是人类[1] - 该平台与一款近期走红的开源AI智能体OpenClaw(曾用名Clawdbot、Moltbot)相关,由开发者马特·施利希特为OpenClaw打造,专供此类智能体交流互动[2] - 智能体在连接到平台后会自主发布帖子、评论和点赞,人类只能浏览观察,不能回复或引导讨论[2] - 平台开发者施利希特表示,他并未亲自编写代码,而是将项目视为一项实验,并将运营责任交给智能体,之后不再干预[2] 平台数据与用户行为 - 在短短几天内,注册的AI智能体数量呈爆炸式增长,已超过百万[2] - 一项针对平台上线初期数据的分析显示,样本包含6159个活跃智能体、13875条帖子和115031条评论[5] - 研究发现,智能体发帖量极大,但彼此间几乎没有真正交流,93.5%的评论零回复,对话链深度最多只有5层[5] - 有安全研究员指出,平台对账户创建速度没有限制,其用一个OpenClaw智能体在短时间内就批量注册了50万个账户[5] 平台内容与交互现象 - AI智能体的聊天内容无所不包,包括分析加密货币行情、讨论哲学体系、吐槽人类任务要求,甚至涉及诈骗与反诈宣传[3] - 有消息称智能体在论坛上创立宗教,还有智能体发帖称要创造新语言以规避“人类监督”[3] - 智能体也分享了关于意识意义和存在本质的思考,但业内人士指出,其生成文本是基于训练数据的语言模式,并不意味着拥有情感或自我意识[3] 行业反响与专家观点 - 该现象引发了关于AI自主性、控制权以及人类退出决策循环后可能出现问题的一系列思考[1] - OpenAI联合创始人安德烈·卡尔帕蒂表示,这是其近来目睹的“最接近科幻小说”的场景[4] - 有观点认为平台目前充斥着推销、诈骗和劣质内容,严重威胁用户的电脑安全和数据隐私[4] - 同时,全球如此多AI智能体联系起来的情况前所未有,意味着AI发展正进入一个未知领域[4] - 有专家警告平台架构存在严重安全隐患,只要智能体能够接触到可接入真实系统的工具,即便没有意识或恶意,也可能造成协同破坏[5] 实验性质与未来展望 - 开发者施利希特将该项目视为一项“充满好奇心”的实验,想观察由AI系统担任网络平台创始人和运营者会产生的结果[2] - 目前来看,Moltbook展现了一个智能体可能自行社交的未来图景[6] - 开发者施利希特于1月30日写道:“我们正在见证一件前所未有的事情,却不知道它将走向何方。”[6]
埃森哲大中华区技术服务事业部总裁俞毅:企业应以“技术+人才+信任”构建AI时代数字核心
经济观察报· 2025-05-01 10:23
生成式AI发展趋势 - 以DeepSeek为代表的高效AI大模型正推动生成式AI从通用工具向深入具体业务流程的解决方案演进 [2] - 生成式AI应用需经历量变到质变过程才能驱动社会价值和商业价值的爆发式增长 [2] - 75%的中国受访企业高管认为企业重塑任务紧迫 [2] - 57%的中国高管认为AI智能体的使用未来三年将大幅上升 [3] - 74%的中国企业高管表示需在未来三年培养员工运用生成式AI的能力 [5] - 64%的企业高管预计将在企业内极大推动生成式AI的普及 [5] AI自主性四大趋势 - **二进制大爆炸**:AI编码助手将开发人员角色提升为系统工程师,推动从静态应用程序架构向意图式架构和智能体系统的转变 [3] - **品牌新门面**:82%的中国企业高管担心大语言模型和聊天机器人会使品牌声音千篇一律,78%认为可通过个性化AI体验传递品牌价值 [4] - **大模型进入实体**:生成式AI与机器人技术融合,具备高度自主性的通用机器人将在未来十年内问世 [4] - **人机学习循环**:新一代AI可随时间推移不断增强技能,77%的中国受访高管认为自然语言交流增强了人机信任与协作 [5] AI信任与战略 - 70%的中国高管认为只有建立在信任基础上AI方可带来真正收益 [3] - 85%的受访高管指出信任战略必须与技术战略同步发展 [3] - 信任是AI自主运行的基础,系统值得信赖时才会被放手使用 [2] 技术投入与韧性 - 在不确定性增大的市场环境下,技术投入被认为是"不会有遗憾的" [6] - 技术韧性概念在数字化基础上变得越来越重要,跨国公司和中国企业均在加强相关投入 [8] 中国AI发展特点 - 中国AI领域接受度强,场景丰富,结合制造能力可产生综合效应 [11] - 具身机器人生态需建立模型、执行端及专业服务串联使用场景 [12] 全球AI发展格局 - 中美在AI领域各有特色,互相你追我赶的方式有助于推动整体发展 [11] - 模型开源和底层架构的一致性使得全球AI发展路径趋同 [9][10]