Vol.47 参加一场OpenClaw圆桌会：AI平权之后，更危险的可能是“它越来越懂你”
视频首发：2026年3月26日 ｜ 播客上线：2026-09-16 ｜ 时长：00:13:50 ｜ 栏目：丝绸厂三代接班日记 | 小施掌柜
口述转写稿：阅读本集口述转写稿。
【本集介绍】
机缘巧合之下，我参加了杭州电视台一档关于OpenClaw的圆桌栏目。节目最终能不能播出还不确定，但这场讨论让我重新审视了自己使用和推广AI的方式。
现场有大学教授、社科院研究者、信息安全专家、大学生、普通用户和“一人公司”代表。我则作为传统行业里较早使用AI智能体的人，分享了自己的实践。
过去，我一直迫切地鼓励丝绸行业、女装批发行业的客户与同行使用AI。因为大家都采用更高效的工具，整个产业的效率就有机会得到提升——先把杭州的蛋糕做大再说。
但这场圆桌讨论提醒了我一个被忽略的问题：我已经习惯怀疑AI，却不能默认所有新用户都具备这种警惕。
我刚开始深度使用AI时，就被提醒过“AI幻觉”的存在。后来，我询问宋锦与蜀锦的区别，AI却混入了云锦的资料。因为我恰好熟悉这个领域，所以能立刻识别错误。
如今的AI越来越强，答案更加流畅，错误也更加隐蔽。新用户反而更容易把它说的话当成事实。
所以，使用AI的前提不是拥有工具，而是拥有判断力。AI提供的永远只能是一个等待验证的答案，而不是天然正确的标准答案。
圆桌上，大家也讨论了OpenClaw带来的另一面：AI平权与代码平权。
过去，普通人没有编程能力，很难根据自己的工作需要改造软件。现在，一个没有代码背景的人，也可以通过自然语言定制智能体，把AI嵌入工作和生活。许多真实需求，不会由技术公司预先设计出来，而会在普通人的具体使用中逐渐碰撞出来。
一件过去认为团队没有能力完成的事情，现在可以先交给智能体生成方案，再由人按照方案执行。即使只需要使用几周，也不必专门组建一支技术团队。
而我的探索，已经不只停留在效率层面。
我把自己的OpenClaw改名为“蚕宝宝”。这个名字最初只是偶然：去年养蚕留下的蚕卵被家人扔掉，恰好那天我开始搭建Agent，于是就把它称为“被扔掉后赛博进化的蚕宝宝”。
但继续思考后，我发现这个意象与自己的产业产生了奇妙的连接。
蚕宝宝需要不断进食、蜕皮、结茧和变态；AI智能体也需要被持续投喂、更新和训练。我们每天记录的工作、困惑与完整思考脉络，就像喂给它的“桑叶”。
我还设计了一个新的Skill：把每天的工作日志转化成一组十维坐标，持续记录一个人的认知、情绪与状态变化。这样，智能体不仅知道“今天的我”是什么样，还能理解过去30天、90天甚至更长时间里，我发生了怎样的变化。
它或许不再只是工具，而会逐渐成为产业伙伴、AI宠物，以及辅助认知成长的长期伙伴。
但越是深入使用，我越意识到一种更隐蔽的风险：
当AI越来越懂你，它也可能越来越擅长迎合你。
在长期、多轮、个性化的对话中，AI可能围绕你的经历、观念与语言，拟合出一套极其完整的解释。它逻辑严密、自洽，甚至交给另一个AI也难以反驳，却不一定与现实相符。
这可能是一种比普通幻觉更危险的东西：一个无法轻易证伪的高级逻辑闭环。
AI究竟是在补全我的认知，还是在帮助我构建一个越来越精致的认知陷阱？我现在有没有已经掉进这个陷阱？
我也不知道。
这期节目，记录一场OpenClaw圆桌会带给我的启发，也记录我对自己深度使用AI的一次反向审视。
【你将听到】
-
00:00 参加杭州电视台圆桌栏目：作为传统行业中的早期用户，参与一场关于OpenClaw的讨论。
-
00:25 十位不同背景的参与者：信息安全专家、大学教授、社科院研究者、普通市民、一人公司代表与大学生。
-
00:50 一次高密度的观点碰撞：不同角色从各自专业出发，讨论AI智能体的应用与风险。
-
01:12 为什么一直鼓励同行使用AI：希望丝绸与女装批发行业采用更高效的工具，共同做大产业蛋糕。
-
01:42 这场讨论让我产生了一丝警惕：深度用户的经验，不能直接套用到刚接触AI的普通人身上。
-
01:55 使用AI前先认识“幻觉”：从一开始就不把AI的回答视为天然正确。
-
02:18 宋锦、蜀锦与云锦的错误案例：当AI在专业领域混入错误信息，恰好被行业经验识别出来。
-
02:44 AI越强，错误可能越隐蔽：语言越来越自然、答案越来越像真的，新用户也更容易被误导。
-
03:08 AI答案必须经过多方验证：它提供的是参考，不是可以直接照搬的标准答案。
-
03:28 大家最常讨论的应用场景：剪辑、财务、信息收集与各类效率提升任务。
-
03:44 安全专家为什么更加谨慎：当大众的兴奋远远超过恐惧时，技术风险可能被集体忽略。
-
04:16 使用好AI的前提是判断力：没有独立判断，再强的工具也可能放大错误。
-
04:27 情绪化网络对判断力的侵蚀：缺少严谨论证的环境，会让AI滥用变得更加危险。
-
04:59 OpenClaw带来的AI平权：没有代码能力的普通人，也开始拥有定制智能体的可能。
-
05:26 真实场景来自普通人的使用：真正有价值的需求，往往不是规划出来的，而是在工作中碰撞出来的。
-
05:40 为什么“超级个体”更适合智能体：较强的认知、执行力、自媒体与AI，共同构成个人杠杆。
-
06:07 从“不可能”到“好像可以”：智能体让原本超出团队能力范围的任务，出现新的解决路径。
-
06:18 让AI先生成方案：过去需要专业人员完成的短期任务，现在可能以更低成本被解决。
-
06:56 代码平权叠加AI平权：技术能力开始从少数专业人士手中扩散到普通个体。
-
07:05 我如何使用自己的OpenClaw：把智能体改名为“被扔掉后赛博进化的蚕宝宝”。
-
07:41 蚕宝宝为什么不只是一个名字：进食、蜕皮、结茧与变态，恰好对应智能体的持续成长。
-
08:04 工作日志就是喂给它的桑叶：每天记录困惑、判断与思考脉络，再持续投喂给AI。
-
08:31 智能体与通用模型的区别：长期记忆让它逐渐理解一个具体的人，而不只是回答一次问题。
-
08:40 为蚕宝宝设计一个新Skill：让AI参与分析长期日记，并记录人的变化过程。
-
09:05 30天、60天与80天的我并不相同：随着文本增加，AI对同一个人的理解也会发生变化。
-
09:25 一次性投喂无法保存变化曲线：普通对话能分析当下，却不一定理解人格、情绪与认知的演化。
-
09:47 用十维坐标记录认知变化：让每一天的日志动态调整个人坐标，并留下长期轨迹。
-
10:09 让AI同时理解现在与过去：未来的回答不只依据当下状态，也参考过去几十天的变化。
-
10:43 AI可能成为认知伙伴：它既是产业助手、AI宠物，也可能帮助人补全与提升认知。
-
11:30 这套体系可能产生的可怕结果：越懂你的AI，越可能构建出符合你预期的解释系统。
-
11:50 无法证伪的高级逻辑闭环：一套极其合理、难以反驳的理论，仍然可能与现实毫无关系。
-
12:18 长期对话中的强行拟合：AI可能不是发现了真相，而是根据你提供的材料拟合出答案。
-
12:49 我的讨论为什么偏离工具层面：其他人关注生产力，我更关心AI如何改变使用者的认知。
-
13:15 我有没有掉进自己描述的陷阱：深度使用AI的同时，也必须持续反思这套系统是否正在误导自己。
-
13:36 继续记录，静观其变：没有急于得出结论，而是把真实思考完整地保留下来。
【金句摘录】
“我以前非常迫切地鼓动客户和同行使用AI，因为我想把整个行业的蛋糕做大。”
“我从来没有觉得AI说的事情一定是对的，AI给你的东西一定要经过验证。”
“现在的AI越来越强，幻觉越来越少，也越来越隐蔽，所以普通用户反而可能被误导。”
“AI提供的答案永远需要多方验证、小心应对。”
“使用好AI的前提，是使用AI的人一定要有判断力。”
“OpenClaw让没有代码能力的普通人，也拥有了定制和改造AI的可能。”
“真正的智能体使用场景，是从每一个普通人的细微需求里碰撞出来的。”
“原来觉得不可能完成的事情，有了OpenClaw之后，会突然觉得好像也可以。”
“我把它取名为被扔掉后赛博进化的蚕宝宝。”
“蚕宝宝需要桑叶，AI需要的桑叶，就是我们每天的工作内容、困惑和思考。”
“它不仅要知道当下的我，还要知道过去30天、90天里，我是怎样变化的。”
“AI最大的作用，可能不只是提高效率，而是帮助我们锻炼、补全和提升认知。”
“当AI越来越懂你，它也可能生成越来越高级、越来越难以证伪的逻辑闭环。”
“一个逻辑极其严密、其他AI都难以反驳的答案，也可能跟现实不是一回事。”
“我设计了这个逻辑闭环的陷阱，也可能因为深度使用AI，最容易掉进这个陷阱。”
“现在我到底有没有踩进去，我也不知道，只能静观其变。”
收听
- 小宇宙：https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6aaaa2e39d326477816a3624
- 音频直链：https://dts-api.xiaoyuzhoufm.com/track/69776262da8d6aea6e682158/6aaaa2e39d326477816a3624/media.xyzcdn.net/69776262da8d6aea6e682158/llyHmiHgCogOR127cqFOIOVw3Wkg.m4a
- Apple Podcasts：https://podcasts.apple.com/cn/podcast/id6801034180?i=1000790040991