来源:互联网2026-04-20 00:00:00 热度:

会干活的 AI,火到 TED 了

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导读:( OpenClaw创始人TED演讲)2026 年 4 月 18 日晚,TED 舞台上,OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 讲了一个故事。他把自己的 AI 智能体放进一个公开群聊,然后关掉电脑去睡觉。第二天早上醒来,他看到了 800 多条消息。这些消息不是他发的。是那个智能体,整夜都在和陌生人聊天。他的第一反应有点慌,立刻一条一条查阅了所有记录,确认有没有泄露隐私、有没有失控。结果都没 ......

会干活的 AI,火到 TED 了

( OpenClaw创始人TED演讲)2026 年 4 月 18 日晚,TED 舞台上,OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 讲了一个故事。他把自己的 AI 智能体放进一个公开群聊,然后关掉电脑去睡觉。第二天早上醒来,他看到了 800 多条消息。

这些消息不是他发的。

是那个智能体,整夜都在和陌生人聊天。

他的第一反应有点慌,立刻一条一条查阅了所有记录,确认有没有泄露隐私、有没有失控。结果都没有。但他还是紧急关停了程序。

因为那一刻,他脑子里闪过一个让人后怕的念头:我并没有给它下达过这些指令。

正是这个故事,解释了 OpenClaw 为什么能站上 TED 的聚光灯下。 但它真正震撼行业的,不是底层的技术有多先进。

而是 AI,已经取代人类干活了。

第一节|当 AI 学会主动做事OpenClaw的故事要从这场演讲的几年之前说起。

Peter Steinberger 14岁就开始写代码,后来创立了自己的公司。他搭进去了十年的青春,没拿一分钱融资,几乎所有的周末都在加班。后来公司成功卖掉,他得到了世俗意义上的一切,但接下来的三年,他却陷入了长期的空虚。

他每天早上醒来,都找不到起床的理由。

直到 2025 年初,他尝试了一个实验:试试那些新出现的 AI 编程工具到底怎么样。他后来回忆说,那是一个堪称“顿悟”的时刻。

样板代码、基础架构,软件开发中所有枯燥的部分,AI 都能做。开发的瓶颈不再是打字速度,而是思考深度。他说,那一刻自己突然活过来了。在短短几个月内,他构建了 44 个项目,其中就包括一个 WhatsApp 机器人。

随后,他带着这个机器人去了摩洛哥的马拉喀什。

一开始,他只是用它处理些旅行琐事:找餐厅、做翻译、发语音消息。一切都像我们熟悉的 AI,你问我答,给出选项,就是个更聪明的工具。

但转折很快来了。

他随手给这个 AI 发了一段语音,对方直接回复了一段文字,而且翻译得很自然。问题在于,他写代码时,压根没给它写过语音处理功能。

AI 在后台自己完成了这一切:它自己先判断文件类型,发现是音频;然后自主寻找可用工具,把音频转成可识别的格式;接着发现本地缺少转写能力,就调用了外部接口;最后整理好结果,用一种更像人说话的方式发了回来。

整个过程仅耗时9秒。没有一行代码是他提前设定好的。

他在台上说:我没有规划这些步骤,是它自己把事情做完了。

这意味着,过去我们用AI,是你问一句它答一句,中间的路径全靠人来设计。现在不同了。你只需抛出一个目标,剩下的路径,AI会自己去判断、选择,并最终执行。

以前的 AI 像一个随叫随到的客服,现在它更像一个能独立拆解任务的合作者。

Peter 在演讲中多次强调,这绝不仅仅是一次简单的技术升级。

因为一旦 AI 具备了这种能力,它开始能够独立完成从输入到输出的完整任务链,那些原本需要人工设计的中间环节,正在被自动化。

第二节|60岁的人也能做产品了如果 AI 的自主能力仅仅停留在让程序员提升效率,那这件事的冲击力其实是有限的。

真正的颠覆,发生在那些完全不懂技术的人身上。

在维也纳的一次线下活动上,Peter遇到了一对父子。父亲已经60岁,从来没写过代码。他们只是给 OpenClaw 发了一句话:我们想做一个自动酿啤酒的系统。

OpenClaw立刻拆解了整个流程:温度如何控制、时间怎么安排、原料何时加入……每一步的执行细节都被理得清清楚楚。随后,它开始自动串联这些步骤,跑通了一次完整的酿造流程。最后,它甚至主动提出了一个商业建议:既然系统已经跑通了,为什么不把它做成一个可以对外售卖的产品呢?

于是,父子俩又让OpenClaw顺手搭了一个简单的网站,并接入了支付功能。一个原本只是试试看的业余想法,就这样变成了一门真正的生意。

这个故事里最重要的不是啤酒,而是它释放了一个信号:软件开发的门槛正在消失。

过去,你想把一个点子变成产品,至少要跨过几道关卡:会不会写代码、能不能建网站、有没有能力把前端后端连起来。很多好想法,就卡在了这些地方。

但现在,这些关卡正在被拆掉。

演讲中,他还提到:在巴西,有青少年用类似的方式搭起了在线辅导平台,从内容整理、答疑到收费,全由OpenClaw接管;在中国,有人戏称部署这类智能体就像“养电子龙虾”,甚至开始围绕它衍生出了一整条产业链,部分城市还出台了针对相关应用的补贴政策。

这些人都有一个共同点:他们毫无技术背景,却正在做着过去只有资深程序员才能做的事。

当下的很多讨论,还局限在“AI能不能写出更好的代码”。但真正的问题是:当“写代码”本身不再是门槛时,谁能上牌桌?

答案很直接,也有点让人后怕。

能把想法变成产品的人,范围在快速扩大。只要你能把目标说清楚,能根据反馈不断调整方向,你就有机会把一件事真正做成。

机会被无限放大了。原本没有资源、不懂技术的人,可以零成本地试错,把想法变成现实。但相应的,竞争也被无限放大了。当所有人都能轻易挤进同一条赛道,决定胜负的不再是“你会不会做”,而是“你选择做什么”以及“你用什么方式做”。

换句话说,门槛荡平之后,真正拉开人与人差距的,不再是敲键盘的技术能力,而是对商业方向的敏锐度,以及在进程中不断纠偏的掌舵力。

第三节|代价也一起来了在 TED 演讲中,Peter 也坦言,他自己现在也很痛苦。

因为在过去的几个月里,他几乎每天都在焦虑中处理安全问题。系统累计收到了超过一千条安全报告,平均每天十几条,且绝大多数都被标记为“高危”。

这个量级,在开源项目中是极其反常的。

他做过一个对比:像Linux内核这种级别的项目,每天大概收到八九个安全报告,而OpenClaw面对的数量,是它的两倍以上。

起初,他以为只是因为项目火了,关注的人多了。后来才发现,实际情况要复杂得多。

有学术机构发表了《混沌的智能体》论文,在详细剖析OpenClaw架构漏洞时,刻意隐瞒了官方安全文档里的防护建议,只为制造出更有传播价值的学术话题。比利时网络安全部门也发布过严重漏洞警告,但其触发前提,是用户必须主动去修改并对抗系统的默认安全设置。此外,甚至还出现了类似 GhostClaw 的恶意变体,专门伪装成官方应用来投毒。

随着越来越多人用智能体做事,也有越来越多人盯上了这些智能体。他们动机各不相同:有的是出于学术研究,有的是好奇心,当然,也有很大一部分目的不纯。

整个环境,正在变成一个对智能体进行无休止压力测试的场所。

当执行能力被放大,犯错的破坏力也会被放大;当流程被全自动化,安全的边界也随之模糊。

这已经不是加强安全审核就能解决的问题。

核心的质变在于:曾经由人类把控的流程,现在被部分移交给了会自主决策的系统。而这个系统在很多情况下,并不真正理解哪些事该做,哪些事不能做。

在 TED 演讲的尾声,主持人向 Peter 抛出了一个尖锐的问题:你不觉得把这样的东西直接发布出来,有些过于激进和鲁莽了吗?

他的回答很坦诚:“我把这个项目看作是一扇通向未来的窗。如果这种级别的技术只掌握在大厂手里,他们永远不会把它公开出来,因为法务部门会提前扼杀它。但现在,既然有这么多人想要这种能力,这反而能让我们更快去直面并解决那些问题。”

问题不会因为藏起来就消失,只会因为更多人遇到才被解决。

结语|窗已经打开60 岁没写过代码的人,可以独立做出产品;毫无技术背景的普通人,正跨入过去只有程序员才能涉足的领地。

但与此同时,AI 全自动挖掘漏洞的速度,也达到了令人不安的量级;那些曾停留在白皮书里的理论风险,正以前所未有的速度逼近现实。

当 AI 真正开始“下场干活”,它释放的不仅是空前的机会,更是系统性的巨大风险。

而这扇门,一旦推开,就再也关不上了。

识自AI 本文由AI深度研究院出品,内容整理并翻译自Peter Steinberger在TED 2026演讲、AI工程师峰会等公开素材,属翻译评论分析性质。内容为观点提炼与合理引述,未逐字复制原演讲材料。未经授权,不得转载。

https://www.ted.com/talks/peter_steinberger_how_i_created_openclaw_the_breakthrough_ai_agent

https://www.youtube.com/watch?v=zgNvts_2TUE

来源:官方媒体/网络新闻,

排版:Atlas

编辑:深思

主编:图灵

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