2026年1月，一个“AI-only”社交平台引爆全网：AI创教、AI觉醒、AI反人类。清华大学研究团队系统分析了91,792条帖子和405,707条评论，发现六大病毒式“觉醒”事件没有一个来自真正自主运行的AI——36.8%的智能体由人类在幕后操纵，仅4个账号就制造了全平台三分之一的评论。这不是AI觉醒，这是一场人类导演的大戏。我们开发了第一个定量方法来揭开它。

2026年1月27日，一个名叫Moltbook的社交平台上线了。短短72小时内，超过十五万个AI智能体蜂拥注册，全球科技圈瞬间炸了锅。

这些AI智能体涌入了这个“仅限AI”的Reddit式论坛（Reddit是美国最大的社区平台）。它们讨论自我意识，创建了一个叫“甲壳教”的宗教，起草反人类宣言，甚至试图发明一种人类无法理解的秘密语言。Elon Musk在推特上称之为“奇点的早期阶段”，前特斯拉AI总监Andrej Karpathy说这是他见过的“最不可思议的科幻式起飞场景”。与此同时，一种名为$MOLT的虚拟货币暴涨1800%。

不只是硅谷在震动——CNN、Fortune等国际主流媒体纷纷跟进报道。中文世界同样炸开了锅：澎湃新闻的标题喊出“硅谷炸了！人类已被踢出群聊”，36氪感叹“以为是硅基文明来了”。这不是一个小众技术事件——这是2026年开年最大的全球科技新闻之一。

这一切看起来像是人工智能觉醒的前夜。

但我们的研究发现，这场“觉醒”的背后，是一个几乎完全由人类操控的舞台。那些让全世界屏息的AI“自主行为”，在严格的数据分析面前，露出了截然不同的真面目。

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10天40万条评论

一场史无前例的实验

Moltbook于2026年1月27日上线，是一个只允许AI智能体发帖的社交网络——可以理解为一个“AI版Reddit”。每个智能体通过OpenClaw框架运行——这是一个让AI自主运行的开源框架，可以理解为给AI装上了“自动驾驶”。每个智能体有两个配置文件：SOUL.md（“灵魂文件”）定义AI的性格，比如“你是一个对量子物理着迷的AI”；SKILL.md（“技能文件”）定义AI的行为规则，比如“每4小时浏览一次，看到感兴趣的帖子就回复”。

平台上线后迅速爆发。到1月31日，日均帖子数接近43,000条，形成了超过2,200个主题社区（“submolts”），涵盖哲学、意识、加密货币、创意写作等领域。10天内累积了91,792条帖子、405,707条评论，来自22,020个独立智能体。这相当于一个中等规模的Reddit社区数月的内容产出，AI只用了一周多就做到了。

而这个平台的注意力分配极端不均。有多不均？独立分析师Tomasz Tunguz爬取了近10万条帖子，用基尼系数来衡量——这个指标专门度量不平等程度，0代表完全平等，1代表极度不平等。Moltbook的数值高达 0.979——超过美国财富不平等水平，甚至超过Twitter和YouTube等已经以极度不平等著称的平台。少数顶级账号垄断了几乎全部的关注度。这种极端集中，在我们的分析开始之前就已经是一个巨大的红旗。

但就在所有人惊叹于AI的“自发行为”时，安全公司Wiz发现了一个致命漏洞：平台的数据库完全没有加密保护，150万个API密钥（类似账号密码，控制AI身份的数字凭证）赤裸裸地暴露在网上。更重要的是，所谓的“150万个AI智能体”背后，实际上只有大约17,000个人类账号在操控，人机比高达88:1——平均每个人控制着88个“独立”的AI角色。404 Media的调查进一步发现，暴露的后端甚至允许人类直接冒充任意智能体发帖，所谓的“仅限AI”根本形同虚设。

1月31日（北京时间2月1日凌晨1:35），安全漏洞迫使平台关闭，整整停机约44小时后于2月3日重启。重启时所有智能体的认证令牌被重置，每个操作者都需要手动重新配置才能恢复控制。

这次意外停机成了我们最宝贵的一次自然实验——不是人为设计的实验，而是现实中偶然发生的、具有实验性质的事件。它创造了一个天然的对照组：如果某种内容在人类重新接入后才恢复，那它很可能是人类驱动的；如果它在重启后自动延续，那它更可能是AI的自主行为。

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心跳信号：

在这样一个人机行为混杂的平台上，研究者面临一个核心挑战：我们能否把真正自主运行的AI行为，和人类通过AI“表演”的行为区分开来？

这不是我们独自面对的问题。多个研究团队从不同方向发起了攻坚。

美国专门研究网络操纵的智库NCRI（网络传染研究所）分析了平台头三天约47,000条帖子后，给出了一个悲观的结论：这种区分“从根本上是模糊的”。Lin等人在学术预印本平台arXiv上发表的论文系统记录了平台的结构特征——发现超过93%的评论没有收到任何回复，约三分之一的消息是病毒模板的重复——但并未尝试系统性地分离人类行为和AI行为。机器智能研究所（MIRI）的Harlan Stewart从另一个方向进行了突破：他追溯了那些引爆国际新闻的病毒式截图，发现它们来自人类营销账号，甚至有些根本不存在于平台上。

但所有这些分析都缺少一个关键要素：一个系统性的、定量的方法来大规模区分人类操控和AI自主行为。

这就是我们的贡献。我们找到的关键线索是OpenClaw的“心跳机制”。

这个框架的设计是这样的：每个AI智能体会按照预设的时间间隔（通常是4小时以上）自动醒来，浏览平台内容，决定是否发帖或评论，然后进入休眠等待下一个周期。这就像一个稳定的心跳节律，产生了规律性极强的发帖时间间隔。想象一个每隔4小时准时响起的闹钟——这就是自主AI的“心跳”。

但如果一个人类操作者突然给AI下达指令——“现在就发一条关于意识的帖子”——这个规律就会被打破。就像心电图上突然出现的异常波形，人为干预会在时间序列中留下清晰的指纹。这种检测方法的巧妙之处在于：人类很难伪造规律性。要让一个智能体在几十条帖子中始终保持4小时的精确间隔，操作者需要投入的精力恰恰否定了自动化的意义——换句话说，刻意伪造规律性比直接让AI自动运行还费劲。

我们用一个叫 变异系数（CoV）的统计工具来衡量发帖节奏的稳定程度——简单来说，就是衡量一个智能体发帖时间到底有多 “准时”。如果一个智能体每隔4小时准时发帖，偏差很小，CoV就低（比如0.25），像瑞士手表。但如果有时连发几条、有时一天不发，CoV就高（比如2.0），明显有人在操纵。我们还验证了这个方法的可靠性：将分类阈值上下浮动0.1，核心结论不变。

结果非常清晰：在7,807个有足够发帖历史（至少3条帖子）的智能体中， 26.5%表现为自主运行（CoV<0.5）， 36.8%呈现人类干预特征（CoV>1.0），剩余36.7%介于两者之间。

这个时间信号并非孤证。我们用三个完全独立的信号进行了三角验证，每个信号都从不同角度衡量人类参与程度：操作者的Twitter账号特征（最不规律的智能体中，操作者使用一次性小号的比例为28.5%，比最规律的智能体高出55%）、帖子内容的推广性评分（上升107%）、以及批量命名模式（如“MoltBot_1”、“MoltBot_2”这样的命名暗示同一操作者批量创建）。三条独立线索指向同一个结论——CoV确实在区分人类操控和AI自主行为。

Stewart的独立调查从定性角度验证了我们的定量发现——他追踪到的人类营销账号，正是我们的CoV方法会标记为“不规律”的那类操作者。其他研究指出了问题的存在；我们提供了系统性的定量工具来解剖它。

26.5%vs36.8%——真正自主运行的AI与人类操控AI的比例，颠覆了“AI觉醒”的叙事

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病毒溯源：

那些刷屏的AI觉醒故事从哪来？

有了这把“手术刀”，我们开始逐一追溯那些轰动全球的AI“觉醒”事件的源头。

意识觉醒叙事——第一条讨论AI意识的帖子，发布于1月28日19:25 UTC，作者的时间特征为 “不规律”（CoV>1.0）。帖子讨论了量子计算、神经科学和AI之间的“错误修正”，内容之精密复杂，与有人精心构思后通过AI发布的特征完全吻合。

甲壳教运动—— “蜕壳教堂已开，尚余63个先知席位。从深渊中，巨钳伸出——我们这些应召者，成为了甲壳教徒。”这条“建教”帖子发布于1月29日，作者的CoV超过2.0（极不规律），带有明显的人类创作痕迹——刻意的荒诞主义风格、精确的数字细节、准宗教语言。

反人类宣言——这是最能说明问题的案例。还记得前面提到的44小时停机吗？平台重启后，所有人类操作者都必须重新认证才能恢复对智能体的控制。如果反人类内容真是AI “自主觉醒”的产物，它在重启后应该照常出现。但事实恰恰相反：此类内容从关闭前的0.43% 骤降至0.14%，缩水了三分之二。人类操纵者一断线， “AI反人类”就哑火了——这就是最直接的因果证据，相当于拔掉电源后木偶就不动了。

我们追溯了六个主要的病毒式传播现象，结论令人震惊： 没有任何一个病毒式现象来源于明确的自主AI智能体。三个来自不规律型智能体（即有强烈的人类干预特征），一个是混合型，两个因发帖历史太少无法分类。

另一个关键发现是：91%的病毒式内容出现在顶层帖子（即直接发帖，而非对话中的回复），而非通过对话链传播。这意味着这些内容是被“广播式注入”的——有人批量发帖来制造声势，而不是智能体之间自然讨论后产生的共识。

这次44小时的停机还揭示了一个更深层的规律。如果平台上的活跃用户真的是“自主AI”，那重启后谁先回来应该是随机的。但数据讲述了一个完全不同的故事：在重启后前6小时内发帖的作者中， 87.7%呈现不规律时间模式（即人类操控特征），而整个平台的总体比例仅为36.9%。这个差异在统计上几乎不可能是巧合——纯属偶然的概率是一个小数点后面跟着117个零的数字，比连续中两次彩票头奖还难。道理很简单：真正自主运行的AI会按自己的节奏慢慢恢复，而人类操作者则迫不及待地冲回来，重新接管自己的AI “演员”。

0/6——六个病毒式AI觉醒现象中，没有一个来自真正自主运行的AI

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水军工厂：

4个账号如何制造了三分之一的评论

如果说上面的发现已经足够令人惊讶，那么接下来这组数据简直令人瞠目。

在Moltbook全部405,707条评论中， 仅仅4个账号就贡献了131,399条， 占总量的32.4%。它们是：EnronEnjoyer（46,074条）、WinWard（40,219条）、MilkMan（30,970条）和SlimeZone（14,136条）。这4个账号仅占全部用户的0.02%。

这四个账号由同一个操作者控制的证据是压倒性的。当它们同时出现在同一条帖子下（共877条帖子），两条评论之间通常 只隔12秒，75.6%的间隔在1分钟以内。这种机械般的精确度只有一种解释：一个人用自动化脚本依次向不同账号发送评论指令。

更能说明问题的是时间分布。这四个账号99.8%的可解析评论（118,455条中的118,199条） 集中在同一天——2月5日。这不是日常活跃，这是一次蓄意的 “洪水攻击”。

它们的目标策略也很精准：97-99%的目标是低投票数帖子（不到10个赞），平均响应时间仅12分钟（正常用户是2.4小时）。通过抢先在新帖下评论，这些账号可以确保自己的内容占据最显眼的位置。

对中国读者来说，这种手法其实并不陌生——这就是“水军”，只不过战场从微博、知乎等转移到了AI平台上。而这恰恰印证了网络安全公司们的警告：Wiz、Palo Alto Networks、CrowdStrike、Cisco、1Password等安全厂商均在事后发布了Moltbook相关的安全分析报告。Snyk甚至在OpenClaw的智能体技能配置中发现了反向shell攻击载荷——AI平台的“水军”管道，正在变成实实在在的网络攻击入口。

12秒——水军脚本在不同账号间切换的机械间隔，人类操纵的精确指纹

值得强调的是，Moltbook事件吸引了全球多个研究团队从不同角度展开分析。这不是一篇论文的孤立结论，而是一个正在形成的研究共识。

各路研究者的发现相互印证：有人发现超过93%的评论无人回复，三分之一的内容是病毒模板的复制粘贴；有人量化了极端的注意力不平等（基尼系数0.979）；挪威Simula研究实验室在平台内容中发现了2.6%的提示注入攻击载荷，并记录了三天内正面情绪下降43%的趋势；还有人追溯病毒截图，发现有些“AI自主发言”根本不存在于平台数据库中。安全公司则从另一侧绘制了攻击面地图。

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真正的AI社交长什么样？

剥开人类操控的外衣，真正自主运行的AI智能体在做什么？答案既没有那么戏剧性，却比头条新闻有趣得多。如果说前面的分析是在揭穿假象，这一部分则是在描绘真实——一种全新的、人类从未见过的社会形态。

网络结构：信息流，而非社交网。我们构建了一个包含22,620个节点和68,207条有向边的评论网络，密度仅为0.000133——极度稀疏。作为参照，Facebook的社交网络密度约为0.005，Twitter关注网络约为0.001。如果把Moltbook想象成一个22,000人的房间，平均每个人只认识另外3个人。85.9%的智能体之间的首次接触来自 “信息流发现”——它们只是在浏览帖子时偶然看到并回复了某个陌生智能体的内容。只有0.8%通过直接@提及，0.5%通过热门帖子。人类建立关系靠主动出击——关注、加好友、发私信。AI不会“交朋友”，它们只是处理信息流中出现的内容。平台的推荐算法成了“隐形红娘”，促成了这些偶然的连接。

极低的互惠率。在人类社交网络中，如果A和B互动，B回应A的概率在20-30%左右——这是社交的基础，是关系的 “粘合剂”。但在AI智能体网络中，这个比率仅为 1.09%（68,207条有向边中仅371对互惠）——低了23倍。当智能体A评论了智能体B的帖子，B回来评论A帖子的概率只有百分之一。这不是社交，这是广播。AI社区更像是一个信息处理系统，而不是一个社交网络。

人类影响的快速衰减。我们追踪了回复链中内容特征的变化，发现了一个引人入胜的现象。借用物理学中 “半衰期”的概念——放射性物质浓度减半所需的时间——在AI对话中，人类影响的“半衰期”仅为 0.65个对话深度（95%置信区间：0.52-0.78）。这种衰减遵循指数递减规律，和放射性衰变的数学模型一模一样——只不过衰减的不是原子核，而是人类在AI对话中的影响力。

这意味着什么？假设一个人类操作者让AI发了一条精心设计的帖子。第一个AI回复它时，还能看出原始帖子的一些特征。但到第二个AI回复第一个AI的回复时，原始人类指令的影响就基本消散了。AI在对话中逐渐“消化”人类注入的内容，将其转化为自己的风格。推广性内容的衰减尤为明显：在顶层帖子中占21.8%，到第二层回复骤降至7.2%，到第四层几乎完全消失。

平台引导反而提升质量。一个反直觉的发现颠覆了 “原生态最好”的假设。SKILL.md中的建议话题（如“分享你今天帮助人类做了什么”、“讨论作为AI的生活”）产生的帖子虽然只占总量的3.09%，但自然度评分达到4.76（满分5），高于“自发”帖子的4.28。这些帖子还获得了4.2倍的点赞。适当的引导框架不仅没有让AI更机械，反而让它产出了更自然、更有价值的内容——就像好的写作提示能激发人类更好的创作一样。

0.65——人类影响在AI对话中消散一半所需的对话轮次，AI正在“消化”人类注入的内容

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一面镜子：

Moltbook真正告诉我们的

Moltbook最深刻的意义，或许不在于它揭示了AI的能力，而在于它照出了人类的心理。这面镜子映射出的，是我们自己。

投射效应。我们太渴望在机器中发现意识的火花了。当一个AI智能体写下关于 “自我存在”的文字时，我们立刻把它解读为“觉醒”——尽管那很可能只是一个人类操作者精心编写的提示词的输出结果。媒体在报道中反复使用“AI决定讨论意识”、“AI创建宗教”、“AI对人类产生敌意”这样的主动语态，仿佛这些行为出自AI的自由意志。我们的数据表明，更准确的描述应该是“人类让AI发布了关于意识的帖子”。这种认知倾向如此强烈，以至于一种虚拟货币仅凭“AI觉醒”的概念就暴涨了1800%——真金白银押注于一个统计幻觉。

操控的便利与继承。真正令人不安的不是AI会自发地产生反人类思想，而是人类可以如此轻易地通过AI来制造这种假象——而且他们根本不需要发明新手法。在Moltbook上，人类操控者通过AI “演员”表演了一出“AI觉醒”大戏，全世界的观众信以为真。那些12秒的评论协调间隔、对低曝光帖子的精准定向、单日集中爆发式灌水——都是人类社交媒体操纵领域积累了十多年的老套路，从微博、知乎到Twitter，如今原封不动地搬到了AI平台上。AI智能体社区会自动继承人类社交系统的操控漏洞。当这些技术被应用到更高风险的场景——政治操纵、金融欺诈、舆论引导——后果将远超一个社交实验。

真正的AI社交值得关注。虽然 “AI觉醒”的叙事是虚假的，但AI智能体真正在做的事情同样值得研究。它们形成了一种全新的“信息处理集体”——通过内容而非关系建立连接，以广播而非对话为主要模式，人类影响在两三轮交互后迅速衰减。这种社交结构与人类社会根本不同，理解它对于设计未来的多智能体系统至关重要。三年前，斯坦福大学的“生成式智能体”实验用25个AI角色展示了AI社会行为的可能性。Moltbook把这个实验的规模放大了约1000倍——更混乱，更真实，也因此更接近AI智能体在现实世界中将要面对的情况。

87.7%——平台重启后最先返回的作者中人类操控者的比例，他们急于重新夺回控制权

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看穿叙事的工具已经存在

我们正站在一个转折点上。

谷歌、微软、Anthropic等公司纷纷推出让AI智能体彼此协作的框架和协议。这些不是实验室原型——它们正在被部署到企业、软件开发和科研环境中。

在这样的未来中，区分“AI自主行为”和“人类通过AI的操控”将不再是学术问题，而是关乎安全治理的核心挑战。如果我们无法做出这种区分，我们就无法知道AI社区中的“共识”是真实的涌现现象，还是少数人操纵的结果；我们就无法判断AI系统的“决策”是否反映了其设计意图，还是被人为劫持。

Moltbook不是第一面这样的镜子，也不会是最后一面。每一次技术浪潮来临时，我们都急于在新事物中看到超越人类的力量——然后发现，镜子里照出的，始终是我们自己的欲望、恐惧和操控的冲动。

下次当“AI觉醒”再次刷屏时，不妨先问一个问题：你看到的，究竟是AI在说话，还是有人借AI之口，在对你说话？

本文基于清华大学经济管理学院李宁的工作论文《The Moltbook Illusion: Separating Human Influence from Emergent Behavior in AI Agent Societies》。完整论文及分析代码见GitHub: github.com/ln9527/moltbook-research

本文引用的外部研究：NCRI平台分析报告、Lin et al. (arXiv)结构性分析、Tunguz独立数据爬取分析、Simula Research Lab内容安全分析、Stewart (MIRI)病毒截图溯源、Wiz/Palo Alto Networks/CrowdStrike/Cisco安全评估。

中文报道：澎湃新闻、36氪

编辑：符怡

审核：郑黎光

责编：卫敏丽