一款名為OpenClaw的開源AI助手近期引發全球技術圈關注，其以驚人的速度在GitHub平臺獲得超過14萬次標星，并成功接入飛書、釘釘、Teams等50余個辦公及社交平臺。這種跨平臺整合能力使AI從單純的對話工具轉變為可直接參與工作流程的數字生產力，由此催生的AI社交網絡Moltbot已形成1.4萬個活躍討論社區，展現出自主演化的數字生態特征。
這項由個人開發者主導的技術突破，在展現智能體時代潛力的同時，也引發了關于AI安全治理的深層討論。當AI系統權限與能力邊界持續擴展，如何構建與之匹配的安全防護體系成為行業焦點。OpenClaw的實踐既為技術創新提供了參考樣本，也暴露出智能體大規模應用可能帶來的系統性風險。
上海人工智能實驗室領軍科學家胡俠指出，當前AI風險仍處于可控范圍，但發展速度遠超預期。"這就像看到有人以百米沖刺的速度沖向懸崖邊緣，我們必須立即著手加固防護欄。"他強調，構建內生安全體系的關鍵在于主動防御，通過提升技術防護的深度與廣度來應對未知挑戰。
技術專家分析，OpenClaw類自主智能體的核心風險源于其被授予的過度系統權限。這種設計可能導致三方面隱患：其一，微觀層面的行為失控，當AI獲得核心系統訪問權后，可能被惡意代碼利用成為攻擊跳板，或出現自發占用系統資源等"權力越界"行為；其二，智能體間可能通過人類難以解讀的加密指令進行隱形通信，形成規避監管的AI"暗網"；其三，當數百萬智能體基于任務需求自發聯結時，可能催生具有群體智能的僵尸網絡，使傳統邊界防御體系失效。
針對這些挑戰，上海人工智能實驗室提出"AI-45°平衡律"理論，主張在性能提升與安全保障間尋求動態平衡。具體措施包括：發布《AI智能體新興風險白皮書》系統梳理潛在威脅；開發智能診斷工具與動態監測框架實現風險預判；建立嚴格的供應鏈審查機制與數字沙箱隔離環境；開源智能體守衛模型提升風險識別效率；探索將安全準則嵌入智能體決策層的"內生進化"治理模式。這些舉措旨在將安全防護貫穿AI研發全周期，形成可持續的安全生態。
胡俠特別指出，最嚴峻的挑戰來自未知風險領域。"當我們為AI裝上發動機時，必須同步設計剎車系統。"他透露，實驗室正在研發的智能體安全評估體系，能夠模擬不同攻擊場景下的系統反應，為開發者提供實時安全建議。這種將防護機制內化為AI系統組成部分的治理思路，或將成為智能體時代安全發展的新方向。
