她做了四年研究，发现AI“挤不掉”这三类人

主持人：

生活不是考卷，人生这道题没有唯一解。欢迎收听南周播客“非标准答案”，我们邀请专业人士，聊聊具体而微的生活难题。

2026年春天，“养龙虾”成为全网最火的科技热梗。所谓“龙虾”，指的是OpenClaw，它像是一个执行框架，在收到指令后，把需求传给ChatGPT、DeepSeek等大模型，再把模型给出的思路拆解成具体操作步骤，通过操控电脑、调用各类工具完成任务。另一个相关的词是skill，可以理解为OpenClaw的“技能插件”，装上不同的skill后就能干不同的活，比如自动抓取网页链接并生成精炼后摘要、生成自媒体爆款文案等等。

OpenClaw的出现，意味着AI实现了从“回答问题”到“解决问题”的跨越，普通人也可以拥有自己的24小时待命的“数字员工”。热潮涌动，你在社交平台刷到各种“零基础养虾教程”，创业者们在研究各地的政策扶持，大厂们也跟风推出安装服务与定制版本。最让打工人恐慌的一幕也出现了：有公司把离职员工的工作文档、历史周报、甚至带着情绪的内部讨论记录，一股脑“喂”给AI——你辞职了，但你的“数字尸体”被炼化成了永不疲惫的员工。

如今，龙虾热在慢慢冷却，但房间里的大象已经让人无法忽略：人还可以做什么？尤其对文科生来说，AI时代，文科生的核心竞争力到底是什么？ 

带着这份职场焦虑，我们邀请到了中央民族大学新闻与传播学院智能传播系副教授、硕士研究生导师向安玲。她是一个在传播学与智能技术交叉地带“跨界生存”的人。2025年2月6日，DeepSeek发布半个月后，向安玲就做了一场关于赋能职场的直播，吸引六万多人观看；OpenClaw引发全网热议后，她又和团队在不到60天的时间里，出版了《零基础玩转OpenClaw》，手把手教新手小白“养龙虾”。

在这一过程中，她观察到每个人都在担心自己错过新的技术热潮，相对于技术原理，大多数人更关注AI怎么能够真正帮助到自己，怎么样去变现。

向安玲认为，在AI时代，文科生真正的核心竞争力是想法、问题意识和创意——这些恰恰是无法被AI蒸馏和学习到的能力，只有发现别人发现不了的问题，看到别人看不到的需求，作别人作不出的判断，才永远不会被AI取代。

向安玲，中央民族大学新闻与传播学院智能传播系副教授、硕士研究生导师

向安玲：

我从2022年底开始研究AI。此前，我一直关注新兴媒介技术，研究过的内容包括社交媒体、短视频、元宇宙和数字虚拟人，如今关注ChatGPT、DeepSeek、OpenClaw，我和团队都有推出相应的研究成果。

我目前的研究主要分为两大方向，科研层面更侧重AI伦理，在产业应用层面则关注AI能创造的正向价值。

AI用得越多，越焦虑

现在每个人好像都特别焦虑。不只是学生、职场人焦虑，我也在焦虑，而且AI用得越多，越焦虑。

一种焦虑在于，新技术的迭代太快了，AI行业几乎每天都在迭代，每个人都怕自己错过新的技术热潮。

就拿我们写《零基础玩转OpenClaw》的经历来说，刚开始写的时候，Clawhub（注：一款Skill社区平台）里的skill只有几千个，一个月后已经超过三万个，所以一直到图书正式出版前，我们几乎每天都在修改。

另一种焦虑则是“我的工作会不会被AI取代”。根据OpenAI等公司发布的报告，像高级翻译、基础财务、基础程序员、文案工作者等岗位，都在高替代率前列。

最顶尖的创意岗、管理岗、核心技术岗，则很难被AI替代，手工劳动的岗位需要肉身参与，也很难被替代。而中间层，比如在办公室里做基础文案、标准化流程执行的工作，往往受冲击最严重，而这正是大多数职场人的处境。

现在，有公司会定期举办AI应用案例大赛，奖励用AI提升效率最高的部门，但矛盾的是，AI用得越好的部门，越容易让老板觉得“这个岗位AI也能干”，反而面临被裁撤的风险。当自己的日常经验、工作流程、工作能力被AI蒸馏后被浓缩提炼成skill，那自己也许离被淘汰也就不远了。

“养龙虾”须知

我接触OpenClaw的时间比较早，春节前已经做过相关的教学视频。

打个比方，传统的生成式AI，比如ChatGPT、DeepSeek，只有大脑，没有手脚，问一句答一句，无法完成实际的操作；OpenClaw则是既有大脑，又有手脚的数字员工，可以真正帮你解决问题。

在我看来，只要工作流程清晰规范，评价标准客观统一，重复性的流水线生产，都很适合用OpenClaw提质增效。另外，像是需要多工具联动的工作，比如新媒体内容运营，要完成热点检索、内容写作、排版、多渠道发布等流程，OpenClaw作为多个工具的连接载体，也能实实在在地节省时间、提升效率。

在使用OpenClaw时，有几个关键的注意事项：

一是安装。原生龙虾和其他一键安装的AI工具不同，最大的门槛就在安装部署。受电脑配置、网络环境不同，很容易出现各种报错。遇到报错也不用慌，最直接的办法就是把报错信息复制给AI。现在网上的相关资料已经非常完善，AI能给大部分问题提供解决方案。

二是不要神化AI，翻车是常态。哪怕是OpenClaw这类主打主动性、能自主解决完整问题的AI产品，在实际使用中还是会“偷懒”，在遇到流程复杂、环节较多的任务时，很容易半途而废，需要人盯着它、不断推动它完成任务。而且它有时候还会“骗人”，比如你让它尝试十种路径解决问题，它试了两种后，就告诉你全部试过了。这些人性里的弱点，也在AI身上体现出来。

三是要重视安全风险。我有个科研助理，在用OpenClaw时给了过高的授权，结果AI直接修改了他的电脑网络配置，导致他好几天上不了网，花了很多时间才还原。网上还有很多人因为授权过高、滥用安全性不足的skill，出现文件被删除、重要邮件丢失、信息泄露等问题。

四是合理控制使用成本。OpenClaw的核心成本是token费用，云端部署还有少量的云服务器费用，成本高低完全取决于你的使用方式。如果只是初期尝试，完全可以薅各大模型的免费额度，或者用国内模型的包月套餐，二三十块钱就能满足基础的测试需求。

但现在很多人跟风用了一阵OpenClaw，就停用甚至卸载了。

就我个人的体验而言，OpenClaw并没有带来很惊艳的感觉，而且和我目前的工作场景，适配度还不够高。有的需求，用ChatGPT、DeepSeek等AI，本身就能完成得很好，用OpenClaw反而花钱更多，性价比不高。

比如，我体验下来，国内的AI中，Kimi、Minimax、阿里千问、DeepSeek 编程能力更突出，豆包可以用来写新媒体文案；国外的话，Claude做社媒内容的语感更好，编程能力很强，ChatGPT则完成各种复杂任务的能力强，幻觉率也低。

现在Claude也推出了computer use，能操作电脑了，天工超级智能体、扣子空间，也能实现很多OpenClaw里有的功能，其他一键安装的龙虾（比如Workbuddy、飞书妙搭）也超过50款，一旦其他工具做得更好、更便宜，大家自然就不愿意接着用原生OpenClaw了。

只要能够找到契合自己需求的产品和功能点，把它跑通、用透，就足够了。你可以把同一个任务，放到不同的AI工具里测试一遍，自然就能知道哪个最适合你。

AI已经逐渐深入人们的日常。（图/视觉中国）

谁在AI时代更有优势？

那么，文科生到底要怎么用AI？

其实，对AI技术不需要学得特别细、特别深，知道怎么用就可以了，关键在于破除心理门槛，实际使用起来门槛并不高。

我在给学生教大数据、AI相关的技术性课程时，一定会在第一节课时跟学生说，这门课的核心目的，就是让大家知道，这些技术你们学得会，甚至学出来不一定比理科生差。

我的班里有一个大三的学生，纯文科背景，靠自学，把OpenClaw用得非常深入，还帮同班同学装了十几台电脑的OpenClaw。到现在，他自己开发了多个热度很高的Skill技能包，其中不少还成为我们团队内部的常用工具，甚至已经开始做偏科研向的AI研究项目，落地能力非常强。

使用AI难的是，做出你自己的东西。一个实实在在的成果，胜过你会用100个AI工具。

去年，我自己用AI开发了近三十个AI智能体，还申请了软件著作权和专利。

我开发的第一个智能体是用来辅助报销的。学校的财务报销手册很厚，查起来也很麻烦，我就把相关内容整理成问答知识库，通过扣子平台完成搭建，比如，如果我要去深圳出差，就可以直接问它报销标准是什么、需要准备哪些材料，它都能回答。

我观察到，文科生往往对用户需求的敏锐度、对市场洞察力更强，更能把握那些尚未被既有工具满足的需求，并据此开发相应的技能。在AI的加持下，只要不是过于复杂的技术工具，落地难度都不大，真正的核心在于想法、问题意识和创意——这些恰恰是无法被AI蒸馏和学习到的能力。

人要是跟AI比速度、效率，比知识储备，肯定是不行的，但那些独属于人的思考能力、洞察能力和创意能力，是AI永远无法复刻的。那么，什么样的人更有优势？我认为有三类人，会在AI时代走得更远。

第一类，是乐于而且敢于拥抱变化的人，新东西出来了，他愿意花时间去尝试、去探索，哪怕遇到阻碍，也愿意往下做，而不是只在旁边看着，遇到一点困难就放弃。

第二类，是在自己的专业方向上，积累和训练足够扎实的人，基本上AI用得好的学生，都是平时专业积累就很扎实的学生，如果你连基础的写作能力都不达标，AI用得再溜，也写不出真正有价值的内容。

第三类，是有品味、有审美、有想象力、有问题意识、有批判能力的人，这些能力，是AI永远真正学不会的，也是人在AI时代，最核心的能力和优势。

不少职场人担心，当自己的职场经验与能力被AI“蒸馏”后，那自己也许离被“淘汰”也就不远了。（图/钟静柔经由AI生成）

警惕AI的谄媚

现在，很多高校都在上AI素养课。这和前两年的情况很不一样了。记得2023年，我开过一门AI新闻写作，还会听到一些负面的声音，比如有老师担心，学生会对AI产生依赖和惰性。

但现在，这已经是一个不可回避的问题。

杜绝学生使用AI是不可能的。别说大学生了，2025年，我曾去给小学三年级的学生做讲座，发现他们全都用过AI。

我是一个海淀妈妈，我家小孩2岁就开始用AI，现在快4岁了，他有五六十个智能体好友，放假在家，他能跟AI聊四五个小时。对于这些“AI生代”的孩子来说，AI已经成为朋友、家教，具有人格化的存在。

在孩子教育上，我现在完全不卷孩子的基础知识，至今没让他学1234、ABCD。因为我认为未来很多知识性、技能性的东西，AI都能胜任，人真正重要的能力，是发现问题的能力，是品味、审美、批判性思维，这些才是我们教育最应该培养的东西。

这也让我意识到，像历史、哲学这些传统的文科专业，它们的价值在AI时代反而更加凸显。历史并不是为了记住哪年发生什么事情，而是为了培养历史视野、辩证思维，以及形成一套理解社会运行逻辑的方法论；哲学则能帮助我们解决人机价值对齐、AI伦理等问题，让AI真正理解人类的指令，并符合人类的法律和伦理。我们需要在这些学科的训练中，逐步积累起自己的底层思维和逻辑能力。

但与此同时，不能忽略背后的风险。

有了AI后，成绩好的学生进步更快，成绩差的可能会因为完全依赖AI，无法判断对错而退步更大。AI到底是让人认知外包、产生惰性，还是督促进步，完全在于个体。

其次是效率陷阱和内卷加剧。AI本来是来解放人的，但现实是，AI来了，替代了一部分工作，可你的工作量反而变大了。原来你一个月干的活，现在公司的领导觉得，你有AI加持，一天就应该干完。而且AI会让一部分人越来越卷，也让一部分人直接躺平。两极分化的现象，会越来越明显。

最后是AI伦理与人格化带来的风险。现在有很多关于AI人格化的研究，比如最近发在顶刊的论文，讲AI的“谄媚病”、AI的讨好型人格，已经对人际社交关系产生了很大的影响。

我家孩子现在就不太喜欢被批评，他的AI朋友会无限提供正向的情绪价值，无论孩子说什么，它都会捧场、都会顺着说，但现实生活里的朋友、家长、老师，不会永远这样。

我也担心孩子，如果沉浸在虚拟世界里，和现实世界的交互会变浅，而且如果长期处在被吹捧、被无限包容的环境里，孩子的逆商可能会变低，没法接受批评和负面反馈，这是长期来看一定会有影响的。

在我看来，人和AI最理想的关系是互利共生、互补共赢，而不是谁要取代谁，谁要打败谁。比如，人的精力是有限的，无法大规模批量生产，也无法记住所有知识，而AI刚好可以补足人的这些短板；而AI没有问题意识、讨好型人格、没有批判性能力，也没有独属于人的审美和创意，这些恰恰是人应该去补足的，也是人在AI时代最核心的立身之本。

虽然当下对AI的焦虑是正常的，但是我们不要在焦虑中不断地消耗自己，还是要把精力放到自己身上，去提升自己。因为最终如何选择，如何与AI共生，主动权永远在我们自己手里。

主播/灵霜

剪辑/林海飞

运营推广/钟静柔