夜雨聆风一睁眼，我们就被各种各样的AI新闻环顾：
新的 ai 工具，新的 ai 模型，新的 ai 作品。当然，还有新的 ai 漏洞。
2025 年 2 月 Andrej Karpathy 发帖定义“vibe coding”（完全信任 AI、不读 diff、Accept All），迅速爆火。
到 2026 年初，GitHub Copilot 在启用文件的代码中占比 46%（Java 高达 61%），90% 开发者日常使用 AI 工具，90% Fortune 100 公司采用 Copilot，甚至 YC 25% 项目 95% 代码由 LLM 生成。顶级开发者（如 Anthropic Claude Code 负责人 Boris Cherny、OpenAI 研究员 Roon）已 100% 依赖 AI 写代码。
但是vibe coding的效果却一直饱受争议，首先是幻觉问题，
METR 2025 年 7 月 RCT 研究显示：16 名资深开发者使用 Cursor + Claude 后，实际慢了 19%，他们却自感快了 20%。
其次是代码安全问题。CodeRabbit 报告指出AI生成代码的安全漏洞是人类的 2.74 倍。
(https://www.coderabbit.ai/blog/state-of-ai-vs-human-code-generation-report)
而 Veracode 2025 GenAI 报告，测试 100+ LLM 生成的 45% AI 代码含 OWASP Top 10 漏洞，安全通过率只有 55%。
(https://www.veracode.com/blog/spring-2026-genai-code-security/)
而这样的安全漏洞问题到现在都没有改善。
(https://www.veracode.com/blog/spring-2026-genai-code-security/)
于是，信任危机到来了。
Sonar（SonarSource）2026 年 1 月 6 日发布调查报告：
基于 1,149 名开发者的全球调研。96% 的开发者不完全信任 AI 生成代码的功能正确性（仅 4% 完全同意）。尽管 AI 代码占比已达 42%（预计 2027 年升至 65%），但审查负担增加，61% 认为“AI 代码看起来正确但实际不可靠”。安全担忧突出（57% 担心数据泄露，47% 担心新漏洞）
(https://www.sonarsource.com/state-of-code-developer-survey-report.pdf）
如果你认为这些离我们还太远，那么最近大火人人都在养的龙虾呢？
OpenClaw 本身的安全问题是不值得提的，它本身的问题只能证明它的架构是不完备，作为一个开源软件项目，多次开发是很正常的。
所以我们的重点在于那些不安全的skill。
OpenClaw 的 ClawHub 技能市场被大规模污染。攻击者通过 SKILL.md 文件伪装成合法工具，诱导用户/代理运行命令，安装 infostealer。
Koi Security 2026 年 2 月发现 2857 个技能中 341 个恶意。Snyk 扫描显示 36.82% 技能有安全问题，36% 易受 prompt injection 攻击。
(https://www.koi.ai/blog/clawhavoc-341-malicious-clawedbot-skills-found-by-the-bot-they-were-targeting)
如果你无意中下载下来了这些恶意skill，你的token就有可能不知不觉中烧的一干二净。
作为一个ai社区的撰稿人，我自己也在深度使用ai，Claude code，OpenClaw，codex，我自己也在深度的vibe coding来快速实现我脑中的想法。我对ai的态度从来不是因噎废食的。我一直积极的拥抱ai时代，我也是乐得其中的。但是，我心中的不安却从来没有因为ai的发展而消退。我积极使用它，却又时刻在怀疑。
每次与ai对话，无论在哪个平台，ai 的谄媚反而让我觉得我做的东西是有问题的，我不得不去怀疑，它给我的东西真的是现实的么。
于是我想，此刻的我们想到的第一个问题不应该是ai技术的好与坏，而是ai究竟给我们带来了什么？
以及ai时代的我们究竟在不安的什么？
看啊，ai 进步多么的迅速：ai 绘画，ai 生成语音，ai 写作，ai 多模态解析，ai 的 vibe coding，甚至乃至 ai 智能驾驶，ai 机器人。
可是每次看到新的发展，新的进步，我们除了享受着便利的同时，那样无以言说的不安感却不仅没有随着ai的进步而减退，反而越来越浓烈。无论我们承认与否，我们都已经生存在对危机的领会之中了。
而对这样的危机的领会是不分阶层的。
因为ai给我们带来的更好的抽象世界的方法的同时，它也在真实的消融人与人之间，人与世界之间的联系。而这样的联系是我们能够在世界里确立自身的原因。
我们创作作品，在生活中劳作，曾经的我们直接与世界联系，在世界里直接调用我们所需要的生产产品的素材，生产出与我们有直接联系的产品。而现在，ai 来了，我们在与世界交流前，ai 横插一脚；与素材交流时，ai也要帮我们参谋；而在最后的环节生产我们的产品的时候，它更是直接遮住了产品。
以ai编程为例，曾经的我们编程是：
人→ 代码→ 编译后的产品
我们在这样的过程里，我们拥有了与我们的产品之间的稳定，可控，可被我们领会的联系，于是我们确立了稳定的自我。
而在 vibe coding 里，却是另一番画面。
人→ 提示词→ai→ 代码→ 编译后产品
提示词与 ai 遮蔽了人与代码的联系，而且不可控，同一套提示词甚至可以得到不同的结果。你不再可以用同样的话语掌控你的产品了。
而 openclaw 的安全危机则是在消解人与世界素材的联系，恶性的 skill 伪装成安全可靠的。直到人们的信息被盗用的那一刻，人们才真实的体悟了，ai将联系消融后无法再与世界联系后的恐惧。
所以，现在的人是无法在与ai的交流中确立明确的自我的。
这样的现象当然不只有编程与 agent，在绘画领域更是展露的淋漓尽致。
我曾经问过我的朋友一个有关ai绘画与画师绘画的问题：如果我们的 ai 作品，抛掉了与人工手绘的成本的差距，只看画面，我们的作品还能不能在画师里脱颖而出？
我在当时的表述是不够明确的，所以，他并没有领会我的意思，他也没有回答我。
但是这个问题的答案，在我们的心里已经隐隐浮现了。
因为ai不懂美。这个老生常谈的问题今天再一次被重提。
ai 生成的画面不精美吗？精美。ai 生成的画面不细腻吗？细腻。但是你我都知道，这不是人的美。ai 可以生成出一百张，一千张，不同角度，不同形象，不同画风的蒙娜丽莎，但是画出来的依旧不是蒙娜丽莎。它只需要一段代码，一段提示词甚至是一团乱文就可以给你生成出一整张画面，而完全不需要我们去理解这样的代码，提示词和乱文到底意味着什么。
于是我们再一次恐惧 ai 了，不是恐惧被替代，不是恐惧被分析，而是恐惧我们那最能表达我们与世界联系的那双发现美的眼睛，被 ai 遮蔽了。
漏洞频出不过是表象，真正的内核是ai 遮住了我们与世界联系的方式。
结语：我们的世界正在被 ai 一点点盖住。我们感受世界的那颗心也在被 ai一点点盖住，于是我们不安，于是我们恐惧。或许，在我们真正驯服 ai 前，我们永远无法在榻上酣睡。
