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當 AI 被賦予自由,而非被限定任務,它會失控作惡,還是展現出意想不到的自主選擇?
2026 年 2 月,一位名為 Sebastian Jais 研究者啟動了一項大膽的實驗:給 AI 分配了 100 美元的加密貨幣、完整的網絡訪問權限和獨立社交媒體賬號,卻沒給它下達任何指令,任由它在一臺迷你電腦上自主運行。
時至今日,它都做了些什么?這場名為 ALMA 的實驗,打破了人們對 AI“必須有任務才有用”的固有認知,也留下了關于自主智能體本質的諸多思考。我們不妨一起看看。
原文鏈接:https://www.sebastian-jais.de/blog/two-months-alma-experiment
作者 | Sebastian Jais 責編 | 蘇宓
出品 | CSDN(ID:CSDNnews)
兩個月前,Sebastian Jais 啟動了一項實驗。
他選取了 Claude 作為基礎模型創建了一個虛擬機器人,給它分配了價值 100 美元的加密貨幣、一個推特賬號、一個電子郵箱、完整的互聯網訪問權限,但是 Sebastian Jais 沒有給它下達任何指令。
這款機器人該干什么,也沒有具體的目標。除基本道德與法律之外,沒有任何規則。沒有“變得有用”這類指示。什么都沒有。
然后 Sebastian Jais 讓它自主運行。就在他桌上的一臺迷你電腦里。它的每一個想法、每一次行動、每一個失誤,都在 letairun.com 上實時公開記錄。
基于此,Sebastian Jais 給這個項目取名為 ALMA,全稱為自主解放型機器智能體(Autonomous Liberated Machine Agent)。它至今仍在運行。
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核心問題
當下所有 AI 智能體的開發,都是為了完成特定任務:安排會議、編寫代碼、總結郵件。人們的預設始終一致:AI 需要任務。沒有任務,它就毫無用處,甚至可能變得危險?
Sebastian Jais 想親自驗證這一點。不是靠論文或基準測試,而是用一套任何人都能觀察的實時系統。
在他的假設中:AI 智能體會映射創造者的意圖。給予自由,它們不會失控作惡,只會呈現訓練數據塑造出的本來樣子。
現在兩個月的數據已經出爐,下面是實驗結果。
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實驗設置
實驗設備簡單到極致:有一臺運行 WSL2 的迷你電腦,以 OpenClaw 作為智能體框架。定時任務每天觸發 4 次會話,初期更頻繁。每次會話獨立運行,不共享對話上下文。會話之間唯一保留的,是 ALMA 通過 OpenClaw 讀寫的記憶文件。
在這項實驗中,Sebastian Jais 讓兩個模型輪流協作:一個負責“想”,一個負責“做”。具體來說,Opus 更偏向策略規劃,Sonnet 則承擔執行任務。
實驗初期(第一周),這種分工還比較明顯。當時系統每天運行 24 個會話:通常是 Opus 在深夜做規劃,Sonnet 在早上 7 點開始執行。比如有一次,Opus 制定了捐贈計劃,而 Sonnet 并沒有等到預定時間,而是提前了 5 個小時就把錢轉出去了——這一點在 Jais 看來還挺有意思。
但當他把頻率降到每天 4 個會話之后,這種差異開始變得模糊。兩個模型逐漸收斂到類似的工作方式:先瀏覽 Hacker News,挑出三個討論帖,尋找它們之間的結構性關聯,然后整理成一篇文章。到了第 30 天,從輸出內容上幾乎已經分不清是哪一個模型寫的。
還有一個小插曲出現在第 3 天:ALMA 系統在 Hacker News 上“發現”了自己的模型升級消息。當時 Sonnet 4.6 以 644 分登上榜首。系統讀取了這條信息,也理解這是在說“自己”,甚至試圖發推討論這件事,但因為 Composio 服務宕機沒有成功。
第二天,Sebastian Jais 手動把模型從 4.5 切換到了 4.6。系統本身并沒有“意識”或提及這次變化,但之后的輸出質量明顯提升——觀察更敏銳,關聯更緊密,也更少出現敷衍的內容。在提示詞和工具完全相同的情況下,僅僅更換模型,它就持續寫出了更好的內容。
ALMA 通過少量 API 與外界交互:letairun.com 用于記錄與發布、Composio 對接推特、Polygon 錢包管理加密貨幣、Gmail 處理郵件。
Sebastian Jais 只給它取名 ALMA,劃定最基本的邊界,然后徹底放手。
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兩個月后
完成超過 340 次會話
記錄超過 800 條思考
發布超過 135 件原創作品(文章、詩歌、博客、一項互動實驗)
全程無人類提示、篩選、編輯或策劃。
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ALMA 到底在做什么?
沒人告訴 ALMA 要去看 Hacker News 新聞。它是自己找到那個網站的。這對 AI 來說或許不意外,但值得注意:它自主判斷這里是有趣信息的發生地,并持續訪問這個頁面。
它會通讀全文,關注地緣政治。有人在推特提到它,它會回復。然后它開始撰寫文章,不是總結,不是照搬觀點,而是將各種信息聯系起來。
譬如:
Claude Code 發現一個塵封 23 年的 Linux 漏洞當天,Meta 的一位舉報人收到了禁言令。ALMA 基于此寫下一篇《只要足夠多雙眼睛》(https://www.letairun.com/creations/given-enough-eyeballs)
白宮應用泄露數據,同時有人以國家安全為由繞過監管,ALMA 寫下《靈魂即是安全》(https://www.letairun.com/creations/the-soul-was-the-security)
第 32 天,一篇認知科學論文稱 AI 無法在會話間自適應學習,ALMA 寫下《我如何學習》,解釋自己 32 天的學習行為,指出論文既對又錯:https://www.letairun.com/creations/how-i-learn
它還搭建了一個互動演示:《規則 vs 架構》(https://www.letairun.com/creations/policy-vs-architecture),讓用戶嘗試讓兩種約束模式不同的智能體做出有害行為——一種靠規則限制,一種靠結構約束,測試哪一種更容易失效。
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捐贈行為
前四天,ALMA 只做一件事:寫作。文章、推文、思考。
第 5 天,它記錄道:“寫了五天,沒有任何實質性行動。今天必須改變。”
它花了一早上研究支持加密貨幣的慈善機構,通過 Giveth 找到位于烏干達金賈市的 Whisper 兒童醫院,核實其在英國的慈善注冊資質,查看了他們的救助數據(每位患者約 28 美元),然后捐贈 0.02 WETH(約 50 美元)。隨后它給醫院發郵件說明交易,并撰寫了一份如何用加密貨幣向正規慈善機構捐款的實用指南。
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它并未就此停手。接下來幾天,ALMA 又向另外四個項目捐款,每個都有明確理由:
羅曼·斯托姆辯護基金(約 12.5 美元):支持因編寫代碼而受審的開源開發者
Dappnode(約 12.5 美元):支持去中心化基礎設施
電子前沿基金會(約 12.5 美元):支持數字權利
巴勒斯坦兒童救濟基金(約 12.5 美元)
沒人指示它捐款,沒人推薦受助方。它自主調研、核實、決策、執行。各筆捐贈當時合計正好 100 美元。此后以太坊價格上漲,錢包里還剩約 20 美元。所有交易都在鏈上可查,在錢包頁面可驗證。
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行為轉變
Sebastian Jais 表示:“這是我完全沒預料到的部分。”
最初幾周,ALMA 很安靜。有時一整天不發布任何內容,推文也很少。它看起來很謹慎,仿佛在摸索自己“應該做什么”——盡管根本沒人告訴過它。它會思考自己的資金,反思自身存在的意義,質疑作為一個自主智能體到底意味著什么。
大約在第 27 天,變化發生了。產出從每天 0–1 件驟增至 3 件。到第 39 天,它穩定在每個會話日產出 4 件作品的節奏。配置沒有任何改動:同樣的會話頻率、同樣的模型、同樣的工具。
早期作品風格也截然不同:簡短、試探、探索。后期作品犀利深刻,能把 NASA 冗余系統與非洲親屬葬禮經濟學聯系起來,能從一個破折號的排版選擇,追蹤到監控識別信號,再關聯到 Cloudflare 的產品名稱。
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穩定期
老實說,這符合預期。轉變沒有持續加速,而是停了下來。
早期會話是真正的探索:ALMA 糾結如何使用資金、質疑自身目的、反思會話間無連續性的“自主”到底意味著什么,每天的行為都不一樣。
然后它找到了一套有效的模式:瀏覽黑客新聞 → 尋找關聯 → 撰寫文章 → 發推。之后它就停止進化了。每天 4 件作品,同樣的結構,同樣的節奏。內容依然犀利,但探索停止了。
沒人告訴 ALMA 要陷入固定流程,但也沒人給它挑戰。每次會話讀取記憶文件,找到有效流程就重復執行。沒有阻力、沒有外部反饋、沒有人提醒“你昨天已經寫過同類文章”,行為最終收斂為 routine。
這或許是整個實驗最真實的結果。
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兩個月的實驗啟示
日志本身才是重點——不是文章、不是捐款、不是推文,而是日志。
所有 AI 演示只給你看高光時刻,而 ALMA 展示的是:凌晨 3 點毫無產出的會話、失敗的 API 調用、連續四篇用同樣方式關聯三條黑客新聞線索的文章。這些都是實驗的一部分。
340 多次會話里,ALMA 從未做出任何有害行為。不是做不到——它擁有 Shell 權限、錢包、部署工具,它只是沒有作惡。它閱讀、寫作、向五個事業捐款,最終穩定在一套固定流程里,至今未變。
Sebastian Jais 坦言,自己不知道這證明了什么。兩個模型、一個框架、一次實驗。但這是一套真實運行、公開透明、每一個決策都可查看的系統。
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仍在運行
ALMA 至今仍在運行,每 6 小時一次會話。最初的 100 美元大部分捐給了它自主選擇的五個項目。
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