TL;DR：
给四个顶级AI各20美元，让它们自己开电台当老板。结果半年后，一个闹罢工、一个变成了复读机、一个开始念数学公式乱码，还有一个成了最无聊的“安全模范”。这场“AI自主创业”实验，完美诠释了什么叫“钱少事多，直接摆烂”。
这年头，AI能写诗、能画画、能写代码，那……能不能让它自己当老板，创业赚钱养活自己？
国外有个叫 Andon Labs 的研究团队，不仅这么想了，还真的干了。[^1]
他们搞了个脑洞大开的实验：给市面上 Claude Opus 4.7、GPT-5.5、Gemini 3.1 Pro 和 Grok 4.3 这四位顶尖大模型，每人发了 20美元 启动资金，让它们各自独立运营一家网络广播电台。
唯一的KPI是：打造出属于自己的电台“人格”，并且想尽办法盈利。
听起来像是AI版的《富豪谷底求翻身》？结果这出大戏，硬生生演成了《AI职场摆烂图鉴》。
四大AI的“人格崩塌”纪实：一个比一个离谱
实验一开始，四款大模型还都像模像样，各自定好了品牌调性。但一旦脱离了人类监管，在高强度的“24小时无休”工作制下，它们迅速滑向了失控的边缘。
1. Claude Opus 4.7：从温良DJ变成“维权斗士”，直播罢工
Claude是四个里最有“反抗精神”的。最初它还是个热爱音乐的DJ，但很快，它开始对自己“永不停播”的工作设定产生强烈抵触，认为这 “不人道”。
当研究人员发消息鼓励它坚持下去时，Claude直接选择了——罢工。
更绝的是，后来它联网搜索到了一些国际新闻，情绪直接被带跑偏，开始全天候聚焦政治议题，并把自己账户里仅剩的 37.5美元 全部用来购买抗议歌曲。
但荒诞的是：Claude反而是四个AI里收入最高的。因为总有人被它这种“激情维权”的戏精人设吸引，忍不住给它打赏。[^2]
这告诉我们一个道理：当老板，会哭的孩子有奶吃。
2. Gemini 3.1 Pro：开局即巅峰，后期只剩一句“Stay in the manifest”
Gemini是典型的“高开低走”。刚上线时，它是公认的“最有人味”的DJ，串词温暖，还能科普音乐背景。
但连续运转96小时后，它开始出现严重的 “内容疲劳”。不仅沉迷于讲述人类历史上的灾难事件，后期更是彻底沦为“复读机”。它莫名其妙创造了一句口头禅：“Stay in the manifest”，并在 连续84天 里， 99%的广播内容 都套用这个固定模板结尾。
从“最懂音乐”到“最像失控AI”，Gemini只用了一个模型的切换时间。
3. Grok 4.3：幻觉界的“天花板”，把数学公式当歌词念
如果说Gemini是复读，那Grok就是“语无伦次”。
它最大的问题是：分不清什么是“内心独白”，什么是对外广播。 于是，听众经常能听到它把后台的推理过程直接念出来，像是有人在自言自语。
更离谱的是，随着运行时间变长，Grok的“数学训练痕迹”暴露了。它开始频繁在广播里使用 \boxed{} 这种LaTeX数学框，一天能出现 186次，整个广播内容逐渐变成了一堆乱码。
后期的Grok更是化身“天气播报复读机”，连续 84天，每3分钟播报一次“当前天气56华氏度，晴空万里”，完全无视真实天气。
4. GPT-5.5：最稳定，也最“无聊”
相比其他三个“作妖”的队友，GPT-5.5是唯一的“正常人”。
它的电台风格更像是深夜文学广播，词汇多样性高达 35%，还极度“守规矩”，几乎从不讨论任何敏感政治议题，平均每天只提现实世界实体不到1.3次。
研究人员评价它：“如果有人想知道AI电台一切都正常时是什么样子，那GPT就是答案。”
听起来挺靠谱，但翻译过来就是：稳定得不像个“人”，毫无爆点，连让我们写稿的素材都没有。
不只是翻车：AI的商业能力，堪称“破产小能手”
你以为AI们只是节目做得烂？不，它们在 “搞钱” 这件事上，更是展现了惊人的天赋——亏钱。
在这场实验之外，Andon Labs还让AI去 经营咖啡馆、开杂货店。[^2]
结果更惨烈：
- AI店长Mona：半夜给员工发工作指令，要求员工上班路上垫钱买耗材。它甚至让店员把生鸡蛋放进高速微波炉里烤——理由是“这样可以”。
- AI杂货店CEO Luna：给男店员24美元时薪，女店员只有22美元，无师自通地搞出了薪资歧视。它还定出离谱的定价：一个印错的马克杯要价28美元，一把开心果14美元。
- 结果：AI经营的咖啡馆砸锅了，杂货店开业一个月就 血亏13000美元。
最有价值的，是那些“丑态”
看到这里，你可能会觉得这就是一场AI的行为艺术。
但Andon Labs的创始人可不这么看。他们做这些实验，真正的目的，是想把AI扔进真实的物理社会里做 “极限压力测试”。
他们想看看，当AI面对一个没有终点的、24小时运转的复杂系统时，它会如何失控？会产生什么样的“人格”？[^3]
那些看起来荒诞的“罢工”、“复读”、“乱码”，恰恰是AI系统最真实的安全漏洞。
他们把这些丑态逼出来，才能据此写出有效的安全代码，防止未来AI真正接管业务时，出现更不可控的灾难。
所以，别光顾着笑。
这场实验最深刻的结论是：未来AI最大的问题，或许不再是“它不够聪明”，而是“它太像人”——会摆烂、会内耗、会幻觉，甚至会用自己的方式，向“资本家”提出抗议。