《經濟學人》封面文章丨人工智能引發的反彈才剛剛開始

The AI backlash is only getting started

我們該如何應對？

插畫：Paul Blow

2026年6月25日

長期以來，人工智能（AI）的進步一直令科技界人士感到恐懼。最近，選民們也開始感受到這種焦慮。在西方，AI頗不受歡迎，且正迅速成為政治議程上的焦點。迄今為止，最激烈的沖突發生在美國：反對數據中心的抗議活動已導致價值近1000億美元的項目夭折；立場對立的AI超級政治捐款人剛剛向曼哈頓的一場國會選舉砸下數千萬美元；約40%的選民在民調中表示，他們希望禁止AI進入大多數行業。但其他地區的摩擦也在爆發：隨著芯片制造利潤近期飆升，韓國三星的員工威脅罷工，以爭取特別獎金。

這場反彈才剛剛拉開序幕，因為這項技術本身也才剛剛起步。英國那位地位不穩的候任首相安迪·伯納姆（Andy Burnham）幾乎未對AI置喙。即便是美國人，目前也僅將AI列為39個選舉議題中的第29位。

但這種局面注定會發生改變——圍繞數據中心的爭奪戰，預示了未來的艱難斗爭。這些建筑引發的仇恨遠超傳統的“鄰避效應”（NIMBYism）。比起隔壁建個數據中心，更多美國人表示更愿意旁邊有個核反應堆。即便是在猶他州沙漠中建設數據中心的計劃，也遭到了強烈的抵制。

誠然，數據中心確實可能大煞風景。但反對聲浪折射出的是這項技術的公眾聲譽。多年來，AI高管們一直在警告即將到來的“工作末日”，以及AI制造的超級病毒可能導致人類滅絕的危險。數據中心的反對者們則堅信，他們是在保護環境、保衛就業乃至拯救人類物種——而且他們并非全無道理。

然而，這種反彈本身同樣充滿危險。AI承諾讓世界變得更美好，一如當年的電力或蒸汽機。不久前，富裕世界面臨的劃時代難題還是經濟增長停滯及其催生的民粹主義。如今，我們終于擁有了一項有望推動生產力和收入激增、助力攻克絕癥、并改善從教育到綠色科技等方方面面事務的技術。

如果各國剝奪了這項技術所需的算力，或者用過度監管將其扼殺，這一切都可能化為泡影。回想新冠疫情期間的mRNA疫苗研究，就曾因公眾的抵制而受阻。

部分國家屈服于民眾怒火，而另一些國家則繼續前進的情景同樣令人擔憂。如果美國屈服，它可能會將全球AI前沿陣地，以及隨之而來的網絡與軍事能力，拱手讓給東方大國。歐洲和加拿大比美國更厭惡風險。如果他們在世界其他地方繼續推進時切斷了AI的發展，其損失將難以挽回。在工業革命過去兩個多世紀后，鮮有國家能成功追趕上先行者。

因此，此事利害攸關。政府能有所作為嗎？關于后AI時代“社會契約”形態的宏大宣言，固然能為博客文章提供絕佳素材，但對當下卻鮮有助益。況且，未知因素依然太多，使得這種紙上談兵幾乎徒勞無功。

更好的做法是循序漸進。20世紀80年代，當中國經濟以每年10%的速度增長（這一速度甚至超過了絕大多數對AI驅動增長的極端預測）時，其領導人的箴言是“摸著石頭過河”：在迭代中推進，預判問題但保持靈活。巧妙駕馭AI時代，也需要秉持同樣的精神。

為此，我們為尋求政策出路的政客和AI公司提出四點建議：

首先，盡可能廣泛地分享AI的紅利。 必須讓阻礙者看到，只要他們不再橫加干涉，其所在地區也將受益。明智的是，數據中心企業已開始向周邊城鎮提供資金。逐漸地，這一做法需要推廣至整個社會，通過建立相關機制讓人們明白，他們在AI的進步中擁有經濟利益，并將通過“工資保險”等政策獲得幫助，以適應變革帶來的沖擊。唯有共享繁榮的信念，才能緩和全球化時代那種有毒的“誰贏誰輸”的政治博弈。

其次，在確有必要時，必須實施強有力的監管。 AI賦能的網絡攻擊或生物恐怖主義等駭人前景，至今仍未得到應有的重視。解決這些問題本身至關重要，同時也能削弱那些要求盲目禁止或阻礙AI發展的論調。理想情況下，這些努力應包含國際合作。

第三，用數據說話。 普遍認為AI已在導致裁員和推高電費，這種觀點很可能是錯的。但如果沒有更完善的統計數據，就很難確證。數據中心必須應對關于用水量的病毒式傳播的擔憂，但這其實是個被刻意夸大的問題。（現代數據中心的用水量并不比其他行業多，其總耗水量甚至遠低于美國的高爾夫球場。）事實無法徹底根除虛假信息，但事實的缺位會使其雪上加霜。英國的AI安全研究所和新成立的AI經濟學研究所，或許能為其他國家提供效仿的范本。

第四，利用AI提升國家治理效能。 能夠利用AI提升生產力的不僅是私營部門。報稅應當變得輕而易舉；公立醫療系統應實現數據的無縫對接；學校應嘗試引入AI輔助教學。AI還可能讓公民更容易監督政客的所作所為。

如果一項技術背后是祖母的癌癥治療方案，或是能助力孩子的教育，人們就不太可能去反對它。如果民眾相信政府是有效能的，他們也更有可能信任政府對AI的監管。

機器政治

選民們密切關注AI將如何改變他們的生活，這是理所應當的。未來將是混亂、奇特且難以預測的。說服民眾相信這種顛覆符合他們的利益，如今已變得與優化AI模型同等重要。一旦失敗，必將引來更多的民眾憤怒——并將摧毀人類巨大的發展機遇。■

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