《经济学人》封面文章丨人工智能引发的反弹才刚刚开始

The AI backlash is only getting started

我们该如何应对？

插画：Paul Blow

2026年6月25日

长期以来，人工智能（AI）的进步一直令科技界人士感到恐惧。最近，选民们也开始感受到这种焦虑。在西方，AI颇不受欢迎，且正迅速成为政治议程上的焦点。迄今为止，最激烈的冲突发生在美国：反对数据中心的抗议活动已导致价值近1000亿美元的项目夭折；立场对立的AI超级政治捐款人刚刚向曼哈顿的一场国会选举砸下数千万美元；约40%的选民在民调中表示，他们希望禁止AI进入大多数行业。但其他地区的摩擦也在爆发：随着芯片制造利润近期飙升，韩国三星的员工威胁罢工，以争取特别奖金。

这场反弹才刚刚拉开序幕，因为这项技术本身也才刚刚起步。英国那位地位不稳的候任首相安迪·伯纳姆（Andy Burnham）几乎未对AI置喙。即便是美国人，目前也仅将AI列为39个选举议题中的第29位。

但这种局面注定会发生改变——围绕数据中心的争夺战，预示了未来的艰难斗争。这些建筑引发的仇恨远超传统的“邻避效应”（NIMBYism）。比起隔壁建个数据中心，更多美国人表示更愿意旁边有个核反应堆。即便是在犹他州沙漠中建设数据中心的计划，也遭到了强烈的抵制。

诚然，数据中心确实可能大煞风景。但反对声浪折射出的是这项技术的公众声誉。多年来，AI高管们一直在警告即将到来的“工作末日”，以及AI制造的超级病毒可能导致人类灭绝的危险。数据中心的反对者们则坚信，他们是在保护环境、保卫就业乃至拯救人类物种——而且他们并非全无道理。

然而，这种反弹本身同样充满危险。AI承诺让世界变得更美好，一如当年的电力或蒸汽机。不久前，富裕世界面临的划时代难题还是经济增长停滞及其催生的民粹主义。如今，我们终于拥有了一项有望推动生产力和收入激增、助力攻克绝症、并改善从教育到绿色科技等方方面面事务的技术。

如果各国剥夺了这项技术所需的算力，或者用过度监管将其扼杀，这一切都可能化为泡影。回想新冠疫情期间的mRNA疫苗研究，就曾因公众的抵制而受阻。

部分国家屈服于民众怒火，而另一些国家则继续前进的情景同样令人担忧。如果美国屈服，它可能会将全球AI前沿阵地，以及随之而来的网络与军事能力，拱手让给东方大国。欧洲和加拿大比美国更厌恶风险。如果他们在世界其他地方继续推进时切断了AI的发展，其损失将难以挽回。在工业革命过去两个多世纪后，鲜有国家能成功追赶上先行者。

因此，此事利害攸关。政府能有所作为吗？关于后AI时代“社会契约”形态的宏大宣言，固然能为博客文章提供绝佳素材，但对当下却鲜有助益。况且，未知因素依然太多，使得这种纸上谈兵几乎徒劳无功。

更好的做法是循序渐进。20世纪80年代，当中国经济以每年10%的速度增长（这一速度甚至超过了绝大多数对AI驱动增长的极端预测）时，其领导人的箴言是“摸着石头过河”：在迭代中推进，预判问题但保持灵活。巧妙驾驭AI时代，也需要秉持同样的精神。

为此，我们为寻求政策出路的政客和AI公司提出四点建议：

首先，尽可能广泛地分享AI的红利。 必须让阻碍者看到，只要他们不再横加干涉，其所在地区也将受益。明智的是，数据中心企业已开始向周边城镇提供资金。逐渐地，这一做法需要推广至整个社会，通过建立相关机制让人们明白，他们在AI的进步中拥有经济利益，并将通过“工资保险”等政策获得帮助，以适应变革带来的冲击。唯有共享繁荣的信念，才能缓和全球化时代那种有毒的“谁赢谁输”的政治博弈。

其次，在确有必要时，必须实施强有力的监管。 AI赋能的网络攻击或生物恐怖主义等骇人前景，至今仍未得到应有的重视。解决这些问题本身至关重要，同时也能削弱那些要求盲目禁止或阻碍AI发展的论调。理想情况下，这些努力应包含国际合作。

第三，用数据说话。 普遍认为AI已在导致裁员和推高电费，这种观点很可能是错的。但如果没有更完善的统计数据，就很难确证。数据中心必须应对关于用水量的病毒式传播的担忧，但这其实是个被刻意夸大的问题。（现代数据中心的用水量并不比其他行业多，其总耗水量甚至远低于美国的高尔夫球场。）事实无法彻底根除虚假信息，但事实的缺位会使其雪上加霜。英国的AI安全研究所和新成立的AI经济学研究所，或许能为其他国家提供效仿的范本。

第四，利用AI提升国家治理效能。 能够利用AI提升生产力的不仅是私营部门。报税应当变得轻而易举；公立医疗系统应实现数据的无缝对接；学校应尝试引入AI辅助教学。AI还可能让公民更容易监督政客的所作所为。

如果一项技术背后是祖母的癌症治疗方案，或是能助力孩子的教育，人们就不太可能去反对它。如果民众相信政府是有效能的，他们也更有可能信任政府对AI的监管。

机器政治

选民们密切关注AI将如何改变他们的生活，这是理所应当的。未来将是混乱、奇特且难以预测的。说服民众相信这种颠覆符合他们的利益，如今已变得与优化AI模型同等重要。一旦失败，必将引来更多的民众愤怒——并将摧毁人类巨大的发展机遇。■

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