反精英的“AI民粹主义”运动为何迅速席卷全美国?

2026-08-06 08:26:35 · chineseheadlinenews.com · 来源: 环球网



从宣传海报上的“反人工智能(AI)数据中心”字样,到现实中针对AI企业高管的子弹与燃烧瓶,美国兴起了一股席卷全国的反AI浪潮。有媒体和学者将其称为“AI民粹主义”。与传统民粹主义“人民VS精英”的二元对立框架一脉相承,“AI民粹主义者”将AI视为精英阶层推行的政治工程,而普通民众则是需要保护的对象。相较于AI技术本身,他们更强烈地反对政客与科技精英的暗箱操作以及权力和财富高度集中加剧的不平等。也有人将这股浪潮定性为“数字卢德主义”,即普通人反对压迫、夺回技术控制权的行动。

这股浪潮如何“风起于青萍之末”,最终发展为美国全国性的现象?

从反对建设数据中心到暴力威胁AI高管

2023年,贝丝搬到了乔治亚州考维塔县。她对新家的位置很满意——位于乡村,远离高速公路,屋后有大片开阔的土地。“之前住的地方,周边地区开发过度。”贝丝认为,新家后面的那片土地,最多建个住宅区,不会过于喧闹。然而两年后,她突然看到一篇文章,称考维塔县将新建一座占地面积超过45.5万平方米的AI数据中心,而这一设施将占据她家附近大量土地。

“我不知道该联系谁,跟谁谈,谁能给我更多信息。”贝丝对美国《时代》周刊说,在这种情况下,她决定创建一个名为“阻止帆船项目”的社交媒体群组,以便与其他人联系并讨论这一拟建设施。如今已有8000多人加入该群组,他们组织请愿签名、在自家院子里竖立标语牌,并对考维塔县政府和该项目背后的公司提起法律诉讼,以反对在当地建设数据中心。

贝丝是美国反对建设数据中心浪潮中的一员。据英国《卫报》报道,从北卡罗来纳州的乡村到弗吉尼亚州的郊区,再到新墨西哥州和俄勒冈州的山麓和农田,大量美国民众对其所在地快速兴建数据中心说“不”。路透社6月的一项民调发现,只有14%的人对附近建数据中心感到安心。7月18日,全美42个州共发生了142场抗议活动,反对AI数据中心迅速扩张。

美国民众对数据中心的抵制不止于街头。5月和6月,加州、佛罗里达州、密苏里州等美国多地民众,因不满本地官员对数据中心项目的处理方式,发起了罢免这些官员的行动。

面对民众的压力,美国很多地方政府作出回应。美国科技媒体《信息报》的统计显示,从2023年到现在,全美已有超过300个城市、城镇和县对超大规模数据中心的建设实施了禁令或暂停令。今年前3个月,价值超过1300亿美元的75个大型数据中心建设项目因民众反对而被推迟或取消。7月14日,纽约州州长霍楚尔签署一项行政命令,出台了全美首个针对新建超大规模数据中心的暂停令,而包括宾夕法尼亚州、密歇根州和南卡罗来纳州在内的地方也在考虑类似的暂停措施。在联邦层面,佛蒙特州联邦参议员桑德斯等人3月提出一项法案,要求在美国建立完善的全国性监管框架之前,暂停新建AI数据中心。

令人不安的是,这股对数据中心以及AI行业的反感情绪正从街头抗议滑向暴力威胁。4月10日凌晨3时45分,一名男子向开放人工智能研究中心(OpenAI)首席执行官奥尔特曼的住宅投掷了燃烧瓶。据美媒报道,该男子被指控谋杀未遂和纵火未遂。警方从其身上发现了一份所谓“宣言”,鼓吹杀害AI企业首席执行官和投资者。

这只是近期一连串针对AI行业暴力行动中的一起。此次事件发生前不久,美国印第安纳州一名民选辟员住所发生枪击事件,警方在现场发现一张写有“不要数据中心”的纸条。Liferaft为多家《财富》世界500强企业提供服务。这家公司的数据显示,在网络上针对AI企业负责人和数据中心的威胁数量在2月底至5月间增长了7倍。

意识到这股不满浪潮,美国一些科技高管已开始带保镖出行。美国高管信息及解决方案公司Equilar的分析显示,2025年,标普500指数成分股中的科技公司有38.1%披露了高管保护支出,高于2021年的26.8%。美国科技大佬每年正在投入数百万美元用于自身保护。帕兰提尔公司的高管保护支出在一年内增长了150%,2025年达到近300万美元。甲骨文公司的同类支出从2024年的300万美元增加到560万美元。特斯拉2025年为马斯克的安保支出了480万美元,高于2024年的280万美元。

反精英的“AI民粹主义”还是反不公的“数字卢德主义”?

包括《纽约时报》、英国《金融时报》在内的诸多媒体以及一些观察人士,将美国大规模反对数据中心建设以及威胁AI企业高管的行为描述为“AI民粹主义”或者“反AI民粹主义”。硅谷具有影响力的新锐评论人贾斯敏·孙在接受法国《大洲》杂志采访时称,“AI民粹主义”是一种日渐主流的叙事框架。在这一框架下,AI不再是普通技术,而是“亿万富翁出于险恶目的打造的产物”和“精英阶层推行的政治工程”,AI精英强行向普通民众推行这套体系,而这种趋势需要通过广泛的民众联盟来对抗。

贾斯敏·孙补充说,美国人最关心的五大议题包括生活成本、经济、腐败、通胀、医疗。一旦AI被视作推高生活成本、拖累经济、滋生腐败等各类问题的诱因,它就会深度嵌入公众核心诉求体系。当美国科技行业高管公开承认AI将大规模重塑就业市场,同时美国经济增长很大程度上要依靠数据中心、AI相关投资拉动时,民众的日常经济焦虑最终都会集中到AI上。她表示,秉持“AI民粹主义”立场的人不会纠结ChatGPT对个人是否实用、自动驾驶汽车是否比人类驾驶员更安全。相较于技术带来的社会颠覆,工具本身的使用价值无足轻重,新技术由此成为新一轮政治对立的根源。

不过,澳大利亚悉尼大学商业信息领域专家奇列洛、美国弗吉尼亚理工大学商业信息技术助理教授明德尔等学者,则将这类行为描述为“数字卢德主义”或者“新卢德主义”。他们认为,这些反对快速建设AI数据中心的人,是希望让技术“民主化”,而非阻碍技术发展。19世纪英国工业革命期间,机器大量取代人力劳作,使许多手工工人失业。据说,1779年,英国一个名叫卢德的织布工怒砸两台织布机,之后历史学家将反对新科技的人称作“卢德主义者”。

奇列洛等学者认为,“卢德分子”通常被视为羞辱性语言,这源于一种普遍误解:“卢德分子”是反对进步的狂热分子。然而,事实恰恰相反。19世纪初的“卢德分子”并不反对发展技术,他们反对的是技术造成的权力集中以及工人尊严被剥夺现象。历史学家将他们的行动称作“以暴动开展集体谈判”。这些人的反抗遭到暴力镇压,但他们核心的批判观点延续至今:技术应当造福全人类,而非少数特权阶层。奇列洛等人在澳大利亚“对话”新闻网上发文称,现在的“数字卢德主义者”反对的是科技剥削和不公,“持续的集体行动能够制衡企业垄断,让技术符合民主价值观”。2018年,3000余名谷歌员工抗议公司承接军用AI项目,迫使企业出台伦理准则,这是集体行动让技术更加民主的例子。

“这种财富与权力的集中,是美国面临的最大风险”

复旦大学美国研究中心教授王浩在接受《环球时报》记者采访时指出,美国“AI民粹主义”或“数字卢德主义”的兴起,折射出美国政府叙事与地方利益之间的现实冲突。美国联邦政府试图打造所谓“大国技术竞赛”叙事,而民众更关切的是眼下的生活成本。

根据美国“政治新闻网”开展的民意调查,电费上涨、不时停电以及纳税人负担加重,是大量美国民众反对建设数据中心的几项主要原因。彭博社等媒体近期披露的数据进一步印证了民众的担忧:过去3年,全美涌现了160多个新的AI数据中心,较此前3年增加70%。一个中型数据中心的耗水量相当于一座小镇,而大型数据中心每天需消耗高达500万加仑的水——相当于一座5万人口城市一天的用水量。电力消耗同样惊人,2024年数据中心用电量已占全美总用电量的4%,预计到2030年其电力需求将增加一倍以上。在许多情况下,额外的电费成本被转嫁给附近居民。在数据中心高度集中的州,过去5年电价涨幅高达267%。供水供电的紧张迫使地方政府进行基础设施投资,而这笔费用最终可能通过提高税款由普通民众承担。

污染问题同样激化着民间情绪。美国不少农民反映,附近的数据中心已导致当地井水无法饮用。数据中心冷却系统持续发出的嗡嗡声,也成为他们频繁抱怨的焦点。值得注意的是,低收入者对AI的反感尤为强烈——科技公司通过开发当地资源获取丰厚利润,却几乎未能给予当地民众任何回报,甚至还会抢走许多人的工作岗位。

AI行业的暗箱操作进一步侵蚀了公众信任。据《弗吉尼亚水星报》等媒体报道,研究人员发现,在弗吉尼亚州31个拥有已建成、已批准或计划建设数据中心的地区中,80%的地方政府与科技公司签订了保密协议。大型AI企业有能力进行幕后交易,其高管与政府官员有直接联系,可以凭借资金影响政客。许多美国人深信其“民主”制度已不再能有效运行,甚至怀疑它从未真正运行过。团结起来阻止数据中心建设,成为普通民众确保自身反对意见被听到的一种途径;而破坏性抗议,则是那些缺乏财富和政治关系者所能运用的杠杆。

哈佛大学安全技术专家施奈尔与人合著有《重新布线民主:AI将如何改变我们的政治、政府和公民身份》一书。他表示,AI企业将攫取多个行业创造的价值,这种财富与权力的集中,是美国面临的最大风险。《纽约时报》等媒体称,AI或许代表着有史以来最个人化的营销方式,被强加于美国消费者。有人正在描绘这样一种未来:几个特定人物、他们控制的少数几家公司,以及这些公司开发的AI工具,几乎会接管美国的经济、社会,连美国人的认知方式都不放过。对许多人而言,当前最大的AI实验室已无异于美国寡头政治的新面孔,一种可怕的经济与社会权力集中,让美国的不平等持续加剧,而这种不平等几十年来一直在撕裂美国社会。

“我们不是真的反对科技,只是希望负责任地发展科技。”数据中心反对者普罗姆这样说。美国作家兼纪录片制作人泰勒称,反数据中心运动不仅关乎一项新技术的未来,还关乎谁控制经济,以及普通民众在影响其自身的决策中是否拥有发言权。


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