我们可以与AI共存，但不是像现在这样

没有人征求过我们的意见。这是关于人工智能及其对就业、水资源、电费账单和社区影响的讨论中不断被忽视的部分。没有人举行过市政会议，没有人将其纳入投票，没有人坐下来对那些生活将被彻底颠覆的人说：这是即将发生的事情，这是我们将要采取的措施，以及我们将如何确保你们不会被抛在后面。技术就这么来了，数据中心就这么建成了，工作岗位就这么开始消失，而所有掌权者一直说：相信我们，好处很快就会来。我们仍在等待好处，而代价却准时出现了。

我这一整周都在写这个话题，每一篇都回到了同一个问题：人类和人工智能能否以对所有人都有利的方式共存，而不仅仅是对那些已经拥有一切的人？答案是肯定的，但不是我们现在的方式。现在我们正以最糟糕的方式进行——全速前进，没有护栏，没有针对被取代者的计划，没有对社区透明（这些社区的后院突然冒出数据中心），也没有任何掌权者诚实地谈论终点线究竟是什么样子。这种情况必须停止，而以下是可以替代的方案。

等等——为什么它们会散布得到处都是？ 很多人都在问同一个问题：为什么这些东西要遍布各地，而不是集中在一个远离人群的地方？这是一个聪明的问题，答案会让你愤怒，因为这些原因都与受影响的社区利益无关。主要有四个原因，每一个都关乎金钱和速度。首先，电力。每个数据中心需要立即接入大量电力，而美国没有一个地点有足够的电网容量同时处理数千个。因此，公司分散在全国各地，寻找供电充足且地方政府最容易打交道的地方。其次，速度——微软、谷歌、亚马逊、Meta等公司之间的AI竞赛进行得太快，没有人停下来思考选址是否对当地居民合理。他们找到可用的土地、可用的电力以及可以秘密合作的地方政府，然后趁人们还没反应过来就破土动工。第三，税收优惠——各州和县正在竞相提供数十亿美元的激励措施来吸引这些设施，因此公司四处寻找给条件最优惠且行动最快的对象。弗吉尼亚州已经不堪重负，成为全国数据中心最集中的地区，当地居民正在激烈反抗。第四，也是最关键的——没有人负责。没有联邦机构协调选址，没有国家计划，没有联邦层面的分区权力来告诉公司不能建在学校旁边或从干旱紧张的县取水。每家公司只选择对自己有利的地方，然后在别人阻止之前迅速行动。

67%的新建数据中心计划位于农村地区。39%进入目前零数据中心的县——这意味着这些社区没有经验、没有现有法规，也不知道即将面临什么。仅南部地区就占了近一半的规划建设量。工薪阶层和农村社区成为目标，因为土地成本更低，并且人们认为那里的居民反抗能力更弱。这种假设是错误的，而每周在全国各地拥挤的议会厅里证明这一点的社区，就是去年3月至6月间980亿美元项目被阻止或延迟的原因。

更明智的做法 一个合理的国家方法应该是这样的：在可再生能源丰富、有足以支撑需求的水资源、远离居民区且具备现有基础设施的地点设立联邦数据中心区。沙漠西南部有太阳能和空间，中西部有风能，太平洋西北部分地区有水能。将消耗最多电力和水的大型训练设施建在专门设计和资源配置好的地方，并接受联邦监督、联邦环境标准以及真正的社区利益协议，将资金回馈给所在地区。将较小的推理中心——即仅向用户提供AI响应的设施——保留在靠近人口中心的位置以确保速度，但需要严格的地方分区、用水限制、噪音要求以及强制性的公众审批程序，然后才能签署任何许可证。

伊利诺伊州奥罗拉市展示了地方层面如何运作。他们暂停了所有新数据中心审批180天，并利用这段时间制定了实际标准——噪音要求、用水限额、能源要求，以及每项新项目必须经过市议会全面批准的规定，确保没有项目在公众不知情的情况下签署。威斯康星州的立法者引入了禁止数据中心开发商与市政官员之间签订保密协议的法案，此前记者发现五个城镇在居民得知提议之前就被依法噤声。超过30个州在2026年引入了300多项涉及数据中心监管的法案。势头已经存在。需要的是一个联邦框架来支撑它，并设定每个州都必须达到的最低标准。

用现有技术解决资源问题 水和能源问题是真实存在的，但并非无法解决。研究人员发现，数据中心运行产生的大量废热可以被捕获并用于区域供暖、水净化和直接空气碳捕获。不是将这些热量排入大气并耗尽市政供水来冷却，设施可以使用已经存在且有效的反渗透回收系统回收70%到80%的水。佐治亚州费耶特县的一个数据中心通过县里都不知道的管道秘密抽取了2900万加仑水——居民只有在家里水压下降时才发现。这不是技术失败，而是透明度和监管的失败，这两者都可以立即修复，无需等待任何新发明。

现在更棘手的问题——就业 任何告诉你AI没有取代工作的人都没有说实话。麻省理工学院和波士顿大学的一份报告发现，到2026年，AI将取代多达200万名制造业工人。麦肯锡预测，到2030年，全球至少14%的工人将因AI和自动化而需要彻底改变职业。白领岗位的冲击已经显现——客服、律师助理、簿记、营销协调、技术写作、行政支持。这些不是工资等级底层的工作。它们是构建美国中产阶级的工作，而且它们正被自动化的速度比任何再培训计划目前能够处理的速度都要快。

但悲观论调遗漏了一点：AI也在创造就业机会，并且还会创造更多。数据科学、网络安全、AI伦理、机器学习、提示工程、AI系统维护、人机协作角色——这些五年前不存在的领域正在快速增长，而且并非所有都需要四年制计算机科学学位。它们所需要的是获得培训的机会，而这正是系统目前在最需要的人身上失败的地方。再培训项目存在，但零散、资金不足，且对受冲击最严重的小城市和农村地区的工人来说难以获得。如果掌权者决定认真对待，这是一个可以解决的问题。

其他地方的可行案例 丹麦和瑞士几十年来一直通过工资保险计划来处理产业转移问题，当工人失业时，该计划在他们再培训期间提供接近先前工资的收入。工人不会跌落悬崖，家庭不会失去房子，社区不会空洞化。德国也运行了类似的模式，其制造业劳动力在过去20年中吸收了大量的自动化，而美国工人在同一时期遭受的破坏要小得多。这些不是政策文件中的想法，而是那些决定保护工人并建立计划来证明这一点的国家正在运行的制度。

在税收方面，几位经济学家提出了代币税——每次AI模型调用征收少量税款，即每当公司使用AI完成以前需要人类付费完成的工作时，一小部分钱就进入一个基金，用于支持被取代的人类。收集点已经存在于云提供商层面。微软、谷歌和亚马逊已经在按代币向公司收取AI使用费。在此基础上增加一个小小的置换税并不复杂。挪威通过北海石油收入建立了1.5万亿美元的主权财富基金，并用来让每个公民分享国家资源财富。美国正处于历史上最赚钱的AI建设中心，却还没有从中收取一分钱用于承受所有破坏的公众。这不是不可避免的，而是制定规则的人做出的选择，而选择是可以改变的。

你现在能做什么 访问 brockovichdatacenter.com 查看地图。如果附近有计划中的数据中心，了解当地的分区规定以及官员是否签署了任何保密协议。出席市议会会议。竞选当地的分区委员会。支持各级愿意公开表态的候选人，他们的立场是科技公司不能因为律师比你们镇多就改写地方民主的规则。给你的代表打电话——佛罗里达州的号码在我的上一篇文章中——告诉他们你想要数据中心透明度立法、水消耗标准、禁止开发商与民选官员之间的秘密交易，以及这些设施建设地点联邦框架。

学习足够多的AI知识，以便使用它而不是害怕它。我每天都在使用AI，并且不断纠正它，因为它会犯错，并且不能像人类那样独立思考。它是一个工具——尽管强大，但仍然是一个工具。学会与它合作而不是对抗的人，将比那些假装它不存在的人处于更有利的位置。目标不是阻止技术，而是确保那些建设了这个国家并每天维持其运转的人们，在分配利益的桌子上有一席之地，因为现在那张桌子的客人名单非常短，而我们都不在上面。

AI的未来不是发生在我们身上的事情，而是如果我们决定参与就可以塑造的事情。唯一的问题是，我们是在决定做出之前还是之后参与——而根据我的经验，之后总是太迟了。