我們可以與AI共存，但不是像現在這樣

沒有人徵求過我們的意見。這是關於人工智能及其對就業、水資源、電費賬單和社區影響的討論中不斷被忽視的部分。沒有人舉行過市政會議，沒有人將其納入投票，沒有人坐下來對那些生活將被徹底顛覆的人説：這是即將發生的事情，這是我們將要採取的措施，以及我們將如何確保你們不會被拋在後面。技術就這麼來了，數據中心就這麼建成了，工作崗位就這麼開始消失，而所有掌權者一直説：相信我們，好處很快就會來。我們仍在等待好處，而代價卻準時出現了。

我這一整週都在寫這個話題，每一篇都回到了同一個問題：人類和人工智能能否以對所有人都有利的方式共存，而不僅僅是對那些已經擁有一切的人？答案是肯定的，但不是我們現在的方式。現在我們正以最糟糕的方式進行——全速前進，沒有護欄，沒有針對被取代者的計劃，沒有對社區透明（這些社區的後院突然冒出數據中心），也沒有任何掌權者誠實地談論終點線究竟是什麼樣子。這種情況必須停止，而以下是可以替代的方案。

等等——為什麼它們會散佈得到處都是？ 很多人都在問同一個問題：為什麼這些東西要遍佈各地，而不是集中在一個遠離人羣的地方？這是一個聰明的問題，答案會讓你憤怒，因為這些原因都與受影響的社區利益無關。主要有四個原因，每一個都關乎金錢和速度。首先，電力。每個數據中心需要立即接入大量電力，而美國沒有一個地點有足夠的電網容量同時處理數千個。因此，公司分散在全國各地，尋找供電充足且地方政府最容易打交道的地方。其次，速度——微軟、谷歌、亞馬遜、Meta等公司之間的AI競賽進行得太快，沒有人停下來思考選址是否對當地居民合理。他們找到可用的土地、可用的電力以及可以秘密合作的地方政府，然後趁人們還沒反應過來就破土動工。第三，税收優惠——各州和縣正在競相提供數十億美元的激勵措施來吸引這些設施，因此公司四處尋找給條件最優惠且行動最快的對象。弗吉尼亞州已經不堪重負，成為全國數據中心最集中的地區，當地居民正在激烈反抗。第四，也是最關鍵的——沒有人負責。沒有聯邦機構協調選址，沒有國家計劃，沒有聯邦層面的分區權力來告訴公司不能建在學校旁邊或從乾旱緊張的縣取水。每家公司只選擇對自己有利的地方，然後在別人阻止之前迅速行動。

67%的新建數據中心計劃位於農村地區。39%進入目前零數據中心的縣——這意味着這些社區沒有經驗、沒有現有法規，也不知道即將面臨什麼。僅南部地區就佔了近一半的規劃建設量。工薪階層和農村社區成為目標，因為土地成本更低，並且人們認為那裏的居民反抗能力更弱。這種假設是錯誤的，而每週在全國各地擁擠的議會廳裏證明這一點的社區，就是去年3月至6月間980億美元項目被阻止或延遲的原因。

更明智的做法 一個合理的國家方法應該是這樣的：在可再生能源豐富、有足以支撐需求的水資源、遠離居民區且具備現有基礎設施的地點設立聯邦數據中心區。沙漠西南部有太陽能和空間，中西部有風能，太平洋西北部分地區有水能。將消耗最多電力和水的大型訓練設施建在專門設計和資源配置好的地方，並接受聯邦監督、聯邦環境標準以及真正的社區利益協議，將資金回饋給所在地區。將較小的推理中心——即僅向用户提供AI響應的設施——保留在靠近人口中心的位置以確保速度，但需要嚴格的地方分區、用水限制、噪音要求以及強制性的公眾審批程序，然後才能簽署任何許可證。

伊利諾伊州奧羅拉市展示了地方層面如何運作。他們暫停了所有新數據中心審批180天，並利用這段時間制定了實際標準——噪音要求、用水限額、能源要求，以及每項新項目必須經過市議會全面批准的規定，確保沒有項目在公眾不知情的情況下籤署。威斯康星州的立法者引入了禁止數據中心開發商與市政官員之間簽訂保密協議的法案，此前記者發現五個城鎮在居民得知提議之前就被依法噤聲。超過30個州在2026年引入了300多項涉及數據中心監管的法案。勢頭已經存在。需要的是一個聯邦框架來支撐它，並設定每個州都必須達到的最低標準。

用現有技術解決資源問題 水和能源問題是真實存在的，但並非無法解決。研究人員發現，數據中心運行產生的大量廢熱可以被捕獲並用於區域供暖、水淨化和直接空氣碳捕獲。不是將這些熱量排入大氣並耗盡市政供水來冷卻，設施可以使用已經存在且有效的反滲透回收系統回收70%到80%的水。佐治亞州費耶特縣的一個數據中心通過縣裏都不知道的管道秘密抽取了2900萬加侖水——居民只有在家裏水壓下降時才發現。這不是技術失敗，而是透明度和監管的失敗，這兩者都可以立即修復，無需等待任何新發明。

現在更棘手的問題——就業 任何告訴你AI沒有取代工作的人都沒有説實話。麻省理工學院和波士頓大學的一份報告發現，到2026年，AI將取代多達200萬名製造業工人。麥肯錫預測，到2030年，全球至少14%的工人將因AI和自動化而需要徹底改變職業。白領崗位的衝擊已經顯現——客服、律師助理、簿記、營銷協調、技術寫作、行政支持。這些不是工資等級底層的工作。它們是構建美國中產階級的工作，而且它們正被自動化的速度比任何再培訓計劃目前能夠處理的速度都要快。

但悲觀論調遺漏了一點：AI也在創造就業機會，並且還會創造更多。數據科學、網絡安全、AI倫理、機器學習、提示工程、AI系統維護、人機協作角色——這些五年前不存在的領域正在快速增長，而且並非所有都需要四年制計算機科學學位。它們所需要的是獲得培訓的機會，而這正是系統目前在最需要的人身上失敗的地方。再培訓項目存在，但零散、資金不足，且對受衝擊最嚴重的小城市和農村地區的工人來説難以獲得。如果掌權者決定認真對待，這是一個可以解決的問題。

其他地方的可行案例 丹麥和瑞士幾十年來一直通過工資保險計劃來處理產業轉移問題，當工人失業時，該計劃在他們再培訓期間提供接近先前工資的收入。工人不會跌落懸崖，家庭不會失去房子，社區不會空洞化。德國也運行了類似的模式，其製造業勞動力在過去20年中吸收了大量的自動化，而美國工人在同一時期遭受的破壞要小得多。這些不是政策文件中的想法，而是那些決定保護工人並建立計劃來證明這一點的國家正在運行的制度。

在税收方面，幾位經濟學家提出了代幣税——每次AI模型調用徵收少量税款，即每當公司使用AI完成以前需要人類付費完成的工作時，一小部分錢就進入一個基金，用於支持被取代的人類。收集點已經存在於雲提供商層面。微軟、谷歌和亞馬遜已經在按代幣向公司收取AI使用費。在此基礎上增加一個小小的置換税並不複雜。挪威通過北海石油收入建立了1.5萬億美元的主權財富基金，並用來讓每個公民分享國家資源財富。美國正處於歷史上最賺錢的AI建設中心，卻還沒有從中收取一分錢用於承受所有破壞的公眾。這不是不可避免的，而是制定規則的人做出的選擇，而選擇是可以改變的。

你現在能做什麼 訪問 brockovichdatacenter.com 查看地圖。如果附近有計劃中的數據中心，瞭解當地的分區規定以及官員是否簽署了任何保密協議。出席市議會會議。競選當地的分區委員會。支持各級願意公開表態的候選人，他們的立場是科技公司不能因為律師比你們鎮多就改寫地方民主的規則。給你的代表打電話——佛羅里達州的號碼在我的上一篇文章中——告訴他們你想要數據中心透明度立法、水消耗標準、禁止開發商與民選官員之間的秘密交易，以及這些設施建設地點聯邦框架。

學習足夠多的AI知識，以便使用它而不是害怕它。我每天都在使用AI，並且不斷糾正它，因為它會犯錯，並且不能像人類那樣獨立思考。它是一個工具——儘管強大，但仍然是一個工具。學會與它合作而不是對抗的人，將比那些假裝它不存在的人處於更有利的位置。目標不是阻止技術，而是確保那些建設了這個國家並每天維持其運轉的人們，在分配利益的桌子上有一席之地，因為現在那張桌子的客人名單非常短，而我們都不在上面。

AI的未來不是發生在我們身上的事情，而是如果我們決定參與就可以塑造的事情。唯一的問題是，我們是在決定做出之前還是之後參與——而根據我的經驗，之後總是太遲了。