今年以来，AI技术高速发展，与之相伴的是一股日益汹涌的反AI浪潮。这股浪潮从精英呼吁演变为涉及暴力、诉讼、抵制和抗议的全球性社会运动，被西方媒体称为“新卢德主义运动”（19世纪初英国的内德·卢德领导织工砸烂新式织机）。本报告系统梳理这股浪潮的主要表现，剖析其深层根源和对AI发展的影响，提出对全球治理的启示。
反AI浪潮的主要表现
参与主体的全民化。从少数精英到普通市民，覆盖社会多领域多阶层。精英层面，16位知名数学家在荷兰莱顿大学发布《莱顿宣言》，反对AI滥用；教皇利奥十四世发布首份通谕，对AI发出警告，呼吁世界放缓并规范AI发展。从业人员层面，Meta超1600名员工联名抗议公司推行的鼠标点击监控计划。企业层面，游戏《战锤40K》母公司全面禁止内部用AI创作。普通民众层面，伦敦数百名抗议者在AI公司聚集地发起反AI游行。
抗议行动的暴力化。反AI行动的烈度显著升级。德国柏林的高压电缆遭纵火破坏，导致4.5万家庭和2000家企业停电，动机之一是“抗议AI崛起”。美国OpenAI首席执行官奥特曼的住宅在48小时内先被投掷燃烧瓶再被枪击；印第安纳波利斯市支持数据中心建设的市议员住所遭枪击。
诉求议题的政治化。AI从技术议题演变为政治议题。美国加州蒙特利公园市选民以88.34% 的赞成率通过全面禁止建设数据中心的提案，成为全美首个通过全市公投实施永久性数据中心禁令的城市；密苏里州费斯图斯市4名市议员，因批准数据中心项目，被选民罢免。据反对人工智能建设的组织统计，约36万美国人在Facebook上加入了反对数据中心的群组，是2025年12月的约4倍。
反对方式的诉讼化。代表近400家美国纸媒的出版商联盟起诉OpenAI与微软，指控二者未经授权抓取新闻内容训练大模型，涉嫌侵犯版权并违反《数字千年版权法》。美国佛罗里达州总检察长起诉OpenAI及其首席执行官奥特曼，指控ChatGPT存在诱导用户自残、协助策划枪击案等严重安全风险；肯塔基州、宾夕法尼亚州针对Character.AI，得克萨斯州针对Meta发起相关调查与诉讼，涉及AI产品的安全与合规问题。韩国KBS、MBC、SBS三大电视台起诉OpenAI，指控其在训练大模型过程中未经许可使用新闻内容，要求其进行经济赔偿并停止使用侵权内容。
地域覆盖扩大化。反AI浪潮已从欧美扩散至全球多个地区。在亚洲，日本多个地区发生反对修建数据中心的抗议活动；印度青年大会成员在“印度AI影响力峰会”期间举行抗议示威，称目的是“反映数千万失业青年的愤怒呼声”。在拉美，巴西里约网络峰会呼吁提升公众和政策制定者对“超级AI”风险的认知。在非洲，南非监管部门多次发出警示，提醒民众防范利用AI深度伪造技术冒充政要、企业的虚假投资及信息诈骗；多国提出，反对单纯的AI技术输入模式，要求技术转移与本国利益共享挂钩，避免在AI时代陷入新的“数字依附”。
反AI浪潮爆发的深层原因
一是“被替代”的焦虑感上升。AI已经从替代体力劳动扩展到冲击白领岗位。以较难被替代的创意工作为例，AI模型能够在几秒钟内模仿任何一位演员的表演、任何一位歌手的声线、任何一位画家的风格，导致创作者们赖以生存的劳动价值和独一无二的“人性”被牺牲。这种“被替代”不仅造成工作机会丧失，还引发身份认同焦虑，为数众多的人对自身职业抱有不安全感。路透社和益普索对4531名美国成年人的调查显示，53%的人担心AI会让自己或家人失业，73%的人对AI的广泛应用感到担忧，均高于2023年水平。毕马威的调查显示，近40%的员工担心被AI取代。微软6月《工作趋势指数》显示，韩国受访者中78% 担心“不能迅速适应AI就会落后”，全球平均为65%。游戏开发者大会（GDC）2026年调查显示，52% 的开发者认为AI对行业有负面影响，仅有7%持正面看法。
二是权益受侵犯的风险增加。日常生活受到影响。AI产业需消耗大量能源和资源。以电力消耗为例，根据Semianalysis的预测，2026年数据中心总功率需求可能达到96GW，相当于96座核电站的发电量。数据中心在运营过程中还需消耗大量水，并产生噪音。据统计，目前全球约7.3亿人生活在数据中心周边5至10公里影响范围内。许多当地居民感到电价上升、用水紧张、噪音污染，日常生活受到严重影响。知识产权遭到侵犯。在很多情况下，AI轻易攫取知识产权拥有者的劳动成果，却不支付费用。《纽约时报》发行人痛斥AI公司“明目张胆窃取智慧财产”。BBC、天空新闻、《卫报》等30家欧美媒体组成“SPUR”联盟，要求AI公司为使用新闻内容支付“公平价格”。法新社社长称：“AI公司正在免费掠夺我们的内容，建立它们的帝国。”担忧被“技术殖民”。AI的发展高度集中在少数美国科技公司手中，民众担心对其过度依赖而被其左右。皮尤研究中心调查显示，约60% 的美国人不信任AI开发企业会负责任地处理技术，67% 不信任政府能有效监管。德国媒体和政界频繁警告，欧洲在AI领域过度依赖美国构成“数字主权”风险。欧盟“数字十年”调查显示，85% 的欧盟民众希望建设欧洲控制的数字基础设施，82% 希望减少对非欧盟技术的依赖。
三是存在滥用和失控风险。一方面，由于AI自身存在“幻觉”、使用AI的门槛低、安全防护和监管滞后等原因，AI可能被用于操纵舆论、侵犯隐私等非法活动。例如，媒体披露，日本首相高市早苗阵营涉嫌在自民党总裁选举及众议院选举期间，组织制作并扩散大量针对竞争对手的AI视频，被舆论和在野党追究责任。X平台集成的聊天机器人Grok短时间生成至少180万张针对女性的色情图片，被印尼、马来西亚等国禁用。另一方面，AI的发展速度越来越快，功能越来越强大，可能超出人类控制能力。6月，AI巨头Anthropic发布公开信，呼吁全球暂停前沿AI开发。该公司警告称，AI系统正在逼近一个“递归自我改进”的临界点，届时AI将能在没有人类监管的情况下自行迭代，很可能引发失控和社会动荡。《经济学人》与YouGov的民调显示，高达70% 的美国人认为AI发展“太快了”，这一数据与盖洛普关于数据中心的反对率高度吻合，反映出公众对AI的深切忧虑。
对AI发展的影响
反AI情绪阻滞AI基础设施建设。以美国为例，政策研究机构Public First的调查显示，在15个大型经济体中，美国民众支持数据中心建设的比例最低，只有26%。全美活跃的基层反AI组织从2025年底的396个暴增至2026年3月的833个，遍布49个州。盖洛普5月的调查发现，70%的美国人反对在其社区建设数据中心，而2025年底的比例是近50%，抵制情绪大幅上升。社区层面的抵制直接阻碍AI基础设施的扩张。2026年第一季度已有至少75个数据中心建设项目取消或推迟，与2025年全年持平。截至5月，超过60个地方政府已出台数据中心建设限制措施。例如，纽约州议会通过一项为期一年的大型数据中心建设禁令；缅因州众议院通过法案，拟在2027年11月1日前，禁止全州范围内新建、审批电力负荷超过20兆瓦的大型数据中心项目；西雅图作为微软和亚马逊的总部所在地，通过了为期一年的临时数据中心建设禁令，成为全美出台此类限制政策的最大城市。
对AI的使用将面临更有力的监管。多国不再满足于软性的伦理指南和行业倡议，纷纷推出具有法律约束力的监管框架。美国发布国家级人工智能统一监管立法框架，聚焦高风险AI分级管理、儿童安全、知识产权等，由联邦贸易委员会牵头执行。德国批准法律草案，要求对深度伪造内容、AI生成新闻文本进行强制标识；还拟推动立法，将利用AI进行色情深度伪造行为列为刑事犯罪，最高判处2年监禁。日本拟修法，要求社交平台运营商承担减轻虚假信息传播影响的责任，利用生成式AI制作的图片和视频必须标注“由AI生成”。韩国《人工智能基本法》生效，对AI实施差异化监管，“高影响AI”的经营者必须完成事前风险识别、影响评估，建立全流程人工监督机制，制定用户保护与风险缓释方案。越南《人工智能法》生效，将AI系统划分为低、中、高三个风险等级，对应差异化的合规义务。
对全球AI治理的启示
反AI浪潮犹如一面多棱镜，折射出AI发展过程中存在的问题，同时也提供了重新审视治理逻辑的契机。
AI发展不能“单兵突进”，必须与社会节奏同步。反AI浪潮最核心的启示是，技术演进不能脱离社会承受力而独自狂奔。当超过80%的代码由AI生成、工程师代码量一年增长8倍时，公众感受到的是被时代抛弃的焦虑。当人们发现AI冲击的不再是体力劳动者，而是编剧、设计师、程序员等“自己”的岗位时，排斥情绪便从局部蔓延至全社会。
AI伦理不能“事后补救”，必须前置为制度约束。反AI浪潮中最令人警醒的，是许多问题在技术大规模部署后才暴露出来。当AI逼近“递归自我改进”临界点时，“打补丁”式的事后监管将彻底失效。须将伦理审查、风险评估、透明度要求等前置为制度性门槛，而非技术落地后的补救措施。
AI治理不能仅靠“自上而下”，应探索多元共治格局。反AI浪潮揭示了现有治理模式的根本缺陷：西方由科技精英和政府主导的“闭门治理”已无法满足社会期待。AI治理应注重“多元共治”，纳入公众参与机制，让受AI影响的各方都能参与规则制定。
全球治理不能“各自为政”，必须弥合制度性鸿沟。反AI浪潮凸显了“治理碎片化”的现实危害。当各主要经济体竞相输出自身标准时，AI公司在不同司法管辖区面临相互冲突的合规要求，而AI本身却是无国界的。2026年夏季达沃斯论坛呼吁，合力完善全球治理体系，确保技术进步始终符合全人类共同价值、始终服务全球和平与发展事业。须建立某种形式的全球协调机制，在安全底线、伦理红线、透明度标准等基础性问题上达成共识。
全球反AI浪潮提醒我们，AI治理的本质不是“如何管理一项技术”，而是“如何塑造一种文明”。技术越强大，越需要嵌入社会共识、多元参与、制度前置、全球协调的治理框架。这股浪潮的意义不在于阻止技术进步，而在于确保技术进步的方向始终与人类福祉保持一致。在此意义上，它或许会成为全球AI治理从“被动应对”走向“主动塑造”的重要催化剂。
