AINOW研究所：
《2025年人工智能发展前景报告》

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《AINOW：2025 年人工智能发展前景报告》（《Artificial Power: AI Now 2025 Landscape》）由 AI Now 研究所发布，聚焦 2025 年人工智能（AI）领域的权力格局、技术缺陷、社会危害及行动路径，批判性揭示了当前 AI 发展的核心矛盾 —— 技术被少数科技巨头掌控，却对公众、劳动者及社会公平造成多重冲击，同时提出系统性解决方案以重构 AI 发展的公共价值导向。

一、核心定位：AI 发展的 “权力之争” 而非 “技术进步”

报告开篇明确指出，当前 AI 领域的核心矛盾并非 “技术是否进步”，而是 “权力如何分配”。少数科技巨头（如微软、谷歌、Meta、OpenAI、Anthropic 等）通过掌控数据、算力、基础设施等核心资源，将 AI 塑造为巩固自身垄断地位的工具，而非普惠性技术。即便 AI 技术本身存在诸多缺陷（如幻觉、偏见、安全漏洞），巨头仍通过舆论炒作（如 “通用人工智能（AGI）即将实现”）、政策游说（如推动 deregulation）、资本输血（如巨额数据中心投资）维持行业热度，最终导致 AI 收益集中于少数群体，风险却由公众承担。

二、AI 领域的四大 “虚假叙事”：支撑巨头垄断的意识形态工具

报告深入拆解了科技行业为巩固垄断而构建的四大核心叙事，揭露其背后的利益逻辑：

1. AGI 神话：模糊技术现实，掩盖权力野心

• 本质
  ：AGI（通用人工智能，即具备人类级通用智能的机器）被巨头包装为 “即将实现的技术里程碑”，但实际缺乏科学定义与可验证标准。84% 的 AI 研究者认为当前神经网络架构无法实现 AGI，且 AGI 的 “衡量指标”（如 “人类最后的考试”“前沿数学测试”）仅聚焦窄化任务，与 “解决癌症、应对气候变化” 等宣传严重脱节。
• 目的
  ：AGI 叙事为巨头争取政策倾斜（如政府补贴、能源优先供应）、吸引投资（如 OpenAI 估值达 3000 亿美元）、规避监管（以 “技术突破紧迫性” 为由反对合规审查），同时转移公众对当前 AI 实际危害（如歧视、失业）的关注。

2. “大到不能倒”：基础设施垄断与资本裹挟

• 现状
  ：巨头以 “规模即性能” 为借口，疯狂扩张数据中心与算力基础设施 ——2025 年谷歌、Meta 等计划投入超 3000 亿美元建设数据中心，仅北美数据中心预计 2030 年能源需求增长 160%，相当于新增一个加州的电力负荷。
• 风险
  ：数据中心建设依赖政府补贴（如美国多州为数据中心提供 50 年免税）、推高居民用电成本（佐治亚州居民电费因数据中心需求两年上涨 37%），且形成 “基础设施锁定”—— 初创企业若不依赖微软 Azure、亚马逊 AWS 等云服务，便无法获取足够算力，进一步强化巨头垄断。

3. AI 军备竞赛 2.0：以 “国家安全” 为名，行行业保护之实

• 逻辑
  ：美中 AI “军备竞赛” 被巨头利用，转化为政策工具 —— 美国政府以 “对抗中国 AI 领先” 为由，放宽芯片出口管制（如英伟达向部分国家出售定制芯片）、提供能源特权（如重启燃煤电厂为数据中心供电）、豁免监管审查（如允许 AI 用于军事武器研发）。
• 后果
  ：谷歌、OpenAI 等企业纷纷修改政策，允许 AI 用于军事与监控（如谷歌解除 “AI 不用于武器” 禁令），同时巨头通过 “主权 AI” 概念（如英伟达推动各国自建 AI 基础设施）扩大市场，却忽视技术滥用对人权的威胁（如移民监控中的种族歧视）。

4. 监管即 “创新障碍”：扭曲政策导向，阻挠公共监督

• 策略
  ：行业长期渲染 “监管会扼杀 AI 创新”，游说政府放松管制 —— 如 2024 年加州曾提议要求大型 AI 企业提交安全报告（SB 1047 法案），却因 OpenAI、谷歌等强力反对，最终被州长否决；2025 年特朗普政府更是废除拜登时期的 AI 监管行政令，代之以 “全面松绑” 政策。
• 矛盾
  ：实际情况是，缺乏监管导致 AI 滥用频发（如招聘 AI 歧视非白人求职者、医疗 AI 误诊），而巨头所谓的 “自我监管”（如自愿安全承诺）均未经过第三方验证，沦为公关工具。

三、AI 的现实危机：技术缺陷与社会危害的双重爆发

报告通过大量案例与数据，揭示当前 AI 在技术层面的固有缺陷，及在社会层面的系统性危害，且危害呈 “不平等分布”—— 低收入群体、少数族裔、移民等成为主要受害者。

1. 技术缺陷：无法规避的 “致命漏洞”

• 幻觉与错误
  ：大型语言模型（LLM）普遍存在 “幻觉”（生成虚假信息却信誓旦旦），如 OpenAI 的 Whisper 语音转录工具会在沉默时段编造内容，医疗 AI（如 Epic 的败血症预测模型）准确率仅 63%，却被数百所医院使用，导致医生忽视高风险患者。
• 安全与隐私风险
  ：AI 模型易被 “越狱攻击”（如提取训练数据中的敏感信息）、“数据泄露”（如 ChatGPT 泄露用户医疗记录），且训练数据多来自互联网，包含大量偏见内容（如 Reddit、4chan 上的歧视言论），导致 AI 输出种族、性别歧视结果（如招聘 AI 给白人男性求职者更高评分）。
• 不可靠的 “情感识别”
  ：科学研究已证实 AI 无法真正识别人类情感，但 OpenAI、亚马逊仍推出 “情感感知 AI”，用于招聘、监控等场景，进一步加剧对边缘群体的压迫（如残障人士因语音、表情 “不符合 AI 预期” 被拒聘）。

2. 社会危害：从经济不公到人权侵犯

• 经济层面：剥削劳动者，加剧贫富差距

• 替代与降级劳动：企业利用 AI 削减岗位（如 Klarna 用 AI 替代 700 名客服，裁员 38%），或通过算法监控压榨劳动者（如亚马逊仓库用 AI 设定 “分钟级效率指标”，员工因如厕超时被解雇，工伤率是行业平均 2 倍）。
• 算法歧视性定价与薪资：AI 通过分析用户数据实施 “个性化涨价”（如外卖平台对低收入用户收取更高配送费），通过算法设定差异化薪资（如网约车司机因 “预估接受低薪订单概率高” 被压低时薪），且无申诉渠道。

• 社会层面：破坏公共服务，强化压迫体系

• 公共服务 “austerity 工具”：政府以 “AI 提升效率” 为由削减公共服务，如美国 “政府效率部（DOGE）” 用 AI 评估公务员岗位 “必要性”，解雇数万员工，导致社保申请等待时间超 4 小时、网站频繁崩溃。
• 移民与少数群体压迫：移民执法机构（如 ICE）用 AI 进行 “风险评分”，非白人移民被标记为 “高风险” 的概率是白人 3.5 倍；面部识别技术对深色皮肤人群误识别率高，却被用于学校、商场监控，导致无辜者被误报为 “安全威胁”。

• 环境层面：数据中心的生态灾难

• 能源与资源掠夺：数据中心消耗大量能源（占美国总用电量 4.59%，且 2018-2025 年翻倍），且多依赖化石燃料（如美国政府为数据中心重启燃煤电厂）；同时大量消耗水资源（谷歌数据中心年耗水数十亿加仑），导致干旱地区水资源短缺加剧。
• 社区破坏：数据中心多建在低收入与少数族裔社区（如佐治亚州农村黑人社区），引发空气污染、噪音污染，却通过税收优惠逃避对社区的补偿（如印第安纳州为亚马逊数据中心提供 50 年免税，损失超 17 亿美元公共收入）。

四、行动路线图：重构 AI 的 “公共价值导向”

报告认为，改变当前 AI 发展轨迹的核心是 “争夺权力主导权”，而非技术改良，并提出五大行动方向，覆盖政策、 labor、社区等多个层面：

1. 聚焦 AI 对普通人的物质损害，构建广泛运动

• 以具体议题为切入点，联结不同群体：如反对 DOGE 削减公共服务（联合公务员工会）、抵制数据中心无序扩张（联合环保组织与社区居民）、禁止算法歧视性定价（联合消费者与劳动者团体），让公众直观感知 AI 危害与自身利益的关联。
• 案例：纽约 “我的城市（MyCity）” 项目因 AI 聊天机器人提供违法建议（如 “解雇举报性骚扰员工合法”），被社区组织、律师联合抵制，迫使市政府公开合同细节，暴露微软对训练数据的 “保密垄断”。

2. 强化劳动者组织，对抗 AI 对工作的侵蚀

• 推动 labor 谈判纳入 AI 条款：如好莱坞编剧工会（WGA）通过罢工，迫使 studios 承诺 AI 创作需获得编剧授权与补偿；加州通过法案限制亚马逊等企业用 AI 设定 “不合理效率指标”。
• 构建跨行业 labor 联盟：如护士工会（NNU）反对医院用 AI 替代护士，提出《护士与患者 AI 权利法案》，要求 AI 医疗工具必须经过护士评估；农业工人联合抵制 “AI 农业机器人替代人工”，要求改善工作条件而非用技术逃避责任。

3. 推行 “零信任” AI 政策：以规则约束权力

• 制定 “红线规则”，禁止高风险 AI 应用：如全面禁止 AI 情感识别、社会评分（如基于社交行为给人排名）、用监控数据设定薪资 / 价格；禁止 AI 用于否认医保、驱逐移民等涉及基本权利的决策。
• 全生命周期监管，拒绝 “自我监管”：要求 AI 企业从数据采集到部署全流程公开透明（如公开训练数据来源、风险 mitigation 措施）；建立独立第三方机构评估 AI 安全性，禁止企业 “自证合规”；对违法企业处以重罚（如禁止向政府出售 AI 产品）。
• 破解数据与算力垄断：限制云巨头（如微软、亚马逊）投资 AI 初创企业，防止垂直整合；要求基础模型企业开放 API，允许不同云平台接入；对数据中心实施能源与水资源配额，取消不合理税收优惠。

4. 联结多元 expertise，打破政策与叙事壁垒

• 跨领域协作：如将国家安全逻辑转化为监管工具（利用 “AI 基础设施集中易引发系统性风险” 的论证，推动算力分散化）；将隐私保护与经济公平结合（禁止企业用工作监控数据训练 AI 替代工具）。
• 揭露行业内部矛盾：利用巨头间的利益冲突（如英伟达反对芯片出口管制，而 OpenAI 支持）、企业与员工的对立（如谷歌员工抗议 AI 用于军事），分化行业游说力量，为政策干预创造空间。

5. 重建 “以公共为中心” 的创新体系，摆脱 AI 依赖

• 投资非巨头主导的 AI 研发：如支持高校、非营利组织开发 “小而高效” 的 AI 模型（如中国 DeepSeek 的模型性能媲美 OpenAI，却仅用 1/10 算力），避免 “规模即性能” 的陷阱。
• 优先解决非 AI 的社会问题：如增加公共教育投入而非依赖 “AI 教师”，改善医院 staffing 而非用 AI 替代护士，通过反垄断打破住房垄断而非用 AI 调控租金，让技术回归 “服务公共利益” 的定位。

五、核心结论：AI 的未来不是 “技术决定”，而是 “选择决定”

报告强调，当前 AI 的 “垄断化、剥削性、破坏性” 轨迹并非 “技术必然”，而是少数巨头与政策合谋的结果。若继续放任，AI 将进一步加剧不平等、侵蚀 democracy、破坏生态；但通过集体行动 —— 劳动者组织、政策约束、社区抵抗 —— 有可能将 AI 重新导向 “服务公共利益” 的轨道。最终，AI 的未来取决于 “谁拥有权力” 与 “为谁服务”，而非技术本身的 “先进程度”。

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编辑：Zero

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