[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"article-ai-resist-list-global-pushback-zh":3,"article-related-ai-resist-list-global-pushback-zh":32,"series-industry-ae70a928-00f0-4cd6-9cea-b8e5b11bc0be":82},{"id":4,"slug":5,"title":6,"content":7,"summary":8,"source":9,"source_url":10,"author":11,"image_url":12,"cover_image":12,"category":13,"language":14,"translated_content":11,"related_article_id":15,"keywords":16,"key_takeaways":24,"views":28,"created_at":29,"published_at":30,"topic_cluster_id":31},"ae70a928-00f0-4cd6-9cea-b8e5b11bc0be","ai-resist-list-global-pushback-zh","AI 反抗清單在全球擴散","\u003Cp data-speakable=\"summary\">AI Resist List 是一份公開資料庫，整理全球對 AI 部署的法律、勞工與社群反抗。\u003C\u002Fp>\u003Cp>說真的，這東西很有意思。因為 AI 討論常被公司帶著走。這份清單把鏡頭轉回去，拍反對的人。\u003C\u002Fp>\u003Cp>它收了不少硬資料。像是智利的社群 chatbot，12 小時內回了 25,000 個提問。還有 Amazon 超過 1,000 名員工連署，直接點名 AI、氣候和監控風險。這些數字很難裝作沒看到。\u003C\u002Fp>\u003Ctable>\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth>指標\u003C\u002Fth>\u003Cth>數值\u003C\u002Fth>\u003Cth>代表什麼\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Ctd>Quili.ai 提問量\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>25,000\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>社群替代方案吸引大量互動\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>觸及國家數\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>68\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>反對 AI 的故事不是單一城市事件\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Amazon 連署員工\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>1,000+\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>大型 AI 採購方內部也有壓力\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>勞工抗爭長度\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>6.5 個月\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>AI 周邊勞動爭議可以拖很久\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>肯亞試點資料工作者\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>20 到 50\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>AI 勞工心理支持已開始被討論\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003Ch2>這份清單到底在做什麼\u003C\u002Fh2>\u003Cp>這份資料庫由研究者、記者和批判學者一起做。它記錄的是對 AI 系統和背後公司 的反抗。背後有 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdair-institute.org\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Distributed AI Research Institute\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fweandai.org\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">We and AI\u003C\u002Fa>，還有 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.yorku.ca\u002Fresearch\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">York University\u003C\u002Fa> 的 Refugee Law Lab 支持。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1780368481654-856v.png\" alt=\"AI 反抗清單在全球擴散\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>講白了，它想做一件很直接的事。把分散在法院、職場、社區和文化場域的反對行動，整理成一張能查的地圖。這比看一堆產品新聞更接近現實。\u003C\u002Fp>\u003Cp>因為 AI 敘事常常是上對下。公司先宣布願景，投資人跟著加碼，其他人再被告知要適應。這份清單反過來看，先記錄拒絕、爭議和改寫部署的人。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>它收法律訴訟。\u003C\u002Fli>\u003Cli>它收工會與勞工行動。\u003C\u002Fli>\u003Cli>它收社群抗議與藝術行動。\u003C\u002Fli>\u003Cli>它也重視全球南方的案例。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>為什麼地圖從矽谷外開始\u003C\u002Fh2>\u003Cp>這個專案最初由 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmigrationandtechnologymonitor.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Migration and Technology Monitor\u003C\u002Fa> 的兩位 fellow 規劃。Wael Qarssifi 是敘利亞出身的記者，長期寫監控和移民議題。Verónica Martínez 則在 Ciudad Juárez 和 El Paso 做報導與攝影，長期追蹤美墨邊境的監控和軍事化。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這個背景很重要。因為 AI 的傷害，常常不是從舊金山開始。很多地方一開始就面對較少保護、較多試錯，還有更低的申訴管道。先看全球南方，才能看見問題的第一現場。\u003C\u002Fp>\u003Cp>他們的方法也很小心。被收錄的組織都先聯繫過。描述也反覆核對。只有一個案例因為法庭文件可驗證，沒有拿到直接同意。這種處理方式，比很多 AI 新聞還扎實。\u003C\u002Fp>\u003Cblockquote>\u003Cp>“Humans place too much faith in decisions taken by AI.”\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>這句話來自 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.jmitu.org\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">JMITU\u003C\u002Fa>，也就是 Japan Metal, Manufacturing, Information and Telecommunication Workers’ Union。它是在 IBM 用 AI 參與薪資決策的爭議裡說的。\u003C\u002Fp>\u003Cp>結果也不只是喊話而已。東京勞動關係委員會接受了他們的申訴，最後還以和解收場。這很直白地告訴你，AI 不是拿來自動蓋章的。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這種案例很值得記。因為它們通常不會出現在產品發表會上。可是真正決定 AI 能不能進日常生活的，往往就是這些看似瑣碎的爭議。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>反抗 AI 的樣子很多\u003C\u002Fh2>\u003Cp>AI Resist List 把案例分成四類：Resisting、Refusing、Reclaiming、Reimagining。這分類不花俏，但很好用。它讓訴訟、罷工、公共行動和創作計畫都能放進同一張圖。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1780368485177-0s8f.png\" alt=\"AI 反抗清單在全球擴散\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>在新墨西哥州，New Mexico Environmental Law Center 對「Project Jupiter」提告。這是一座超大\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002F資料中心\">資料中心\u003C\u002Fa>，還牽到 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fopenai\">OpenAI\u003C\u002Fa> 的 Stargate 計畫。在烏拉圭，Movimiento por un Uruguay Sustentable 要求公開 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fgoogle\">Google\u003C\u002Fa> 資料中心的空污影響，還有那 50 個工作機會到底值不值。\u003C\u002Fp>\u003Cp>在智利，Quilicura 的居民直接做了一個人肉 chatbot。這個計畫叫 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fquili.ai\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Quili.ai\u003C\u002Fa>。它在 12 小時內處理了 25,000 個提問，使用者來自 68 個國家。這種做法很妙，也很酸。它是在逼大家想：如果把判斷外包給機器，會少掉\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fwhy-ai-news-sections-are-failing-readers-zh\">什麼\u003C\u002Fa>。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Quili.ai 在 12 小時內處理 25,000 個提問。\u003C\u002Fli>\u003Cli>使用者來自 68 個國家。\u003C\u002Fli>\u003Cli>它和在地藝術家、社區成員一起做。\u003C\u002Fli>\u003Cli>它直接把「人」放回回答流程裡。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>這些案例看起來差很多。可核心都一樣。AI 系統吃掉的是土地、水、勞動和政治同意。當社群開始挑戰資料中心、薪資演算法或公部門部署時，他們其實是在問：這些成本憑\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fwhy-middle-east-news-cycle-is-wrong-escalation-zh\">什麼\u003C\u002Fa>預設要接受。\u003C\u002Fp>\u003Cp>勞工線也很清楚。在美國，Kaiser Permanente 的心理健康工作者曾發起 6.5 個月的工作停擺，還有 5 天禁食抗議。他們有 24 小時專門反對 AI 未來進入治療流程。在菲律賓，工人組成 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcodeai.ph\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">CODE AI\u003C\u002Fa>，要求參與 AI 政策討論。在肯亞，\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdatalabelers.org\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Data Labelers Association\u003C\u002Fa> 已經接近 900 名成員，持續爭取公平合約和心理健康支持。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我覺得這裡最刺眼。因為 AI 最常被拿來講模型和算力。可真正撐起這個產業的人，常常是最不被看見的那群。資料標註、內容審查、外包支援，都是 AI 的隱形勞動。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Amazon 的案例也很有代表性。2025 年，超過 1,000 名員工連署公開信。他們要求很直接：不要用髒能源做 AI，不要沒有員工聲音的 AI，也不要拿 AI 去做暴力、監控或遣返。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>和主流 AI 敘事比起來差在哪\u003C\u002Fh2>\u003Cp>主流 AI 敘事很愛講速度。誰先上線，誰先整合，誰先搶到市場。AI Resist List 的角度完全不同。它問的是，誰在反對，反對什麼，反對到哪一步。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這差別很大。因為前者看的是公司簡報。後者看的是現場代價。你如果只看 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fbenchmark\">benchmark\u003C\u002Fa> 和 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fapi\">API\u003C\u002Fa> 價格，很容易以為一切都在往前跑。\u003C\u002Fp>\u003Cp>但這份清單提醒你，部署不是自然發生。它要土地，要電，要水，要資料，也要人同意。少了其中一項，很多 AI 專案就沒那麼理所當然。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>公司看的是產品發布。\u003C\u002Fli>\u003Cli>社群看的是噪音、空污和用電。\u003C\u002Fli>\u003Cli>勞工看的是合約、工時和心理壓力。\u003C\u002Fli>\u003Cli>研究者看的是誰被排除在決策外。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>如果把這些放一起看，AI 產業的風險輪廓就清楚很多。它不是只有模型準不準。它還有治理、勞動、環境和民主程序的問題。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這也是為什麼這份資料庫有用。它讓原本零散的事件\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Ftarantino-253-minute-cut-kill-bill-streaming-hit-zh\">變成\u003C\u002Fa>可比對的樣本。對記者來說，這是線索。對研究者來說，這是資料。對社群來說，這是彼此看見的方式。\u003C\u002Fp>\u003Cp>更現實一點說，這也會影響企業決策。當一個資料中心案子、薪資演算法或校園監控系統開始被系統性整理，公關稿就沒那麼好混了。公司得面對的，不是單一抱怨，而是一整串可追蹤的反對紀錄。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>這背後其實是產業脈絡\u003C\u002Fh2>\u003Cp>AI Resist List 不是突然冒出來的。它接在更大的監管和勞工運動後面。歐盟在談 AI Act，很多國家也開始看資料中心用電、資料外洩和自動化決策的責任歸屬。\u003C\u002Fp>\u003Cp>同時，AI 供應鏈也變得更長。從雲端伺服器，到資料標註，再到客服外包，整條鏈都有人承擔成本。問題是，這些成本很少會被放進產品頁面。\u003C\u002Fp>\u003Cp>所以這份清單真正厲害的地方，不是它多會寫故事。是它把「反對 AI」從情緒，變成可以查、可以比對、可以累積的公共資料。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果你是開發者，這件事其實跟你也有關。你做的 API、模型服務、內部工具，最後都會碰到部署場景。你可能不會直接站在抗爭現場，但你一定會碰到使用者、法務、採購和合規。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>接下來會怎樣\u003C\u002Fh2>\u003Cp>我猜下一步，這類資料庫會越來越重要。因為 AI 爭議不會只剩模型品質。它會更多落在資料中心、勞工權益、公共部門採購，還有誰有權說不。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果你在做 AI 產品，最好現在就想清楚三件事：你的資料從哪來、你的部署會影響誰、你的退出機制在哪裡。這三題答不出來，遲早會被別人幫你回答。\u003C\u002Fp>","AI Resist List 彙整全球對 AI 部署的法律、勞工與社群反抗，讓分散的抗議行動變成可查的公開地圖。","www.techpolicy.press","https:\u002F\u002Fwww.techpolicy.press\u002Fthe-world-is-already-resisting-ai-now-there-is-a-list-to-prove-it\u002F",null,"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1780368481654-856v.png","industry","zh","2bf8d158-f8d8-42ec-a1b2-a757f84fce7d",[17,18,19,20,21,22,23],"AI Resist List","AI 反抗","人工智慧治理","勞工行動","資料中心","全球南方","AI 監管",[25,26,27],"AI Resist List 把全球對 AI 的法律、勞工與社群反抗整理成公開資料庫。","它的重點不是技術進展，而是誰在反對、反對什麼、反對到哪一步。","從智利、烏拉圭到日本與 Amazon，案例都指向 AI 的治理、勞動與環境成本。",6,"2026-06-02T02:47:34.622461+00:00","2026-06-02T02:47:34.611+00:00","5194ca31-1f2c-4504-99c7-b56f28166cae",{"tags":33,"relatedLang":41,"relatedPosts":45},[34,36,37,38,40],{"name":18,"slug":35},"ai-反抗",{"name":20,"slug":20},{"name":19,"slug":19},{"name":17,"slug":39},"ai-resist-list",{"name":21,"slug":21},{"id":15,"slug":42,"title":43,"language":44},"ai-resist-list-global-pushback-en","The AI Resist List maps global 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