技术突破

引发劳动价值论问题讨论

主持人：人工智能在推进社会快速发展、加速物质财富生产的同时，也在技术理性与价值理性、资本逻辑和人本逻辑等领域引起诸多论争与挑战。目前学界对于人工智能时代的劳动价值论问题的讨论主要集中在哪些方面？

xx：可以从三个维度来概括：（1）在“工人退场”的生产图景下，劳动主体是否发生了从工人到人工智能的质变？有学者提出，作为新型劳动者，弱人工智能生产包含着概率性、选择性等非机械逻辑的内容，可以有计划地实现既定目标，是具备了劳动基本要素的异化劳动过程；当进入超人工智能阶段，人工智能将进行完全而有意识的劳动、构建高拟社会关系，实现生产的全面自主化和法律赋权的社会化。

还有学者认为，人工智能并未解决“符号奠基”问题，其运作仍依赖数据标注、信息攫取等显性或隐性人类劳动，其创造成果是人类对自身智力的具身性超越、智能化延展，无法取代人类劳动的主体地位。人工智能作为人类劳动的对象化产物，只是将人类劳动前置化、隐蔽化、数字化，将技术工人和更广大数字劳工的活劳动糅合在人工智能算法构建、平台搭设、数据整合和用户训练的全域生产流程中。人工智能在个别生产领域对工人劳动的替代，实质是劳动资料更新引致的具体劳动多样化，在扬弃直接劳动形式的基础上，总体工人的社会化抽象劳动并未消失，投入于人工智能生产的间接劳动和复杂劳动仍然在场。弱人工智能的产品作为其生产成果被资本家无偿占有，却无法将人的社会性和情感性悬置于劳动之外并赋予人工智能异化劳动的可能性，人工智能表现出的能动作用只是人类以科技手段展现自身活劳动的新样态，通过自治系统的自动化表象再现了人类主体生产实践的面貌。

（2）人类劳动离场后的价值形成过程和剥削过程产生了何种异化？工人的活劳动是否仍是价值的唯一源泉？资本对剩余劳动的剥削是否在“无人化生产”中存在？有学者提出人工智能机器替代了工人活劳动，不变资本和可变资本的区分消失，价值完全由资本家预付总资本转化而来，价值创造的来源是智力、发明和创造性科学技术，资本主义剥削和价值分配也因工人劳动退场而不复存在。还有学者认为，由机器和人共同组成的大型综合体，共同用劳动时间生产商品的价值，被剥削的不仅是人，还有机器，超出机器维护和翻新成本的那部分工作即对应机器剩余价值。机器剩余价值不仅指机器将会生产剩余价值，更重要的是它代表了未来机器复杂性和人类复杂性相互交织的关系，有学者提出了“半机器人剩余价值”的概念，还有学者提出智能化系统所承载的人类心智能力正在成为剩余价值的来源。

此外，有学者从人工智能的属物逻辑和固定资本属性出发，提出其本质无外乎马克思所言“资本有机构成和资本技术形式的变化速度也不断加快”，资本运动的目的和本性决定了其对人工智能的全面统摄加速了价值形成和增殖。人工智能的应用本质上是活劳动驱动下的物化劳动转移，“无人工厂”的高额利润率来自从社会总体剩余价值中分割的超额利润，即对超额剩余价值的瓜分。在工人活劳动式微的直接生产之外，商品生产过程还隐含着经由人工智能媒介拓展的广泛的人类间接劳动，人工智能作为对象化劳动仅转移了研发制造过程的活劳动价值，资本对人工智能的实质吸纳将其由中立技术异化为剥削工具。智能化不排斥活劳动要素的参与，而是对技术含量和复杂程度提出更高要求，复杂劳动的价值倍乘效应更加显著。人工智能训练学习所依赖的海量数据资源，是资本家通过平台所有权无偿盘剥所得，非资本化要素被资本奴役，一方面转化为生产要素，一方面加深了剥削的隐蔽性和广泛性。资本对劳动者的剥削嬗变为对劳动能力的重新定义、对劳动权利的予取予夺，借由技术垄断巩固资本霸权，实现剥削的空前强化。

（3）资本主义生产关系在全面操控人工智能介入社会化生产后，资本的内在逻辑动因是否成立？资本主义走向消亡的历史趋势如何变化？有学者认为，资本逻辑下的雇佣劳动剥削在人工智能时代进一步强化，资本与劳动的对立转变为数字资本与数字劳动的对立，数字资本逻辑几乎被强加于整个人类生活。数字资本的侵袭造成劳动者成为生产生活化、工作休闲化的数字劳工，对劳动场域拓宽、劳动时间延长浑然不觉，深陷资本逻辑构建的无时空数字漩涡，彻底失去对人工智能形塑下的数字剥削的批判和反抗。即使全社会人类劳动消失，人类的消费主体性也无法被代替，人工智能从属于资本意味着资本的“自产自销”，资本循环无法实现价值增殖，将导致商品经济瓦解和资本主义生产方式崩溃，没有对外剥削的能力，“自动的物神”也就不复存在。

伴随人工智能在生产领域的深度嵌合，学界也对其昭示的未来图景进行了描摹，认为人工智能的资本主义应用，将创造出扬弃和消灭资本主义的条件以及资本主义为共产主义所取代的历史必然性：人工智能对人类重复劳动的取代加深了劳动环节和生产过程的分离，人从纯粹自然力约束下被物化的生产环节脱离出来，社会分工在智能技术赋能下发生全域性变革，人类真正意义上的劳动解放开始拥有物质技术层面的支持。人工智能蕴含着人类解放的发展前景，要破除人工智能应用中的资本统摄逻辑，让人工智能真正造福于劳动者的解放，“只能由新生的人来掌握它们，而这些新生的人就是工人”，通过共产主义应用消除异化劳动的生产桎梏。

理性看待

人工智能和人类劳动二者关系

主持人：人工智能自动化、数字化与智能化等特征对传统生产关系和劳动方式产生了复杂而深远的影响，尤其是生成式人工智能表现出越来越多和人类劳动的相似性，应如何认识二者之间的关系？

xx：人工智能这一概念是在1956年达特茅斯会议上首次正式提出的，此后经历了多个不同的发展阶段，当前的生成式人工智能标志着该领域进入了一个新的时期。最新的人工智能和人类劳动之间的确有不少相似的特征。主要体现在：第一，自主学习和创造能力。生成式人工智能并非简单地对已有数据进行搜索和内容提取，而是基于概率统计识别数据中的规律，并基于这些规律进行模仿性重组与创造。使用者只需用简单的自然语言描述需求，人工智能就可自主完成语义解析、知识检索、内容生成及优化等全流程处理，最终输出之前并不存在的全新内容，整体过程和走向均由系统自主把握。第二，交流互动能力。传统人机关系一般为人类处于主导地位的单向指令模式，而人工智能和使用者之间存在较为显著的双向动态交互，人们往往要反复修改提示语才能得到较为满意的结果。另外，使用者有时会从人工智能提供的材料中得到启示，产生新的想法，甚至在不知不觉中陷入其提供的信息茧房。第三，处理模糊问题的能力。传统智能机器依赖严谨精确的指令程序，其运行严格遵循预设规则，通常难以像人类一样应对模糊和不确定的问题。而人工智能是基于概率机制作出优化选择，不需百分之百地精确匹配，具有一定的容错能力，即使面对语义模糊甚至可能产生歧义的问题也能给出尽量合理的答复。第四，获取隐性知识的能力。隐性知识的概念由科学哲学家迈克尔·波兰尼提出，指人们无法用语言表述的直觉技能和经验，具有高度依赖情境的实践性，因其难以转化为明确的符号规则，通常被认为是机器和人类之间难以逾越的鸿沟。然而，人工智能通过基于大量数据的深度学习，存在发现隐性知识的可能性。

在了解人工智能新特征的同时，我们也应该认识到，人工智能与人类劳动相比仍存在质的差异，主要体现在：第一，不具备创新的主体意识。生成式人工智能本质上是通过统计建模实现内容重组，即使在形式上创造出了新内容也并非有意为之。第二，不具备系统性思维。由于缺乏主体意识，人工智能也就无法对所要完成的任务作出整体性认知和规划，不能像人一样从全局出发设计问题解决路径，而只能模仿数据库中最常见的做法，因此其结果往往缺少个性，显得平庸化和匀质化。第三，不具备真正的理解能力。人工智能并不理解其生成内容所涉及的现实事物和复杂社会关系，统计上的相关性并不保证必然的因果联系，有些看似合理的答案其实并不准确，甚至可能存在常识性谬误。总之，人类劳动是为特定目的进行的活动，其本质特征在于劳动过程始终伴随着主体的对象化，在整个劳动过程开始之前，其结果就已经存在于劳动者的观念之中，通过观念上和事实上的双重改造实现自我确证，这种主体性特征正是人工智能所缺失的。

正确理解

马克思劳动价值论中的劳动概念

主持人：在人工智能与劳动价值论问题的讨论中，我发现，其中一个重要争议点集中在对马克思劳动价值论中劳动概念的不同理解上，请您谈一谈如何正确理解劳动这一概念。