人工智能時代異化勞動的技術形態及其揚棄路徑

張衛良 何秋娟

〔摘要〕 人工智能時代異化勞動出現了以機器分工體系代替人的分工體系、技術意識形態化、技術理性超越人類理性、人的社會性逐漸喪失等為表征的技術形態。人工智能本身的雙重屬性為其異化埋下了隱患，應用主體的價值取向促使其異化現實化，而資本逐利本性則是其異化的動力源泉。揚棄異化勞動的技術形態，要加強對人工智能技術研發與應用的監管，實現合規律性與合目的性的統一;合理引導人工智能利用主體的價值取向，實現工具理性與價值理性的統一;加強對資本的治理，破除技術壟斷，實現資本目標與公共利益的統一。

〔關鍵詞〕 人工智能，異化勞動，技術形態，揚棄路徑

〔中圖分類號〕B152?? ?〔文獻標識碼〕A〔文章編號〕1004-4175（2019）03-0028-08

馬克思認為資本主導之下的社會分工是對抗性的，這種對抗性分工而非私有制是異化勞動產生的根源。因此，只要資本邏輯依然起作用，不合理的社會分工就會繼續存在，異化勞動也不會自行消亡。人工智能時代，在資本與技術的合謀之下，社會分工呈現出橫向分工縮小、縱向差異擴大、對抗性分工有增無減的趨勢。在技術主導的分工體系下，人日益淪為技術實現資本致富手段的工具，人工智能機器對人的異化越來越凸顯。技術異化的新形態嚴重阻礙了人的自由全面發展。由此，人類在大力研發和應用人工智能的同時也要謹防技術的過度資本化應用。

一、異化勞動技術形態的特征

人工智能（Artificial Intelligence）是約翰·麥卡錫在1956年達特茅斯學院（Dartmouth） 暑期會議上首次提出的。人工智能是當代技術領域的前沿，隨著數字計算機的出現應運而生，即通過數字計算機編程，讓計算機模擬人類的行為 〔1 〕 序言5。美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授認為，人工智能是關于怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學。因此，人工智能開發的目的是要使機器學習獲得人類的智能。人工智能是技術與資本合謀的直接產物，也是異化勞動技術形態的主要存在領域。從人工智能的開發目的看，人工智能從根本上說是人的對象化產物，即勞動的外化。勞動外化本身并不構成勞動異化，也不造成人的本質的喪失。勞動異化是在人的勞動對象化過程中，由于勞動者、勞動對象亦或是勞動過程任何一個要素的異化而導致的 〔2 〕 。

在《1844年經濟學哲學手稿》中，馬克思以國民經濟為研究對象，基于對工資、貨幣、資本以及地租與工資、資本利潤之間的關系等的分析，通過對國民經濟學家關于工人降低為最賤的商品等觀點的揚棄，形成其異化勞動理論。馬克思指出資本主義社會異化勞動有四個方面的體現，即人與人的勞動產品的異化、勞動本身的異化、人與類本質的異化以及人與人之間關系的異化。在科學技術成為第一生產力的當今時代，技術作為人的有意識的創造物，在資本的掌控之下，越來越反客為主，成為控制、奴役、排擠人的力量，成為阻礙人的自由全面發展的束縛力量。人工智能時代，異化勞動的技術形態既有馬克思異化勞動形態的共性特征，也有其新的時代性特征。人工智能時代異化勞動的技術形態主要表現在以下四個方面：

（一）在社會分工體系方面，人工智能強化機器分工體系

技術作為人的對象化產物，其本身并不必然導致對抗性社會分工。技術是有意識的人所創造的一種外在于人的力量，作為一種生產要素，其本身可以通過促進經濟發展和社會進步來促進人的發展。技術進步直接帶動機器改進，機器改進理論上可以減輕勞動強度、縮短勞動時間、增強人對自然的駕馭能力等 〔3 〕483-484 。人工智能作為人的智能的對象化，有利于促進生產的自動化，降低勞動強制，有利于促進人的本質在對象化過程中得以實現，有利于掃除阻礙人的自由發展的因素，增強人類認識自然、改造自然的能力，有利于促進人類由必然王國走向自由王國。但是，人工智能較之于傳統機器的不同之處在于，其不僅可以排擠人力，而且還可以完全替代工人，實現“零工經濟”。因此，資本對人工智能的過度開發和應用，必定會進一步強化機器分工體系，加劇社會分工的對抗性。

首先，生產自動化縮小了社會橫向分工。人工智能進一步降低了生產對人的技能的依賴程度，社會之間橫向分工進一步縮小。橫向分工差異的縮小，一方面只是通過營造一種平等假象來掩飾資本剝削的加深，以緩和生產力與生產關系之間、工人階級與資本家之間的矛盾，維持資本的統治。另一方面，橫向分工的縮小實質上是智能機器之間分工差異的縮小，而不是人與人之間分工差異的縮小。人工智能的進一步開發，賦予機器更成熟的技能和更健全的功能，使得機器可以在分工體系中占居更多的環節和凸顯更重要的角色，從而縮短了橫向分工的鏈條，簡化了橫向分工的體系結構。技術對社會橫向分工的控制和主導，導致的直接結果不是人從工作中解放出來，不是人的自由全面發展，而是機器對人的奴役。工人的生存狀態不是得到了改善，而是會隨著勞動力在生產要素中競爭力的下降、失業風險的增加而進一步惡化。

其次，技術壟斷阻隔了社會縱向分工。資本的逐利本質一方面不斷地排斥勞動力，導致社會失業率的進一步提高;另一方面集中投入于處于分工頂層掌握前沿科技、站在技術尖端的企業，進一步加劇了行業壟斷。行業壟斷切斷了處于社會分工頂層之下的企業、勞動者以及其他資本進入該行業的途經和機會，致使產生更加嚴重的社會分層、社會斷裂、社會分化等社會問題。技術壟斷使得縱向分工出現中斷，掌握核心技術的壟斷公司或者行業的領軍人物與廣大中產階級、低技能的社會底層勞動者之間的差距越來越大。分工的頂層與底層之間似乎出現了斷裂，產生了一個無法逾越的真空層。人工智能革命表明，主要受益者將是高技能而不是低技能工人，廉價勞動力、廉價原材料占整個產業鏈價值量的比例越來越小，進一步擴大了社會縱向層級之間的收入差異，社會貧富分化進一步加深。

再次，對抗性社會分工鞏固了機器分工體系。人工智能成為當前技術的前沿領域，資本對人工智能的過度投入，導致社會生產領域機器進一步排擠甚至替代人工。資本進一步排斥勞動力，社會資本收益率進一步攀升。根據托馬斯·皮凱蒂的觀點：資本收益率顯著高于經濟增長率是一切不平等的根源，尤其是當經濟發展相對進入停滯 〔4 〕序言IX 。不管是技術對橫向分工鏈條的縮短、體系的簡化，還是對縱向分工間距的拉大、體系的隔斷等都會導致一系列非自愿甚至是對抗性社會分工的產生。諸如底層低技能勞動者面臨被排擠出分工體系的風險;社會中產階級很難逾越縱向分工的阻隔，被禁錮于固定的行業和領域;發達國家與發展中國家在世界分工體系中的地位越來越不平等。“馬太效應”更加凸顯等都是對抗性分工的體現和導致的結果。技術主導下的對抗性分工不斷加劇，必然進一步強化機器分工體系。人工智能作為人的智能的對象化，也表現為對象性的喪失，越來越反客為主，成為鉗制、奴役和剝削人的主要異己力量。

（二）在政治參與秩序方面，技術逐漸意識形態化

人工智能作為人的勞動的最新對象化產物，其可以使得老百姓即使不工作，通過人工智能等技術手段所生產的物質財富也能維持生活 〔5 〕 。從這個角度看，人工智能有利于促進民主政治的發展和完善，促進社會關系的和諧。但是另一方面，進入21世紀以來，隨著民粹主義在全球范圍的新一輪崛起，人工智能越來越成為政治集團，尤其是民粹主義領袖操縱和控制大眾的工具和手段。技術本身承載著意識形態的功能，正如哈貝馬斯在《作為“意識形態”的技術與科學》一書中所指出：科學與技術不僅成為第一生產力，而且也成了統治合法性的基礎。技術成為一種以科學為偶像的新型的意識形態，即技術統治的意識 〔6 〕4。基于大數據和人工智能等技術，政治人物就能可靠地掌握選民偏好和政治傾向，也能利用發達的信息技術進行意識形態的宣傳，從而使民主成為人工智能控制下政治人物之間玩弄權術的一場游戲。2016年6月英國脫歐（Brexit）公投中媒體和資本共謀，對民意進行掌控和煽動;2016年10月，美國大選中“被智者主義模式”等，都彰顯了人工智能對意識形態的干預。因此，在人工智能給大眾帶來經濟福利時，如果被不良政治意圖家加以利用，則不僅不利于促進民主參與，反而會成為維護虛假民主強有力、相對隱蔽的手段。如果民眾不再能夠理性地作出自己的判斷和選擇，則民主就會淪為一種虛幻的民主。當人的自我意識被技術所掌控時，技術理性膨脹到超越和控制人的理性時，決策和參與行為作為人的意識和民意的一種外化就必然出現異化。“牧民”和“養民”最后會使得民主不僅在實質上而且在形式上蕩然無存。技術進步最終無益于階級矛盾和社會關系的調和。

（三）在人與自然關系方面，技術理性超越人類理性，給全球生態環境帶來一系列負面效應

人類由“必然王國”進入“自由王國”必須要依賴生產力的發展和改造自然能力的提升。前資本主義階段，人類改造自然的能力非常薄弱，處于崇拜自然階段，人類對自然是一種依賴關系。此時，社會分工只是簡單的自然分工，人還沒有脫離自然束縛，尚未意識到自己的存在就是他們的現實生活過程。隨著第一次工業革命的到來以及資本主義生產關系的建立，人類征服自然的能力得到大幅度提升，人類開始能夠現實地想象，人類改造自然的欲望也在不斷膨脹。新航路的開辟、圈地運動、殖民掠奪等一系列運動都是人類改造自然能力提升的表現，也是技術理性開始膨脹的體現。在經歷了第二次工業革命和第三次技術革命之后的當今時代，我們又迎來嶄新的智能化革命浪潮。人類征服自然的能力越來越強，征服自然的欲望也在不斷膨脹。技術理性超越人類理性，必然會導致技術崇拜。對技術的盲目崇拜，必然導致人在自然面前的盲目膨脹，自恃技術的強大，肆意地對待自然，導致人在改造自然的過程中，自然并沒有成為人的意識的對象化產物，并沒有朝著人期望的方向發展，而是逐漸成為人的敵對力量。

人工智能的發展加大了資源能源的壓力。人工智能技術的研發和應用，必然會帶來智能化電子設備。為了支撐各類智能設備的運行，全球以及各個國家都必然會不斷地增建數據中心，而數據中心的構建必然會消耗大量的水力、電力、石油等能源。以數據中心為例，2013年以來，我國數據中心總體規模快速增長，到2017年底，我國在用數據中心機架總體規模達到166萬架，總體數量達到1844個;規劃在建數據中心規模107萬架，數量463個。其中，大型以上（機架數超過500）數據中心是增長主力，大型以上數據中心機架數達82.8萬，比2016年增長68%，數據中心總體規模占比近50% 〔7 〕。同時，隨著人工智能技術深層運用，人類基因工程也順勢發展，使得人類獲得部分改變自然選擇的能力，讓生物性狀向符合人類需要的方向改變，在給人類帶來一定福利的同時，也帶來了一系列環境、倫理等問題。甚至在人工選擇的過程中，人工智能會潛移默化地影響到人類判斷，不是人類選擇人工智能，而是人工智能選擇人類。

但是，人類征服自然能力的提升并沒有與人類脫離必然王國進入自由王國的進程同步，甚至在一定程度上是背道而馳的。正如恩格斯所言：我們不要陶醉于對自然界的勝利。對于每一次這樣的勝利，自然界都會進行報復。每一次勝利，起初確實取得了我們預期的結果，但是往后和再往后卻發生完全不同、出乎意料的影響，常常把最初的結果又消除了 〔8 〕383 。

（四）在人與人的類本質方面，人工智能逐漸消解人的社會性

從資本收益看，人工智能帶來的生產自動化和分工精細化，隱蔽性地增強了勞動強度，削減了勞動力投入成本，從而提高了資本利潤率。但是從人的發展方面看，智能技術帶來的分工和自動化阻礙了人的全面發展，每個人都被分割在不同的活動領域，模式化進行機械化操作。因此，人的個性不是得到了發揮，而是被束縛了，人的發展空間不是擴大了，而是縮小了 〔9 〕526。人工智能雖然在可預見的時期內，無法替代真智能，但是，智能技術在生產領域的逐漸擴大，在社會財富創造中所占地位越來越突出都使得智能技術越來越成為一種異己力量。人工智能的應用帶給人類的不是自由，而是被支配和安排;帶給人的不是解放，而是恐慌和焦慮。技術越來越成為社會控制的形式，使人們服從于已經確立的社會分工，一種單向度的思想和行為模式隨即出現 〔10 〕8-11。

人工智能的異化，一方面使人成為技術的奴隸，被技術所掌控，成為技術實現資本致富功能的手段。另一方面，導致人越來越脫離“現實的人”。馬克思認為，人的本質不是單個人所固有的抽象物，在其現實性上，它是一切社會關系的總和 〔11 〕139。作為人類歷史前提存在的人不是抽象的、離群索居的人，而是現實的人。現實人是按一定的方式進行生產活動的個人，是發生在一定的社會關系和政治關系之中的個人。當代，隨著信息技術的突飛猛進和智能手機的普及，一方面方便了人與人之間的聯系和溝通，促進全球范圍內的交往，促進了歷史向世界歷史發展的進程。但另一方面，技術的進步也在消解人的“現實性”，使越來越多的人離群索居，脫離一定的社會關系和政治關系。正如美國《紐約時報》專欄作家托馬斯·弗里德曼（Thomas L. Friedman）指出的那樣：現代技術如此收費低廉而且網絡互聯，任何能夠上網的人都可以發明一種產品或服務，然后在全球擴張。技術進步改變了人們的工作方式，正在消解傳統意義上的工作模式，使得非合作性的、離群索居的工作方式成為可能。機器對勞動代替的同時，也將大批低技能的勞動者拋回到了野蠻的勞動，同時也使得另一部分勞動者成為機器。而無論是野蠻勞動，還是機器般勞動，都是對人的本質的消解，而不是實現。智能手機、智能機器人等智能技術產品的發明，正在催生諸如宅男宅女、網癮少年、社交障礙等一系列社會問題。孤立的個人越來越成為主流，技術正在削弱人的社會性，削弱人的類本質。馬克思指出，實現人的自由全面發展，需要經由“現實的人”到“聯合起來的個人”，即“自由人的聯合體”來實現。而當代技術越來越人格化，技術產品越來越類人化，必然導致人的非人格化，導致人的現實性的喪失，人與人之間喪失了統一性，最終會導致原子化的個人和個人的原子化 〔12 〕154。

二、異化勞動技術形態產生的原因

馬克思認為，異化勞動是不合理的社會分工的產物，智能時代異化勞動的新形態也是智能技術主導之下社會不合理分工的產物。社會分工的對抗性發展不是技術本身的產物，而是技術與資本合謀的產物。技術的資本快速增值效應和資本逐利的本性是技術與資本合謀的內在機理。資本操控技術的運作，形成技術的資本化運動，這必然導致技術的人格化和人的非人格化。同時，技術的異化也與技術本身的屬性以及技術應用主體的價值取向息息相關。

（一）人工智能本身兼具的自然性與社會性為其異化埋下了隱患

技術異化不是當代才有的，早在馬克思誕生之前，英國古典經濟學家就已經注意到機器異化現象。當代技術異化是資本邏輯的產物，但是也跟技術本身的屬性息息相關。技術是由技術本身、技術主體以及技術客體組成的一個有機整體，技術兼具自然性與社會性是技術異化的內生機制 〔13 〕。人工智能同樣具有自然屬性與社會屬性。首先，人工智能要遵循一定計算機編程原理，要遵循科學技術的客觀規律性。其次，人工智能作為人的智能的對象化，其發明與發展又必須也必然要符合人的主觀需求。技術既要服從于自然規律，又要服從于社會規律，技術的這種雙重屬性，導致人工智能產品本身的不確定性與復雜性，這也為人工智能的發展超越人類的預測能力埋下了安全隱患。

首先，人工智能技術本身的復雜性導致了人工智能異化的高風險性。人工智能技術是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。作為一門新的技術，人工智能還處于不成熟階段，必然存在一系列問題。同時人工智能涉及的領域較多，既需要借助計算機編程技術，也需要基于人類智能的運行機理;既要遵循編程邏輯，又要符合思維邏輯和規律。因此，人工智能在研發和應用之中必然存在一些難以控制的因素，難以平衡或者兼具合規律性與合目的性。

其次，人工智能本身的不確定性與人的認識能力的有限性之間的矛盾，導致人工智能異化的不可預測性。人類能夠認識世界，而且人類的認識能力隨著科技的進步也在不斷提升。但是，在一定的時空范圍內，人類的認識能力又是相對有限的。特別是面對具有較高不確定性的技術，人類無法全面預測其可能存在的負面效應。諸如，核技術、人類基因工程、轉基因技術等，其負面效應是人類難以預測的。人工智能也是如出一轍，其初衷是以更少的時間、更高的效率創造更多的社會財富，促進人類的解放。但是，人工智能不可能只具有社會屬性，完全符合人類主觀價值取向，而必然要遵循技術發展的客觀規律，即人工智能對人類智能模擬和仿真，本身就具有反人類和超越人類的潛在風險，而且這種風險是難以預測和控制的。當今人工智能對人力的排擠，對政治秩序的操控，對人的社會性的削弱等，都是技術發展不確定因素導致負面效應的體現。

（二）人工智能應用主體的價值取向促使其異化現實化

人工智能雖然逐漸反客為主，獨立性越來越強，但是人工智能作為人類勞動的對象化產物，其研發以及利用的主體依然是人。人工智能的異化固然與其本身的復雜性與不確定性密切相關，但人類在其異化的過程中起著主導作用。人工智能異化與技術開發人員的價值取向有直接聯系。人工智能研發人員如果完全專注于科學研發和實驗假設的驗證，拋開社會價值取向，忽視產品的社會效應，不考慮產品應用的社會后果，那么就會導致科學精神與人文精神的脫節，并產生嚴重的社會問題。比如，智能機器人越來越智能與獨立，是科學家的興趣所在，也是持續追求的目標，但卻忽略了勞動是人類走向自由王國的必然途徑。因此，智能機器的類人性與超人類性，必將限制人類的自由全面發展，而不是服務于人的解放。人工智能的應用主體以何種價值取向來對待和利用人工智能技術決定了其異化能否得到控制。

人工智能的利用主體過度強調科學精神，忽視人文精神，主要表現在兩個方面：一方面表現為技術崇拜。技術崇拜傾向，認為人工智能能夠解決人類智能無法解決的一切問題，能夠將人類從必然王國的束縛中解放出來，走向自由王國。這種技術理性的膨脹，會導致一系列社會問題，諸如，智能程序設計阿爾法狗在圍棋比賽中贏了世界冠軍棋手，卻給人類帶來機器智能超越人類智能的擔憂;無人駕駛汽車在給人類出行帶來便利的同時，也出現了諸如全球首起無人駕駛汽車致人死亡事故、Waymo無人駕駛測試車與本田轎車相撞事故等，給人類安全帶來隱患。另一方面表現為技術功利主義。技術功利主義與技術崇拜有一定的聯系，都基于技術萬能論，但技術功利主義不單純是對技術強大力量的崇拜，而是要利用這種強大力量實現一己私利，更強調利己性。人工智能的異化與人工智能應用中的功利主義密不可分。諸如，利用技術實現“牧民”和“養民”政策，而忽視社會制度和體制本身的缺陷;不斷完善人工智能分工體系，而忽視社會分工體系本身的弊病;技術研發者一味追求個人名譽，而不顧技術的社會負面效應等。這些都是技術功利主義的表現。技術應用主體的價值取向和經濟人社會定位，必然會使由技術本身不確定性所埋下的異化隱患變成異化現實。

（三）資本的逐利本性是人工智能異化的動力源泉

資本逐利的本性，致使資本與技術合謀。資本與技術合謀為人工智能異化提供了動力源泉，也導致人工智能異化趨勢難以控制。技術一方面是資本致富的手段，另一方面也必然與資本合謀，不斷吸引資本投入。資本的逐利本性與資本的運行規律，使得技術應用總是難以脫離資本掌控。技術的過度資本化應用，導致在實際經濟活動中，技術進步、機器改進帶來生產自動化、智能化和分工精細化，并沒有因為勞動時間縮短、勞動強度降低而促進人的發展，而是加深且隱蔽了資本對勞動的剝削。

首先，資本快速增值效應與資本逐利本性為資本與技術合謀提供了可能性。信息時代如火如荼的互聯網經濟正是過剩資本尋求新的增值方式的資本運作形式。不同于資本主義初期資本運行模式的是，數字資本主義中不變資本（人工智能化的機器）與可變資本（知識與技術等）呈現出同時增長的趨勢 〔14 〕。資本為了提高利潤率會不斷提高資本的有機構成，降低資本對勞動力的投入，從而導致相對勞動人口過剩。但是，在數字資本主義時代，科學與技術之間聯系越來越密切，使得資本在加大對不變資本即人工智能機器投入的同時，對可變資本即高科技人才的依賴性越來越強。表面上看可變資本和不變資本在同時增長，但可變資本的增長是以對低技能勞動者的壓縮為前提的，因此，資本操控之下的技術，必然會遵循G-G'的資本運作模式，不可能超脫資本盤剝剩余價值的軌道，也不可能改變資本逐利的本性。