勞動替代危機下人機關系的顛覆與重建

崔中良 盧藝

摘要：生成式人工智能熱潮再次引發社會普遍焦慮，主要體現為作為人類獨有能力的語言與情感勞動的替代性擔憂。導致替代焦慮的根源與傳統的人機對立觀有直接關聯，即機器是作為人類主體的工具性存在，這種觀點并未準確辨識人與技術的協作共生關系，難以有效應對生成式人工智能在當代社會中角色的新變化。為了解決這一問題，需要走出人類中心主義，重新辨析人的本質與人工智能勞動的角色，將人工智能從人類中心的權力結構中解放出來，尋求對傳統人機關系的顛覆，視人工智能為與人類共生的存在者，在堅守人的本性基礎上重建協同共生的人機共同體。

關鍵詞：勞動替代；生成式人工智能；人機關系；人機共生

基金項目：國家社會科學基金青年項目“認知科學哲學視域下的人工共情問題研究”（項目編號：21CZX020）；江蘇高校哲學社會科學研究一般項目“赫勒政治倫理思想及其當代價值研究”（項目編號：2023SJYB0192）

中圖分類號：B82-057 文獻標識碼：A 文章編號：1003-854X（2024）02-0061-09

在以人工智能、虛擬現實和量子通信為標志的第四次工業革命階段，元宇宙、數字經濟、知識經濟等概念無不顯示著經濟范式的非物質轉向，這些新興技術作為科學在生產中的最新應用，印證著資本使一切生產部門勞動簡化的必然趨勢。生成式人工智能模型ChatGPT自2022年推出以來，就引起了全球性關注。然而伴隨ChatGPT系列的迅速迭代與普及，人們對生成式人工智能的“熱炒作”逐漸轉向“冷思考”，表現出對人工智能危及人類勞動主體地位和未來生存的擔憂。這種擔憂的本質是對機器排擠人類勞動的新形態及其后果的恐慌。為應對可能的勞動替代性危機，我們需要理性審視人機關系，探索人機之間的和諧發展道路。

一、生成式人工智能加劇人類勞動替代焦慮

邁入智能時代，以提供信息和服務的第三產業為主的經濟范式正在逐步確立，以網絡為主要組織和交流形式的生產范式使勞動者之間的協作和交流能力格外重要。此外，勞動者的主體能力特別是智力與協作能力相對于客體要素（生產資料）在勞動生產過程中的作用大大增強，價值創造已由以傳統體力勞動為主轉變為以非物質勞動為主。正是在此背景下，人機關系再次發生歷史性碰撞。

（一）非物質勞動轉向

從馬克思的時代至第三次工業革命，發生于制造業的機器替代人類體力勞動是主要趨勢。而在第四次工業革命時代，機器的智能化和自動化開始真正對人類的非物質勞動產生威脅，重復性、程序化的腦力工作正逐漸被替代。“19世紀，機器戰勝了人類的肌肉；現在，機器正在與人類的大腦角力。”事實上，早在一百多年前，馬克思已經預見從事物質資料生產的人數比重將呈逐漸下降趨勢：“勞動生產力越高，非工人和工人相比數量就越多，不從事必要生活資料生產或完全不從事物質生產的工人的數量就越多。”而在當前，非物質勞動已經成為價值與財富創造的主要形式，產品同生產行為愈發不可分離。價值創造越來越表現為活勞動本身，從元宇宙、數字勞動、平臺勞動等概念的層出不窮便可對非物質勞動的發展勢頭窺知一二。哈特與奈格里甚至認為非物質勞動已經取代工業勞動的主導地位并確立霸權。非物質勞動是創造非物質產品，例如知識、信息、交流、關系或者情感回應等的勞動，它可以分為兩類：第一類是智力或語言方面的勞動，如解決問題、符號和分析任務以及語言表達；第二類是情感勞動。由這一分類可知，以ChatGPT為代表的生成式人工智能，正在逐漸接近跨領域的通用人工智能，實現從過去的以力量和效率取代人類的大部分體力勞動，向憑借邏輯、對話和情感等代替人類腦力勞動的方向發展。

（二）語言勞動替代

在現代人機關系中，語言起著重要作用。ChatGPT作為對話式大型語言模型（LLM），最突出且令人驚嘆的方面就是其高效、高質的語言生成能力。語言作為一項純粹人類技能，正被人工智能所掌握，它可以勝任語言表達、解決問題、符號和分析任務的勞動活動。巴特爾（A. Bartel）等人指出，應用信息技術的公司往往會對工人的技能有更高要求。阿齊默魯（D. Acemoglu）和雷斯特雷波（P. Restrepo）發現機器人對藍領工人和那些沒受過大學教育者在就業方向的負面影響最為突出。由于人工智能以比人類更精確、更快速、更一致的方式執行任務并提升生產率，從而對客服、接線員、語言教師等低技能從業者構成替代性危機。不僅如此，人工智能在語言邏輯、知識儲備、信息檢索等方面也已經趕上甚至超越人類智力水平，甚至還具備創作能力。例如，編程軟件GitHubCopilot和圖像生成軟件DALL-E等公開發布的生成式AI工具，能夠進行一定的自主創造，包括廣告文案設計、作畫、編曲、風格創作等。可見，生成式人工智能不僅限于以嚴密語言邏輯來進行文本語言生成，還開始涉足過去專屬于人類的“創作”領域，使得思考不再是人類獨有的能力。

（三）情感勞動替代

情感勞動能力最重要的方面是根據需要表現出適當的情緒，調節不良情緒并使對方獲得相應情緒。雖然ChatGPT本身不具有情感，但是它可以通過模擬情感而具備激發情感的能力，更具體地說，人工情感是一種鏡像假設，可以激起人類情感，感知并反饋人類的情緒化語言。例如當告訴ChatGPT自己的身體受傷時，它會用極具同情的語言來安慰對方，并配上適當的表情來表達自己的“感同身受”。在群體性孤獨現象加劇的智能數媒時代，社會性認知任務——情感勞動之于人類的專屬性正在受到生成式人工智能的挑戰。比利耶娃（D. Bylieva）研究發現，在過去的十年里，人類與虛擬人工實體的關系變得越來越多元。以人工智能算法為支撐的伴侶機器人、家庭機器人以及寵物機器人等都發揮著類似于人類護工的情感溝通與補償功能。例如，機器人Pepper可以提供建議、開玩笑、玩耍或閱讀食譜。與人類勞動者相比，逐漸類人化的人工智能機器人可以依據不同的用戶特征（如年齡、性別、說話風格、知識水平、專業領域等）和需求，提供個性化的包括文字、圖像、語音等不同形式的恰當反饋和情感服務，從而強化用戶的交互意愿。

概言之，生成式人工智能既可以在自然語言處理（NLP）技術的支持下隨時隨地流利地“說人話”，還可以憑借基于語義分析的情感計算技術識別人類情緒、促進積極交互，從而深度參與人類生產生活各領域的活動。從勞動能力競爭的視角看，人與智能機器的關系已從體力對抗轉向抽象化的認知性或非物質勞動的對抗。可以說，在勞動主要形式發生非物質轉向的同時，人工智能也在同步且同方向進化，甚至成為促進勞動向非物質形態轉向的強大動力和為非物質勞動賦能的強大介質。但是也必須看到生成式人工智能的出現使得人工智能與人類勞動者已然構成一種顯性競爭關系，并且隨著人工智能擬人能力的增強，大眾心理層面必然產生與機器的敵對傾向。

二、擺脫主客對立的工具主義

無論是從心理上還是從其客觀生產過程看，生成式人工智能作為當代人類的“杰出作品”，似乎理應是完全受控于人的工具。這種工具主義的人機關系觀念，一方面源于作為近現代西方哲學的核心線索——人的“主體性”研究的不斷發展：從笛卡爾“我思故我在”到康德的“先驗自我”再到胡塞爾的“超驗主體”；另一方面科學技術的不斷進步加速了現代人類推崇“以人為準”且“取代萬物本身的理念”的思想轉變，使得當前許多關于勞動的理論研究過度強調人類在勞動中的主體性與不可替代性。而對于技術存在物，人類默認其應該依從自身的標準，作為人的被動附屬物存在。因此，當技術表現出一定的自主性時，人類認為人的尊嚴和主體性受到了侵犯，形成人機之間的“生存”沖突，從而陷入一種恐慌心理。

（一）勞動活動作為主體性生產

在萬物數字化從而加速勞動形式非物質化的時代，新興技術被認為是作為非物質勞動者賴以語言交際和情感交流的公共載體，和促進人們的想法、各類信息的開放共享的動力，輔助非物質勞動者構建一種以依靠共同的交流而組織起來的網絡拓撲式結構。“一邊是技術網絡，另一邊是工作的社會主體的合作，這種對應關聯定義了新的勞動力拓撲結構，也描述了新的開發實踐和結構。”然而一般認為，從事非物質勞動的人是唯一主體，勞動所需的語言、溝通和情感技能，尤其是語言表現的特征不能被機器取代；機器在人類勞動活動中只是被動的、附屬的“上手”工具，而不是與人類處于互動式的發展關系中。顯然，這種基于勞動自主性而對機器作工具性理解的觀點，已經不能適用于分析人工智能在當下深度參與人類社會與人的發展的現實形勢。為此，我們需要從勞動作為主體性的生產和人類勞動的不可替代兩方面展開對人機對立觀的理論依據的反思，揭示其局限性，進而作出對人機關系的進一步思考。

依據西方后工人主義學派對非物質勞動特征描述的梳理，大致可從以下三方面解析勞動活動作為主體性生產的觀點。首先，非物質勞動使生產與人類生活日漸融合。非物質生產或生命政治生產需要人的智識、情感、交流等共同的主體能力參與，這使得勞動過程與產品難以被明確分離，生產與消費趨向一體化。同時，生產所需的主體能力作為勞動者生命的一部分與非生產能力具有共同性特征，這使生產過程與生活的區分更加困難，并進一步強化勞動者主體能力在勞動生產過程中的地位。其次，非物質勞動確證人的勞動主體性。非物質勞動者在生產過程中需要充分調動各種主體能力，這意味著勞動者在生產產品的同時也在生產自身。而且，“主體性只有在共同的社會行為、溝通和行為的基礎上才會產生”，故此，非物質勞動者不再只是機器大工業時代服從機器工作原理的“奴隸”，而是各種生產和操作中的唯一能動主體，因而是主體人的生命確證。最后，非物質勞動使合作與主體性的生產相輔相成。非物質勞動作為日益普遍的活動，其特點是無數個體生產者間的持續合作，而合作內化于勞動者自身且被不斷生成與拓展。同時，非物質勞動者通過合作不斷豐富和生成人際關系。因此，勞動者在勞動中的合作與共同性的共同生產可以構成螺旋式共生的邏輯閉環，二者相互促進。實際上，這一觀點一定程度上是對馬克思勞動觀的延續。馬克思認為，人是生產過程的唯一主體的、活的條件，勞動者只有通過屬于自己的勞動才能運用生產資料。而且對于勞動本身來說，作為生命力的消耗與支出，“是工人的個人活動”。這就從本體論意義上肯定了勞動活動是勞動主體的勞動職能與生命能力的消耗。

（二）人類的勞動地位不可替代

目前流行的觀點認為，情感勞動作為非物質勞動的主要類型，很難被人工智能機器模仿。具體來講，由于情感的產生依靠復雜的生理感官的接收與處理、與不同環境的交互以及一定的社會經驗等因素的綜合，因而人工智能無法完全實現對人類情感的模擬和表達。邁克菲（A. McAfee）等人認為，有效處理人的情緒狀態在未來將是一項關鍵人類技能，這意味著進入心智與機器相結合的第二次機器時代：計算機做決定，人類在其他人需要被說服時擔任說服職能。特克爾（S. Turkle）在觀察實驗室中人機關系后感到，這些被設計出來用來表達復雜情感的機器，只是要引發或闡釋某些特定的人類情緒反應。不僅是情感勞動，一些學者也分析了其他非物質勞動的不可替代性。例如，李微等人指出，人工智能的認知是純粹物理過程，只能被動接收人類情感投射，不具備社會性，因此不會獲得與人等同的行為能力。肖峰認為，一些數字形式的活動并不是勞動，只是具備勞動的附帶效應從而作為勞動過程的某種要素。此外，馬克思機器哲學敘事的一般智力（Generalintellect）概念也被重新解讀。依據馬克思的觀點，人工智能等技術產物被認為是一般智力的對象化產物，而當代一些理論家傾向于強調一般智力表現為活勞動本身，從而使構成一般智力的社會集體能力脫離資本的完全控制而回歸勞動者自身，故勞動是“一般智力和一般身體的生產活動”。由此，一般智力被基本解釋為人類勞動的主體能力，而機器只是構成一般智力的一小部分。

概言之，這些觀點堅持人類作為宏觀視角下勞動與生產過程中的唯一能動主體和操控者。人工智能是人類智能的經理，卻不是主權人。人工智能作為人類復制大腦功能而創造的人工物，雖然在知識儲備、生產的精細度與效率等方面上遠超人類，但是由于缺少完整的感知“肉身”而難以順利融入人類社會，因此不能得到人類的完全信任與肯定。然而，強調勞動活動的主體性生產并不等于認可人類必須作為權力中心，人類勞動地位的不可替代也并不代表否定人工智能的自主性。一味執著于人的主體性來定義人機關系不僅會阻礙生成式人工智能對解放人類勞動力的作用的充分發揮，也無法有效回應以ChatGPT為代表的大模型引發的人機勞動關系的新難題。因此，消除人工智能對人類勞動替代的擔憂，最重要的是審慎反思人機在社會系統整體中的具體位置，轉換“機器排擠人類”的對立思維，或者說從一開始便將人工智能視作增強與拓展人類能力的動態存在者，站在動態、系統的視野下理性認識人與人工智能的身份界線，如此才能推動人工智能技術的向善發展。

三、顛覆人類中心主義的人機共生

人們之所以存在對人工智能的恐懼，不愿以平等的伙伴關系相待，深層原因在于人機對立的異化思維。正如馬克思對資本主義生產關系的分析，機器是人格化資本的代表，代替資本家使用勞動能力因而具有活性和意識。但是他也明確批判道，這一切的根源在于技術的資本主義應用，它表現了勞動的社會性質，即科學和自然力都成為資本化的東西，資本的力量同工人勞動相對立。而馬克思對于技術本身之于人類社會生產力發展的積極作用是肯定的，他主張合理地利用技術以改造物質世界。事實上，機器勞動從未改變人作為勞動主體的唯一性，真正應該恐懼和提防的是企圖獨占技術以滿足私欲的“機器人的主人”。

（一）人在勞動中確證本質并發展自己

人的情感、智能與協作能力，在網絡化和智能化勞動生產方式下成為越發重要的生產要素，這也是人發揮勞動主體性的證明。與此同時，人工智能的勞動替代趨勢已經不可逆轉，其接近通用人工智能的強大能力已經對非物質勞動本身構成沖擊。那么，人工智能究竟只是勞動工具還是接近勞動主體？它能否完全替代人類勞動？單從概念的界定來看，人工智能貼合非物質勞動的概念；而從非物質勞動的內涵來分析，人工智能顯然既沒有情感、智識等主體能力（至少不完全有），也不能肩負作為勞動主體的責任。所以審視人機關系，首先要明確人的真正意義與價值何在，理性審視人工智能與人類智能進化的差異性。

一方面，人在勞動實踐中確證和建構自身，其社會性與非意識能力難以被人工智能復制或模仿。馬克思將勞動視為人的類本質，指出“勞動創造了人本身”，所以理解人的價值實現的關鍵也在于勞動。準確來說，這里的勞動是指真正的自由勞動而非資本主義制度下的雇傭勞動。首先，勞動之所以能夠創造人本身，更多體現在個體的社會發展層面：人在勞動過程中使自己在社會類群中的存在得到確證，并獲得精神愉悅和滿足感，因此勞動的屬人性也隨之得到豐富和擴展。本質上說，勞動“是一種自由的、自覺的活動，是人的‘生命活動’，是人‘復現’、生成自我的過程”。由此可知，人通過勞動不僅使客體對象表現出屬人性的特征，更重要的是確證與拓展了自己的存在意義，獲得自我價值的社會性實現。并且，即使擺脫生存與生產需要的必然性限制到達自由王國，也仍然要進行作為目的本身的人的勞動。其次，人作為社會性主體，自身能力的培養一定以社會為基本單位和尺度。以語言能力為例，它作為非物質勞動的核心能力之一，具有其他物種或智能體難以取代的特質，是生活形式的組成部分。既然如此，語言能力就不是簡單的文字輸出那么簡單，它包含的是說話人的生活背景、心理狀態、利益關系、價值觀念等，因此，以語言為媒介的人類交往過程必然牽涉許多歷時性、經驗性因素。拿習慣來說，它在語言交流的過程中作為無需挑明但卻被談話雙方所默許的隱含條件，是共享的和社交的，只有在與他人的互動和交流中才被生產和再生產，是人的社會本性的彰顯。相比之下，人工智能雖能實現超越人類智力的運算力，卻對人類近似本能的習慣、直覺與頓悟等非意識能力不知所措。概言之，勞動是確證和擴展人的本性與能力的根本性實踐，人在勞動的同時也在被勞動所建構，即人在勞動中能夠認識和豐富自身的本性，其中人的社會性與非意識能力是人類勞動難以被人工智能復制或替代的核心部分。

另一方面，與人類智能在社會性的勞動實踐中得以發展不同，人工智能是缺乏能動性的半獨立受動體，不具有實現智能自主進化的基本條件。首先，從受動性來看，人工智能在自我學習、信息內容創造、自我糾錯等方面雖具有一定自主性，但是缺少真正的能動性，因而依舊是半獨立的受動體。具體來說，在系統正常運行的情況下，人工智能無法主動地選擇受動。即使出現如拒絕遵守指令的“叛逆”行為，也并非出于技術的能動意愿，而是來自系統本身的不穩定性。很多情況下，由于“人類習慣在與自己互動的對象中尋找人性存在的跡象”，人工智能模型“被人性化”，使之呈現自我能動性的假象。按照馬克思的觀點，人是現實的、感性的、對象性的存在，同時也是受動的、受制約的和受限制的存在物。人受對象所限存在一個主動性的前提，即只有對象在被人所創造時才能制約人。然而，人工智能的受動性和受限制性卻并非如此。由于人工智能是不完全模擬人腦的硅基物，因而是非具身的智能體，它受到抽象智能與具象身體的雙重限制，故在功能上不具有生成感性的完備生理條件，不能被視為完整主體。本質上說，人工智能是具備邏輯卻無思想的半受動體，它沒有真正的思考和反思自我的能力，依舊是“轉化為人的意志駕馭自然界的器官或者說在自然界實現人的意志的器官的自然物質。”其次，從智能進化角度看，人工智能之于人類類似于人類之于猿類。人工智能的進化可以參考且依賴人的類群智能，但是卻缺乏人類的智能進化具有的類群親歷性。“類群親歷性就是智能個體在相應智能體類群中親身經歷成長的性質。”也就是說，人的智能在改造自然界的實踐活動中能實現群體性進步。由此可知，人類智能的進化以類群為單位，是在與自己同層次的類群產生共同的社會性聯系的歷時性實踐活動中積累經驗、發展智能。對于當前的生成式人工智能來說，大模型的應用范圍基本局限于某個或幾個專門領域，并且能夠提供開放式協作的開源模型占比并不具有優勢。由此，各個人工智能大模型難以形成互聯系統，不具備自主產生類群親歷性的基本條件，仍需在人類的技術干預和明確指導下實現智能進化。

（二）作為類勞動存在者的生成式人工智能

確證人的本質并區分人機智能的目的并非在于將人類與人工智能劃清界限，強調人的中心地位，而是為了理性審視二者的關系與定位，找到人機協作的切入點。因此，需要對勞動和勞動能力進行多視角區分，在準確認識生成式人工智能勞動的性質與存在狀態的同時，確立人機協作過程中生成式人工智能的類勞動存在者的地位。

首先，人工智能作為類勞動者的“類”，體現為它對人類勞動能力的多倍替代。本質上說，生成式人工智能是具有一定自主性的工具物，是人類勞動工具物的集合，絕不是其自身勞動的集合。它可以替代勞動能力，但絕不能替代勞動。在馬克思看來，機器是勞動者的肌肉力和技能的轉移，這就意味著機器的功能就是代替勞動能力創造生產力。同理，人工智能作為人類勞動對象化產物的出場，既代表了人類勞動能力的進步，同時又增強了人的勞動能力。馬克思指出，“人的勞動能力的發展特別表現在勞動資料或者說生產工具的發展上”。張一兵認為生產工具是“體現勞動能力的一個物性手段”。雖然生成式人工智能在某種程度上超越了單純工具屬性，但是依舊是勞動者的力量和技能的轉移，人與機器的替代關系指向勞動能力而并非勞動的觀點依然成立。也就是說，生成式人工智能不足以完全取代人類，但是它可以通過發揮成倍的人類勞動能力而提高勞動效率。

其次，生成式人工智能是現象學意義上的存在者而非勞動主體。人工智能被“人化”之后，是作為存在于人的經驗之內的自在之物，它既有自在之物對人類的遮蔽性與不可知性（例如算法黑箱），同時也是被人類經驗過的存在者。依據伊德（D. Ihde）的理論，生成式人工智能則具有“準它者性”，即“比單純的對象性要強，但是比在動物和人那里找到的它者性要弱”。生成式人工智能之所以是類勞動存在者而非完全的勞動主體，在于它并不能真正理解人類語言，無法參透人類對話者所不言自明的潛在目的性，從而不具有深入理解人類語言含意的交流能力，因此圖靈測試的一個重要方面是機器能否理解人類語言并生成語言。在人機對話過程中，只要給予機器恰當有效的引導性提問，基本都能得到需要的答案。但真正的問題在于，人工智能自身是否具有理解和預測他人言語意圖及其取效能力。不僅如此，語言大模型雖已具有足夠的信息廣度，但缺少向現實世界問題及本質發問的深度。就這一點來說，赫拉克利特的“博學并不使人智慧”的觀點在當代依然存有人性意蘊。從而，在非物質勞動生產過程中，生成式人工智能的勞動生產行為不能完全脫離人類理性的指導。

最后，生成式人工智能是自主性存在者。雖然目前各個大模型的能力歸根結底源自人類智慧，本質上是人類知識的載體，但是與竹帛、紙質書籍等載體不同，它具備能夠自主生產與交流的智能，可以主動“理解”“猜測”人類提出的要求，并予以恰當高效的反饋。不僅如此，人工智能可以在給定環境中進行自主社交。例如斯坦福今年4月份發表的一篇論文指出，他們運用大模型創造了一個名為“生成式主體（Generative Agents）”的程序并在沙盒游戲中展示代理能力，經評估，這些主體展現出了真實的個人行為和社交互動。因此，從技術智能化與其指令執行過程的相對獨立性上看，人工智能在社會生產過程中的自主性是毋庸置疑的。從資本發展視角看，“勞動的客觀條件對活勞動具有越來越巨大的獨立性”，這是智能機器發展的必然結果。當然，這一獨立性必須與勞動主體結合才能發揮最大的效用。

四、重建協同共生的人機共同體路徑

在人機邊界逐漸模糊的趨勢下，我們需要思考把握人機關系的新方法。對待生成式人工智能，首先要將其視作應該與之共存的存在者。如趙汀陽所言，“存在者之間的關系首先是存在論意義上的共存關系，而不是主體與對象的知識論關系”。前文分析人與人工智能在勞動過程中的能力及其緊密關聯，是為了將二者視作平等的社會行動體而置入一種拓撲結構之中，分析二者的關系走向與定位，鼓勵將人工智能視為具有一定自主性的有為的行動者，主張二者在共同的目標上各司其職，探索人機共融共生的建構路徑。

（一）從人類中心的權力結構中解放

2014年的NASA會議上，人工智能科學家彼得·諾維格指出，未來真正能夠“獲得繁榮的，是與機器一起共事的人”。所謂共事，需要平等且有來有往。這意味著與人類中心的權力結構決裂，超越二元對立，完成人與機器在德勒茲意義上的解域。實際上，技術可能存在多種潛在發展路徑，但只有在被實際應用時，它的發展方式才會生成為確定的一種。過去，傳統物理學認為粒子的位置和速度可被精確預測，而依據量子力學中的觀測者效應，觀測行為會對被觀測的微觀對象系統產生影響，觀測者和被觀測對象構成不可分割的整體。從哲學意義上說，這挑戰了主客二元對立的傳統認識論。因此，就如海德格爾所言，“看的方式，或者說揭示自然的方式”決定了現代技術向我們顯現的特征。伴隨人工智能的發展，“我們在多大程度上將這些系統視作伙伴，也會反過來決定它們對待我們的方式”。因此，需要站在馬克思“現實的人”視角，“從人的現實的社會實踐活動和經濟關系出發”，關注具體的人與當下人工智能的關系與進化趨勢。人工智能設計目標應該是創建一個樂隊同伴一般的程序，而不是一個仆人。由于人、技術愈發相互依存，建立平衡且相對平等的人機關系成為可能。這一觀點的辯證邏輯體現為，人類的整體進步才能使技術發展，而只有技術進步才能使人類社會進一步改善。得益于大語言模型日益提高的語言生成水平，溝通、協調可以被視為人機動態合作的基石。單從人工智能模型設計目的而言，并非為了取代人類，而是為了與人類共存并幫助人類提高生產效率。因此，應解構人類中心的傳統權力結構，反對一種未經反思的對人與機器“形而上學的截然二分”，基于去中心的關系網并以行動者身份實現有益交互。

首先，人工智能得以深度融入人類勞動活動，一個重要原因在于物聯網的不斷拓展，使得計算機、人工智能技術再次開始“消失”。人技關系應跳出主客對立視角，基于意向性而非簡單的工具論來理解。唐·伊德指出，人通過與技術的四種關系來接觸和認識世界：具身關系、詮釋關系、它異關系、背景關系，前三種均為“有焦”的人技關系。而在背景關系中，伊德從現象學的視角解釋為“技術功能的‘抽身而去’叫作‘不在場’（Absent）”，技術作為一種不在場的顯現，無疑成了人的經驗領域的一部分，成了當下環境的組成部分。這與人工智能技術在人類生活中的隱形介入、與個人日漸發生有意或無意的交互的發展趨勢相契合，這種“無焦”的、卻愈發融進人類經驗內容的人機關系，成為人類生活不可或缺的部分。生成式人工智能必將逐漸融入社會基礎設施領域，這反過來也會在一定程度上提升人工智能在社會生產中的地位，給人與人工智能日常化的平等交互提供肥沃土壤。

其次，人機協同不以人為權力中心，而是彼此依賴的、無中心的生成過程。德里達在對能指與所指的不可分離進行分析時指出，由于二者的生成相互依賴，無法獨立存在也不能彼此替代，因而不可能有中心的存在。人與人工智能正是愈發相互依賴的存在者：一方面，人工智能系統及機器最初總是需要人的集體智慧才能被創造和改善；另一方面，人類深入了解自身與世界規律、簡化繁重勞動都需要人工智能的協助。由此，人機之間存在差異但并不對立。之所以人工智能容易被視為敵對的、為人所不相容的，恰恰因為二者是非對立且兼容的。技術誕生之初正是為了與人共在，人類以與技術或近或遠的形式增強改造世界的能力，并與技術共同進化，也因此，人機關系是不斷生成而非一成不變的。德里達將生成過程視作延異（Differance），即延緩的蹤跡，具有實體與時間的雙重含義。他認為，含義總是與具體語境相對，始終處于僅相對于其他含義而進行定位的狀態，這種彼此間的糾纏意味著二元對立是沒有意義的。以人與人工智能的關系為例，人工智能的存在之所以有意義，就在于它與人類的差異，人機依靠彼此的差異而構成關系。由于這些不在場且非實體的差異，人機關系才能以合理且有效的方式建立。

（二）在人機協同的勞動結構中共生

當前，人工智能在某些非物質勞動能力層面沖擊著人類勞動力優勢，但同時也在擴展和細化勞動內容與社會分工，變革人機關系的傳統觀念。在以資本增殖為動力的全球化趨勢下，人機協同已成為新勞動模式的代名詞，勞動協作越來越以機器生產與人的管理為特征，這種協作性還蔓延至人類日常生活。即使脫離資本視角，就單純勞動過程而言，合作也是人與人工智能和諧共進的唯一出路，“機器不在勞動過程中服務就沒有用”，合作才能創造價值。借助拉圖爾的行動者網絡理論（ANT）描述人與人工智能的互動關系與定位，人—機勞動結構可以被解釋為一種基于整合智能的拓撲式結構。這種理論“拒斥主客二分的笛卡爾式分析框架（即人類主體被視為施加行為于被動的非人類主體），倡導一種本體論轉向，旨在對稱看待‘人類’和‘與之互動的非人類實體’”，肯定非人類行動者的能動性，并以此考察人類與非人類間的關系及技術。基于此理論，在人—機協作的勞動結構中，二者或許在物理上相分離，但在操作中卻不是分離的；從功能的角度來看，它們耦合于一個更高層次的組織中共享關于彼此及其在系統中角色的知識，以相互信任為前提在不同領域展開合作，利用各自優勢從而克服彼此局限，發揮集體智能優勢，協調一致地創造生產力。具體說來，人機協作的勞動結構需要三個基本條件：

第一，人工智能具有自主性。高新民等人認為，真正的自主性是在多種可能抉擇中自由地、不受約束地，甚至不按常規、不服從條件地做出選擇。這一定義實質上默認了自我意識擁有自主性的限定條件。但是，我們認為人工智能的自主性不代表具有自我意識，而是指其能夠自己作出決策并在一定時間內獨立運行，這是人機間有效協作、彼此交互的技術性前提。其實，人機交互協作本身蘊含著人工智能自主性的前提。一方面，生成式人工智能具有主動且準確地理解、猜測與高效執行人類指令的能力，這有助于在人機交互過程中勞動任務的順利展開和穩定運行。另一方面，借助自適應學習的機器學習技術，生成式人工智能得以自我學習進化，從而進一步優化人機協作；而通過感知、分析和預測環境，則能夠不斷嘗試并調整計劃以應對新變化。基于以上能力，人工智能得以在無需人類反復干預和重復引導的情況下自我學習、輔助人類決策以及生成數字勞動產品。

第二，人機職責的合理分配。基于人工智能具備自主性的條件，人機協作得以開展，但人與機器在協作的勞動結構中，只有在辨析二者能力優劣的基礎上確定二者職責，才能共同應對不確定性、實現高效的協作，從而達成目標。在專門任務中人類仍優于人工智能機器，例如難以自動化的手工作業以及人類的實踐知識和直覺無法被人工智能的分析能力取代，但是，“科學創新和知識進步建立在開放協作和思想、技術和信息自由交流的基礎上”，與生成式人工智能建立協作關系能極大提高人類獲取知識的便捷性，計算已經成為一種“假體”（Prosthesis）和增強人類能力的方式。因此，需要對人與機器的角色進行合理分配。善于從過往數據中學習的生成式人工智能，適合執行重復性知識型勞動內容的創建、文本生成以及預測的任務；人類可以“跳出框架”思考并提供創造性方案，因此在需要創意、具身感知、人際交往的情感互動中，要以人類勞動者為主導。角色的分配既要確保人工智能機器任務的有序執行及其對人類腦力與體力勞動的減輕，同時也要使人類勞動者能夠感知到自身勞動的存在與價值，要通過兩種智能的合作實現整體智能的增強，在人機協同過程中搭建“人的感性對象性活動和技術發展之間本質性的相互回饋和共同生成的歷史關系”。總之，人與人工智能行動者的決策都會對目標實現產生影響，這不僅需要確保人類意圖、活動和責任能夠準確地傳達給人工智能并被其理解，而且需要確保人機互動的方式能夠適應機器的目標與需求。

第三，人類信任感的培養。人工智能系統借助語言以對話的方式與人類展開分工明確的協作。然而，由于人工智能作為模擬人腦智能所固有的技術局限，加之人類尊嚴與優越感的存在，相比與人合作，人類面對計算機的指令容易產生不信任感，對待人工智能的使用前景信心不足。例如，2018年皮尤研究中心（The Pew Research Center）對技術專家、開發人員等979名對象進行過一項調查，有近40%的人表示人們不會因為使用人工智能而變得更好。因此，為了推進以彼此信任為前提的人機間高效合作，在人工智能系統達到許可標準的前提下，人類需要對人工智能的建議與決策予以信任。要從心理上接納人工智能作為主動存在者與其共生，人類必須兼具自信與對技術的信任。人機互動與共生的實現要求人工智能教育的普及，一方面要降低算法、編程等教育的準入門檻，鼓勵全社會認識、了解甚至掌握人工智能程序的設計和使用方法，培養人工智能素養，如此也有助于公眾對技術善用的有效監督與共同引導，使“每個人都是參與者”。成功的人機交互結構需要行動者之間的互相理解、信任和承諾，這需要人機間高精確度的信息傳達。里夫斯（B. Reeves）和納斯（C. Nass）指出：人類希望用與其他人類互動的“社交”方式，與技術設備（如計算機）互動。生成式人工智能模型的語言溝通、對話理解等能力不斷提升，這使得人類與技術的互動意愿更強烈，同時促進信任感的產生。

（三）警惕技術失效，做人機共生的掌舵者

“科學讓我們獲得了對環境和命運的徹底掌控。但是相比喜悅，我們誠惶誠恐。為什么會變成這樣？這些恐懼應該如何消解？”的確，科學技術的進步讓人類意識到自身對世界掌控力在增強，同時，這種掌控力往往十分依賴科學技術，這反而會使人產生失控的恐懼。人機共存共進的微觀勞動結構不是絕對去中心的扁平結構，仍需要人類在背后對技術發展目標進行改善與調控，以確保人工智能以及人機互動協作的總體有序性。總而言之，去中心的人機共生關系的內涵著眼于整體的宏觀把握，人機合作以及通過合作以協調分配各自能力是目標達成的決定性因素，二者不能相互替代的屬性決定著人機共生的去中心特征。從微觀上看，人類需要做人機共生的掌舵者，這并不與人工智能具有自主決策權相悖，而是人類需要把握發展的基本方向，確保這輛承載著人與人工智能的、能夠自動駕駛的“忒休斯之船”不會偏離航向。

因此，若要擺脫技術失效的恐懼和保證人機共生的順利發展，人類需克服惰性，以蘇格拉底式的善為目標肩負應有責任。早在50多年前，控制論之父維納（N.Wiener）被問及計算機是否會凌駕于人類時回答道，這一危險在于智力惰性。面對人工智能的不斷強大，若一味依賴機器智能解決問題，人類會逐漸失去理性判斷能力。倘若強人工智能如期而至，人類得以獲得大量自由時間，只要自由時間被用于個體施展才能、豐富精神世界，淪為“無用階級”的悲歌便不會被唱響。依據馬克思對自由時間概念的區分，自由時間不是虛度與停滯，而是發展和創造的基礎，“從而為自由活動和發展開辟廣闊天地”。因此，科學技術的革命性突破固然使人能夠不斷發現“面向此在的無限可能”，人類卻不能因此丟失學習、提問與創新的能力，放棄回歸自身本性的追求。

具體而言，一方面要善待、善用人工智能，與人工智能保持平衡發展的協作狀態；另一方面，注重人性的不斷完善，以達身心統一。對應地，一方面需要對人工智能妥善應用、敏捷治理。在弱人工智能階段始終保持負責任態度，對人工智能可能引發的問題保持高敏感度和責任歸屬分析的主動性，規避因人工智能“自治”而引發的道德風險。另一方面，在通過人機協作獲得外在身體與物質解放的同時，不忘向內修心。面對自由時間的充裕、物質財富的增加，身與心任何一方的缺場都有可能產生存在的虛無，必須正心以便認識人真正的價值與辨識自身能力的長短，即孟子所說的盡心知性。

五、結語

總體而言，人機在生產、生活中深度交互、協作共生的趨勢不可避免，這也是人類整體認識與實踐進步之所必需。我們要做的不是如何抵抗這一趨勢（也不可能被制止），而是深入了解并重新思考人機關系以及如何發揮人的主觀能動性以更好地適應和利用好人工智能。面對人工智能對人類勞動能力的超越，我們應充分認識與發揮自身與人工智能之所長，以人機共生的視角看待技術，以協作的形式擺脫個人局限性。人機協同勞動，不僅能創造出巨大的現實的生產力，而且能使人的大腦等各個器官得到鍛煉與強化，塑造出更強壯的主體實存，不斷生成“人的主體性創制Protenzen”，同時在這個過程中還能不斷加深對人性本質的認識。雖然人工智能會對某些人類能力形成替代，卻無獨立自我意識和情感能力，只是存在于人的經驗之中的非主體；但是它在規律學習、環境適應等方面具有一定自主性，又能夠極大簡化和便利人類勞動。這從正反兩方面決定了人與人工智能的相互需要、彼此成就。當然人機協同的關系并非一勞永逸，可能出現整體目標偏離、技術失效、人類的智力惰性等風險，為此，人類應充分發揮主觀能動性和保有人的獨特優勢，以向“善”和認識自己作為發展人機關系和技術的終極指向。

注釋：

（1）（14）（22）（32）（33）（35）（50）（54）（55）（56） ［美］約翰·馬爾科夫：《與機器人共舞》，郭雪譯，浙江人民出版社2015年版，第86、220、171、63、16、336、306、186、91、75—76頁。

（2）（12）（25）（30） 《馬克思恩格斯文集》第8卷，人民出版社2009年版，第370、467、198、207頁。

（3）（9）（10）（11） M. Hardt， A. Negri， Multitude： War and Democracy in the Age of Empire， London： Penguin， 2004， p.108， p.113， p.197， p.187.

（4） A. Bartel， C. Ichniowski， K. Shaw， How Does Information Technology Affect Productivity？ Plant-Level Comparisons of Product Innovation， Process Improvement， and Worker Skills， The Quarterly Journal of Economics， 2007， 122 （4）， pp.1721-1758.

（5） D. Acemoglu， P. Restrepo， Robots and Jobs： Evidence from US Labor Markets， Journal of Political Economy， 2020， 128（6）， pp.2188-2244.

（6） D. Bylieva， Language of AI， Technology and Language， 2022， 3（1）， pp.111-126.

（7） D. Gal， Perspectives and Approaches in AI Ethics： East Asia， SSRN Electronic Journal， 2019， pp. 607-624.

（8）（31） 趙汀陽：《第一哲學的支點》，生活· 讀書· 新知三聯書店2017年版，第190、87頁。

（13） A. McAfee， E. Brynjolfsson， Machine， Platform， Crowd： Harnessing Our Digital Future， New York and London： W. W. Norton & Company， 2017， p.1.

（15） 李微、張榮軍：《價值理性視域下的人工智能及其倫理邊界》， 《貴州社會科學》2022年第5期。

（16） 肖峰：《智能時代的勞動問題辨析》， 《思想理論教育》2023年第5期。

（17） P. Virno， The Grammar of Multitude， Los Angeles/New York： Semiotext， 2004， p.106.

（18） M. Hardt， A. Negri， Empire， Cambridge， MA： Harvard University Press， 2000， p.358.

（19） 趙汀陽：《GPT推進哲學問題了嗎？ 》， 《探索與爭鳴》2023年第3期。

（20） 《馬克思恩格斯文集》 第9卷，人民出版社2009年版，第550頁。

（21）（24） 李文閣：《生成性思維：現代哲學的思維方式》，《中國社會科學》 2000年第6期。

（23） 《馬克思恩格斯文集》 第1卷，人民出版社2009年版，第209頁。

（26） 王天恩：《人機交會：人工智能進化的類群親歷性》， 《上海師范大學學報》 （哲學社會科學版）2023年第1期。

（27） 《馬克思恩格斯全集》第47 卷，人民出版社2006年版，第57頁。

（28）（58） 張一兵：《歷史唯物主義：從物質生產過程向勞動過程的視位轉換》，《中國社會科學》2022第8期。

（29）（40）（41） ［美］唐·伊德：《技術與生活世界》，北京大學出版社2012年版，第105、113、109頁。

（34） 潘恩榮、孫宗嶺：《人工智能“以人為本”倫理準則反思——一種馬克思主義哲學的分析思路》，《云南社會科學》2022第6期。

（36） L. M. Ma， T. Fong， M. J. Micire， Y. K. Kim， K. Feigh， Human-Robot Teaming： Concepts and Components for Design， in Field and Service Robotics， Berlin/Heidelberg： Springer， 2018， pp.649-663.

（37） 姚禹：《賽博格是一種后人類嗎？——論賽博格的動物性之維》，《自然辯證法研究》2021年第4期。

（38） 韓秀：《技術現象學視角下社交機器人與人的關系研究》， 《未來傳播》2022年第4期。

（39） “有焦”，是唐·伊德在《技術與生活世界》中使用的術語，表示技術處在前景而非背景之中，以正面的或呈現于人面前的形式存在于與人的關系之中。

（42） “無焦”是相對于“有焦”而存在的概念，表示技術處在背景或場域的位置，其功能作為很少被注意到的背景來顯現。

（43） 陳明寬、司惠文：《延異斷裂與技術蹤跡——論斯蒂格勒對德里達延異概念的狹義化解釋》， 《哲學分析》2022年第6期。

（44） 《馬克思恩格斯文集》 第5卷，人民出版社2009年版，第214頁。

（45） A. Hornborg， Artifacts Have Consequences， Not Agency： Toward a Critical Theory of Global Environmental History， European Journal of Social Theory， 2017， 20（1）， pp.95-110.

（46）（48） E. Kaasinen， A. H. Anttila， P. Heikkil?， et al.， Smooth and Resilient Human–Machine Teamwork as an Industry 5.0 Design Challenge， Sustainability， 2022， 14（5）， p.2773， p.2773.

（47） 高新民、付東鵬：《意向性與人工智能》，中國社會科學出版社2014年版，第428頁。

（49） J. Steinhoff， Automation and Autonomy， New York： Springer， 2021， p.57.

（51） 王志偉：《后人類主義技術觀及其形而上學基礎——一種馬克思主義的批判視角》，《自然辯證法研究》2019年第8期。

（52） M. Ryan， In AI We Trust： Ethics， Artificial Intelligence， and Reliability， Science and Engineering Ethics， 2020， 26（5）， pp.2749-2767.

（53） ［美］溫德爾·瓦拉赫：《科技失控：用科技思維重新看透未來》，蕭黎黎譯，江蘇鳳凰文藝出版社2017年版，第254頁。

（57） 《馬克思恩格斯全集》第26卷，人民出版社2006年版，第281頁。

作者簡介：崔中良，南京信息工程大學馬克思主義學院副教授，江蘇南京，210044；盧藝，南京信息工程大學馬克思主義學院，江蘇南京，210044。

（責任編輯 胡 靜）