從ChatGPT到Sora：生成式AI下人類勞動解放的再思考

摘 要：勞動解放是實現人的自由而全面發展的內在尺度與核心觀點，也是馬克思關于人的解放思想的重要內容。當前生成式人工智能逐漸走進人類生活，有別于傳統人工智能，生成式人工智能將為勞動解放的實現帶來新機遇。生成式人工智能作為人類智能的模擬，其廣泛應用對人類生產和生活造成多方面影響，從促進勞動者的腦力勞動解放與素質提高、推動勞動工具發展到拓展勞動對象主要范圍多個維度驅動生產力提升，并進一步推動生產關系發生變革。同時，也從時間和空間兩個維度為勞動解放創造充分條件。生成式人工智能為勞動解放帶來新機遇的同時，也涌現出數字勞動新異化、勞動替代焦慮、人類意志迷茫和數字勞動“隱蔽”剝削的“新憂愁”，亟待解決。因此，現階段以馬克思勞動解放思想為指引，厘清生成式人工智能對于人類勞動解放的作用和可能產生的問題，并就此提出相應的解決措施具有重要意義。

關鍵詞：生成式AI；ChatGPT；Sora；勞動解放

中圖分類號中圖分類號：D923.41；D922.17

文獻標識碼：A

DOIdoi：10.3969/j.issn.1672-2272.202404158

英文標題From ChatGPT to Sora： Rethinking the Liberation of Human Labor in Generative AI

Yan Chun

（School of Marxist， Hunan University of Science and Technology， Xiangtan 411100， China）

英文摘要Abstract： Labor emancipation is the internal scale and core viewpoint of realizing the all-round development of human beings， and it is also an important content of Marx’s thought on human emancipation. As a simulation of human intelligence， generative artificial intelligence is widely used to have a multifaceted impact on human production and life， from improving the comprehensive quality of workers， promoting the development of production tools to expanding the main scope of labor objects， driving productivity improvement in multiple dimensions， and further promoting the transformation of production relations， and at the same time， creating sufficient conditions for labor liberation from the two dimensions of time and space. While generative AI brings new opportunities for labor liberation， new worries about the new alienation of digital labor， labor substitution anxiety， confusion of human will， and “hidden” exploitation of digital labor have emerged， which need to be solved urgently. Therefore， it is of great theoretical and practical significance to clarify the role of generative artificial intelligence in the emancipation of human labor and the problems that may arise at this stage， and to put forward corresponding solutions to this problem， guided by Marx's thought on labor emancipation.

英文關鍵詞Key Words：Generative AI；ChatGPT；Sora；Labor Liberation

0 引言

繼ChatGPT問世之后，2024年美國人工智能公司OpenAI再次推出文生視頻大模型（英文簡稱Sora）。與傳統的AI視頻生成應用僅僅幾秒鐘連貫視頻的產出不同，Sora可以憑借用戶給予的文本描述創建長達60秒的逼真視頻，并且其文本描述越充分，生成的視頻就越真實，細節也更加豐富。因此，這也再次讓生成式人工智能（簡稱生成式AI）成為行業的焦點，這既預示著傳統的視頻制作和內容創作方式有可能發生變革，同時也意味著生成式AI對人類社會的影響力正在逐步擴大。

馬克思的勞動解放思想是基于人類社會整體發展的客觀規律而提出的，通過對生產邏輯的詳細分析，指出勞動在人類解放中的重要意義，并據此形成勞動解放思想的體系化描述：過去的勞動是可以被解放的，那么現在的勞動同樣可以得到解放。當前，人類要想取得勞動解放，就需要依靠先進科學技術帶來的強大生產力，只有生產力取得高度發展，人類才有獲得自由時間的機會，才有可能從繁重的勞動中解放出來。從這個意義來講，生成式AI作為先進科學技術的代表，具備釋放巨大生產力的潛能，將為人類勞動解放帶來新的契機。但不同于過去的傳統人工智能，生成式AI具備的新特征為勞動解放帶來“新機遇”的同時，也衍生出了一系列“新憂愁”，用過去的老辦法解決新問題得不到顯著成效。因此，在生成式AI環境下有必要重新思考如何實現勞動解放的超越與發展。

1 生成式AI的概念與本質

2023年12月，由全國科學技術名詞審定委員會事務中心與有關組織機構共同發起的“2023年度十大科技名詞”評選活動結果公布，生成式AI位列其中，成為科技圈內的年度熱詞之一。自2022年11月ChatGPT發布以來，由于其強大的自主創新能力以及通用性，突破了原有專用人工智能的局限性，在電商、醫療、教育、傳媒、金融、工業、科研等眾多領域得到廣泛應用，在降低工作難度、提高工作效率、減少工作成本方面取得了顯著的成效。而新發布的Sora，根據數據預測，則有望在短視頻、廣告、互動娛樂、影視制作等傳媒行業率先投入使用。Sora所具有的技術和能力，能幫助相關領域的工作人員更加高效地進行視頻制作，從而提高視頻生產的速度與數量，并進一步降低視頻制作的成本。從ChatGPT的廣泛應用到Sora的預期結果來看，生成式AI正在走進人類的生產和生活之中。

1.1 生成式AI的概念

根據目前主流的劃分方式，可以將人工智能技術劃分為兩類，一是決策式人工智能，即對給予機器的數據進行分類貼標簽，在進行一定量的數據投喂和訓練之后，達到在新的場景中能夠進行判斷、分析和預測的能力，但是其規模較小，只能得到一個特定領域的識別模型，也就是所說的“術業有專攻”的單一型“人才”。另一類則是生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC），通常來說是指能利用復雜的算法、模型和規則，從大規模數據集中學習，以創造新的原創內容的人工智能技術，生成的內容可以包括文字、圖片、視頻等，生成式人工智能除具備決策式人工智能的深度學習模型之外，還具備了生成新內容的能力。

1.2 生成式AI的本質

其實無論這項技術如何復雜，究其本質而言，生成式AI仍然是一種生產工具、生產技術，是人類器官的延長或投影。與機械性生產工具不同，生成式AI作為生產工具，其勞動對象從實在的“物”轉向虛擬的“數據”，生產過程也轉變成勞動者將勞動對象與勞動過程轉化成數值輸入智能機器，從而智能機器便能夠自動求解，甚至能夠在生產過程中自己總結經驗、反饋信息、優化自身[1]。盡管工業革命期間的機器與現代的人工智能是不同時期的產物，但就其工作機制和本質而言仍然具有很大程度的相似性，因此馬克思在《資本論》中對于機器的闡釋與分析對于當前探究生成式AI的本質仍然適用。馬克思指出，機器是人的產業勞動的產物，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。它們是人的手創造出來的人腦的器官，是對象化的知識力量[2]。如果說在工業革命時期誕生的機器是對人類體力的模擬，那么在科技化智能化時代誕生的人工智能則是對人類智能的模擬和延伸。

而生成式AI作為人工智能進一步發展的產物，在人類智能的模擬上則表現更為出色，這主要體現在以下三點：首先，相比傳統人工智能，生成式AI更具人智化，正如人類大腦思考的模式一般，ChatGPT在工作時，面對人類提出的質疑會主動承認錯誤，甚至對于不正確的信息還具備一定的反駁能力，其思維方式也更接近人類；其次，生成式AI具有類人的經驗學習能力，ChatGPT和Sora之所以能引起科技界的轟動，很大程度源于它們能像人類一樣積累經驗，并不斷學習；第三，在經驗積累的基礎上，生成式AI還具備自主創新能力，其會根據用戶提出的要求和給予的信息進行整合、歸納，并給出恰當的結果，使其看起來更像是人類給出的回復。

2 生成式AI為人類勞動解放帶來新機遇

2.1 多維度驅動生產力提升

科學技術是在歷史上起推動作用的、革命的力量[3]，為勞動解放的實現創造了有利條件。生成式AI作為當代科學技術的創新產品，通過對生產力三要素的影響為勞動解放帶來全新動力。

2.1.1 促進勞動者的腦力勞動解放與素質提高

勞動者作為生產力中最重要的因素，指的是具有一定的生產能力、勞動技能和生產經驗的人，既包括體力勞動者，也包括腦力勞動者。在傳統勞動中，勞動者從事體力勞動的人數居多，不僅勞動任務繁重、存在一定的危險性，而且受生理條件的限制，生產效率較低。隨著科技進步，作為人類肢體器官的替代品，機器和傳統人工智能的出現，將人們逐漸從大多數繁瑣、危險的體力勞動中解脫出來，原本的體力勞動者成為機器和人工智能的控制者。相比之下，生成式AI要解決的難題則更多偏向于“釋放”腦力勞動者，生成式AI存在的人智化和一定的自主創新能力為其解決現實問題中涉及到構思、靈感、設計等腦力工作時提供了優勢，同時其豐富的信息數據庫和強大的信息處理能力也是人類所無法比擬的。在這方面ChatGPT和Sora所展現的能力已經“初露頭角”，例如在輔助教育教學方面，ChatGPT擁有強大的輸出能力，可以提供各個行業、領域的實操經驗，既可以彌補師資短缺的問題，又能幫助教師從繁重的教學任務和非教學事務中解脫出來，從事更多創造性教學工作[4]。這在很大程度上提高了教師的備課效率，促進教學質量的提升；Sora則以其“先天”具備的視頻創作和剪輯能力也將為影視、自媒體行業減輕壓力。

生成式AI對勞動者的腦力勞動解放僅僅是直接效益，除此之外，勞動者在生成式AI的使用過程中也將受其影響，不斷提高個人綜合素質。一方面，生成式AI所擁有的海量數據資源，能為用戶在使用過程中提供有效的咨詢服務，拓展各領域的知識與信息，提升個人的能力與經驗，并極大地激發勞動者的想像力與創新能力，從而無限提高勞動產品設計、勞動路徑規劃、勞動過程管理、勞動成果預測等的準確性、科學性和效率[5]；另一方面，以ChatGPT為例，公司可以利用生成式AI為需要提高能力的職員制定專屬的系統培訓計劃，增強培訓的針對性和有效性，從而不斷提升勞動者的理論知識素養和實際操作技能。

2.1.2 提高勞動工具的生產效率和質量

馬克思認為各種經濟時代的區別，不在于生產什么，而在于怎樣生產，用什么勞動資料生產[6]。勞動資料中的生產工具是生產力水平的重要標志，隨著時代發展、科技進步，生產工具的形式、特點、工作機制正在不斷發生改變。當前，生成式AI作為新型人工智能，憑借推動勞動工具自動化、智能化發展的方式，從而進一步提高勞動工具的生產效率和質量。首先，生成式AI自身作為一種生產工具以其智能化方式廣泛應用于多數行業。其次，生成式AI通過參與生產的決策過程，降低市場調研成本，契合市場需求。在實際生產過程中，ChatGPT可以利用其數據模型，對現實生活中的信息進行鏡像和模擬，發動信息搜索指令實現信息的精確化調取、系統化整合與條理化呈現[7]。以此獲得客觀市場行情數據，從而降低生產中調研的成本，將更多時間和精力投入于生產的關鍵環節。第三，生成式AI通過輔助勞動工具自動化生產，有效提高生產效率。當ChatGPT進入生產后，其可以利用自然語言生成技術，產生指導語言并下達指令，控制生產過程中的機器人和自動化設備，從而實現更加智能化和自動化的生產流程，減少人為錯誤和時間浪費[5]。過去傳統的勞動工具受技術和人為參與的限制難免存在一定的誤差率和時間的浪費，而生成式AI的智能優化和精準操作能有效降低試錯成本，并有希望實現勞動工具不間斷生產，提升質量的同時注重效率。雖然Sora等生成式AI應用還有待進一步開發和投入市場，但未來生成式AI將不斷實現與勞動資料的緊密結合，在提高勞動工具的生產效率和質量方面展現出巨大潛力。

2.1.3 拓展勞動對象主要范圍

勞動對象是指生產過程中被加工的東西，包括從自然界中獲得的資料和經過勞動加工而創造出來的原材料，是生產過程中一個必不可少的要素。按照過去的思維方式，往往將勞動對象劃分為兩類，一類是沒有經過加工直接能在自然界獲得的物質，例如石礦、森林、水源；另一類則是由勞動者加工后的物質，例如：棉花、糧食、鋼鐵等。但是縱觀整個人類發展史，生產力不斷提高的同時，勞動對象的范圍也正在不斷擴大。隨著人工智能迅速發展，數據這一新型勞動對象進入人類視野。生成式AI依靠龐大的數據獲得成長，2020年發布的GPT-3，其訓練參數量已經達到了驚人的1 750億個，而且數據背后是廣泛的應用場景，ChatGPT也會根據不同人、不同類型任務、不同應用場景來生成規模龐大的數據[8]。以ChatGPT和Sora為例，要不斷滿足大數據時代的需求，提高結果的準確性和豐富性，這驚人的數字只會不斷增加。而不同于過去的勞動對象，數據不僅包括生產數據，還包含人們的生活數據以及自然數據，這些數據原材料在經過勞動者加工后對于促進產品研發、供需匹配、生產優化、產業升級和環境保護等具有關鍵作用，其功能價值遠大于傳統的勞動對象[9]。隨著生成式AI的不斷發展，數據作為新勞動對象的作用也將不斷凸顯。

因此，生成式AI通過與生產力三要素充分融合的方式，實現了推動生產力發展的積極效益，從而為人類勞動解放奠定了堅實的基礎。

2.2 推動生產關系變革

在馬克思看來，現代工業產生的無窮無盡的生產力是獲得勞動解放的第一個條件，而要使勞動回歸勞動本身的意義則需要獲得第二個條件，即它應當把這些生產財富的力量從壟斷組織的枷鎖下解放出來，使它們受生產者共同監督[10]。也就是控制生產的社會關系，通過生產關系變革實現勞動的解放。隨著新生產力的獲得，人們改變自己的生產方式，隨著生產方式即謀生方式的改變，人們也就會改變自己的一切社會關系[11]。生成式AI作為先進生產力的代表，在其形成和發展的過程中，也勢必會形成與自身相適應的新型生產關系。這主要表現在影響生產資料所有制關系、分配關系和生產中人與人的關系3個方面。

首先，從生產資料所有制關系來看，生成式AI受大數據和互聯網的影響，更加符合生產資料共建共享的新模式，提高資源利用效率。社會化勞動實現的前提就是生產資料被越來越多的勞動者、被全社會共同使用和占有。在生成式AI技術加持下數據成為新型勞動對象，在生產過程中起著重要的作用，其可復制性、共享性等特點就決定了需要數據加持的應用和產業必須以社會公共使用的方式才能實現最大價值。此外，數據不同于傳統的勞動對象，具有顯著的增值性，在使用過程中，并不會因為利用的次數增多而降低價值。相反，數據價值正是依靠人們的頻繁使用和廣泛傳播來提升。從發展趨勢來看，生產資料私人占有正在失去傳統意義的重要性，數據資源全社會共建共享、共同占有和使用成為生產力發展的內在要求和必然趨勢[12]。

其次，從分配關系來看，生成式AI更加著重多種要素合理參與分配過程。與傳統按勞分配和按資分配的生產力模式不同，生成式AI等人工智能促進了勞動、資本、土地、知識、技術、管理和數據等多種要素的參與。這種按生產要素的分配方式相比過去有了快速的發展，使得人們的收入來源變得更加多樣化，那些掌握了多種生產要素的人甚至有機會獲得更多的收益。

最后，從人與人在生產中的地位和關系來看，生成式AI與過去的人工智能在人機交互方面存在很大程度的不同，更加凸顯勞動者主體地位。傳統人工智能與人類進行交流只能以機器為中心，只有掌握計算機語言的程序員才能與其溝通，而以ChatGPT、Sora為例的生成式AI則更會偏向于以人類為中心，人們只需使用人類通用語言交流即可，不再需要較難的機器語言，這在一定程度改變了生產過程中人類的地位及關系，甚至重構了人與人之間的勞動關系。此外，生成式AI的出現促進新型工作的不斷發展，例如自媒體行業受Sora的影響，其入行門檻進一步降低。這是因為與傳統行業相比，其更加強調勞動者的靈活性、自主性和創造性，不再受傳統企業的限制，更加凸顯勞動者主體地位。而且，伴隨科技進步，勞動者綜合素質的提高，人們在企業內部充當的角色也日漸豐富，工作技能不再單一化，這就意味著企業必須重新考慮原有的剛性管理模式，選擇更加適合勞動者發展的柔性管理模式，才能更好地推動企業發展。

總之，生成式AI在促進生產力發展的同時，也決定了新的生產關系必須適應科學技術發展、更加考慮勞動者的主體地位和自由而全面發展的需求，按照合理的要素分配機制進行變革。

2.3 生成式AI下勞動解放的“雙維度”

勞動的時間和空間解放，是馬克思勞動解放思想的應有之義，也是人類獲得自由全面發展的重要前提。生成式AI憑借其大算力、大算法和通用性賦能現代技術，為勞動解放爭取充分的自由時間和廣闊的勞動空間。

2.3.1 自由時間的充分釋放

馬克思認為時間實際上是人的積極存在，它不僅是人的生命的尺度，而且是人的發展空間[13]。生成式AI為勞動解放提供時間條件首先體現在提升勞動的時間利用效率。例如，在教育領域內，Sora具備一定的輔助備課能力，類似自然科學類、實驗類、操作類課程，通過輸入教學目的便能使Sora生成虛擬的教學場景，在加強學生理解知識、提高教學質量的同時，有效降低了備課的時間成本。ChatGPT的應用范圍則可以擴展到工業、醫療等領域，縮短產品研發周期，減少實驗過程中的浪費，效率和質量兩不誤。生成式AI為勞動解放提供時間條件還體現在提高自由時間的利用效率。所有自由時間都是供自由發展的時間[14]。而且，生成式AI在提高勞動者的工作效率之后，節約的工作時間將轉換為閑暇時間，這就為勞動者自身發展和自由活動提供了基礎條件。在自由時間范圍內，生成式AI并不會脫離生活，反而促進人們在有限的時間內更進一步完善自身、促進發展。例如，Sora可以為更多自媒體業余愛好者提供便利，降低視頻制作難度，節約制作時間。而部分生成式AI也正在融入生活中，智能管家結合生成式AI更顯人性化，將我們從繁重的家務活中解脫，利用更多時間從事自己感興趣的事情。這樣看來，生成式AI比過去的傳統人工智能效率更高，所節約的勞動時間為勞動解放提供了基本前提。

2.3.2 勞動空間的突破延伸

一方面，生成式AI促進新的空間領域發展，為勞動解放帶來新可能。隨著世界人口數量不斷增加，人們的活動類型不斷豐富，活動范圍不斷擴大，原有的活動空間已不能滿足人類需求。信息技術的不斷突破正在帶領人類世界由二元空間走向三元空間，即由原來的人類社會空間、物理世界空間拓展到信息空間，在這一空間內人工智能將發揮主導作用，數據將釋放無限潛力，生成式AI將在原有人工智能的基礎上進一步促進信息空間發展，拓展勞動解放新領域。以ChatGPT為例，不僅能夠實現人與人的跨時間與跨空間的交互，還能夠允許人進行對內容生產與世界編輯的開放性[8]。利用其技術實現對空間的拓展和再次分配。另一方面，生成式AI能深化人類對物理世界空間的認知，鏈接人類的意識想象空間。意識作為人腦這一特殊物質的機能和屬性，是客觀世界的主觀映像。簡而言之，人類能通過大腦中已有的信息進行整理和改造構建出現實世界不存在的情景，而生成式AI無疑給人類這一想象搭建出現實的展現平臺。目前使用ChatGPT和Sora已經初步能夠將人腦中想法變為現實，將客觀自然規律與人類意識相鏈接，將有更大的空間展現自身能力。此外，通過這一過程，也將深化人類對自然世界、物理世界的認識，提高人類的認知能力。生成式AI憑借信息空間的拓展提高勞動者的意識想象能力和認知水平，從而為勞動解放奠定基礎。

綜上所述，生成式AI為人類爭取了更多的自由時間和展現才華的空間，不僅為勞動解放提供先決條件，更為人的全面發展創造無限可能。

3 生成式AI為人類勞動解放帶來“新憂愁”

同任何技術所具有的雙重人文效應類似，生成式AI的飛速發展和廣泛應用為勞動解放帶來“新機遇”的同時，也帶來了一系列“新憂愁”。主要體現在數字勞動新異化、勞動替代焦慮、人類意志迷茫和數字勞動“隱蔽”剝削4個方面。

3.1 數字勞動新異化

馬克思在《1844年經濟學哲學手稿》中對人的本質作出這樣的界定，勞動這種生命活動、這種生產生活本身對人來說不過是滿足一種需要即維持肉體生存的需要的一種手段。而生產生活就是類生活。這是產生生命的生活。一個種的整體特性、種的類特性就在于生命活動的性質，而自由的有意識的活動恰恰就是人的類特性[11]。其中所談到人的類特性指的就是人的本質，而自由的自覺的活動則指的是勞動。因此，在馬克思看來勞動是人的本質，是人的第一需要，要實現人的解放，就要從根本上解除限制自己的東西，從而自由支配勞動。包含生成式AI在內的數字技術正在不斷占據勞動市場，促使傳統勞動形式不斷發生改變，演變成“數字勞動”新形態。但正是這類受資本邏輯所影響的數字技術也“悄悄躲藏”于互聯網背后，誘發數字勞動異化“新表征”。

首先，體現為數字勞動產品的異化。生成式AI就其本質而言是一種人為設計的工具、機器，盡管在使用過程中仿佛擁有自己的“思維”，具備一定的創作能力，但究其背后仍然是由一串串代碼所組成，由算法工程師把控其內在邏輯。但受數字資本逐利性的影響，算法工程師不斷喪失主動權，跟隨資本邏輯的主導方向發展，生成式AI發展越快，與算法工程師就分離越遠，造成勞動者與勞動產品相異化。其次，體現為人類主觀能動性的異化。隨著ChatGPT、Sora等數字平臺普及，人類勞動時間和空間開始由固定化變得靈活化、隱蔽化?？此苿趧诱咴谝揽可墒紸I平臺獲取所求信息，實則在為背后的資本家不斷輸出“免費勞動”，提供豐富的數據資源和個人隱私，目前在使用ChatGPT過程中用戶的提問并非“隨心所欲”，反倒必須根據其內在邏輯和腳本設定進行交流，否則無法得到目標答案。因此，在這隱蔽勞動過程中，人類不但沒有按照主觀意識促進生成式AI訓練成理想產品，而且人類的思維逐漸“模式化”，逐漸符合生成式AI的提問要求，生成式AI不斷占據主動權，而人類則成為被動的一方，主觀能動性開始喪失。第三，體現為人的類本質異化。“有意識的勞動”是人和動物區別的關鍵之一。但是，隨著人工智能的出現，人類的勞動逐漸被替代，從體力勞動到簡單的腦力勞動，人類在機器面前部分勞動能力和機會被剝奪。不僅如此，人工智能的發展特別是生成式AI的出現，使得勞動過程不再被勞動者所知曉，生成式AI僅僅只負責輸出結果，勞動者參與的勞動過程不再是“有意識的勞動”，人的類本質進一步異化。

3.2 勞動替代焦慮

在馬克思看來，機器進步勢必會對勞動者的工作造成一定的影響，機器的每一種改進都搶走了工人的飯碗，而且這種改進愈大，工人失業的就愈多[15]。之所以在當代社會仍然會出現馬克思說的這種矛盾，其主要原因是工業革命時期的大機器和人工智能時代的生成式AI均具有超越勞動者某項生理功能的特性，勞動者在其面前不具備優勢。大機器憑借對人的肢體器官的模擬和延伸所帶來的生產力是手工工場所無法比擬的，生成式AI盡管目前不能完全代替人腦的全部工作，但至少其在運算能力和數據存儲方面的優勢也是人腦所無法超越的，甚至差距只會越來越大，由于人類生理結構的限制，其能力是有限的，而生成式AI在數據和設備提供充足的條件下能力是無法估量的。資料顯示，大約80%的美國勞動力可能至少有10%的工作任務會受到GPT等生成式AI大模型的影響，其中大約19%的勞動力至少有50%的工作任務會受到影響[16]。生成式AI的進步促使勞動替代的對象從過去的體力勞動者向腦力勞動者轉變，這是勞動者不得不面對的現實問題。

此外，過去傳統人工智能無法提供的情緒價值，在生成式AI中也得到了進一步突破。例如ChatGPT就具備一定的情緒分析能力，這主要是通過人工智能和自然語言處理技術，憑借算法、特定的語言模型實現對文本中情感信息和情感狀態的捕捉、提取以及量化。其應用范圍十分廣泛，例如在企業中用于提升產品質量和貼近用戶需求的客戶服務反饋分析應用、在生活中其也能根據用戶的不同需求提供相應的話術，緩解互聯網時代所帶來的孤獨感。

3.3 人類意志迷茫

生成式AI的確為人類的生產和生活提高了效率和質量，在理想情況下，也能有效幫助人類縮短勞動時間。但需要明晰的是，勞動解放并非代表人類無需勞動，并非任何勞動均交由生成式AI處理。

從生成式AI來考量導致此現象的原因，主要有兩個方面：其一，生成式AI的強大性在一定程度上可能誘導人類產生“技術上癮”效應，光是ChatGPT這一個生成式AI應用就包含了文本生產、聊天對話、百科問答、語言翻譯、繪畫、視頻剪輯、編程等多項功能，這是過去傳統人工智能難以企及的。另外，生成式AI的強大算法和驚人數據量也給足了用戶“安全感”，面對生成式AI給出的答案，人類自然而然地選擇了信任和肯定。其二，生成式AI的針對性和舒適性帶來的愉悅感誘導人類產生依賴心理。生成式AI所生成的結果并非完全套用公式，而是以用戶的個性偏好和行為特征、具體信息作為篩選條件，在龐大的數據中有針對性地篩選出符合條件的內容加以組織而形成的，這就會讓用戶有種被“重視”的心理滿足感和舒適感，進而隨著使用次數的增加和屢試不爽的經歷使得這種情緒不斷累積，最后形成依賴心理。

從人的本性來看，算法技術推薦的內容多為利于人自身發展的二次選擇內容，與個人利己主義的本質相符合[17]。就像ChatGPT所能解決的恰恰也是一些文字工作者看來“頭疼”的事情，嘗試利用生成式AI化解工作的難題，追求工作簡單化、去繁瑣化，這也正符合當前勞動者的心態。因此，一旦嘗到“甜頭”，人類便會趨于本能依賴這類應用。

3.4 數字勞動的“隱蔽”剝削

與傳統大工業時代資本家對勞動者的剝削不同，數字時代的資本家憑借其對數據資源的壟斷地位，采取的剝削方式也更加“隱蔽”，剝削領域也進一步拓展。盡管目前市面上的生成式AI應用如雨后春筍般涌現，不少企業爭相研發企圖獲取紅利，但終究其內部的基礎模型僅僅由少數科技公司所掌握，而且想要在這其中“分一杯羹”也并不是那么簡單的事情，光是龐大的數據、超強的算力支撐以及極高的專業水平就能讓不少企業望而卻步。由此可見，生成式AI暗藏的壟斷風險似乎為資本家的數字勞動剝削開辟了“新路”。

機器縮短勞動的時間，而它的資本主義應用延長工作日[6]。生成式AI的資本主義應用亦是如此：一方面，生成式AI使得剝削的方式更加隱蔽，勞動者的無償勞動開始隱形化。用戶在使用生成式AI的過程中所提供的文本、音頻和圖像等數據在尋求發展的同時，也為生成式AI的成長和優化提供了幫助，但是這一貢獻卻并未得到相應的勞動報酬，甚至這一勞動行為是在渾然不知的情況之下進行的，用戶也并不知曉自己的數據將用于訓練生成式AI，受益者只有躲藏在背后的數字資本家而已。另一方面，生成式AI也將剝削領域進一步拓展。勞動者受剝削的場域由過去的固定化轉向任何時間、任何地點均可以進行，不只是在工作環境中，在娛樂、社交、學習等過程中，人類將繼續以數字身份參與到勞動的剝削之中，數字資本家直接把“生產流水線”內置于個人的移動設備或電腦端，資本邏輯實現向私人空間的撤退，并滲透蔓延到人們社會生活的各個角落[18]。

4 生成式AI下勞動解放的路徑

勞動解放僅僅依靠技術本身所帶來的動力難以實現，由生成式AI所引出的勞動解放新問題如何解決？從哪些層面解決？又該如何引導其良性發展？正是實現生成式AI下勞動解放所需要思考的問題。

4.1 主體之維

4.1.1 從“人機對立”到“人機共生”

當前，ChatGPT、Sora等生成式AI正在融入人類社會，作為勞動者應當正視其存在的意義并適時調整傳統觀念。過去，人類一貫認為機器純粹是人類的附屬工具而已，應該完全受控于人類，以人類的標準為發展方向，保持著傳統的“人類中心主義思想”“人機對立”思想。然而，隨著生成式AI等具備“自主性”傾向的機器出現，人類開始陷入自我懷疑，似乎過去無法想象的事情開始走向現實。其實，從數字時代發展現狀予以分析便可明晰，這一觀點已經跟不上發展速度的需求。一方面，過分強調人的主體性不僅不利于生成式AI的發展，無法解決勞動解放所出現的新問題，而且，隨著人類與機器的對立加深，數字勞動異化的程度也只會不斷加大；另一方面，人類面對人工智能的恐慌需要進一步明確。在馬克思看來，技術對于人類社會生產力的發展呈現積極作用，之所以會出現技術異化和勞動受剝削的現象，源于技術的資本主義應用，人類應該感到恐懼的是操縱生成式AI背后的資本家。因此，人類面對生成式AI必須轉變“人機對立”和“人類中心主義思想”的觀點，樹立“人機共生”“人機互補”的新觀念，明確人類受生理的限制所表現的不足需要依靠機器的特性予以彌補，只有人類和機器發揮出雙方的優勢，彌補各自的不足，才能有效促進整體生產力的提升和社會和諧發展。

4.1.2 強化生成式AI的工具屬性

對于勞動者而言，還應強化生成式AI的工具屬性。毋庸置疑，生成式AI所表現的強大生產力對于改變人類的生產和生活具有重要作用。但總歸其只是人類創造的用以模仿和延伸腦力的工具而已，設計的初心是為了促進人類勞動解放，實現人的自由全面發展，而不是取代人的主體地位。并且，作為一種工具，與人類這一具有生命的物種所表現出的高級性、復雜性仍然具有較大差距，無需擔心，而應理性看待，正確使用生成式AI為人類造福。

4.1.3 發揮獨特優勢應對“挑戰”

面對生成式AI帶來的“挑戰”，人類并非被動的存在，而應該發揮自身優勢，積極發揮主觀能動性。從目標設定來看，人工智能總歸是機器，其既定的目標基本都由程序員設定，也就是說在程序員不發生改變的前提下人工智能總歸只是沿著這一個目標前進，而人類的比較優勢在于，大腦的復雜性為我們提供多種目標和選擇，一旦條件發生變更我們隨時可以更改既定目標。因此，在這類能力上生成式AI與人類仍然差距甚遠。面對生成式AI的挑戰，作為勞動者要用積極的心態面對，以發揮獨特優勢為目的，不斷學習新知識、新技術，增長新本領，開拓新視野、應對新形勢，拓展多方面才能。

4.2 客體之維

4.2.1 堅持以人民為中心的發展思想

習近平總書記指出，要把滿足人民對美好生活的向往作為科技創新的落腳點，把惠民、利民、富民、改善民生作為科技創新的重要方向[19]?？萍紕撔聭獔猿忠匀嗣駷橹行?，就要把以人民為中心作為科技創新的發展方向，確保生成式AI以服務人民為最終目標，將以人民為中心的發展思想貫徹生成式AI發展的全過程，從研發到應用的每一個環節均落實到位，確保生成式AI成為為人民服務的好工具。只有如此，生成式AI才能始終為人類勞動解放服務、為人的全面發展服務。

4.2.2 堅持安全、可靠、可控的發展宗旨

如果說以人民為中心是生成式AI理應堅持的發展方向，那么安全、可靠、可控則是生成式AI理應遵循的發展宗旨。首先，確保生成式AI的安全性，不斷增強數據隱私保護，防止惡意攻擊和系統抗干擾的能力，確保數據的加密存儲和傳輸，采用權限管理和訪問控制機制，以防止未經授權的數據訪問，最大程度地減少數據泄露風險；其次，確保生成式AI的可靠性，避免原則性、常識性錯誤的出現，提升答案的精確性和準確性，以此建立用戶和機器之間的可信度；第三，確保生成式AI的可控性，這也是用戶所關心的問題，對于程序開發人員而言必須能夠依據機器的底層邏輯作出正確的預測和研判，不能讓生成式AI脫離人類的可控范圍。同時，應不斷增強系統的透明度和可管理性，以便開發人員和用戶能及時針對生成式AI所出現的問題作出反饋。

4.3 制度與政策之維

4.3.1 健全數字勞動保障體系

生成式AI受大算力、大算法、大數據等特性的影響，其發展速度之快，導致與之相關的問題難以有效解決。因此，規范和完善生成式AI的相關制度和政策尤為關鍵。對于國家而言，首先，應當不斷完善勞動者的社會保障制度。對于失業群體，應當以優先保障基本生活為主，積極鼓勵失業人員再就業，善于聽取民聲，補齊制度短板。其次，要考慮到直接救濟的效果并不明顯，而且長此以往也不利于失業人員發展，容易造成懶惰和依賴的心理。因此，注重對失業人群的再就業培訓，政府相關部門可以利用生成式AI，根據不同失業人群的特點和信息制定有針對性的培訓計劃，保證失業者能夠在失業之后獲得再次學習和選擇職業的機會，提升就業競爭力。最后，盡管生成式AI會代替部分崗位造成技術性失業，但也催生了新型行業和服務業的崛起，例如數據科學家、算法工程師、人機交互界面設計師、人工智能系統監控員等新興職業[20]。政府應積極鼓勵生成式AI的衍生行業發展，加大服務業崗位擴張，彌補崗位缺失，創造更多就業機會。

此外，之所以會出現數字勞動異化新態勢和“隱蔽”的剝削形式，在很大程度上源于缺乏相關的法律法規對生成式AI使用過程中的數據進行使用權和所有權界定。一方面，依靠法律對數據的獲取、使用和保存進行規制能有效提升數據的安全性，防止數據泄露和濫用的發生，促進數字產業健康發展；另一方面，通過界定數據的所有權，增強大數據時代對數字勞動資料的控制權，能保障數字勞動者得到應有的報酬與隱私保護，進而推動勞動資料回歸勞動者本身。

4.3.2 把握科技“主動權”

人工智能是引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，具有溢出帶動性很強的“頭雁”效應[21]。當前，面對由數字剝削引發的各種異化新問題，應當把握科技主動權，合理規制生成式AI中資本的運行模式，積極完善和應用生成式AI技術，以促進生產力的高速發展，進而實現生成式AI賦能勞動解放的目標。生成式AI對高性能芯片的依賴性極強，要想突破這一關鍵技術，單槍匹馬似乎難以達成，必須有效發揮我國“集中力量辦大事”的制度優勢，通過政府的引導和支持，整合全國的科研力量和領域內專家，加快高性能芯片等關鍵技術的研發進程，攻克生成式AI的“卡脖子”問題。此外，政府還可以通過設立專項資金和特殊政策支持，為科研人員提供更好的研究環境和條件，為在關鍵技術領域取得突破性進展起到有效的激勵作用。長此以往，這將有助于提升我國在人工智能領域的技術實力和國際競爭力，推動科技創新和經濟社會發展。

5 結語

追求和實現勞動解放始終是全人類共同的崇高理想。站在人類歷史發展的高度來看，生成式AI作為科學技術創新的代表，無論是從推動生產力發展還是促進生產關系變革的角度來考量，都為勞動解放的實現提供了理想的技術準備。但是，在享受科技帶來紅利的同時，由此衍生的數字勞動新異化、勞動替代焦慮、人類意志迷茫和數字勞動的“隱蔽”剝削問題也時刻警惕著人類理應保持冷思考，單純依靠技術的力量難以實現勞動解放，或許相比技術本身所帶來的“威脅”，更令人“后怕”的應該是技術背后的資本力量。從生成式AI作為技術邏輯的存在物出發，改變傳統“人機對立”的觀念，提高自身綜合素質，積極應對科學技術帶來的挑戰，是面對先進生產力代表物時，勞動者實現自身解放理應具備的品質與意識。從生成式AI作為資本邏輯的存在物出發，國家在制定相關政策和法律保護勞動者合法權益的同時，更為關鍵的是提高科技發展水平，合理規制生成式AI中資本的運行，把握科技主動權，從而更好地引導生成式AI為人類勞動解放服務。

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責任編輯（責任編輯：要 毅）