人工智能时代异化劳动的技术形态及其扬弃路径

张卫良 何秋娟

〔摘要〕 人工智能时代异化劳动出现了以机器分工体系代替人的分工体系、技术意识形态化、技术理性超越人类理性、人的社会性逐渐丧失等为表征的技术形态。人工智能本身的双重属性为其异化埋下了隐患，应用主体的价值取向促使其异化现实化，而资本逐利本性则是其异化的动力源泉。扬弃异化劳动的技术形态，要加强对人工智能技术研发与应用的监管，实现合规律性与合目的性的统一;合理引导人工智能利用主体的价值取向，实现工具理性与价值理性的统一;加强对资本的治理，破除技术垄断，实现资本目标与公共利益的统一。

〔关键词〕 人工智能，异化劳动，技术形态，扬弃路径

〔中图分类号〕B152    〔文献标识码〕A〔文章编号〕1004-4175（2019）03-0028-08

马克思认为资本主导之下的社会分工是对抗性的，这种对抗性分工而非私有制是异化劳动产生的根源。因此，只要资本逻辑依然起作用，不合理的社会分工就会继续存在，异化劳动也不会自行消亡。人工智能时代，在资本与技术的合谋之下，社会分工呈现出横向分工缩小、纵向差异扩大、对抗性分工有增无减的趋势。在技术主导的分工体系下，人日益沦为技术实现资本致富手段的工具，人工智能机器对人的异化越来越凸显。技术异化的新形态严重阻碍了人的自由全面发展。由此，人类在大力研发和应用人工智能的同时也要谨防技术的过度资本化应用。

一、异化劳动技术形态的特征

人工智能（Artificial Intelligence）是约翰·麦卡锡在1956年达特茅斯学院（Dartmouth） 暑期会议上首次提出的。人工智能是当代技术领域的前沿，随着数字计算机的出现应运而生，即通过数字计算机编程，让计算机模拟人类的行为 〔1 〕 序言5。美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授认为，人工智能是关于怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。因此，人工智能开发的目的是要使机器学习获得人类的智能。人工智能是技术与资本合谋的直接产物，也是异化劳动技术形态的主要存在领域。从人工智能的开发目的看，人工智能从根本上说是人的对象化产物，即劳动的外化。劳动外化本身并不构成劳动异化，也不造成人的本质的丧失。劳动异化是在人的劳动对象化过程中，由于劳动者、劳动对象亦或是劳动过程任何一个要素的异化而导致的 〔2 〕 。

在《1844年经济学哲学手稿》中，马克思以国民经济为研究对象，基于对工资、货币、资本以及地租与工资、资本利润之间的关系等的分析，通过对国民经济学家关于工人降低为最贱的商品等观点的扬弃，形成其异化劳动理论。马克思指出资本主义社会异化劳动有四个方面的体现，即人与人的劳动产品的异化、劳动本身的异化、人与类本质的异化以及人与人之间关系的异化。在科学技术成为第一生产力的当今时代，技术作为人的有意识的创造物，在资本的掌控之下，越来越反客为主，成为控制、奴役、排挤人的力量，成为阻碍人的自由全面发展的束缚力量。人工智能时代，异化劳动的技术形态既有马克思异化劳动形态的共性特征，也有其新的时代性特征。人工智能时代异化劳动的技术形态主要表现在以下四个方面：

（一）在社会分工体系方面，人工智能强化机器分工体系

技术作为人的对象化产物，其本身并不必然导致对抗性社会分工。技术是有意识的人所创造的一种外在于人的力量，作为一种生产要素，其本身可以通过促进经济发展和社会进步来促进人的发展。技术进步直接带动机器改进，机器改进理论上可以减轻劳动强度、缩短劳动时间、增强人对自然的驾驭能力等 〔3 〕483-484 。人工智能作为人的智能的对象化，有利于促进生产的自动化，降低劳动强制，有利于促进人的本质在对象化过程中得以实现，有利于扫除阻碍人的自由发展的因素，增强人类认识自然、改造自然的能力，有利于促进人类由必然王国走向自由王国。但是，人工智能较之于传统机器的不同之处在于，其不仅可以排挤人力，而且还可以完全替代工人，实现“零工经济”。因此，资本对人工智能的过度开发和应用，必定会进一步强化机器分工体系，加剧社会分工的对抗性。

首先，生产自动化缩小了社会横向分工。人工智能进一步降低了生产对人的技能的依赖程度，社会之间横向分工进一步缩小。横向分工差异的缩小，一方面只是通过营造一种平等假象来掩饰资本剥削的加深，以缓和生产力与生产关系之间、工人阶级与资本家之间的矛盾，维持资本的统治。另一方面，横向分工的缩小实质上是智能机器之间分工差异的缩小，而不是人与人之间分工差异的缩小。人工智能的进一步开发，赋予机器更成熟的技能和更健全的功能，使得机器可以在分工体系中占居更多的环节和凸显更重要的角色，从而缩短了横向分工的链条，简化了横向分工的体系结构。技术对社会横向分工的控制和主导，导致的直接结果不是人从工作中解放出来，不是人的自由全面发展，而是机器对人的奴役。工人的生存状态不是得到了改善，而是会随着劳动力在生产要素中竞争力的下降、失业风险的增加而进一步恶化。

其次，技术垄断阻隔了社会纵向分工。资本的逐利本质一方面不断地排斥劳动力，导致社会失业率的进一步提高;另一方面集中投入于处于分工顶层掌握前沿科技、站在技术尖端的企业，进一步加剧了行业垄断。行业垄断切断了处于社会分工顶层之下的企业、劳动者以及其他资本进入该行业的途经和机会，致使产生更加严重的社会分层、社会断裂、社会分化等社会问题。技术垄断使得纵向分工出现中断，掌握核心技术的垄断公司或者行业的领军人物与广大中产阶级、低技能的社会底层劳动者之间的差距越来越大。分工的顶层与底层之间似乎出现了断裂，产生了一个无法逾越的真空层。人工智能革命表明，主要受益者将是高技能而不是低技能工人，廉价劳动力、廉价原材料占整个产业链价值量的比例越来越小，进一步扩大了社会纵向层级之间的收入差异，社会贫富分化进一步加深。

再次，对抗性社会分工巩固了机器分工体系。人工智能成为当前技术的前沿领域，资本对人工智能的过度投入，导致社会生产领域机器进一步排挤甚至替代人工。资本进一步排斥劳动力，社会资本收益率进一步攀升。根据托马斯·皮凯蒂的观点：资本收益率显著高于经济增长率是一切不平等的根源，尤其是当经济发展相对进入停滞 〔4 〕序言IX 。不管是技术对横向分工链条的缩短、体系的简化，还是对纵向分工间距的拉大、体系的隔断等都会导致一系列非自愿甚至是对抗性社会分工的产生。诸如底层低技能劳动者面临被排挤出分工体系的风险;社会中产阶级很难逾越纵向分工的阻隔，被禁锢于固定的行业和领域;发达国家与发展中国家在世界分工体系中的地位越来越不平等。“马太效應”更加凸显等都是对抗性分工的体现和导致的结果。技术主导下的对抗性分工不断加剧，必然进一步强化机器分工体系。人工智能作为人的智能的对象化，也表现为对象性的丧失，越来越反客为主，成为钳制、奴役和剥削人的主要异己力量。

（二）在政治参与秩序方面，技术逐渐意识形态化

人工智能作为人的劳动的最新对象化产物，其可以使得老百姓即使不工作，通过人工智能等技术手段所生产的物质财富也能维持生活 〔5 〕 。从这个角度看，人工智能有利于促进民主政治的发展和完善，促进社会关系的和谐。但是另一方面，进入21世纪以来，随着民粹主义在全球范围的新一轮崛起，人工智能越来越成为政治集团，尤其是民粹主义领袖操纵和控制大众的工具和手段。技术本身承载着意识形态的功能，正如哈贝马斯在《作为“意识形态”的技术与科学》一书中所指出：科学与技术不仅成为第一生产力，而且也成了统治合法性的基础。技术成为一种以科学为偶像的新型的意识形态，即技术统治的意识 〔6 〕4。基于大数据和人工智能等技术，政治人物就能可靠地掌握选民偏好和政治倾向，也能利用发达的信息技术进行意识形态的宣传，从而使民主成为人工智能控制下政治人物之间玩弄权术的一场游戏。2016年6月英国脱欧（Brexit）公投中媒体和资本共谋，对民意进行掌控和煽动;2016年10月，美国大选中“被智者主义模式”等，都彰显了人工智能对意识形态的干预。因此，在人工智能给大众带来经济福利时，如果被不良政治意图家加以利用，则不仅不利于促进民主参与，反而会成为维护虚假民主强有力、相对隐蔽的手段。如果民众不再能够理性地作出自己的判断和选择，则民主就会沦为一种虚幻的民主。当人的自我意识被技术所掌控时，技术理性膨胀到超越和控制人的理性时，决策和参与行为作为人的意识和民意的一种外化就必然出现异化。“牧民”和“养民”最后会使得民主不仅在实质上而且在形式上荡然无存。技术进步最终无益于阶级矛盾和社会关系的调和。

（三）在人与自然关系方面，技术理性超越人类理性，给全球生态环境带来一系列负面效应

人类由“必然王国”进入“自由王国”必须要依赖生产力的发展和改造自然能力的提升。前资本主义阶段，人类改造自然的能力非常薄弱，处于崇拜自然阶段，人类对自然是一种依赖关系。此时，社会分工只是简单的自然分工，人还没有脱离自然束缚，尚未意识到自己的存在就是他们的现实生活过程。随着第一次工业革命的到来以及资本主义生产关系的建立，人类征服自然的能力得到大幅度提升，人类开始能够现实地想象，人类改造自然的欲望也在不断膨胀。新航路的开辟、圈地运动、殖民掠夺等一系列运动都是人类改造自然能力提升的表现，也是技术理性开始膨胀的体现。在经历了第二次工业革命和第三次技术革命之后的当今时代，我们又迎来崭新的智能化革命浪潮。人类征服自然的能力越来越强，征服自然的欲望也在不断膨胀。技术理性超越人类理性，必然会导致技术崇拜。对技术的盲目崇拜，必然导致人在自然面前的盲目膨胀，自恃技术的强大，肆意地对待自然，导致人在改造自然的过程中，自然并没有成为人的意识的对象化产物，并没有朝着人期望的方向发展，而是逐渐成为人的敌对力量。

人工智能的发展加大了资源能源的压力。人工智能技术的研发和应用，必然会带来智能化电子设备。为了支撑各类智能设备的运行，全球以及各个国家都必然会不断地增建数据中心，而数据中心的构建必然会消耗大量的水力、电力、石油等能源。以数据中心为例，2013年以来，我国数据中心总体规模快速增长，到2017年底，我国在用数据中心机架总体规模达到166万架，总体数量达到1844个;规划在建数据中心规模107万架，数量463个。其中，大型以上（机架数超过500）数据中心是增长主力，大型以上数据中心机架数达82.8万，比2016年增长68%，数据中心总体规模占比近50% 〔7 〕。同时，随着人工智能技术深层运用，人类基因工程也顺势发展，使得人类获得部分改变自然选择的能力，让生物性状向符合人类需要的方向改变，在给人类带来一定福利的同时，也带来了一系列环境、伦理等问题。甚至在人工选择的过程中，人工智能会潜移默化地影响到人类判断，不是人类选择人工智能，而是人工智能选择人类。

但是，人类征服自然能力的提升并没有与人类脱离必然王国进入自由王国的进程同步，甚至在一定程度上是背道而驰的。正如恩格斯所言：我们不要陶醉于对自然界的胜利。对于每一次这样的胜利，自然界都会进行报复。每一次胜利，起初确实取得了我们预期的结果，但是往后和再往后却发生完全不同、出乎意料的影响，常常把最初的结果又消除了 〔8 〕383 。

（四）在人与人的类本质方面，人工智能逐渐消解人的社会性

从资本收益看，人工智能带来的生产自动化和分工精细化，隐蔽性地增强了劳动强度，削减了劳动力投入成本，从而提高了资本利润率。但是从人的发展方面看，智能技术带来的分工和自动化阻碍了人的全面发展，每个人都被分割在不同的活动领域，模式化进行机械化操作。因此，人的个性不是得到了发挥，而是被束缚了，人的发展空间不是扩大了，而是缩小了 〔9 〕526。人工智能虽然在可预见的时期内，无法替代真智能，但是，智能技术在生产领域的逐渐扩大，在社会财富创造中所占地位越来越突出都使得智能技术越来越成为一种异己力量。人工智能的应用带给人类的不是自由，而是被支配和安排;带给人的不是解放，而是恐慌和焦虑。技术越来越成为社会控制的形式，使人们服从于已经确立的社会分工，一种单向度的思想和行为模式随即出现 〔10 〕8-11。

人工智能的异化，一方面使人成为技术的奴隶，被技术所掌控，成为技术实现资本致富功能的手段。另一方面，导致人越来越脱离“现实的人”。马克思认为，人的本质不是单个人所固有的抽象物，在其现实性上，它是一切社会关系的总和 〔11 〕139。作为人类历史前提存在的人不是抽象的、离群索居的人，而是现实的人。现实人是按一定的方式进行生产活动的个人，是发生在一定的社会关系和政治关系之中的个人。当代，随着信息技术的突飞猛进和智能手机的普及，一方面方便了人与人之间的联系和沟通，促进全球范围内的交往，促进了历史向世界历史发展的进程。但另一方面，技术的进步也在消解人的“现实性”，使越来越多的人离群索居，脱离一定的社会关系和政治关系。正如美国《纽约时报》专栏作家托马斯·弗里德曼（Thomas L. Friedman）指出的那样：现代技术如此收费低廉而且网络互联，任何能够上网的人都可以发明一种产品或服务，然后在全球扩张。技术进步改变了人们的工作方式，正在消解传统意义上的工作模式，使得非合作性的、离群索居的工作方式成为可能。机器对劳动代替的同时，也将大批低技能的劳动者抛回到了野蛮的劳动，同时也使得另一部分劳动者成为机器。而无论是野蛮劳动，还是机器般劳动，都是对人的本质的消解，而不是实现。智能手机、智能机器人等智能技术产品的发明，正在催生诸如宅男宅女、网瘾少年、社交障碍等一系列社会问题。孤立的个人越来越成为主流，技术正在削弱人的社会性，削弱人的类本质。马克思指出，实现人的自由全面发展，需要经由“现实的人”到“聯合起来的个人”，即“自由人的联合体”来实现。而当代技术越来越人格化，技术产品越来越类人化，必然导致人的非人格化，导致人的现实性的丧失，人与人之间丧失了统一性，最终会导致原子化的个人和个人的原子化 〔12 〕154。

二、异化劳动技术形态产生的原因

马克思认为，异化劳动是不合理的社会分工的产物，智能时代异化劳动的新形态也是智能技术主导之下社会不合理分工的产物。社会分工的对抗性发展不是技术本身的产物，而是技术与资本合谋的产物。技术的资本快速增值效应和资本逐利的本性是技术与资本合谋的内在机理。资本操控技术的运作，形成技术的资本化运动，这必然导致技术的人格化和人的非人格化。同时，技术的异化也与技术本身的属性以及技术应用主体的价值取向息息相关。

（一）人工智能本身兼具的自然性与社会性为其异化埋下了隐患

技术异化不是当代才有的，早在马克思诞生之前，英国古典经济学家就已经注意到机器异化现象。当代技术异化是资本逻辑的产物，但是也跟技术本身的属性息息相关。技术是由技术本身、技术主体以及技术客体组成的一个有机整体，技术兼具自然性与社会性是技术异化的内生机制 〔13 〕。人工智能同样具有自然属性与社会属性。首先，人工智能要遵循一定计算机编程原理，要遵循科学技术的客观规律性。其次，人工智能作为人的智能的对象化，其发明与发展又必须也必然要符合人的主观需求。技术既要服从于自然规律，又要服从于社会规律，技术的这种双重属性，导致人工智能产品本身的不确定性与复杂性，这也为人工智能的发展超越人类的预测能力埋下了安全隐患。

首先，人工智能技术本身的复杂性导致了人工智能异化的高风险性。人工智能技术是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。作为一门新的技术，人工智能还处于不成熟阶段，必然存在一系列问题。同时人工智能涉及的领域较多，既需要借助计算机编程技术，也需要基于人类智能的运行机理;既要遵循编程逻辑，又要符合思维逻辑和规律。因此，人工智能在研发和应用之中必然存在一些难以控制的因素，难以平衡或者兼具合规律性与合目的性。

其次，人工智能本身的不确定性与人的认识能力的有限性之间的矛盾，导致人工智能异化的不可预测性。人类能够认识世界，而且人类的认识能力随着科技的进步也在不断提升。但是，在一定的时空范围内，人类的认识能力又是相对有限的。特别是面对具有较高不确定性的技术，人类无法全面预测其可能存在的负面效应。诸如，核技术、人类基因工程、转基因技术等，其负面效应是人类难以预测的。人工智能也是如出一辙，其初衷是以更少的时间、更高的效率创造更多的社会财富，促进人类的解放。但是，人工智能不可能只具有社会属性，完全符合人类主观价值取向，而必然要遵循技术发展的客观规律，即人工智能对人类智能模拟和仿真，本身就具有反人类和超越人类的潜在风险，而且这种风险是难以预测和控制的。当今人工智能对人力的排挤，对政治秩序的操控，对人的社会性的削弱等，都是技术发展不确定因素导致负面效应的体现。

（二）人工智能应用主体的价值取向促使其异化现实化

人工智能虽然逐渐反客为主，独立性越来越强，但是人工智能作为人类劳动的对象化产物，其研发以及利用的主体依然是人。人工智能的异化固然与其本身的复杂性与不确定性密切相关，但人类在其异化的过程中起着主导作用。人工智能异化与技术开发人员的价值取向有直接联系。人工智能研发人员如果完全专注于科学研发和实验假设的验证，抛开社会价值取向，忽视产品的社会效应，不考虑产品应用的社会后果，那么就会导致科学精神与人文精神的脱节，并产生严重的社会问题。比如，智能机器人越来越智能与独立，是科学家的兴趣所在，也是持续追求的目标，但却忽略了劳动是人类走向自由王国的必然途径。因此，智能机器的类人性与超人类性，必将限制人类的自由全面发展，而不是服务于人的解放。人工智能的应用主体以何种价值取向来对待和利用人工智能技术决定了其异化能否得到控制。

人工智能的利用主体过度强调科学精神，忽视人文精神，主要表现在两个方面：一方面表现为技术崇拜。技术崇拜倾向，认为人工智能能够解决人类智能无法解决的一切问题，能够将人类从必然王国的束缚中解放出来，走向自由王国。这种技术理性的膨胀，会导致一系列社会问题，诸如，智能程序设计阿尔法狗在围棋比赛中赢了世界冠军棋手，却给人类带来机器智能超越人类智能的担忧;无人驾驶汽车在给人类出行带来便利的同时，也出现了诸如全球首起无人驾驶汽车致人死亡事故、Waymo无人驾驶测试车与本田轿车相撞事故等，给人类安全带来隐患。另一方面表现为技术功利主义。技术功利主义与技术崇拜有一定的联系，都基于技术万能论，但技术功利主义不单纯是对技术强大力量的崇拜，而是要利用这种强大力量实现一己私利，更强调利己性。人工智能的异化与人工智能应用中的功利主义密不可分。诸如，利用技术实现“牧民”和“养民”政策，而忽视社会制度和体制本身的缺陷;不断完善人工智能分工体系，而忽视社会分工体系本身的弊病;技术研发者一味追求个人名誉，而不顾技术的社会负面效应等。这些都是技术功利主义的表现。技术应用主体的价值取向和经济人社会定位，必然会使由技术本身不确定性所埋下的异化隐患变成异化现实。

（三）资本的逐利本性是人工智能异化的动力源泉

资本逐利的本性，致使资本与技术合谋。资本与技术合谋为人工智能异化提供了动力源泉，也导致人工智能异化趋势难以控制。技术一方面是资本致富的手段，另一方面也必然与资本合谋，不断吸引资本投入。资本的逐利本性与资本的运行规律，使得技术应用总是难以脱离资本掌控。技术的过度资本化应用，导致在实际经济活动中，技术进步、机器改进带来生产自动化、智能化和分工精细化，并没有因为劳动时间缩短、劳动强度降低而促进人的发展，而是加深且隐蔽了资本对劳动的剥削。

首先，资本快速增值效应与资本逐利本性为资本与技术合谋提供了可能性。信息时代如火如荼的互联网经济正是过剩资本寻求新的增值方式的资本运作形式。不同于资本主义初期资本运行模式的是，数字资本主义中不变资本（人工智能化的机器）与可变资本（知识与技术等）呈现出同时增长的趋势 〔14 〕。资本为了提高利润率会不断提高资本的有机构成，降低资本对劳动力的投入，从而导致相对劳动人口过剩。但是，在数字资本主义时代，科学与技术之间联系越来越密切，使得资本在加大对不变资本即人工智能机器投入的同时，对可变资本即高科技人才的依赖性越来越强。表面上看可變资本和不变资本在同时增长，但可变资本的增长是以对低技能劳动者的压缩为前提的，因此，资本操控之下的技术，必然会遵循G-G'的资本运作模式，不可能超脱资本盘剥剩余价值的轨道，也不可能改变资本逐利的本性。