智能异化及其扬弃路径选择

郑州大学马克思主义学院 李淑情

自人类社会进入21世纪20年代以来，人工智能已经成为越来越“炙手可热”的全球性热词，不仅作为一种新的发展理念引领工业生产实践和产业结构变革，并且不断“飞入寻常百姓家”，成为普通人茶余饭后的谈资。可以说，人工智能已经开始融入人类生产生活的方方面面，甚至改变着人类的思维方式。但是由于在资本逻辑下人工智能还是资本增值的工具，其在生产领域不断普及并促进生产力发展、增加经济效益的同时，也产生了智能异化的问题。

一、马克思的异化劳动理论

异化劳动又称为劳动异化，是马克思早年批判资本主义雇佣劳动的重要概念。将“异化”一词赋予哲学意义的是费希特，他认为“异化”就是“自我”创造出了“非我”，即主体创造了客体。所谓异化就是主体创造出来的客体与主体相对立。马克思将异化与现实的工人劳动结合起来，形成了异化劳动理论。根据上述哲学概念，异化劳动是人在生产过程中创造出来的，是人的活动的产物。另一方面，从其在资本主义生产条件下被创造出来起，由于生产资料完全由资本家所掌控，工人一无所有，生产出来的劳动产品全被资本家所占有，因此主客体之间产生了分离甚至是对立。它包括四个规定，即工人同自己劳动产品的异化、工人与劳动本身异化、工人与人的类本质异化、人同人的异化。

二、智能异化

（一）技术异化之概念

我们首先来了解一下技术异化这一概念。根据上述异化劳动的概念可以看出它的两个特征：一是其本身是人的活动，是人在生产活动中创造出来的。二是自其诞生开始，主体与客体的地位就发生了颠倒，不是人控制物而是物控制人，物不仅不能够促进人的自由全面发展，反而成为使人停滞不前、迷失自我的桎梏。技术异化自然也遵从这个法则，技术是由人进行创新发展的，但是它在促进生产发展的同时也导致了人与技术地位的颠倒，技术控制了人，这就是技术异化。智能异化也是技术异化的一种，但相较于普通的技术异化，它又有新的表现。

（二）智能异化之概念与表现

人工智能作为现代科技发展的顶尖产物，其异化是技术异化的一种表现形式。何为人工智能？在1956达特茅斯会议上首先对其进行了概念界定，即“人工智能的技术标志是计算技术，传感器技术、大规模集成电路技术、蓝牙技术、移动互联技术、应用软件开发技术、数字音像技术、生物工程技术、光信息通讯技术、新材料技术、离散数据库集成技术等是人工智能的基本技术构成。”[1]简而言之，它就是人类创造出来的机器表现出人脑的外化智能，其本质是人的脑力劳动的对象化产物。人的劳动的外化并不等同于劳动异化，与技术异化一样，只有当人工智能及其附属的劳动产品不但没有促进人的发展，反而成为阻碍人的发展的异己力量并且同时无法受控于人反而成为控制人的主人时，才会出现智能异化。与马克思异化劳动理论相对应，人工智能异化也有四个规定：首先，人与人工智能及其产品之间的异化。正如马克思所言，工人生产的产品越多，他就越贫穷、越痛苦。在智能时代，由于人工智能及其产生的智力成果往往是高于人自身的体力与脑力劳动的，因此生产环节基本上由人工智能及其产品完成，工人逐渐退出生产领域。对于许多不具备复杂生存技能的工人而言，人工智能“排挤”了人，成了普通工人不幸福的诱因。此外，人与人工智能及其智力成果之间的异化还表现为消费者与智力成果之间的异化。以智能手机为例，随着其在全球的逐步普及、功能的不断完善和强大，应用软件越来越丰富，人对智能手机的依赖程度越来越大，对手机的过度依赖不仅会导致人的身体健康受到影响，同时也容易形成手机成瘾、社交障碍等心理问题。其次，人与智能产品生产过程的异化。虽然智能产品本身可以代替工人的机械劳动，但是智能产品生产本身与工人之间是异化的。即使自动化的生产与现代资本剥削隐蔽性在很大程度上减少了工人体力、脑力上的损害，但是只要旧式的分工还存在，部分工人还是要从事简单的劳动，成为流水线上的一部分。工人的劳动依旧是没有自主性、自决性可言的，劳动过程依旧受到资本家的支配。与此同时，当人工智能上升到类脑智能发展的阶段，人的脑力劳动不仅可以在个体人脑内部进行，还可以在类脑中进行。因此，当人脑过度依赖类脑，大量的脑力活动都依靠智能进行时，人的脑力活动能力就会退化，如过度运用输入法会使人的书写能力下降，过度使用计算器会导致人的运算能力缺失。再次，人工智能及其产品与人的类本质的异化。“人的类本质变成对人来说是异己的本质，变成维持他的个人生存的手段。”[2]人与动物之间最大的区别是人能够通过人脑进行自主自觉的实践活动，这是人的类本质。由于劳动异化，“第一，它使类生活和个人生活异化；第二，把抽象的个人生活变成同样抽象形式和异化形式的类生活的目的，”[3]人逐渐丧失了人的类本质，把吃喝玩乐作为人的生存发展之必然，而把劳动作为实现这一目的的手段，人与人的类本质发生了异化。在智能时代，人依靠人工智能及智能产品进行着各种各样的活动，从简单的机械劳动到相对复杂的脑力劳动都交给人工智能，此时也就意味着人的类本质逐渐消失，而且这种消失还与马克思所说的类本质消失有着根本的不同。根据马克思的异化劳动理论，工人类本质的消失是严酷的生存压力下迫不得已的选择，而在智能时代，人的脑力创造力的消失是人的自主选择，对过度依赖智能所带来的脑力退化甘之如饴。因此在智能时代，人与人的类本质产生了新的异化。最后，人与人之间的关系发生了异化。资本主义生产资料私人所有，资本家占有生产资料，他们通过雇佣劳动力进行物质资料生产与资本增值，工人的劳动都由资本家所控制，资本家与工人的关系发生了异化。在智能时代，对于研发创造人工智能及其产品的研究者而言，他们的想象力、创造力以及所拥有的社会财富和所处的社会地位都比普通个体更具有优势。那些能够控制驾驭人工智能“类脑”的个体在脑力上就远远超过了普通个体，是处于顶端的人脑。在社会发展以及个体留存方向上，优秀的大脑总是能够获得领导权，此时，人和人的关系就会发生异化。

三、智能异化之原因

一方面，从技术本身来说，以算法、数据为核心的人工智能能够将一切数据化，整个社会都成为以数据为链接的统一体。数据使算法在更广阔的领域发挥作用，在经济领域，数字经济已经成为各个国家转变经济发展模式、企业占领市场的核心竞争力，谁掌握了数据，谁就掌握了创造财富的资源。在政治领域，它能够为现代化治理提供新的治理工具。也就是说，数据正在控制一切，正如数据主义者所说，“宇宙由数据流组成，任何现象或者实体的价值在于对数据处理的贡献”[4]。数据本身的集合属性使它有发生数据异化的可能性，而数据的异化也必然造成以其为驱动的人工智能的异化。另一方面，从整个社会的价值导向来说，工具理性的泛滥与价值理性的缺失导致智能异化。所谓工具理性就是“通过对外界事物的情况和其他人的举止的期待，并利用这种期待作为条件或者作为手段，以期实现自己合乎理性所争取和考虑的作为成果的目的。”[5]它的重点在于选择最小成本获取最大收益。价值理性就是人做一种事情的价值评价，它注重本身的价值而非目的与成果。自人类进入工业社会以来，理性的天平就一直偏向工具理性。为了获得更多的物质资料，人类一直致力于对工具与技术的开发应用，人似乎只需要技术就能够征服自然就能获得解放。因此，整个社会充斥着对技术的崇拜，从而忽略对技术本身价值的评判。当然，通过技术的变革促进社会生产力发展、提高经济效益与劳动生产力是无可厚非的，并且通过技术进化不断丰富物质资料从而到达共产主义更是人类奋斗的目的。但是如果在技术运用的过程中仅仅考虑效率，而忽视其所带来的环境、伦理、道德、社会公平与安全等问题则只能导致异化。21世纪以来，以人工智能为领头羊的第四次科技革命也是在价值失衡的情况下展开的，因此，智能异化也是工具理性膨胀与价值理性萎缩引起的。此外，从社会治理层面来说，人工智能的发展应用缺乏有效监管。在市场经济下，人工智能是具有发展前景的投资项目，资本为了获利会将大量资金注入这一领域。虽然人工智能提供的产品与服务越来越全面，但社会监管的缺失却带来许多问题。例如，人工智能的核心，算法本身具有复杂性与隐蔽性，它需要海量的数据进行填补，从而创建人工智能场景应用，而海量信息往往集中在政府部门、商业巨鳄等主体之中，因此算法本身的合法性与透明度存在争议。也就是说，当技术垄断形成时，个人信息与个人隐私的侵犯就得不到有效的解决。例如，互联网公司通过各种名义收集个体信息，再贩卖给其他企业，不久后就会收到各行各业的推销广告邮件、信息或者电话。同时，数据算法的不透明性与隐蔽性使得责任主体逐渐模糊。营销号与媒体为了获得足够的流量、点击率，传播虚假信息，甚至引导网民对某些人或者组织进行网暴，算法推荐加强了这一效果，媒体自身的公信力越来越低，但是谁应该对这些虚假信息以及造成的后果负责？目前我国还没有具体的法律规定，因此，在具体的法律法规建成之前，责任主体模糊使得监管部门的审查工作陷入了瓶颈。

四、智能异化扬弃路径

一方面，从技术本身来说，要不断优化现有人工智能技术，填补漏洞，减少偏差。第一，对于人机交互失败导致的安全问题，研发人员应该关注人工智能本身决策能力的提高。通常人工智能的使用在于其提供建议，人类根据其提供的信息作出最后的决策，但是由于决策者本身对系统局限性或者系统反馈的认知能力不同，安全问题成为人工智能技术存在一些问题。在2016年特斯拉自动驾驶汽车撞毁事故中，人类操作员没有理解系统给出的提示，发生了致命性的事故。在军事、边境安全以及交通安全等领域都存在着类似的问题。第二，对于海量信息筛选模糊导致的真伪知识混杂群居从而影响信息甄别的问题，研发人员应该注意人工智能本身信息筛选能力的提升。以真假新闻为例，人工智能判定系统是人类辅助判定假新闻的一个工具，虽然目前其对于原生假新闻尚且无能为力，但已经可以通过三个标准即。基于内容的甄别、时间维度的筛查以及可解释性原理对部分新闻来源判断真假。第三，对于算法单一化推荐导致的信息茧房问题，研究人员应该关注人工智能算法推荐的多样化问题。另外，从社会治理层面来说，不仅要加强人工智能研发应用监管的法律法规建设，建立人工智能行业规范。同时推进价值理性教育。第一，加强智能资本治理，推进数字资本的公有化，尽量防止技术垄断。智能时代，数字、人工智能本身是人类脑力劳动的成果，它没有阶级与思想意识属性。从本质上来说，数字以及人工智能的异化归根结底还是资本逻辑下资本趋利性带来的严重后果，而私有制就是少数人牟取暴利的制度支撑。因此，要驾驭和掌控人工智能技术，就必须加强数据共享，坚持人人共享智能发展成果，坚持以公有制为主体的中国特色社会主义经济制度。只有坚持公有制的经济制度才能从根本上消除智能异化带来的种种弊端。第二，健全人工智能研发生产的法律法规体系，制定合理的智能行业规范。面对人工智能异化带来的种种社会问题，政府应该听取各方意见，建立健全相应的人工智能研发生产的法律法规体系，制定合理的智能行业规范。对于数据垄断以及算法不透明性、隐蔽性造成的责任主体模糊，应该坚持政府主导，建立总体的管理框架，明确问责制度以及人工智能的研发、运营销售以及使用的责任主体的权利与义务，对责任认定、个人隐私保护等问题进行研究。第三，健全社会保障体系，对低技术人员进行再教育以及技能教育。政府与企业应该增加社会保障投入，给予低技术劳动者进行再就业的缓冲时间。同时提高公众对人工智能的相关认知，提高人们对人工智能所带来失业问题的风险意识，理智面对可能存在的问题，从而有意识地防范风险。