人工智能在短短几年内从学术实验室走入大众生活,图像生成、文本写作、法律检索与客户服务等领域都能看到AI的身影。技术进步本应带来效率和福祉,但现实中,AI引发的焦虑与冲突并非纯粹来自技术本身,而更深层次地反映了我们所处的经济制度。若不改造现有的资本主义结构,AI的普及可能会放大失业、不平等和权力集中的趋势,而非实现所谓的技术解放。人工智能的问题,实质上是资本主义的问题。人工智能与自动化能取代重复性劳动,也能替代许多中间层白领工作。对于个体劳动者而言,技能的贬值意味着收入来源被侵蚀,社会保障的缺失使这种冲击转化为实际的生存风险。
在以工资为主要分配方式的市场体系中,劳动价值下降直接导致生活质量下滑。与此相对,如果生产资料和自动化收益被社会化,自动化带来的剩余可以用于减轻人类负担,而不是让一小部分资本所有者垄断收益。历史证明,技术革命本可以带来更短的劳动时间和更高的生活水平,但在资本主义框架下,生产力的增长往往首先转化为利润,而非普遍福利。把AI视为问题的另一层面是权力与数据的集中。大型科技公司掌握算法、算力与海量数据,使得创新成果迅速转向盈利模式。公司之间通过专利、闭源模型和平台控制锁定市场,使得AI成为垄断工具。
资本主义推动对利润最大化的追求,使得这些公司有动力将AI用于更加高效地剥削消费者和操纵注意力经济,从而扩大广告收益、数据出售与服务订阅。与此同时,国家与军工复合体也会将AI用于军事化和监控技术的发展,加剧国际不信任与社会压迫。面对这样的结构性风险,单靠技术伦理或个别企业自律难以奏效。对AI的治理必须与经济体制的改革并行。首先,需要从社会层面重新分配自动化带来的剩余价值。设立自动化收益税或"机器人税"可以将因AI而减少的劳动收入部分转化为公共财富,用于普及公共服务、提升社会保障与扶持被替代的劳动者。
比起简单禁止技术,合理的税收和再分配能避免让社会付出"停滞发展"的代价,同时确保创新成果惠及大众。其次,推进普遍基本收入和自动化养老金等制度,能缓解个体在职业转换期的生存压力。基本收入并非万能药,但在AI普遍替代劳动的情景下,它能为人们提供底线自由,使个人有更多空间进行再教育、创造与社会参与。伴随基本收入,缩短法定工作时长和建立带薪培训机制能让就业市场更具弹性,减轻因技术变迁带来的社会冲击。第三,改变AI的所有权与治理结构。推动公共或社会化的AI基础设施建设,建立数据共享与模型开源的公共平台,能打破私有平台的控制。
将关键算力与公共服务模型纳入公共部门或由工人控制的合作社管理,使得算法设计与应用更透明、以公共利益为导向。工人合作社和平台合作社的推广,能让劳动者在平台经济中拥有更多话语权与收益分配权,抵消资本对创新红利的垄断。第四,强化劳动者的组织与集体谈判能力。面对AI引发的岗位流动与工作内容变化,工会应更加积极参与AI治理讨论,争取劳动者在新技术部署中的协商权与补偿机制。历史上,劳动组织对工作条件与社会保障的争取极大影响了福利制度的建立,今天面对AI,类似的集体行动仍然是落实改革的重要力量。第五,确立数据权利与算法透明度。
数据是训练AI的燃料,数据所有权与使用规则的重新定义至关重要。个人数据隐私保护应走得更远,数据作为公共资源或社区托管资源的设想值得尝试。算法透明度与可解释性要求可以纳入法律,特别是那些直接影响就业、信贷、司法与公共服务的决策模型,应接受独立审查与公众监督。第六,国际层面的合作与监管不可或缺。AI与自动化影响全球劳动力市场,单一国家的政策可能触发资本跨境转移与"监管套利"。通过国际协定,就AI研发伦理、军备竞赛限制、跨国平台税收与数据流动制定规则,能够降低技术扩散导致的地缘政治紧张与社会不平等扩散。
此外,避免令AI成为新一轮新殖民主义工具也应成为全球对话的一部分,确保发展中国家与边缘群体在AI红利分配中不被边缘化。第七,教育与职业训练需要根本转型。传统以职业技能为导向的教育体系难以应对快速变化的技术生态,国家应投资终身教育、跨学科技能与批判性思维培养,帮助劳动者在自动化时代保持适应力。这意味着公共教育体系与企业培训机制应结合,提供可迁移技能的培训路径,而非简单地培训应对一时需求的工作技能。第八,保护创作者与知识产权的公平更新。AI在训练中使用大量现存艺术与文本引发版权争议,资本主义框架下的版权制度更容易被大平台操纵以巩固优势。
应当推进版权制度的现代化改革,明确在AI训练与生成创作中的权利边界,确保原作者获得合理补偿,同时避免过度垄断阻碍创新。反对将AI视为单纯的"创造者替代品",关键在于建立机制使创作者能分享由其劳动间接促成的收益。必须正视反对自动化的理性理由。当工人反对机器替代时,并非完全拒绝技术进步,而是担忧在现行体制下自己将被无情抛弃。历史上的机器破坏行动,其深层动因往往来自对生计的担忧与对制度不公的愤怒。因此,指责反自动化情绪为"倒退"或"恐惧"并不能解决问题。
政策制定应把握人类对体面生活的合理诉求,寻找既能释放技术潜能又能保护劳动者的路径。最后,技术不是宿命论。AI作为工具,其影响取决于人类如何组织生产、分配收益与设定规则。资本主义不是唯一的选择,但要把AI变成解放而非压迫的力量,需要制度层面的重大调整。公有化关键基础设施、加强再分配、赋予劳动者更多控制权、建立全民社会保障与教育体系、保证数据民主与算法透明,这些措施可以使自动化带来的效率转化为普遍的生活改善。面对AI带来的变革,沉默或被动等待只会让既得利益者巩固优势。
技术的未来应由公众、工人和民选代表共同决定,而非由少数资本控制。将人工智能的问题还原为资本主义的问题,有助于我们看清症结所在,也指明了变革的方向。通过制度创新与民主治理,AI可以成为减少劳动强度、丰富人类生活与扩大自由的工具,而不是加剧贫富分化和权力集中新的助推器。现在是把技术潜力转化为社会普惠的关键时刻,选择取决于我们如何重新定义所有权、分配机制与公共利益的优先级。 。
