摘 要：人工智能的迅猛发展对人类社会产生了深刻影响，并带来了诸多挑战，例如“劳动困境”、“无产阶级无用论”、对“劳动价值论”的质疑，以及对人的主体性的冲击等。马克思在《1861-1863年经济学手稿》中对资本主义机器生产的技术批判，为科学理解人工智能的本质及其历史影响，以及构建更加美好的人工智能时代，提供了重要启示。作为不变资本最新形态的人工智能仍是人类本质力量的对象化产物。劳动是价值创造的唯一源泉，而人工智能仅仅是工具，因而它本身不能创造价值。面对人工智能资本主义应用所导致的科技异化，应在社会主义框架下构建人机协同的新型劳动范式，推动技能重塑与劳动教育的转型，推动数据公有化与算法民主化，构建技术伦理的社会主义规约，以实现劳动解放和人的全面发展。

关键词：《1861-1863年经济学手稿》；人工智能；技术批判思想；人工智能治理

历经数十年发展，人工智能已深度融入人类的生产与生活，从“无人工厂”到“AI金融”，正深刻重塑着社会形态与认知方式。生成式人工智能的问世引发广泛关注，其强大的创作能力革新了诸多行业的生产模式。与此同时，人工智能带来的就业、人机关系等问题日益凸显，引发学术界的广泛研究。马克思在《1861-1863年经济学手稿》（以下简称《手稿》）中提出的技术批判思想，为理解人工智能本质及影响、构建合理人机关系、实现人的自由全面发展提供了理论指引和分析视角。顾海良教授称《手稿》是“马克思经济思想的历史路标”，“成为那个年代社会科学对科学技术革命意义研究的最高成就”。本文通过对《手稿》中技术批判思想的挖掘，试图为探析人工智能的本质、规范人工智能机器生产与应用、提出科学合理的人工智能治理建议提供坚实的理论基础和富有前瞻性的思路，以更好地引导人工智能朝着符合人类长远利益和社会进步方向发展。

一、《1861-1863年经济学手稿》与人工智能的相遇

《手稿》作为《资本论》的手稿之一，对资本、劳动、利润与机器作了深入详尽的研究。特别是在《机器、自然力与科学的应用》这一节，马克思深刻剖析了机器的产生和应用、科学技术在社会生产力中的作用，为理解人工智能的发展脉络、本质及其生产方式提供了独特视角。

（一）机器体系—自动的机器体系—智能机器体系

从工场手工业时期到机器大工业时期，再到人工智能时代，人类劳动工具不断革新，见证了机器逐步取代人力劳动的历程。18世纪60年代至18世纪末，以珍妮纺纱机为代表的机器体系取代手工工具，资本主义进入机器大工业时代；19世纪中叶，蒸汽机广泛应用、机械联动技术普及和工厂制度建立，推动机器向自动化与联合化发展。在马克思看来，机器体系向自动机器体系的转变是资本主义生产方式发展的必然结果，源于资本逻辑的驱动。

马克思在《手稿》中指出，自动机器体系形成需满足三个条件。一是技术基础，即机械装置联合与系统化。多台机器协调构成整体，脱离工人的单一操作与掌控，实现“自动性”。二是资本对劳动过程彻底掌控。在机器体系下，资本将工人降格为“有意识的肢体”和“机器附属物”，机器体系实现“自动”。三是科学知识与资本合流。资本将科学“并入生产过程”，使其成为“不费资本分文的生产力”。

受19世纪技术条件限制，马克思未直接讨论“智能体系”，但其理论框架为分析智能化生产提供了基础。进入智能时代，自动机器体系进一步向智能机器体系演进。

在技术基础方面，科学作为独立生产要素的作用空前深化，微电子技术的进步带来芯片算力的指数级增长，算法特别是深度学习、强化学习的不断优化，使得机器在数据处理、模式识别和决策制定方面的能力远超传统自动化设备。智能机器体系，如工业机器人集群、智能物流系统、自动驾驶网络，能够通过学习海量数据自主感知环境、分析信息并做出决策。其“智能”不再仅依赖于机械的物理联合与程序化系统化，而更多源于数据驱动和算法迭代。

在资本对生产过程控制方面，劳动过程被彻底重构，柔性制造、预测性维护等智能化生产加深了工人与直接生产过程的脱节。资本借助物联网、大数据分析等智能技术实现了更多生产、设计、管理环节的自动化、智能化，部分行业的工人角色转变为“系统监控者”或“异常处理者”。同时，智能机器体系的大规模应用会引发更广泛的结构性失业，不仅替代体力劳动，还侵蚀部分脑力劳动岗位，加剧资本与劳动的对立。另外，科学知识与资本的合流在智能时代呈现新态势，资本巨头和大型科技公司投入巨资进行AI基础研究与技术开发，加剧了技术、数据和资本的集中与垄断。这种垄断优势促使人工智能技术快速迭代，科学知识前所未有地成为资本快速增殖的核心动力。智能体系的迅速扩张重塑了全球生产格局，同时也引发了围绕劳动价值、资本权力与技术控制之间关系的尖锐新问题。

（二）作为人的本质力量对象化的人工智能

人工智能模拟人类思维与行为模式，在一些领域实现突破，生成式人工智能在内容创作方面能力惊人，能快速生成文本、图像和视频。因此，有人认为人工智能超越人类智能的“奇点”已至。然而，这种看似对人类创造力的模仿甚至超越，其本质仍需深入辨析。从人的本质力量对象化的视角看，它是人类将智慧、认知与创造力以代码、算法等形式投射到机器系统的成果。从机器体系演变看，马克思所阐述的从简单工具到复杂机器再到自动机器体系的发展脉络，与人工智能从早期专家系统等基础计算程序演进到具备学习、推理能力的智能体系（如深度神经网络）的过程具有高度的相似性。马克思明确指出，机器是“人类的手创造出来的人类头脑的器官”，是“对象化的知识力量”。198人工智能同样是人类智慧在技术层面的具象体现和高级形态。作为推动当代科技革新和产业转型的关键力量，人工智能的本质与马克思所探讨的机器并无根本差异，它是大数据和算法时代的新型“智能机器”。

马克思认为：“工业的历史和工业的已经生成的对象性的存在，是一本打开了的关于人的本质力量的书。”人工智能源于人类的实践活动，作为人类合目的性的手段，它是人的本质力量的对象化——毕竟“自然界没有造出任何机器”。人工智能的诞生和运行依赖于由高性能GPU芯片等提供算力支撑的强大硬件、作为训练和运行燃料的海量数据以及诸如深度学习等复杂的核心算法。研究人员依托强大的算力基础设施，通过海量的数据投喂（training）与预训练（pre-training），最终成功研发出能够进行复杂交互的智能系统。

人工智能的三大支柱——算法、算力和数据，与马克思在《手稿》中论述的工具机、动力机和传动机存在高度相似性。工具机作为机器生产的核心，其地位恰似算法之于人工智能。算法决定了人工智能处理信息、做出决策的核心逻辑，正如工具机直接规定着生产的方式与精度。动力机为机器运转提供能量源泉，算力之于人工智能则扮演着相同的角色。强大的算力是人工智能高效运行、处理海量数据与复杂运算的根本保障。传动机负责将动力传递至工具机，而数据在人工智能系统中的流动，则发挥着类似的媒介与驱动作用。数据流如同传动机传递的动力，将原始信息转化为有价值的知识，为算法的执行和人工智能的决策提供基础支撑。这种结构上的相似性表明，马克思在工业时代揭示的技术思想，在智能时代依然具有在场性。人工智能固然是现代科技的结晶，但其发展依然遵循着人类技术演进的内在逻辑，是人的本质力量在新时代以新形式对象化的体现。

（三）《手稿》视域下的人工智能生产

随着人工智能应用扩大，“无人工厂”兴起，引发人们思考机器、人工智能和生成式人工智能能否产生剩余价值。对此问题的解答应回到马克思的理论。在《手稿》视域下审视人工智能生产，可洞察其生产中人与技术的关系，以及新生产模式下价值创造、分配等经济规律可能的变化，为全面认识人工智能奠定理论基石。

首先，根据劳动价值论的核心原理，只有人类的活劳动才创造新价值。机器或人工智能，无论其多么先进，都属于生产资料，即不变资本范畴，是过去劳动的凝结——“死劳动”。它们本身不能称为劳动者，因而不具备创造价值的能力。其次，机器是资本家用于榨取更多剩余价值的工具和手段。机器的资本主义应用在提高社会生产力的同时，客观上也成为资本加强对劳动者剥削，特别是通过提高相对剩余价值率进行剥削的杠杆。马克思关于机器不创造价值但被资本用作剥削工具的结论，完全适用于对人工智能的分析。马克思在《手稿》中指出：“现在妇女和儿童不仅要再生产他们自己的消费品的等价物，同时还要生产剩余价值。这样一来，全家不得不提供更多的劳动量——必要劳动+剩余劳动，不得不提供更多的剩余劳动，才能为全家挣得原来的平均工资。”机器生产取代了部分工人的劳动，使得单个工人的必要劳动时间缩短，资本家得以在总劳动时间不变甚至延长的情况下，攫取更多的剩余劳动。

在当代，人工智能正以更深入、更广泛的方式渗透到各个生产环节。从车间到办公室，越来越多原本依赖人工的重复性任务和数据录入、基础分析等规律性任务，甚至初级翻译、报告生成等部分需要一定认知能力的任务，正在被人工智能系统更高效、更精准地完成。这使得劳动者与生产工具之间的关系发生了更为深刻的变化。一方面，劳动者似乎从繁重的体力和部分程式化的脑力劳动中得到一定程度的解脱；但另一方面，他们对这些智能化“无意识肢体”，即高度自动化、智能化的系统的依赖程度也与日俱增，劳动内容可能转向对复杂系统的监控、维护和应对异常情况，同时承受着技术性失业和技能贬值的压力。

机器本身不创造价值，其价值只能通过工人的具体劳动转移到新产品中，但机器的应用是资本创造更多剩余价值的关键。早在《手稿》中，马克思就指出资本主义大工业生产中机器体系和自动的机器体系是以固定资本的形式进入生产过程的。“机器体系表现为固定资本的最适当的形式，而固定资本——就资本对自身的关系来看——则表现为资本一般的最适当的形式。”在《手稿》中，马克思进一步指出，资本将机器引入生产的目的在于更进一步压榨工人。“要知道，机器之所以存在，在机器上之所以投入这样大量的资本，恰恰是为了通过这一资本来榨取工人的劳动。工人一离开厂房，实际上就是对价值10万镑的资本犯了大罪。”机器以固定资本的形式进入生产，一方面转移自身作为劳动产品的价值，另一方面通过与工人的活劳动相结合，提升社会劳动生产力。因此，马克思关于机器应用在提升社会生产力、促进社会进步方面具有积极作用（其潜力受制于资本主义生产关系）的论述，在当代人工智能的语境中不仅没有过时，还因其巨大的潜能而更具现实意义。

二、人工智能时代的劳动困境与资本主义应用的风险挑战

人工智能在蓬勃发展的同时，也给人类社会带来了复杂而深远的影响。其中，劳动者就业问题是当前亟需应对的首要挑战。而人工智能在资本主义制度下的应用，更催生出了独特的风险：一方面，其资本主义应用对人的主体性构成冲击，助长了诸如“无产阶级无用论”等极端观点，试图否定劳动者在生产中的核心地位；另一方面，人工智能的应用也对传统的劳动价值论提出了严峻挑战。在新的生产模式下如何准确衡量劳动价值，已成为亟待解决的理论与实践重大课题。

（一）替代还是解放——人工智能带来的劳动困境

人工智能应用通过优化供应链、加速研发等途径在提高生产效率、推动经济发展上积蓄巨大潜力，其替代繁重、危险、重复性工作的能力，蕴含着推动人类劳动解放的技术可能性。但另一方面，其广泛应用也引发了严峻的“劳动困境”，核心争议在于它究竟是替代还是解放人类劳动？现实中，诸如制造业装配线工人、仓库分拣员、基础数据录入员、电话客服等大量重复性、规律性工作岗位，正被工业机器人、自动化仓储系统和AI客服所取代，许多劳动者面临失业或转岗的压力，传统就业结构受到强烈冲击。

技术性失业是伴随自动化技术发展的一个长期现象，大卫·李嘉图在其著作中就曾承认机器应用可能造成对劳动的替代。自动化机器进入生产，在替代部分劳动力的同时会引起劳动力结构发生改变。第一次工业革命时期，大量手工劳动者被机器替代，他们不得不转向新兴的工业领域寻求工作机会；第二次工业革命期间，电气化催动劳动者必须掌握新的技能以适应生产要求；第三次工业革命后，对劳动者的体力要求逐渐降低，转而增加了技术性的要求。人工智能时代在脑力劳动与内容创作领域的要求更高，简单重复性劳动岗位被人工智能大量替代：在客服行业，智能聊天机器人正快速替代基础人工客服；在制造业，视觉检测AI取代了大量质检工人；在金融领域，算法交易和智能投顾压缩了传统交易员和分析师的部分岗位。这种现象就是马克思在《资本论》中描写的：“这种进步有时潜在地代替工人，有时实际地排挤工人。机器生产中这种质的变化，不断地把工人逐出工厂，或者把新的补充人员的队伍拒之门外。”这就促使劳动者必须提升自身技能，以适应诸如人工智能维护、编程、数据分析等新兴岗位的需求。然而，这种转变并非一蹴而就，对于那些受教育程度有限、技能单一的劳动者而言，实现职业转型困难重重，进一步加剧了就业的不平等。而且，随着人工智能技术的不断发展，不仅一线生产岗位受到影响，一些原本被认为较为稳定的中高端岗位，如部分金融分析、客服等工作，也开始面临被人工智能替代的风险。这使得劳动者对自身职业发展充满焦虑，不知何时自己的工作就会被智能机器所取代。这种普遍的焦虑情绪，不仅影响个体的心理健康，还在一定程度上对整个社会的稳定发展构成潜在威胁。

（二）人工智能应用对劳动价值论的挑战

人工智能不仅使人类劳动“离场”，带来就业困境，还对传统的劳动价值论造成冲击。“当人类劳动全面撤离生产领域，如何定义人类劳动的意义与出路？价值又是怎样被创造的？这是人工智能挑战马克思劳动价值论的第二条理论根据，即通过否定人类劳动这一价值创造的前提，否定‘劳动创造价值’。”

首先，人工智能应用试图改变价值的形成过程。在传统劳动价值论中，劳动是价值的唯一源泉，价值的形成“不在流通中进行”。根据马克思的分析，资本流通公式G—W—G’的两个阶段，即货币转化为商品和商品转化为更多货币，均遵循等价交换原则。价值增殖的关键在于生产过程：工人将自身的活劳动与生产资料相结合，生产出新商品。最终实现的货币额G’等于初始货币G加上增量ΔG，即剩余价值。在此过程中，不变资本仅将其价值转移到新产品中，不创造新价值；而可变资本购买的劳动者的活劳动则创造出包含剩余价值在内的新价值。人工智能的应用显著降低了生产流程中活劳动的比重，导致可变资本比重下降，同时机器智能的作用日益凸显。当活劳动被大幅削弱甚至抽离时，商品价值形成与增殖的传统机制G—W—G’便面临解释困境：价值增殖的源泉是否发生了转移？若在此背景下仍试图解释G—W—G’中的价值增殖，逻辑上仅存两种可能性：价值增殖发生于流通领域，或者人工智能本身具备与人类劳动者相同的活劳动能力，能够创造新价值并产生剩余价值。

其次，人工智能应用试图否定剩余价值原理与价值剥削。马克思揭示，资本的本质在于追求剩余价值。资本家通过购买劳动力商品，驱使工人在生产过程中创造出超过商品自身价格的剩余价值，从而实现资本增殖。然而，随着人工智能在生产中的广泛应用，一种挑战性观点认为：既然人工智能能够取代部分人类劳动，即取代了活劳动，那么剩余价值便不再完全源自劳动者，甚至可能由人工智能自身创造。这实质上宣称了剩余价值来源的改变和价值创造主体的转移。另外，当人工智能取代活劳动参与生产时，另一种错误观点随之产生：既然直接劳动者被替代，似乎针对人类劳动者的剥削也随之消失，因为剥削特指资本家对工人的压榨，展现出“资本剥削其自身组成部分”的现象。

最后，人工智能应用试图颠覆价值创造主体与衡量机制。劳动价值论的核心在于：活劳动是价值的唯一源泉，而生产资料仅转移自身原有价值。然而，在人工智能深度融入生产的智能时代，劳动者被部分取代导致价值创造主体呈现模糊化，引发关键追问：价值创造究竟是以人类劳动为主导，还是人工智能已成为重要的价值共创者？更进一步，人工智能的大规模应用对商品价值的决定机制提出了严峻挑战。传统理论认为商品价值由社会必要劳动时间决定，但当人工智能实质性参与生产时，例如在生成画作或报告的过程中，如何界定其包含的“社会必要劳动时间”便成为悬而未决的难题。这实质上对价值量的衡量范式构成了根本性挑战，是当前亟待解决的核心理论问题。

这些挑战，实质上源于人工智能应用背景下“人类劳动在生产中的核心地位是否被颠覆”这一根本性问题，对劳动价值论的科学性提出了严肃质问。

（三）人工智能资本主义应用对人主体性的冲击和“无产阶级无用论”

“我能知道什么？我应当做什么？我能期望什么？人是什么？”这是康德的哲学追问。在智能时代，我们需思考人在人机关系中扮演的角色与地位。人工智能虽和其他技术一样是人类本质力量的对象化产物，扩展和延伸了人类劳动，但它首次触及并挑战了人类的本质属性。传统观点认为，人类所具备的思维能力使其在与其他物种的对比中占绝对优势，这是主体性确立的关键依据。然而，人工智能凭借强大算法和数据处理能力，能进行复杂分析、学习与决策，在某些领域甚至超越人类思维水平，引发人们对自身主体性地位的深度质疑。

这种质疑体现在多方面。认知层面，人工智能挑战人类主体地位。传统上人类认为自身独特的思考能力是自己区别于其他事物的关键，但人工智能在众多领域超越人类，使人类对自身认知优势产生动摇。社会层面，人工智能挑战人本主义。资本主义应用人工智能时，为追求利润最大化用机器替代人力，大量重复性劳动岗位被占据，导致劳动者面临失业风险，引发“无产阶级无用论”错误思潮，使人类社会的人本主义架构面临崩塌。伦理层面，人机融合存在颠覆人类本性的风险。目前人机融合途径主要有两种，一种是将人工智能技术与生物基因技术相结合，另一种则是通过智能装置等脑机接口实现融合。但是人机融合可能产生技术异化，导致影响人的心智等严重后果。此外，人工智能决策系统在关键领域的应用，其决策可能与人类传统伦理道德观念冲突，凸显了对人类本质认知和传统地位的冲击。

学者尤瓦尔·赫拉利在他的著作《未来简史》中曾提到“无用阶级”的概念：“一旦拥有高度智能而本身没有意识的算法接手几乎一切工作，而且能比有意识的人类做得更好时，人类还能做什么呢？”马克思也在《资本论》中探讨过“产业后备军”等相对过剩人口问题：“现代工业的整个运动形式来源于一部分工人人口不断地转化为失业的或半失业的人手。”在资本主义应用场景中，资本为追求更高利润，不断强化人工智能作用，使人类在生产中地位渐被边缘化，“无产阶级无用论”由此滋生。有人认为，随着人工智能广泛应用，无产阶级劳动能力不再被需要，机器能更高效精准完成多数工作。人工智能不仅能替代人类体力和脑力劳动，还具有“完美劳动者”形象，它无人类的身心问题，高效且易管理，有利于资本增殖。

三、技术批判思想对人工智能挑战的回应与对人工智能治理的启示

人工智能在发展和应用中带来一些风险挑战，其技术异化特征在资本主义生产关系中呈现出加剧趋势。从劳动过程的视角观察，资本增殖的内在需求驱使人工智能系统突破工具属性，演变为控制劳动流程的“自主性力量”，这种技术异化现象在《手稿》的批判框架下显现出深刻的历史延续性。《手稿》的技术批判思想，为回应人工智能挑战提供了历史唯物主义的分析工具。唯有超越资本逻辑，将人工智能纳入社会主义治理框架，才能实现马克思所展望的“技术服务于人的解放”的理想。

（一）马克思技术批判思想对人工智能挑战的理论回应

马克思在《手稿》中明确指出，机器不创造价值，而只是把自身的价值转移到它所生产的产品上，“材料和机器的这个量中包含的交换价值就转移到新的商品上”。这一论断在智能时代依然具有穿透性的解释力。当人工智能系统作为固定资本参与生产时，其本质仍是物化劳动的具体形式，其价值转移过程遵循“自动化机器体系的价值转移规律”。

1.重申劳动价值论的科学性

如前文所述，人工智能从两条路线挑战“劳动价值论”，一是改变价值形成过程，二是否定剩余价值原理与价值剥削。然而，这两种观点均站不住脚。前者否定了等价交换原则，后者则违背了劳动价值论关于“只有活劳动创造价值”的核心原理。因此，任何试图在抽离人类活劳动的基础上重构价值形成过程的理论，都无法成立，也无法否定劳动价值论的科学性。价值并非在流通过程中产生，即便智能系统提升了交换效率，也无法改变劳动是价值唯一源泉的规律。认为人工智能可挑战“劳动价值论”的看法，忽略了人工智能只是工具、是不变资本最新形态这一关键事实。它虽能提高生产效率，但自身并不创造价值，真正创造价值和剩余价值的是人类劳动者。即便人工智能参与生产，其价值也由人类活劳动赋予，且作为固定资本缓慢持续转移自身价值。即便“无人工厂”看似脱离人类劳动者，背后仍需人类工程师监管维护、处理故障、优化系统。因此，所谓人工智能创造剩余价值、否定价值剥削的观点，是对马克思剩余价值原理的错误解读，无法动摇“劳动创造价值”根基，反而印证了马克思“死劳动”依附于“活劳动”的论断。

2.揭露人工智能资本主义应用的剥削本质

针对“人工智能创造剩余价值”的迷思与试图否定价值剥削的论调，马克思在《手稿》中其实已经给出答案：“在使用新的机器时，如果大量生产还继续以旧的生产资料为基础，资本家就可以把商品低于它的社会价值出售，虽然他是把商品高于它的个别价值出售，即高于他在新生产过程条件下制造商品所必需的劳动时间出售。因此，这种情况似乎是，对资本家来说，剩余价值来源于出售——对其他商品占有者的欺骗，来源于商品的价格哄抬得高于它的价值，而不是来源于缩短必要劳动时间和延长剩余劳动时间。但是，这不过是一种假象。由于劳动者在这里获得了与同一部门的平均劳动不同的特殊生产力，它已成为比平均劳动高的劳动。”也就是说，无论资本主义应用何等先进的技术或者机器到生产中，其剩余价值仍然由劳动者创造。试图否定价值剥削这一主张在逻辑上难以成立。原因在于，人工智能在资本主义生产关系中，其属性已从单纯的“生产工具”异化为“资本形态”。作为固定资本的具体形式，人工智能本身就是资本有机组成的延伸。因此，所谓“资本剥削自身组成部分”的论断，在逻辑上是荒谬的。

马克思的技术二重性理论为我们提供批判利器。从劳动过程看，智能系统延伸人类认识与实践能力，让“一般智力”在数字孪生、机器学习等领域有物质载体；但从价值增殖过程看，人工智能是“资本吮吸活劳动手段的进一步发展”。宣称智能算法有“自主意识”，是将技术拜物教推向新极端，掩盖算法背后复杂社会关系。人类活劳动始终是人工智能系统运转的能量源泉，从数据标注员的重复劳动到算法工程师的创造性劳动都是如此。

资本只有一种本能，即增殖自身。资本千方百计地减少工人的必要劳动，目的就是提高剩余劳动的比例，“提高劳动生产力和最大限度否定必要劳动，正如我们已经看到的，是资本的必然趋势。劳动资料转变为机器体系，就是这一趋势的实现”。当下的人工智能也是如此。人工智能资本主义应用的剥削本质在于，资本通过垄断算力、数据与算法，将人工智能转化为榨取剩余价值的工具。具体表现在：其一，平台经济中的隐性剥削。用户的数字劳动，例如内容生成、数据反馈、行为轨迹，被无偿占有用于训练AI模型等目的，形成“隐性剥削”。例如，社交媒体用户生成内容被用于训练大模型，但用户并未获得相应报酬。其二，劳动监控与控制强化。借助人工智能技术，例如计算机视觉、传感器和算法分析，资本对劳动的监控与控制空前加强，这表现在AI监控系统的普遍应用和劳动强度的极致量化。例如，亚马逊的AI监控系统能实时监测员工的工作效率，包括扫描速度、离岗时间等指标，自动生成解雇指令，甚至限制员工如厕时间，导致工人被迫用塑料瓶解决排泄问题。这实质上是一种变相延长了剩余劳动时间的方式。其三，数据生产资料私有化与新型剥削形式：这包括数据圈地运动和数据剥削与注意力榨取。例如，谷歌（Google）、脸书（Facebook）收购优兔（YouTube）、照片墙（Instagram）等社交媒体，积累海量用户数据，将其转化为私有生产资料。用户的行为数据被用于精准广告推送，刺激消费异化；同时，劳动者在平台经济中产生的数字劳动，例如内容创作、社交互动，被无偿占有，形成“非物质劳动剥削”。

（二）构建人机协同的新型劳动范式

马克思揭示的“机器替代活劳动”规律在智能时代呈现出新形态，但《手稿》中强调的“人的全面发展”思想为破解困境提供理论指引。因此，我们需要构建人机协同的新型劳动范式，全面理解劳动的价值定位，推动技能重塑与劳动教育转型。

1.从“替代”到“解放”：全面理解劳动的价值定位

马克思曾预言，机器的进步将为人类创造更多自由时间。生成式人工智能应被用于替代文档处理、基础设计、客服回复等重复性劳动，使劳动者转向战略规划、艺术创作等创造性活动。通过缩短必要劳动时间，增加人类闲暇自由的时间，推动“劳动解放”从理论走向实践。技术哲学家芬伯格指出，人工智能不应成为新的“异化工具”，而应成为实现《哥达纲领批判》中“各尽所能”理念的技术载体。其一，人工智能创造巨大物质财富，为人的解放奠定物质基础；其二，人工智能能够创造出比以往时代更多的可自由支配时间，为人的解放提供时间支撑；其三，人工智能便捷了人的社会结合与社会交往，为人的解放提供了有利条件。

2.推动技能重塑与劳动教育转型

《手稿》中关于“机器排挤工人但最终扩大就业”的辩证分析，为理解智能时代的劳动转型提供了方法论指引。当前出现的“技能鸿沟”与“岗位极化”现象，本质上是资本主义应用人工智能的必然产物。资本在追逐相对剩余价值的过程中，既需要利用智能系统替代常规性劳动，又不得不保留对高技能创新型劳动的依赖，这种结构性矛盾导致劳动力市场出现“中间岗位塌陷”的沙漏型异化。要破解这种困境，必须跳出技术决定论的窠臼，在社会主义制度框架下重构人机关系，将人工智能发展导向“解放劳动时间、发展人类潜能”的正确轨道。

首先，要构建劳动者友好型就业环境。在人工智能技术深度渗透的当下，劳动者不仅遭遇职业替代风险加剧的挑战，同时还承受着行业内部竞争导致的薪酬压缩压力。基于此，政府需要立足智能科技演进规律，精准识别各经济带与产业领域的用工特征，构建阶梯式人工智能发展框架，制定区域差异化的政策方案，通过顶层设计与基层实践的有机衔接，实现产业升级与民生保障的协同发展。

其次，推动适应人工智能时代需求的现代教育改革。现代教育体系应该着力培养复合型人才，构建产教融合的数字化人才培养体系。建立政府、企业、学校三方联动的“人工智能＋职业技能”培训平台。重点在智能制造、数字服务等前沿领域推行“双导师制”，将企业工程师的人工智能操作规范与院校教师的专业理论深度融合，培育既懂算法原理又具实践智慧的复合型人才。

最后，必须健全终身学习的社会支持网络，培养劳动者使用AI工具的能力，激发劳动者的就业主体性，通过立法保障劳动者带薪培训权，设立人工智能转型专项基金，构建覆盖城乡的智能技术公共服务站点，使技能重塑成为贯穿职业生涯的持续性解放过程。

（三）社会主义制度下的人工智能治理启示

距离马克思《手稿》写作的年代已有160多年，但其中的技术批判思想仍具有穿越时空的解释力，对社会主义制度下的人工智能治理路径具有重要启示意义。

1.以人民为中心，推动建立数据公有化与算法民主化机制

“科学技术具有世界性、时代性，是人类共同的财富”，要“塑造科技向善的文化理念，让科技更好增进人类福祉”。但是不管是机器体系还是人工智能，在资本主义应用条件下都产生了“科技异化”，压抑人、剥削人。当前，我国正在建设社会主义现代化国家，处于数字经济与实体经济深度融合的关键阶段，亟须构建以人民福祉为核心的数据治理体系。具体而言，需要建立公共数据平台，以保障个人数据权益；推行算法开源与透明化审查，防止技术黑箱操纵社会。

首先，应明确数据权属。通过立法界定数据所有权、使用权与收益权，将个人数据视为“公共资源”而非企业私有资产。

其次，构建公共数据平台。例如，深圳市宝安区政务人工智能实验室通过搭建“公共数据服务门户”，整合政务、产业数据资源，实现数据申请、授权、监测闭环管理，为企业和公众提供开放共享的数据服务。此类模式可推广至全国，形成统一的数据要素市场。

再次，推动算法透明化与可解释性。采取强制算法备案与开源审查措施，要求企业公开核心算法逻辑，多方参与协商治理。

最后，还需要建立剩余价值的公平分配机制。通过征收“数据税”与“算力税”对高利润的AI平台企业征收专项税，用于教育、医疗等全民福利与区域算力均衡。税收可支持中西部算力基础设施建设，缩小数字鸿沟，促进共同富裕。

2.构建技术伦理的社会主义规约

科技进步旨在推动人类文明进程，确立并维护人类在自然界的主体地位。因此，对人的主体性尊重是科技发展的核心价值取向。

首先，要坚持人是实践主体的原则，在人工智能应用中明晰人的主体意识和地位，肯定人的主体价值。

其次，将社会主义核心价值观内嵌于人工智能体系，在预训练和数据投喂时加入相关内容，使其运行遵循正确价值导向。如语言生成类人工智能引导传播积极话语，避免不良信息；决策类人工智能秉持公平公正原则，考虑公共利益和人民福祉。同时，通过技术手段监测调整，让人工智能成为精神文明建设助推器。

最后，基于“人的自由全面发展”目标构建技术伦理框架，禁止人工智能用于反人类场景，立法保障劳动者对AI系统的知情权与拒绝权。

马克思从来不反对科学技术，“在马克思看来，科学是一种在历史上起推动作用的、革命的力量。任何一门理论科学中的每一个新发现，即使它的实际应用甚至还无法预见，都使马克思感到衷心喜悦”，马克思只是反对科学技术的资本主义应用，以及由此导致的科技异化给无产阶级带来的深重苦难。借助《手稿》中的技术批判思想，我们能够更深入、全面地剖析当代人工智能所面临的挑战，并从中获得富有成效的治理启示。马克思的技术批判思想不仅为我们提供了历史唯物主义的分析工具，而且指明了人工智能时代劳动关系的未来方向。在社会主义制度下，我们应积极引导人工智能技术的发展，使其成为推动社会进步、增进人类福祉的重要力量。

（本文参考文献略）

A Socialist Path to Artificial Intelligence Governance from the Perspective of Labor Theory of Value: Critical Thought on Technology Based on Economic Manuscripts of 1861-1863

ShiZeping WangSihong

Abstract: The rapid development of artificial intelligence has had a profound impact on human society and posed many challenges, such as the “labor dilemma”, the “theory of the useless proletariat”, suspicion on the “labor theory of value”, and doubt on human subjectivity. Marx’s Economic Manuscripts of 1861-1863, through a critical examination of technological production under capitalism, affords us insights into scientific grasp of the essence of artificial intelligence and its historical impact, as well as the approach to building a better era of artificial intelligence. Artificial intelligence, as the latest form of constant capital, remains an objectified product of human essential power. Labor is the only source of value creation, and artificial intelligence is merely a tool; thus, it does not create value on its own. In the face of technological alienation caused by the capitalist application of artificial intelligence, we should construct a new model of labor that emphasizes human-machine collaboration within a socialist framework, promote skill restructuring and the transformation of work skills teaching, advocate data public ownership and algorithm democratization, and establish socialist regulations for technological ethics to achieve labor liberation and all-round growth of human beings.

Key words: economic manuscripts of 1861-1863; artificial intelligence; critical thought on technology; AI governance

初审：魏莉莎

复审：孙振东

终审：蒋立松