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标题: 人工智能时代劳动价值新范式 [打印本页]

作者: xiejin77 时间: 2025-2-8 15:49
标题: 人工智能时代劳动价值新范式
人工智能时代劳动价值新范式：基于马克思主义政治经济学的视角重塑“代理驱动劳动理论”

一、引言：人工智能与劳动价值理论的危机
人工智能 (AI) 正以惊人的速度重塑人类社会，对劳动领域的冲击尤为深刻。AI 渗透到生产的各个环节，越来越多的工作被自动化，甚至部分脑力劳动也面临被替代的风险。这种剧变使传统的劳动价值理论，包括马克思主义的劳动价值论，在解释和指导现实方面遭遇了前所未有的挑战。

马克思的劳动价值论认为，价值是凝结在商品中的无差别的人类劳动，劳动时间是衡量价值的尺度，剩余价值是资本主义剥削的根源。然而，当 AI 能替代部分甚至全部劳动时，如何界定“人类劳动”的范畴？如何衡量 AI 参与生产的价值？剩余价值理论是否仍然适用？这些问题都亟待解答。

在此背景下，印度理工学院的研究人员在论文《Agency-Driven Labor Theory: A Framework for Understanding Human Work in the AI Age》中提出的“代理驱动劳动理论”（Agent-Driven Labor Theory, ADLT）具有重要的理论和现实意义。它试图构建新框架来理解人工智能时代的人类劳动，强调“代理能力”是劳动价值的新源泉。然而，ADLT 仍需完善和深化，特别是需要结合马克思主义政治经济学理论进行更深层次的重塑，这样才能更好地解释人工智能时代资本与劳动、价值创造和分配规律等重大问题。

二、传统劳动价值理论的反思：从劳动时间到代理能力
劳动价值理论的演进始终伴随人类生产方式的变革。从斯密的劳动分工到马克思的劳动价值论，再到现代的人力资本理论，都反映了人类对劳动价值的不断探索。

马克思的劳动价值论深刻揭示了资本主义生产方式的本质，指出劳动是价值的唯一源泉，剩余价值是资本家无偿占有工人劳动成果的结果。然而，随着 AI 的飞速发展，包括马克思主义劳动价值论在内的传统理论，在解释现实方面遇到了挑战。

1. 劳动时间不再是衡量价值的唯一标准
在人工智能时代，即使劳动时间相同，不同劳动者创造的价值也可能存在巨大差异。Ganuthula (2023) 在“代理驱动劳动理论”中提出 “代理质量” 的概念，指出“代理质量”是衡量劳动价值的关键因素之一。“代理质量”包括框架设计能力、异常检测率、判断质量等方面，这些都是人类特有的能力，机器无法完全替代。

例如，两位软件工程师工作相同时间，一位设计了一个优秀的人工智能算法框架，该框架被广泛应用并创造了巨大经济效益；而另一位仅完成了简单的代码编写，其工作成果的价值有限。这说明，劳动时间不再是衡量价值的唯一标准，劳动者的代理能力对价值创造起着至关重要的作用。

2. “人类劳动”的范畴需要重新界定
随着 AI 的进步，机器能承担越来越多的工作，包括部分脑力劳动。那么，如何界定机器的“劳动”与人类的“劳动”？如何区分机器创造的价值和人类创造的价值？这些问题都对传统劳动价值理论提出了挑战。

传统劳动价值理论将劳动定义为人类改造自然、创造物质财富的活动。然而，AI 的发展使得机器也能参与到物质财富的创造过程中。例如，机器人在自动化生产线上的工作，能创造出大量的物质产品。那么，机器人的这种活动是否应被视为劳动？机器人创造的价值应如何衡量？

ADLT 认为，人类的劳动与机器的“劳动”存在本质区别。人类的劳动具有目的性和创造性，而机器的“劳动”仅仅是对人类指令的执行。人类的劳动能创造新的价值，而机器的“劳动”只是将人类创造的价值转移到产品中。因此，机器的“劳动”不能等同于人类的劳动，机器创造的价值也不能等同于人类创造的价值。

3. 剩余价值理论需要新的解释
当 AI 参与生产时，剩余价值的来源和分配机制变得更加复杂。人工智能本身是否创造价值？资本家是否可以通过占有 AI 创造的价值来获取剩余价值？这些问题都需要结合人工智能时代的技术特点和生产关系进行深入分析。

马克思的剩余价值理论认为，剩余价值是资本家无偿占有工人剩余劳动时间创造的价值。然而，在人工智能时代，剩余价值的来源可能更加多元化。例如，资本家可以通过控制 AI 系统、数据和平台来获取超额利润，这部分利润可以视为一种新的剩余价值形式。

ADLT 提出以“代理能力”来衡量劳动价值，这为解决上述问题提供了一种新思路。“代理能力”是指人类能够设计、指导和控制 AI 系统，使其服务于人类目标的能力。这种能力是人类特有的，机器无法完全替代。因此，可以将代理能力视为人工智能时代人类劳动的新特征，并以此为基础重新界定劳动价值和剩余价值。

三、代理驱动劳动理论的重塑：马克思主义视角下的 ADLT
ADLT 强调代理能力是人工智能时代劳动价值的源泉，这与马克思主义劳动价值论强调人类劳动的主体性具有共通之处。然而，ADLT 的数学框架和实证应用仍有不足，需要结合马克思主义政治经济学理论进行重塑。

1. 将“代理能力”纳入马克思主义劳动价值论框架
马克思将劳动视为一种有目的的活动，强调劳动者在生产过程中的主观能动性。代理能力正是这种主观能动性的体现。在人工智能时代，劳动者不仅需要运用体力和脑力进行生产，更需要发挥代理能力来设计、指导和控制人工智能系统。因此，可以将代理能力视为人类劳动的新形式，将其纳入马克思主义劳动价值论的框架之中。

具体来说，可以将代理能力视为一种特殊的“复杂劳动”。马克思认为，复杂劳动是由简单劳动倍加而成，例如，一个熟练工人的劳动可以视为多个普通工人的劳动。同样，一个能够设计和管理 AI 系统的工程师的劳动，可以视为多个普通程序员的劳动。这是因为工程师的劳动中包含了更多的代理能力，需要更高的知识水平和技能水平。

将代理能力纳入马克思主义劳动价值论框架，有助于我们更好地理解人工智能时代劳动价值的构成和创造机制，也为我们分析资本与劳动、剩余价值的来源和分配等问题提供了新的理论工具。

2. 重新定义“剩余价值”
在人工智能时代，剩余价值的来源和构成更加复杂。除了资本家无偿占有工人劳动成果产生的剩余价值外，还可能存在资本家通过控制 AI 系统而获取的剩余价值。例如，一些科技巨头通过掌控人工智能平台和数据，攫取了巨额利润，这部分利润可以视为一种新的剩余价值形式。

传统的剩余价值理论主要关注资本家对工人剩余劳动的剥削。然而，在人工智能时代，资本家还可以通过控制 AI 系统来获取剩余价值。这是因为 AI 系统本身也凝结了人类劳动，例如，人工智能算法的开发、数据的收集和标注、平台的搭建和维护等，都需要投入大量的人类劳动。资本家通过控制 AI 系统，实际上是控制了这些凝结在 AI 系统中的人类劳动，从而可以获取超额利润。

因此，在人工智能时代，剩余价值的来源不仅包括工人创造的剩余价值，还包括 AI 系统创造的价值。这需要我们重新定义剩余价值，将其扩展为资本家无偿占有工人劳动成果和 AI 系统创造的价值的总和。

3. 构建人工智能时代的新型价值分配理论
ADLT 提出的薪酬模型可以作为人工智能时代价值分配的一种参考，但需要进一步结合马克思主义的分配理论进行完善。例如，可以考虑将社会必要劳动时间、劳动强度、劳动复杂程度等因素纳入薪酬体系，以确保价值分配的公平性和合理性。

马克思主义的分配理论认为，在社会主义社会，劳动产品的分配应遵循“按劳分配”的原则，即劳动者根据其劳动数量和质量获得相应的报酬。在人工智能时代，“按劳分配”的原则仍然适用，但需要根据新的技术条件和生产关系进行调整。

例如，在考虑劳动数量时，不仅要考虑劳动时间，还要考虑劳动强度和劳动复杂程度。在人工智能时代，一些工作岗位可能需要劳动者长时间保持高度紧张的状态，或者需要劳动者掌握复杂的技能和知识，这些因素都应在薪酬体系中得到体现。

此外，还需要考虑 AI 系统创造的价值如何在劳动者之间进行分配。可以探索建立一种新的分配机制，让参与 AI 系统开发、维护和应用的劳动者都能分享 AI 创造的价值。

4. 关注人工智能对社会关系的影响
马克思主义政治经济学不仅关注价值创造和分配，也关注生产关系和社会结构。人工智能技术的发展不仅会改变劳动方式，也会对社会关系产生深远影响。例如，人工智能可能加剧社会分化，导致财富集中和失业问题。因此，需要运用马克思主义的阶级分析方法，研究人工智能对社会结构的影响，并制定相应的政策措施，以维护社会公平正义。

人工智能技术的发展可能导致一些工作岗位被自动化，从而造成失业问题。同时，人工智能技术也可能创造新的就业机会，但这些新机会往往需要更高的技能和知识水平。这可能导致劳动力市场出现两极分化，高技能劳动者获得更高的收入，而低技能劳动者则面临失业或收入下降的风险。

此外，人工智能技术还可能加剧财富集中。一些科技巨头通过掌控人工智能平台和数据，攫取了巨额利润，而普通劳动者则难以分享这些利润。这可能导致社会贫富差距进一步扩大，社会矛盾加剧。

因此，政府需要采取积极的政策措施，应对人工智能带来的社会挑战。例如，可以通过加强教育和培训，提高劳动者素质；可以通过改革税收制度，调节收入分配；可以通过加强社会保障，保障失业人员的基本生活。

四、ADLT 的数学框架再思考：剩余价值的量化分析
ADLT 的数学框架提供了一种量化分析劳动价值的方法，但这仅仅是第一步。为了更好地解释人工智能时代的价值创造和分配，需要对 ADLT 的数学框架进行进一步完善，使其能够体现剩余价值的产生和分配机制。

1. 将“资本”纳入劳动价值函数
ADLT 的劳动价值函数 LV = f(A, D, O) 主要考虑了代理能力、方向有效性和结果三个因素，但没有明确将“资本”纳入其中。在马克思主义政治经济学中，资本是生产过程中不可或缺的要素，对价值创造具有重要作用。因此，可以将资本作为一个新的变量引入劳动价值函数，例如：

LV = f(A, D, O, K)

其中 K 表示资本投入。

资本投入可以包括资金、设备、技术等方面。在人工智能时代，资本投入的构成发生了变化，例如，对人工智能算法、数据和平台的投入变得越来越重要。因此，在量化分析劳动价值时，需要考虑这些新的资本投入形式。

将资本纳入劳动价值函数，有助于我们更全面地理解价值创造的机制。它也为我们分析资本在价值创造中的作用、资本与劳动的关系等问题提供了新的思路。

2. 构建剩余价值函数
为了量化分析剩余价值，可以构建一个剩余价值函数，例如：

SV = g(LV, W, C)

其中：

SV 表示剩余价值
LV 表示劳动价值
W 表示工资
C 表示其他成本（包括生产资料的消耗等）
通过分析剩余价值函数，可以研究人工智能时代剩余价值的来源、构成和分配规律。

例如，可以分析不同行业和岗位的剩余价值率，并研究人工智能技术对剩余价值率的影响。可以分析资本投入、工资水平、技术进步等因素对剩余价值的影响。这些分析可以帮助我们更好地理解人工智能时代资本积累的规律。

3. 量化分析框架乘数效应和异常处理溢价
ADLT 提出的框架乘数效应和异常处理溢价是重要的价值创造机制，需要对其进行更深入的量化分析。例如，可以研究不同类型的框架对价值创造的贡献，以及不同类型的异常处理对价值创造的影响。这些分析可以帮助企业更好地设计和管理人工智能系统，提高价值创造效率。

“框架乘数效应”是指一个设计良好的框架可以通过广泛采用和迭代来创造指数级价值。例如，Linux 操作系统作为一个开源框架，被广泛应用于各种设备和系统中，创造了巨大的经济和社会价值。可以对这种框架乘数效应进行量化分析，例如，分析 Linux 系统的应用范围、用户数量、产生的经济效益等，以评估其价值创造的规模。

“异常处理溢价”是指有效管理非标准情况可以创造额外的价值。例如，医生在人工智能辅助诊断中，能够识别并处理罕见病例，其价值远高于处理常见病例。可以对这种异常处理溢价进行量化分析，例如，分析医生处理罕见病例的成功率、带来的社会效益等，以评估其价值创造的水平。

4. 动态分析代理能力的增长
代理能力的增长是一个动态过程，需要对其进行长期追踪研究(longitudinal study)。例如，可以跟踪分析不同劳动者在不同阶段的代理能力发展情况，以及不同因素对代理能力增长的影响。这些研究可以为制定人才培养政策和教育改革方案提供参考。

例如，可以对一组工程师进行跟踪调查，记录他们在不同阶段的框架设计能力、异常检测率、判断质量等指标的变化情况，并分析教育背景、工作经验、学习能力等因素对代理能力增长的影响。这些研究可以帮助我们更好地理解代理能力的发展规律，并为制定人才培养计划提供科学依据。

五、ADLT 的实证应用与测量：结合剩余价值理论的分析
在应用 ADLT 进行实证研究时，需要结合剩余价值理论进行分析，以揭示人工智能时代价值创造和分配的本质。

1. 分析不同行业和岗位的剩余价值率
可以利用 ADLT 的数学框架和测量方法，分析不同行业和岗位的剩余价值率，并研究人工智能技术对剩余价值率的影响。例如，可以比较人工智能技术应用前后，某个行业的剩余价值率变化情况，并分析其原因。

例如，在制造业中，可以比较机器人应用前后，工人的劳动生产率、工资水平和剩余价值率的变化情况。如果机器人的应用导致劳动生产率大幅提高，而工人的工资水平没有相应提高，那么剩余价值率就会上升。这说明，人工智能技术可能导致资本家对工人的剥削程度加深。

2. 研究人工智能对工资水平的影响
可以利用 ADLT 的理论框架，研究人工智能对不同类型劳动者工资水平的影响。例如，可以分析人工智能技术对高技能劳动者和低技能劳动者工资水平的差异化影响，并探讨其对收入分配的影响。

例如，可以比较人工智能算法工程师和数据标注员的工资水平。前者需要更高的代理能力，而后者从事的工作更容易被自动化。因此，人工智能技术的发展可能会导致前者的工资水平上升，而后者的工资水平下降。这说明，人工智能技术可能加剧劳动力市场的两极分化。

3. 评估人工智能的社会效益
除了经济效益外，人工智能也具有重要的社会效益，例如提高社会效率、改善民生等。可以利用 ADLT 的理论框架，对人工智能的社会效益进行评估，并研究如何最大化人工智能的社会效益。

例如，可以评估人工智能在医疗、教育、环保等领域的应用效果。再比如，人工智能辅助诊断系统可以提高医疗诊断的准确率，人工智能教育平台可以提供个性化的学习方案，人工智能环境监测系统可以实时监测环境污染情况。这些应用都能够带来显著的社会效益。

4. 案例研究：科技巨头的价值创造和分配
可以选取一些科技巨头作为案例，利用 ADLT 的理论框架和测量方法，分析其价值创造和分配模式，并研究人工智能技术对其价值创造和分配的影响。例如，可以分析谷歌、亚马逊等公司如何利用人工智能技术获取巨额利润，以及这些利润如何在资本家、劳动者和其他利益相关者之间进行分配。

例如，可以分析谷歌公司如何利用其搜索引擎和广告平台收集用户数据，并利用人工智能技术进行数据分析和广告推荐，从而获取巨额利润。可以分析这些利润有多少分配给了股东、管理层和员工，以及有多少用于再投资和社会公益事业。

六、ADLT 对组织的启示：构建社会主义新型生产关系
ADLT 对企业组织结构和管理系统提出了新的要求。在人工智能时代，企业需要根据 ADLT 原则进行改革，以适应代理驱动的价值创造模式。更进一步地，从马克思主义的视角来看，企业改革的目标不仅是提高效率，更应是构建社会主义新型生产关系。

1. 以人为本，促进人的全面发展
马克思主义认为，人是生产力中最活跃的因素，人的全面发展是社会主义的最终目标。在人工智能时代，企业应更加重视员工的代理能力发展，为员工提供学习和成长的机会，促进人的全面发展。这不仅有利于提高企业效率，更有利于实现社会公平正义。

企业可以通过以下措施来促进员工的代理能力发展：

提供高质量的教育和培训: 企业应为员工提供各种形式的教育和培训机会，例如，在线课程、线下培训、轮岗学习等，帮助员工学习新知识、提升技能。
创造良好的工作环境: 企业应为员工创造一个鼓励创新、支持学习、尊重个性的工作环境，让员工能够充分发挥其主观能动性和创造力。
建立公平合理的绩效评估体系: 企业应建立一个公平合理的绩效评估体系，将员工的代理能力和价值创造贡献作为重要的评估指标，并给予相应的奖励和认可。
鼓励员工参与企业管理: 企业应鼓励员工参与企业管理，例如，可以通过设立员工代表大会、员工持股计划等方式，让员工参与企业决策，分享企业发展成果。
2. 民主管理，共建共享
社会主义生产关系强调民主管理和共同富裕。在人工智能时代，企业应探索新的民主管理模式，让员工参与企业决策，分享企业发展成果。例如，可以建立员工持股计划、利润分享计划等，让员工共享企业发展带来的利益。

传统的企业管理模式通常是层级化和中心化的，决策权集中在少数管理者手中。在人工智能时代，企业需要更加灵活和民主的管理模式，以激发员工的积极性和创造力。

例如，可以建立“扁平化”的组织结构，减少管理层级，让员工有更多的自主权。可以建立跨职能团队，让不同部门的员工共同参与项目开发和决策。可以利用信息技术平台，例如企业内部社交网络、在线协作平台等，促进员工之间的沟通和协作。

3. 加强监管，防止资本垄断
人工智能技术的发展可能导致资本垄断和财富集中，加剧社会不平等。因此，政府需要加强对人工智能领域的监管，防止资本无序扩张，维护市场竞争秩序。同时，要引导企业承担社会责任，促进社会公平正义。

政府可以通过以下措施来加强对人工智能领域的监管：

制定人工智能产业政策: 政府应制定人工智能产业政策，引导人工智能技术健康发展，防止其被滥用。
加强反垄断监管: 政府应加强反垄断监管，防止科技巨头利用其市场支配地位进行不正当竞争，损害消费者利益和社会公共利益。
规范数据使用: 政府应规范数据使用，保护个人隐私和数据安全，防止数据被滥用或泄露。
引导企业承担社会责任: 政府应引导企业承担社会责任，例如，可以通过税收优惠、政策扶持等方式，鼓励企业将部分利润用于社会公益事业。
七、ADLT 对未来工作的启示：解放人类，实现共产主义
ADLT 为我们描绘了未来工作的图景：人工智能将承担越来越多的常规性工作，人类将从繁重的劳动中解放出来，专注于发挥代理能力和创造力。从马克思主义的视角来看，这是人类社会向共产主义高级阶段迈进的重要一步。

在共产主义社会，生产力高度发达，劳动不再是单纯的谋生手段，而是成为人们生活的第一需要。人们可以自由地发展自己的才能，从事创造性的活动。ADLT 强调的代理能力正是未来社会劳动者所需的重要能力。

为了实现这一目标，我们需要：

发展人工智能技术，提高生产力水平: 人工智能技术是解放人类劳动的关键，我们需要不断发展人工智能技术，提高生产力水平，为实现共产主义创造物质基础。这需要加大对人工智能技术的研发投入，鼓励创新，培养人工智能人才。
加强教育和培训，提升劳动者素质: 未来社会的劳动者需要具备更高的素质和能力，我们需要加强教育和培训，培养劳动者的代理能力、创造力和协作精神。这需要改革教育体制，更新教育内容，注重培养学生的批判性思维、问题解决和创新能力。
改革生产关系，实现共同富裕: 我们需要改革生产关系，消除剥削和压迫，实现共同富裕，为实现共产主义创造社会条件。这需要不断完善社会主义制度，发展社会生产力，缩小贫富差距，实现社会公平正义。
八、ADLT 的政策含义：构建人类命运共同体
人工智能技术的发展是全球性的，其影响超越了国家边界。为了更好地应对人工智能带来的机遇和挑战，需要各国加强合作，共同构建人类命运共同体。

1. 加强国际合作，制定人工智能伦理规范
人工智能技术的发展需要伦理引导，以防止其被滥用。各国应加强合作，共同制定人工智能伦理规范，确保人工智能技术安全、可靠和可控地发展。

例如，各国可以共同制定人工智能伦理准则，明确人工智能技术的研发、应用和监管原则，防止人工智能技术被用于武器开发、网络攻击、隐私侵犯等有害目的。

2. 促进技术共享，缩小数字鸿沟
人工智能技术的发展不应加剧国家间的不平等。发达国家应积极向发展中国家转移人工智能技术，帮助发展中国家提高科技水平，缩小数字鸿沟。

例如，发达国家可以向发展中国家提供技术援助、人才培训、资金支持等，帮助发展中国家发展人工智能产业，提高人工智能技术的应用水平。

3. 共同应对挑战，构建人类命运共同体
人工智能技术的发展带来了机遇和挑战，需要各国共同应对。各国应加强合作，共同应对人工智能带来的风险，例如失业、隐私泄露、算法歧视等，共同构建人类命运共同体。

例如，各国可以共同研究人工智能的社会影响，制定应对人工智能风险的政策措施，例如，加强社会保障体系建设，提供职业技能培训，促进劳动力市场转型等。

九、结论：ADLT 的理论价值和未来展望
ADLT 为理解人工智能时代的人类劳动提供了一个新的理论框架，强调了代理能力的重要性。结合马克思主义政治经济学的理论，可以对 ADLT 进行更深层次的重塑，使其更好地解释人工智能时代劳动价值、剩余价值和价值分配的规律。

ADLT 的理论价值在于：

突破了传统劳动价值理论的局限性: ADLT 将代理能力纳入劳动价值的分析框架，为理解人工智能时代的人类劳动提供了一种新的视角。它克服了传统劳动价值理论片面强调劳动时间的局限性，突出了人类的主观能动性和创造性在价值创造中的作用。
揭示了人工智能时代价值创造的新机制: ADLT 提出的框架乘数效应、异常处理溢价等概念，揭示了人工智能时代价值创造的新机制。它强调了框架设计、异常处理等高层次认知能力的重要性，为企业提高价值创造效率提供了指导。
为构建社会主义新型生产关系提供了理论指导: ADLT 强调代理能力的发展和价值分配的公平性，为构建社会主义新型生产关系提供了理论指导。它为企业改革组织结构、管理制度和分配机制提供了新的思路，有助于促进人的全面发展和社会公平正义。
未来，ADLT 的研究需要进一步完善以下几方面的体系：

深化理论研究，完善数学框架: 需要结合马克思主义政治经济学理论，对 ADLT 的数学框架进行完善，使其能够更好地解释剩余价值的产生和分配机制。例如，可以将资本、技术等因素纳入劳动价值函数，并构建剩余价值函数，以更精确地量化分析剩余价值。
加强实证研究，验证理论假设: 需要开展跨行业、跨文化的实证研究，收集和分析不同类型工作的数据，以验证 ADLT 的普适性和有效性。例如，可以对不同行业、不同规模的企业进行案例研究，分析代理能力与劳动价值、剩余价值之间的关系。
拓展应用领域，指导实践: 需要将 ADLT 的理论见解应用到更广泛的领域，例如教育、医疗、金融等，指导实践，促进社会发展。例如，可以根据 ADLT 的理论，设计新的教育模式、医疗模式和金融模式，以更好地适应人工智能时代的要求。
在人工智能技术日新月异的今天，也许ADLT 为我们理解人类劳动、价值创造和社会发展提供了一个重要的理论工具。相信随着研究的深入和实践的检验，基于马克思主义的代理驱动劳动价值理论，将会为构建人类命运共同体、实现共产主义远大理想做出更大的贡献。

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