人工智能时代马克思主义经济发展理论研究新进展

李 酣 张玲慧

一、引言

当前，以人工智能 （Artificial Intelligence，以下简称AI）技术的变革和机器人在制造业领域的广泛应用为代表的全新自动化进程，已经成为人类社会化大生产步入全新发展阶段的显著标志。这种以AI技术及其应用为核心驱动力的生产力、生产方式和经济组织方式的新革命，将经济学导入全新的研究领域。

马克思在《1844年经济学哲学手稿》中提出：“劳动用机器代替了手工劳动，但是使一部分工人回到野蛮的劳动，并使另一部分工人变成机器。劳动生产了智慧，但是给工人生产了愚钝和痴呆。”①不仅如此，这还是一个不断自我强化的过程，即“工人在劳动中耗费的力量越多，他亲手创造出来反对自身的、异己的对象世界的力量就越强大，他自身、他的内部世界就越贫乏，归他所有的东西就越少”②。马克思明确指出，即使机器的使用改变了生产力和生产关系，但劳动的本质、人的本质和人的主体地位不应扭转。这是因为， “劳动是……生活的第一需要……不仅仅是谋生的手段”。通过人的劳动这一过程， “在改造对象世界的过程中，人才真正地证明自己是类存在物”③。同时，人的本质是“一切社会关系的总和”④，即使在AI和机器人技术飞速发展的时代也是如此。当然，这一社会关系的总和的内涵会发生改变。 “随着新生产力的获得，人们改变自己的生产方式，随着生产方式即谋生的方式的改变，人们也就会改变自己的一切社会关系。手推磨产生的是封建主的社会，蒸汽磨产生的是工业资本家的社会。”⑤

生产力决定生产关系，生产关系具有相对独立性，如果生产关系不适应生产力发展水平，则会阻碍生产力的发展，这是马克思主义的基本原理。马克思对19世纪的技术进步、生产力革新、劳动关系和经济社会发展等维度的研究，能否解释当前AI时代的新现象和新问题，抑或需要对马克思主义经济发展理论进行新发展，以适应新的发展实践？这些问题都要求学者们从理论和经验研究中得出新判断。本文从AI对生产关系、生产力以及对资本主义经济发展前景的影响视角，总结和分析国外学术界基于马克思主义理论，在经济发展理论研究中获得的新进展。除引言外，第二部分总结AI对生产关系各维度的效应的研究文献，第三部分概括总结AI的发展与生产力进步的关系及其对经济发展影响的文献，文章最后是结论和研究展望。

二、对生产关系的新分析

马克思认为技术与人、自然和社会的发展密切相关，他针对技术和机器对人的影响进行了深入探讨。在《资本论》中，马克思通过区分相对剩余价值和绝对剩余价值指出，为创造相对剩余价值而应用新技术和使用新机器的过程，就是通过改造劳动生产过程的技术条件和社会条件，进而改变整个生产方式的过程。同时，马克思对技术与劳动、技术与生产过程的相互作用和地位转换的分析，探讨的就是技术对生产关系不同维度的效应。马克思认为，生产关系是在社会生产过程中形成的人与人的关系。生产关系作为一种复杂的经济结构，包括生产资料的所有制形式、各种社会集团在生产过程中的地位和交换关系、产品的分配形式以及由此直接决定的消费关系。在AI社会，马克思所分析的技术对生产关系各个维度的影响，已经产生了新变化。

（一）失业问题

生产关系的重要内容之一是不同社会集团的相对地位和相互关系。在AI时代，人类劳动力和AI主体的地位在转化，这两者与资本所有者之间的关系也在变化，一个重要的表现就是人类劳动力可能会面对更为严重的失业问题。然而，学者们对此还没有给出统一的判断。AI引发的失业问题已经是经济学研究的重点领域之一。D’Orlando讨论了“第三波”技术性失业对经济理论的可能影响⑥。AI代表的技术进步对就业产生了深刻的影响，这一进程虽然刚刚开端，但已经呈现出一些新特点。在第四次工业革命中，机器人不仅仅通过与人类合作提高劳动生产率，且几乎可以在所有工作任务中以更低的成本替代人类劳动，以至于在没有人类劳动的情况下也可以生产商品，这就可能导致长期的大规模失业，进而需要公共政策干预，这一经济发展前景对经济理论产生了深刻影响。主流经济理论在处理众多现实问题上都遭遇了困难，其中包括社会阶级和阶级斗争（少数机器人所有者相对于许多失业人员）重新获得重要地位；劳动生产率变得无关紧要，同时与必须支付给失业者的（维持生计）工资/补贴无关；劳动力市场不再出清；再分配政策取代稀缺生产资料的优化配置成为经济研究的核心等。这就要求经济理论化的场景回归到古典政治经济学的时代，而当时经济理论研究的重点是社会阶级、阶级斗争和剩余的再分配。

Moraes-Neto认为，在现代生产体系背景下定性研究就业问题，能够提出的命题是：人们在现代工厂里面观察到的活劳动大幅度被取代的现象，确实反映了马克思所说的“工作去技能化”论断⑦。Mattos使用了“生产关系”和“生产力的发展”这两个历史唯物主义理论概念指出，以往的技术革命总是会创造出新的工作机会，但AI和可移动机器人正在凭借智能机器和智能算法创造出比人类更好的“工人”，由此产生的不断上升的技术失业正在人类社会中产生巨大的焦虑⑧。具有AI技能的实体或者虚拟机器能以超越人类能力的方式完成多种人类工作，最终无论是非技能还是熟练劳动力都会被智能机器替代。计算机计算能力的指数级增长、互联网云和大数据的进步以及作为AI子领域的机器学习的发展，会为新的生产方式的确立创造环境。生产关系的变革，社会生产的新可能性以及新的商业模式则会促进这一过程。当人类劳动力在很大程度上被智能机器和算法所取代，即便不是完全替代的，也可能会导致社会的崩溃。

不过，也有研究认为人类劳动力的就业前景在AI时代并非如此悲观。Cockshott和Renaud指出，虽然机器取代人类的现象可以追溯到工业化的初始时期，但即使是在当下也不会成为必然⑨。他们考察了马克思关于机器工作和人类工作的思想，以及它们在创造经济价值中的作用，也审视了AI在多大程度上可以有效地替代人类，最终的结论是AI和机器人在这方面并不构成重要的威胁。另外，Moody发现，几十年来，未来学家、学者和商人都认为自动化、机器人和其他新技术将消除数百万个就业机会⑩。然而，即使近些年来美国的劳动力就业增长更慢，却依然继续增长到了新的水平，人们预测的“无工作”状况并没有成为现实。他认为这个问题的答案不在于分析技术本身，而要在马克思主义政治经济学中寻找。

（二）收入分配和福利问题

就业决定收入，从而也与人们的福利水平紧密相关。McCloskey写到，霍布斯·鲍姆眼中的AI时代的经济增长有着令人讨厌的“高科技”特征，它使劳动变得“可有可无”⑪。Levy认为AI算法虽然给人们带来了便利，但更容易对穷人和工人阶级这些弱势群体产生负面影响，对高学历和富裕的人群却不会如此⑫。Melnik和Lazzarini探讨了马克思对技术变革、分配和异质性劳动研究的贡献⑬。在对一些主流观点进行文本解释对比后，他们认为，马克思提出技术进步不仅意味着失业最终会上升，同时它也是减少利润和工资之间分配冲突的可能性的一种手段。无论技术进步以机器、机器人还是AI的形式出现，马克思关于技术进步的观点在今天都很重要。因为技术变革的目的之一是平衡仍然无法控制的冲突因素，这些因素可能导致工资的变化。用机器人、AI和大数据替代人类劳动力也使得劳动力在工资谈判中处于更弱势地位。当前的资本主义系统和马克思所处时代的资本主义系统本质上并无二致，从这个意义上说，他们相信机器取代人类实际上是减少为了更高的工资而产生分配冲突和阶级斗争可能性的一种手段。这可以被看作是当今资产阶级抵抗工资上涨的武器，就像过去那些旧的机械发明发挥的作用一样。

Nomaler和Verspagen考察了马克思和李嘉图关于资本积累导致的技术变革可能对劳动收入带来负面影响的观点。他们指出，那些消减要素需求的技术进步降低了劳动力在生产过程中的作用，同时驱动工资率不断上升和工资收入份额不断下降⑭。在这种机器人技术永久增长的设定中，虽然绝对工资率上升，人类劳动的收入在总收入中的占比却变得微不足道。这意味着工人在绝对意义上生活得更好，但从相对意义上却会变得更糟。如果不实施相应的社会保障政策，收入不平等可能上升到前所未有的水平。这篇文章还通过模拟检验了可实施的社会保障政策手段的效应。其中一个实验的设定是对来自机器人的收入征税并转移给那些只靠工资收入生活的人。这可以被视为是以政府预算不变的方式实现了一种普遍的基本收入保障。但是，这种税收减少了可用于资本投资的资金，而后者是实现经济持续增长的另一个来源。

Benzell等认为，1812年的卢德运动是工业化早期工人们对于机器代替人类劳动态势的激烈反应⑮，而马克思在1867年指出，在资本主义制度中，所有提高劳动社会生产力的方法都是以工人为代价实施的，所有的生产发展手段都逆转为支配和剥削生产者的手段。他们的模型表明，智能机器会产生像内燃机的发明取代马一样的效应，不过前者替代的是人类劳动。高度厂商定制化的生产技能和特定时代的再分配政策，可以防止智能机器给人类带来痛苦。但是，一些政府政策，比如强制技术的开放，却会让事情变得更糟。能够产生双赢效果的政策选项之一是对那些受益于这一技术突破的工人征税，并将收益储存起来。这将防止资本存量不断下降，并提供一项基金来支付工人的基本津贴，避免他们的工资随着时间的推移而下降。

（三）价值创造的主体问题

具备AI的机器人成为技术主体后，会进一步成为价值创造者吗？Rodin认为，随着各类技术主体在当代社会中的重要性不断增强，人们围绕社会经济组织的未来走向也进行了诸多争论和预测⑯。有的认为这些技术主体会逐渐融入人类社会，从而被同质化，有的则认为戏剧性的历史性突破不可避免会发生。Rodin利用马克思主义理论并使用模拟的方法，探索了走向自动化的道路，试图理解机器人和AI是否可能成为新的价值生产者和革命性的社会阶级。当AI和机器人的价格比雇佣劳动力更低，同时其生产力提升了它们的再生产成本的时候，这些智能主体很可能在其被应用的范围内替代人类。一旦数量达到一定的规模，它们自身就会成为新的被雇佣群体。这些新的资本主义关系可以促进新社会群体的形成和以阶级为基础的政治议程的重组。不过，AI和机器人也可能重蹈产业无产阶级在传统资本主义社会的宿命。

西方学者普遍认为，AI大幅度改造了现代经济的生产过程。Engster和Moore提出，AI是一种超越个体形式的社会和特定资本家的中介形式，而且AI创造出人类、机械智能和资本主义社会的交互界面⑰。机器总是做一件同样的事情，减少必要劳动时间并将其转化为剩余劳动时间，但在AI时代，智能机器和机器人减少的必要劳动时间显然比以往的技术革命程度更甚。AI时代的组织模式也发生了剧变。Steffen等认为，在Facebook这样的平台发挥主导作用的AI时代，对组织的批判性研究需要将对劳动力的分析扩展到由资本组织的价值生产领域之外，以便充分反映当今政治经济学的现实⑱。这一分析必然要求我们扩大对“劳动”的理解，以纳入所有的价值生产活动，包括生产消费和“自由劳动”。另一个拓展方向是要认识到一些当代商业模式根本不取决于价值生产，而是通过提取租金来分配价值，这在理论上更容易被忽视。他们通过回归到马克思的“原始积累”概念来发展对“利润转化为租金”的过程的分析，证明这种经济逻辑即使在当前最具代表性的社会经济结构，例如在Facebook的基本商业模式中也起作用。

（四）对劳动异化的新分析

在《1844年经济学哲学手稿》中，马克思将私有制下劳动的异化归纳为一个递进的过程，即依次会呈现“工人同自己生产的劳动产品相异化；工人同自己的劳动相异化；人与人的类本质相异化；人与人相异化”⑲。AI时代，不仅工人会被异化，AI主体也有被异化的可能性。Ekbia和Nardi指出，目前人们对自动化和“人类工作的未来”、人类劳动力和人类本身人口过剩之间的无关性的焦虑，是由于对技术、工作和经济价值之间关系的反思而引发的⑳。这些思想的争论可以追溯到马克思和凯恩斯那里。这篇文章提醒人们注意当前经济中隐藏的价值创造形式和历史辩论的盲点，并设想了未来的各种可能情景。马克思对工人们和劳动过程，以及劳动产品的异化的描述和分析显然更接近事实，这是即便数字经济时代的资本主义环境中依然会体现出来的本质。Silberman认为，在数字经济和平台经济当中，存在有利于平台公司，但不利于工人的权力不平衡，这就强化了劳动力相对于资本所有者的从属地位，这与马克思在工业革命背景下引入的异化概念是一致的㉑。

Wogu等研究了当AI机器完全取得自主性，甚至能够取代人类工作的时候，对人类的生存和存在带来的威胁。他们采用事后研究法和马克思主义的异化方法分析指出，即将到来的大规模失业时代是政府和理论家必须面对的最重大任务之一。决策者和AI机器领域的学者必须迅速确定分配机器人劳动力所获收益的途径，让AI机器的使用不会转变成为人类的威胁㉒。有学者还探索了AI本身在大规模使用之后的异化问题。Engel指出，机器在促进人类的异化之后，自身也会成为异化的对象。异化就体现在将这类“智能”机器仅仅作为工具，或者是仅仅作为人类智慧的实际证明。这些描述低估了机器作为日常物质实体的真实和往往多变的存在形式㉓。

需要强调的是，马克思主义哲学认为，生产关系所反映的各种人与人之间的关系当中，生产资料的所有制是其中最基本的。AI虽然可以转变生产关系之中人们在生产过程中的地位，转变不同群体/集团的相对地位，转变分配的形式等，唯一不能决定的是生产资料的所有制。自然，这些西方学者的研究没有涉及这一本质问题。

三、对生产力进步的分析

马克思主义经济发展理论的本质是生产力对生产关系有决定作用。马克思的《政治经济学批判》论证了生产力的发展决定了经济发展的未来。 “机械发明……”引起“生产方式上的改变，并且由此引起生产关系上的改变，因而引起社会关系上的改变， ‘并且归根到底’引起工人的生活方式上的改变”㉔。AI对生产力的效应，以及对资本主义发展前景的影响得到了学者们的关注。

（一）对产出和生产力发展前景的新分析

AI等智能技术的进步与产出增长和生产力的提升并非总是正相关。Hutchinson通过对马克思主义经济和社会理论的扩展研究，提出IT系统不能充分展现其提升生产率的潜力，从而出现“生产力悖论”的原因，可能主要植根于当前处于发达状态的资本主义存在的各种内在矛盾㉕，这一难题的解决最终需要重组社会—技术复合型结构。Ramirez讨论了马克思（包括李嘉图）关于机械对劳动生产率、生产组织以及对工人阶级在资本主义时代的工资和就业前景会产生重要影响的观点，他认为这些思想到今天依然会产生持续性影响，包括马克思自己对机械的历史发展及其对劳动过程的影响的批判性分析、所谓的“补偿原则”，以及资本的有机构成的不断上升是如何在资本主义发展过程中产生“多余或过剩人口”的论述㉖。Frank提出，AI和自动化程度的提高发生在当前这个经济不平等日益加剧的时期，强化了人们对大规模技术失业的担忧。AI和自动化技术的迅速进步可以提高部分工人的生产力，但最终会因为替代部分工人的工作岗位，并且至少在某种程度上改变几乎所有的职业，从而扰乱了劳动力市场㉗。

Sachs认为，AI和机器人一方面提高了产出，使人们可以获得更多的商品和服务，另一方面也消除了一些工作机会，降低了工资，使不再具有竞争力的工人趋于贫困化，同时转移了那些本来能够与劳动力互补的投资。他们的研究更进一步地发现，当储蓄率较低，可自动化和不可自动化生产的商品在消费上更具可替代性，以及在传统资本是劳动的更重要补充时，机器人生产力的提高更有可能降低年轻工人和后代的福利㉘。Berg指出，技术悲观主义者认为，人类会走向极端不平等和阶级斗争，同时工人会变成奴隶。技术乐观主义者虽然不否认自动化在短期内是破坏性的，但是他们也指出，历史上那些快速技术进步时期，新创造出来的工作要比毁灭的更多，同时工资和人均收入提升了。AI革命可能有所不同，但是具有弹性和适应能力的经济最终还是会消灭技术性失业的幽灵。这篇文章有两个关键假设：首先， “机器人”资本与人类劳动的可替代性在程度上与传统资本对人类劳动的替代性有显著差异；其次，只有资本家和熟练工人才能进行储蓄。他们的动态模型反映出人们对自动化如何改变劳动力市场有着广泛而不同看法，主要分析结果也很稳健：在基准模型中，短期内实际工资下降，最终会上升，但这个“最终”情景的到来会耗费几代人的时间，自动化有利于增长，但不会不利于平等㉙。

（二）对资本主义发展前景的分析

AI的发展影响着资本主义的命运。Ramírez认为，2007—2009年的全球经济大衰退之后，关于自动化和人类工作未来前景的争论激增㉚。智能软件到灵活的工业机器人这些劳动节约型技术在生产领域的广泛应用，与制造业比重的长期下降、停滞的工资水平、收入不平等以及不断下降的劳动参与率一起，似乎解释了衰退后人们所见证的那种产出增长和就业增长之间关系的脱钩。他认为，马克思对这种自动化和就业关系的理论贡献，体现在《资本论》中对资本主义技术进步所带来的矛盾的批判。Hughes和Southern通过借鉴马克思在《政治经济学批判大纲》和《资本论》第1卷中对机器的定义以及资本和劳动的关系的研究，结合数字经济，分析了第四次工业革命对劳动力的影响。在资本主义经济危机中，由于自动化、大数据和AI导致的劳动力物化的趋势，更会激化资本和劳动之间存在的尖锐对立，以及产出的增长和购买能力下降之间的矛盾，从而带来系统性的危机，甚至影响到资本主义制度的可持续性。

四、结论和研究展望

随着智能化程度的加深，加之AI技术发展本身存在的不确定性，未来如何应对AI所带来的经济和社会问题是理论界需要重点关注的议题。因此，从经济学视角出发，利用经济学的分析工具来研究AI对人的发展产生的影响，具有较大的理论价值和实践价值。西方学者基于马克思主义理论的这些研究成果表明，AI可能引发严重的失业问题，尤其是技能劳动力被替代，人类劳动力的整体工资占比会下降，而不同技能劳动力之间的收入分配差距扩大。当AI成为价值创造主体，劳动的异化会更严重。总之，AI技术的革命对产出和生产力带来促进效应的同时，也向人们展现了资本主义制度被替代的未来前景。

当前国内对AI、机器人在工业中的应用的研究，主要应用了西方主流经济学的范式和经验方法。国内学者的研究视界应该关注被主流经济学忽视的劳动关系和劳动异化等经济发展的重要议题。AI及其应用也是中国社会主义市场经济和高质量发展过程中遇到的新实践，将会面对与其他经济体一样的新问题，甚至基于社会主义市场经济的基本经济制度，还会出现一些全然不同的新特征。借鉴这一领域海外前沿文献，更加有利于马克思主义中国化的基础理论研究以及马克思主义经济发展理论的新发展。另外，当前中国经济发展进入新常态，AI时代与经济高质量发展阶段的共生，需要我们在马克思主义经济发展理论上实现新突破，用以指导中国经济发展的新实践。

注释：

①②③⑲《1844年经济学哲学手稿》，人民出版社2014年版，第49、48、54、48页。

④《马克思恩格斯文集》第1卷，人民出版社2009年版，第501页。

⑤《马克思恩格斯选集》第1卷，人民出版社2012年版，第222页。

⑥Fabio D’Orlando,Technological Unemployment and the Resurgence of Political Economy,The American Review of Political Economy,2020,15(1),pp.1-25.

⑦Benedito Moraes-Neto,Automation and Labor:Is Marx Equal to Adam Smith?Rethinking Marxism,2004,16(4),pp.407-422.

⑧Rogerio Silva Mattos,Artificial Intelligence,Historical Materialism,and Close Enough to a Jobless Society,Departamento de Economia,Universidade Federal de Juiz de Fora,Working Paper,2018.

⑨P.Cockshott,K.Renaud,Humans,Robots and Values,Technology in Society,2016,45,pp.19-28.

⑩K.Moody,High Tech,Low Growth:Robots and the Future of Work,Historical Materialism,2018,26(4),pp.3-34.

⑪Deirdre N.McCloskey,What’s Still Wrong with Marxism:Some Fragments on a Theme,University of Chicago Press Working Paper,2014.

⑫R.Levy,Taking Aim at Biased Algorithms,Math Horizons,2017,25(1),pp.5-7.

⑬D.V.Melnik,A.L.Lazzarini,Marx on Technical Change,Heterogeneous Labour and Distribution:Some Notes,Filosofía de la Economía(Argentina),2019,7(2),pp.157-169.

⑭Önder Nomaler,Bart Verspagen,Perpetual Growth,the Labor Share,and Robots,Economics of Innovation and New Technology,2020,29(5),pp.540-558.

⑮Seth Benzell,Laurence J.Kotlikoff,Guillermo Lagarda,Jeffrey D.Sachs,Robots Are Us:Some Economics of Human Replacement,NBER Working Paper No.20941,2015.

⑯L.Rodin,Robo-Revolution,A Marxist Approach to Social Uprising in the High-Tech Age,Russian Sociological Review,2019,18(3),pp.224-244.

⑰F.Engster,P.V Moore,The Search for(Artificial)Intelligence,in Capitalism,Capital & Class,2020,44(2),pp.201-218.

⑱Böhm Steffen,Christopher Land,Armin Beverungen,The Value of Marx:Free Labour,Rent and‘Primitive’Accumulation in Facebook,University of Essex Working Paper,2012.

⑳H.R.Ekbia,B.A.Nardi,Keynes’s Grandchildren and Marx’s Gig Workers:Why Human Labour Still Matters,International Labour Review,2019,158(4),pp.653-676.

㉑M.S.Silberman,Fifteen Criteria for a Fairer Gig Economy,in M.Graham & J.Shaw(eds.),Towards a Fairer Gig Economy,Meatspace Press,2017,pp.16-19.

㉒I.A.Wogu,S.Misra,P.Assibong,A.Adewumi,R.Damasevicius,R.Maskeliunas,A Critical Review of the Politics of Artificial Intelligent Machines,Alienation and the Existential Risk Threat to America’s Labour Force,Computational Science and Its Applications,2018,pp.217-232.

㉓Sascha Engel,Minding Machines:A Note on Alienation,Fast Capitalism,2019,16(2),pp.129-139.

㉔郭冠清： 《回到马克思：对生产力——生产方式——生产关系原理再解读》， 《当代经济研究》2020年第3期。

㉕Robert Hutchinson,Knowledge and Control:A Marxian Perspective on the Productivity Paradox of Information Technology,Rethinking Marxism,2008,20(2),pp.288-304.

㉖Miguel D.Ramirez,Marx and Ricardo on Machinery:A Critical Note,The European Journal of the History of Economic Thought,2019,26(1),pp.81-100.

㉗Morgan R.Frank,David Autor,James E.Bessen,Toward Understanding the Impact of Artificial Intelligence on Labor,Proceedings of the National Academy of Sciences,2019,116(14),pp.6531-6539.

㉘Jeffrey D.Sachs,Seth G.Benzell,Guillermo La－Garda,Robots:Curse or Blessing?A Basic Framework,NBER Working Paper No.21091,2015.

㉙Andrew Berg,Ed Buffie,Luis-Felipe Zanna,Should We Fear the Robot Revolution(The Correct Answer is Yes),Journal of Monetary Economics,2018,97,pp.1-72.

㉚J.Jesse Ramírez,Marx vs.the Robots,American Studies,2017,62(4),pp.61-632.