速度还是方向：人工智能时代的哲学考察

秦子忠

2022 年11 月底，OpenAI 公司推出的社交聊天工具ChatGPT 在发布2 个月后，注册用户高达1 亿，迅速风靡全球。ChatGPT 的卓越表现在于它不仅能够结合聊天语境进行与真人无异的交流，还能够为用户提供个性化的文案写作、代码编写、翻译等服务，以及能够对用户提出的不良意图和请求说“不”。鉴于此，有学者认为伴随ChatGPT 而来的通用人工智能发展浪潮势必会导致大量脑力劳动者失业，更有甚者认为若不对之加以限制，人类迟早会被强人工智能所取代。这类观点折射了通用人工智能替代人类所引发的公共焦虑。然而，这种观点既没有严谨的逻辑分析，也没有充分认识人类的创新能力。相较而言，ChatGPT 之父奥特曼（Sam Altman）的观点更为中肯，他认为ChatGPT 会替代的只是当前可重复性的脑力劳动者即白领工人，但人类那些不可重复性的能力是不可能被代替的。如此，在看待通用人工智能的发展上，我们关注的不应是通用人工智能的发展速度，在这个方面它的发展只不过是有助于将人类从重复性的低创新性的劳动领域中解放出来；而是通用人工智能的发展方向，在这个方面人类对通用人工智能发展的介入性干预对于人保障其适当性具有决定性意义。后者不仅事关人类自身的生活品质，也事关人类掌控外部环境的整体实力的发展。在本文中，笔者首先以考察竞速统治论为切入点，由此探讨人工智能时代的人—机交互类型；其次基于人—机交互类型的多样性，阐述人类社会的多重化与不平等的极化发展；最后阐述就消除不合理的不平等而言，出路之一是进行社会主义数字化干预。

一、竞速统治：人—机交互的三种类型

“竞速学”（Dromology）是法国哲学家保罗·维利里奥( Paul Virilio)在40 多年前提出的。在维利里奥看来，技术进步实质上就是人、物、信息等移动速度的提升，而组织演进（如从手工作坊到流水线）归根结底就是协同速度的变化。（1）如按照这一观点，技术进步导致的自动化、智能化对人类劳动能力的替代，就是人机之间的工作竞争。（2）从技术发展的极限来看，这种替代效应可能会使人口出现一个废弃的剩余。（3）之所以是“可能”，是因为组织演进受其现存制度体系与身处其中的人们的集体选择的影响，从而会有不同的演进方向。（4）

晚近，由于人工智能在诸多领域的强大能力，人们把越来越多的决策权移交给算法，而这又导致其决策更容易被算法替代。据此有学者断言人类已经陷入专用人工智能所开启的“竞速统治”格局，并且人工智能正在结构性地改变人类政治。（5）但是，这一断言是缺乏说服力的。“竞速统治”作为政治领域的一个范畴，其基本义是指有自我意识的行为主体之间交互形成的一方统治另一方的行为秩序乃至规则体系。这个基本义中的“有自我意识”这一限定在本文语境中是关键的。目前，与人类互动的只是能动性专用人工智能，它们在各自所适用的细分领域均已超过了人类，但它们并没有结构性地改变人类政治。的确，战胜围棋大师李世石的AlphaGo 还在迭代升级，比AlphaGo 系列更先进的能动性人工智能也可能会出现，但是它们若没有发展到具有自我意识的阶段，就不会形成人—机竞速统治的政治局面。简言之，构成人—机竞速统治的政治局面的大前提是人工智能机器具有自我意识。据此而言，海量数据只是允许人类选择专注于那些真正有价值的决策，剩下的则留给人工智能，这不是人类与人工智能互为客体的竞速统治，不是一方试图要统治另一方，而是主客体边界消失的人机融合。这个融合，借用布鲁诺·拉图尔( Bruno Latour) 的“行动者网络”（Actor-Network）理论，就是人类与人工智能之间没有主动被动、主体客体之分地联结在一个密不可分的网络。（6）当然，如果人工智能能够进化出自己的感受或意识，那么情况将有所不同。

就人类对意识的了解来看，我们需要考虑这三种情况，一是意识与有机生化相关，计算机不可能创造出意识。二是意识与有机生化无关，而与智能有关，计算机能够发展出意识。三是意识与有机生化或高智能并无重要关联，计算机可能发展出意识，也可能发展不出意识。（7）在这三种情况中，第二、三种情况都允许无意识的人工智能跨入有意识的人工智能（8），在这个前提下人工智能能够发展出自我意识（9），具有说“不”的能力，由此才会真正形成人—机相互竞争的竞速统治局面。

既然是竞速，就会有谁快、谁慢的问题。基于目前人工智能在某些领域远胜于人类，大部分学者倾向于认为人工智能会更快。问题是人工智能在何种意义上比人类更快？一种观点认为人工智能在所有方面都会比人类更快，并且有目的的超人工智能对于人类来说，它的诞生一定是政治性的，而它也将终结人类主导的政治局面，甚至使得人类沦为人工智能的“宠物”（10）；另一种观点认为在能动性人工智能与自主性人工智能之间存在着巨大的裂口，并且已经进入人类当下生活的人工智能全部都是能动性专用人工智能（11），因此“从竞速学角度来看，人工智能所带来的挑战，恰恰亦正是落在速度提升上：人工智能在‘深度学习’上的速度、对大数据的处理速度完败人的‘生物算法’。……人正在加速性地丧失自身智能的时代，恰恰是一个人类文明正在全面陷入系统性愚蠢的时代”。（12）简言之，在人工智能与人类的竞速统治上，前一种观点认为人类未来可能会落入人类终结论所描绘的景象，而另一种观点否定了人类终结论，强调人工智能与人类的竞速统治。但是，这两种观点都忽视了那些关于人工智能发展的复杂性科学(Complexity Science)研究文献。基于复杂性科学文献，人类的发展在综合能力上不会慢于人工智能的发展，因此关键的是人类的介入，以及介入的目的和方式。

人类的复杂性根源于但不限于以感性、知性、理性、信念、灵感等为要素的认知系统和以主体、客体、目的、手段、协作等为要素的实践系统，其核心内涵是这两个系统及其关系。人类的复杂性就其表现而言，就是人类心智（人性）的多样性、流变性与可塑性，并且相关于以人类意向性为基础的秩序系统、价值系统乃至文化系统的异质性。这个复杂性构成了人类心智程序化的产物即人工智能发展的边界。由此而来的一个推理是两个互证的方面：方面一，人类在综合能力上的不可超越是因为人类经由数百万年实践积累起来的复杂性，但由于这个复杂性的干预而不能在某个领域胜过专用人工智能。方面二，人工智能在专项能力上的不可超越是因为人工智能经由形式系统施予的单一性，但是由于这个单一性的限制而不能在多个领域胜过人类。（13）

通用人工智能，从其发展趋势来看，是从单一的形式系统的智能到复杂的形式系统的生成式智能，它的混合性或兼容性使得它介于上面推理的方面二与方面一之间。从哥德尔的不完全性定理来看，任何足够强有力的形式系统，由于其能力更强所以是不完全的。因此人工智能在某个领域越发展，它就越丧失它的其他可能性功能，越不能成为通用人工智能，反之亦然。（14）简言之，如果这一复杂性推理是正确的，那么从专用人工智能到通用人工智能的过渡即便是可能的，后者的综合能力也不会高于人类；同理，从无自我意识的人工智能到有自我意识的人工智能的过渡即便是可能的，后者也植入了人性的复杂性，同样受到复杂性推理的限制，从而它的综合能力也不高于人类。这里，我们将无自我意识的人工智能统称为能动性人工智能，而将有可能发展出自我意识的人工智能统称为自主性人工智能。

基于以上的分析，在当前乃至未来一段时间内，人—机交互关系类型至少可以区分出以下三种：一是人类与能动性专用人工智能分别作为行为者的交互关系。在其中，能动性专用人工智能在单个领域完全超越人类，但前者只是后者能力在某个方面的工具性延伸，人—机交互关系不会发展成为人—机的政治竞争关系。战胜世界围棋大师李世石的AlphaGo，其与人类围棋手的交互关系就是这一范畴的典型。二是人类与能动性通用人工智能分别作为行为者的交互关系。能动性通用人工智能在几乎所有领域具有相近但总体低于人类的综合能力，表现出类人行为（而非仅仅是人类能力的工具性延伸），人—机交互关系具有道德直觉上的规范性；但是，由于能动性通用人工智能没有自我意识、也没有自身目的，因此人—机交互关系实质上仍然是人与物的交互关系，而非人—机的政治竞争。ChatGPT 及其升级版与人类的交互关系就属于这个范畴。因为ChatGPT 虽然能够对不怀好意的提问和请求说“不”，但这只不过是它被事先按照道德准则设定了程序，以及基于大量涉及道德数据训练的逻辑结果，并非具有自主性。三是人类与自主性人工智能分别作为行为者的交互关系。由于自主性人工智能有自我意识和自身目的，因此人—机交互关系会发展成为人—机的政治竞争关系。从复杂性推理来看，自主性人工智能在综合能力上低于人类，因此它不可能终结人类。终结人类的或是人类自己，或是变化了的地球环境不再适合人类的碳基生理结构。由此如果人工智能成为地球新的主人，那么并不是人类败给了人工智能而是其他无关的原因。（15）并且由于人类的介入性干预，人类是否允许能动性人工智能发展成为自主性人工智能是有争议的。（16）

因为缺乏对人—机交互类型的细致辨析，当前学界的竞速统治论并没有正确地描述人工智能技术发展对人类政治的威胁，也没有真正抓住消除这一威胁的关键所在，并且蕴含着内在的逻辑矛盾。竞速统治论一方面强调目前参与人类社会的只是能动性人工智能并且能动性人工智能不可能发展出自我意识；另一方面又强调人工智能正在边缘化人类、促使人类文明陷入系统性愚蠢，如果人类不能在速度上赶上人工智能发展，那么就会被人工智能所替代。这两个方面之间存在这样的解释张力，即没有自我意识的能动性人工智能与人类被替代之间的关系是如何可能的。从上面辨析的三种人—机交互类型来看，只要能动性人工智能无法过渡到自主性人工智能，那么不论是人类与能动性专用人工智能的交互关系，还是人类与能动性通用人工智能的交互关系，都只不过是人类与无目的的工具或物的交互关系，这种关系充其量只具有表面上的规范性特征，它在道德直觉上类似人类与其他高级动物之交互关系所蕴含的规范性特征。退一步说，即便人工智能能够发展到具有自我意识的自主性人工智能，从复杂性推理来看，它作为一种计算机形式系统在综合能力上也不会高于人类，所以人工智能发展的真正威胁不是人工智能本身，而是人类对人工智能的不正当使用，抑或其他原因。

二、多重社会与不平等的发展

迭代发展的人工智能正在多个领域取代人类个体。如果这个趋势持续发展，那么就会触及这样的极限场景，即所有人类劳动力都被取代了，由此将引出两种可预见的终极情况。

情况1：所有人类个体成为了多余的人，人工智能在全领域取代人类劳动力。当人类的劳动能力在所有方面都被取代时，人类个体就不被需要了。这时，人类个体还想继续从事劳动，就不再是为了生产维持生活的必需品，而是劳动本身成为生活的一种需要。情况2：人类的体力、可重复的脑力部分都被人工智能取代了，而那些没被取代的脑力部分，如创新能力等，在人工智能的赋能下释放出更强大的能力。由此，人类整体上摆脱了强制劳动阶段而进入到自由劳动的历史阶段；这个时候，人类个体的劳动依然对社会发展有其价值。简言之，这时出现了人机融合的“超人”，每个人都是不可替代的，人人成为自己劳动的真正主宰者。（17）

当前，著名历史学家赫拉利等学者是在由情况1 规定的视野下展开研究工作的。由此，赫拉利预测21 世纪会出现一个全新而庞大的无用阶级，即该阶级没有任何经济、政治或艺术价值，对社会的繁荣、力量和荣耀也没有任何贡献。（18）贝尔纳·斯蒂格勒(Bernard Stiegler) 也认为人的生产知识被物质化了的知识（即自动化机器）所取代，人的实践知识被比所有人更了解所有人的大数据算法所吞噬，人的理论知识则变成一种无产阶级化的伪知识；人类正在经历“被普遍化了的无产阶级化”。（19）吴冠军进一步认为在人工智能时代人类正在面临文明史上第一次全面出现的“不被需要”困境。（20）基于复杂性推理，笔者以为人工智能不可能在综合能力上超过人类，因此更具有现实可能性的是情况2 而非情况1。在由情况2 所规定的视野下，人工智能不论是现在还是将来都不能完全取代人类；人工智能的确正在导致人类劳动就业领域的结构性变化，在这个变化进程中人类个体也会经历由情况1 所描述的“无用阶级”“被普遍化了的无产阶级化”“不被需要”等挑战，但这些挑战不是终局性的，而化解挑战的方式最终决定了人类不同群体的生活境遇。

速度是重要的，但方向更重要。AlphaGo 战胜围棋大师李世石的标志性意义是能动性专用人工智能在单个领域胜过人类的相应专业能力。这势必给人类生活带来深刻影响，但不应放大这一影响。从历史来看，人类经历了多次类似的影响。例如早在人类轴心时代，荀子就指出人类的高超之处不在于人类要与动物比力量、比速度，而在于选择了动物无法企及的那个方向发展自身，即“明分使群”。（21）“明分使群”使人类超越了体力较强而脑力较弱的动物。对于人工智能，人类的高超之处仍然是方向上的选择。不过与人类选择建立“明分使群”的社会（城邦）由此从动物界中脱颖而出进而驯化所有动物不同，在当前乃至未来，人类不仅要选择自己创生的人工智能的发展方向，还要选择他们置身其中的社会的发展方向，并且这两个选择的关联性越来越强。人类社会在未来的具体形态在某种意义上将是这两种选择的综合结果。

当前的世界体系仍然是资本所主导的资本主义世界体系。这个世界体系诞生于16 世纪前后的西欧，随后它向外扩展至世界其他地区，并迫使后者作为其外部市场。至19 世纪中叶，资本主义世界体系形成了以欧美国家为中心、其他国家为外围的不平等国际关系。（22）在当代，这种国际关系的不平等日趋加剧，其显著表现是世界财富的极化分布。据发展援助组织乐施会（Oxfam）发布的2015财富报告显示，全球社会不平等极化发展，其中全球最富有的1%人口，他们的财富比余下99%人的财富总和还要多。从资本主义自身发展来看，它也经历了若干阶段。在《数字资本主义》一书中，森健、日户浩之梳理了资本主义从商业资本主义、工业资本主义再到数字资本主义的演进。森健等人注意到，当前的数字技术降低了工业资本主义阶段私有财产的竞争性和排他性，产生了以共享经济为代表的新型数字化经济，并逐步扩大了公共财产、准公共财产领域的比例，这种扩大导致了数字资本主义的诞生。森健、日户浩之对数字资本主义的论述深化了我们对21 世纪多重社会的理解，但是由于没有深入辨析作为资本的人工智能以及人工智能与人类的交互类型，因此他们的论述具有一定误导性。下面，我们通过考察森健、日户浩之的相关工作，切入本节主题。

在借鉴日本思想家柄谷行人的世界史构造变化模型（23）基础上，森健等人以交换方式为切入点解读世界史的构造，并具体呈现了从A 到D 的四种社会构成体及其交换形式，见下图：

图 1 四种社会构成体及其交换形式

交换形式A 是共同体之间的互酬（赠予和还礼），在原始社会中占据支配性地位，在现代社会中仍有遗存。在这种交换形式中，双方的立场是平等的。交换形式B 是掠夺与再分配，其主要对应的社会构成体是国家，后者以年贡、税收的形式从其他共同体强制掠取财富，作为回报，国家通过灌溉、社会福利、治安等形式实施再分配。与A（互酬）不同，在交换形式B 中，双方的立场是不平等的，它是一种发生在支配者与非支配者之间的交换。交换形式C 是商品交换，其主要对应的社会构成体是资本家（及企业）。不同于A（互酬）、B（再分配），交换形式C 是一种源于自由意志的交换行为，但这并不意味着相互的平等，实际上持有货币（资本）的一方拥有更高的力量；伴随着货币（资本）持有方持续的资本积累，会产生贫富差距。在现代社会中，交换形式A—C 同时存在，因而社会结构是多重的，但由于最主流的交换形式是C，因此资本主义社会结构仍占据主导地位。交换形式D 是共享，其主要对应的社会构成体是以自由平等交换形式为目标来构建的数字公地，其中“以自由平等交换形式为目标”是数字公地这一概念中的关键。因为按照定义，数字公地是指在数字平台这一较大的范畴中，采用公地方式治理的形态，其典型案例就是任何人都能免费浏览网站并自由参与编辑的维基百科。（24）但是，当前大部分数字公地虽然都具备D 的特征，却主要以积累货币为目的，因此它们实际上更接近于C 的机制，其所谓“共享”只是资本在数字时代汲取利润的新方式。

森健、日户浩之关于数字资本主义的论述拓展了人们对当前世界的认知，但是由于他们没有深入剖析人工智能与人类个体的交互关系（包括但不限于交换方式），从而既忽视了人工智能的资本属性，也误解了“数字公地”的“平等”。也就是说，本应需要揭示数字时代生产方式的新形式以便洞见人工智能的资本属性，但是在柄谷行人以交换方式替代生产方式来呈现社会构成体时，人工智能的资本属性已经被遮蔽了，而森健等人的论述只不过是继承了这一遮蔽。（25）

我们知道，在工业时代，资本是以土地、厂房、车床等为主要表现形式，它们是马克思笔下的不变资本，具有明显的物质性特征，区别于用以购买工人劳动力的可变资本。在数字时代，资本主要集中于知识信息领域，是以专利技术、程序系统、智能机器人、平台等为主要表现形式。这些形式具有非物质化特征，并以代码编程的人工智能为其代表；它们在根本上依托于高级知识分子的创新能力，并且加速更新迭代。因此，工业时代的不变资本与可变资本之间的清晰界线在数字时代日趋模糊，但是资本（积累）并不会因此消失，它的以获取剩余价值为目的的剥削机制也不会消失，只是变得更隐蔽了。

显然，就人工智能作为资本的新形式而言，数字资本主义不可能自发演化成为具有社会主义性质的数字公地。因此森健等人强调“以自由平等交换形式为目标”来构建数字公地。这意味着数字公地与共享所蕴含的真正的平等价值，其形成与确立，都有待于人类的选择性干预。这种选择性干预，在能动性人工智能发展阶段，不是人类要与能动性人工智能比速度，而是要改变占有能动性人工智能的所有权结构；在自主性人工智能发展阶段（比如由于变化了的气候不再适合人类碳基机体生存，人类不得不进入这一阶段），也不是人类要与自主性人工智能比速度，而是要改变原有的只适用于人类个体的法律结构，以便平等地对待自主性人工智能主体，即接纳后者为一个与人类个体平等的主体而非人类的纯粹工具。这种干预的方向，将会深刻地改变社会构成体的性质。从森健等人发展了的世界史构造来看，在干预能动性人工智能（数字技术）上的支持与否的态度，会促使社会结构朝着不同方向演化。当前各个社会处在不同的数字化发展阶段，它们彼此交互影响，并且它们并不一定都朝着同一方向发展，因此人类社会在数字化方向上是一个更加多元的多重社会。

作为故事的另一面，在数字化转型过程中数据越来越具有基础性地位，因而它的价值不仅在于它自身，也在于它对其他非数字生产资料的支配作用。然而，在普通网民那里，他们大多数人仍然未意识到日常产生的数字记录（数据）的价值，自然也不会觉得自身的在线活动是一种数字劳动，不会觉得自身遭受数字剥削。事实上，数字技术导致的更高剥削率与数字经济诸效应之耦合加剧了人类社会的不平等。（26）大体而言，规模效应降低成本，网络效应增加收益，反馈效应改进产品，这三种效应叠加在一起使得平台经济具有集中化趋势。在这一不断有公司破产、有人失业的集中化过程中，社会财富从小平台公司转移到大平台公司，从工人转移到资本家，并且越来越集中于少数平台公司，集中于少数人手中。联合国贸易和发展会议（UNCTAD）在《2019 数字经济报告》（Digital Economy Report 2019）中指出，全球市值最大的20 家公司，其中有40%拥有基于平台的商业模式，微软、苹果、亚马逊、谷歌、脸书、腾讯和阿里巴巴这七家“超级平台”占70 家最大数字平台总市值的三分之二；并且2017 年市值超过1 亿美元的平台公司的总价值估计超过7 万亿美元，比2015年高出67%。（27）简言之，全球的数字财富集中于极少数国家，如果这一局面得不到改变，那么欠连接国家（Under-Connected Countries）和超数字化国家（Hyper-Digitalized Countries）之间的差距将继续扩大并加剧不平等。（28）

三、走向数字社会主义

人性是复杂的，既有天使一面也有魔鬼一面。从历史来看，人性中的善良天使在变强，以至于如斯蒂芬·平克所言人类的暴力呈下降趋势。（29）但是人性中的魔鬼并不会消失。因此，未来可能不是有自我意识的自主性人工智能灭绝人类而成为地球的新主宰，而是部分人想成为整个人类的主宰而开发运用杀戮性人工智能，从而将人类推到毁灭性的战争边缘。资本主义体系的趋利性，让迎合人类需求的任何类型人工智能都有可能被开发和生产出来；即便是明令禁止，高额利润也会推动着人类的冒险行为。关键是，如果对部分人类成员不友好的人工智能被生产出来后，其他成员是否有能力去应对？这是人类的远虑问题。人类的近忧问题是当前世界的不平等极化发展能否得到改变，以及如何改变？当然，远虑与近忧是相对的，并且关联在一起。

对于人类的远虑近忧问题，福山、赫拉利等人分别给出了各自的解决方案。福山的解决方案是政治性的。这一方案就是组成民主政治共同体的成员拥有掌控技术发展的进度与范围的权力，并通过他们所选举的代表来执行权力。这实际上是用政治“锁死”科技。但是从福山的论述背景来看，这个方案并没有超出资本主义的范围，即用民主制度去管制资本低估了资本对民主制度的渗透与扭曲。（30）

与福山不同，赫拉利认为人类天生贪婪、愚蠢与残酷，并且缺乏提升自己的意识，因此他的解决方案不是诉诸政治制度的管制，而是诉诸人类意识的提升。在他看来，如果人类太注重发展人工智能而又不太注重提升自身的意识，那么人工智能有了极大发展之后，可能只会增强人类的“自然愚蠢”。由此，赫拉利如此写道：“想要避免这种结果，每投入一美元、一分钟来提升人工智能，就应该同样投入一美元、一分钟来提升人类意识。”（31）但是这与其说是一种解决方案，不如说是一种启蒙式呼吁。

如果说福山的政治解决方案尚且还对人类个体的人性和能力抱有一定信任的话，那么赫拉利几乎丧失了这份信任，由此前者还寄希望于民主选举中的那些代表来管制科技发展的进度与范围，而后者则悲观地看到人类几乎没有投入什么心力来探索自身的心智，而只是一心想着提升网络连接的速度及大数据算法的效率。但是，这两人分享的一个共同特点就是放大科技发展与人类发展之间的差距，并且不同程度上忽视了人类与人工智能（机器人）的交互干预及其对彼此的影响。就此而言，韩水法倡导的人工智能时代的人文主义精神可以看作是福山与赫拉利的纠偏：“人工智能时代的人文主义精神就是持续地促进并在可能的情况下筹划人的发展和进化，借助于日新月异的科学和技术，持续地提高人类自身而使其得到升华。”（32）这一人文主义精神的重要性在于它承认了人类发展的可能性，以及人类借助科技发展力量来提高自身进而与科技发展协同前进的可能性。但停留于这种人文主义精神是不够的，我们还需要激活社会主义的社会理论资源，构想人工智能时代的数字社会主义及意义。孙伟平晚近具体论述了人工智能发展与共产主义社会之间的内在联系，即人工智能的快速发展和广泛应用，智能社会的到来，为马克思恩格斯所构想的共产主义社会奠定了坚实的物质基础和技术支持。（33）当然，共产主义社会不会随着科技的进步自动到来，它的实现有待进行系统的社会变革，其中的关键在于建立全体人民当家作主的公有制社会。下面，笔者着重从动力源、所有权结构、分配原则这三方面来构想人工智能时代的社会主义干预，这个干预将导致采取它的数字化社会走向数字社会主义。

（一）数字社会主义的动力源

劳动是人类及社会发展的动力源。在过去，人类先后利用了以牛马为代表的畜力和以蒸汽机为代表的自然力强化自身的劳动。马克思注意到伴随着自动化机器的发展，人类可以从有损健康的、单调重复的劳动领域中解放出来，进入到人类想要的自我实现的那些领域，以及在这个转变的过程中，财富的基础与尺度的变化：

在这个转变中，表现为生产和财富的宏大基石的，既不是人本身完成的直接劳动，也不是人从事劳动的时间，而是对人本身的一般生产力的占有，是人对自然界的了解和通过人作为社会体的存在来对自然界的统治，总之，是社会个人的发展……个性得到自由发展，因此，并不是为了获得剩余劳动而缩减必要劳动时间，而是直接把社会必要劳动缩减到最低限度，那时，与此相适应，由于给所有人腾出了时间和创造了手段，个人会在艺术、科学等等方面得到发展。（34）

在上面这一段论述中，马克思已经触及到了共产主义（社会主义）社会的动力源，即生产和财富的基础不是人本身完成的直接劳动，也不是从事（物质）生产的劳动时间，而是对人类自身生产力的占有，尤其是人类在艺术、科学等方面的创新能力和综合能力的发展。在人工智能时代，智能机器人在能动性上远高于自动化机器，不仅更广泛地替代人类的体力劳动，也部分地替代人类的脑力劳动，但并不会全面替代人类。由此，在人工智能已经介入人类生活的前提下，人类能力的发展既需要研究人类的复杂性及其可程序化的限度，由此推进作为工具的人工智能的迭代更新；也需要研究社会秩序的变迁及其背后的文化脉络，以此获得人类自我训练之资源。就此而言，人类的发展不仅是认知能力的发展，还是感性能力的发展，而那些不可程序化的激情、顿悟、灵感等人类特有的情感因素将成为人工智能时代的稀缺资源——它们构成了人类的复杂性的不可或缺的一部分。重视这一部分，并将之与人类创新能力、共享能力、团结能力、综合能力等能力的培养关联在一起，将为数字社会主义的实现提供相应的动力之源。

当然，这一动力之源既可以为资本主义所应用，也可以为社会主义所应用。因此，教育特别是社会主义教育在人工智能时代尤其必要。诚如马克思所言，“工人要学会把机器和机器的资本主义应用区别开来，从而学会把自己的攻击从物质生产资料本身转向物质生产资料的社会使用形式，是需要时间和经验的”。（35）当前，伴随着资本主义生产方式的数字化，机器与机器的资本主义应用的边界日趋模糊，甚至一体化了，即人工智能既是生产资料（数据）也是资本主义应用形式（算法），因此，必须与时俱进地揭示资本主义的新形式及其不合意性，普及社会主义共享精神教育以及论证社会主义的合意性。这一点就其对人类心智的根本性影响而言构成了数字社会主义的动力之源。

（二）数字社会主义的所有权结构

在马克思看来，“现今财富的基础是盗窃他人的劳动时间”（36），并且“以劳动时间作为财富的尺度，这表明财富本身是建立在贫困的基础上的，而可以自由支配的时间只是在同剩余劳动时间的对立中并且是由于这种对立而存在的，或者说，个人的全部时间都成为劳动时间，从而使个人降到仅仅是工人的地位，使他从属于劳动”。（37）与此不同，在生产力发展的资本属性消失之后的新社会中，“因为真正的财富就是所有个人的发达的生产力。那时，财富的尺度决不再是劳动时间，而是可以自由支配的时间”。（38）问题是，21 世纪的世界依然是资本主义主导的世界，在其中，资本的形式也数字化了。在这个数字化过程中，财富的尺度从过去的货币转向现在的数据，人类正遭受历史上的新一轮“圈地运动”。

与工业革命时期的圈地运动不同，这一轮圈地运动不是对作为生产资料的土地的掠夺，而是对由各种活动产生的数据的掠夺。这一圈占导致数据的极化分布，占据数据分布顶层位置的主要是各大互联网平台公司。面对数据分布的集中问题，舍恩伯格（Viktor Mayer-Schönberger）和拉姆什（Thomas Ramge）提出了“累进数据共享授权”之建议，即一旦网络公司的市场份额达到起始阈值，公司就要与同一市场上的其他所有参与者共享其反馈数据的一部分，如果其他参与者提出类似要求的话。累进数据共享授权作为与机器学习系统相关的、市场集中问题的解决方案，其实就是这样的一个选择机制，即如果较小的竞争对手可以使用大公司的反馈数据，决策辅助系统的创新就不会只集中在头部企业，规模较小的公司仍然可以生存。（39）累进数据共享授权一定程度上能够减缓数据分布的集中化（因而一定程度可以提升市场的创新活力），但是它并不触及所有权，因此并不能改变数据分布的集中化趋势，以及基于数字剥削的不平等发展。就此而言，累进数据共享授权理论反映的只是资本主义私有所有权在数字化过程中的一种新要求，而非数字社会主义的公有所有权的理论诉求。

与舍恩伯格和拉姆什的主张不同，森健等人认为数字资本主义已经推动了“从拥有产权到分享使用权”的消费观念的转变，由此导致共享经济的诞生，并且论述了它的可能趋势——以自由平等交换形式为目的的数字公地。但是如前文所述，森健等人没有充分注意到作为资本的人工智能，因而共享经济或数字公地不过是资本在数字时代自我增殖的新形式，它的剥削率比工业时代的剥削率更高，并且加剧了社会财富的不平等发展。（40）就其强调自由平等交换形式这一目的而言，合适的途径不是任凭数字资本主义自发导致以自由平等交换形式为目的的数字公地，而是强调数字世界中的数据的公共性，推动数据的公有化。相应地，一种可能的数字社会主义所有权制度设计理念是分离数据的所有权、承包权和经营权，实行数据的所有权归全民所有，其承包权归地方政府所有，其经营权归经营者（如各类平台公司、数据公司等）所有。这一制度设计在形式上类似我国农村土地三权分置的制度安排。（41）这里的“类似”意味着不能将这一制度设计直接等同于土地三权分置制度。

数据和土地是两种不同的生产要素。土地先于人类而存在，而数据则是人类活动的产物。数据先是人类活动积淀的测量、记录、文档等书面形式的数据，而后是经由二进制转化积累于数字平台的数据，再然后是人类个体直接在各个数字平台的在线活动产生的数据。这些数据具有土地所没有的流动性，它们可以从一个数字平台转移到另一个数字平台，并且即便某个平台解体，数据也不一定随之消失，它们可能被其他数字平台所获取或者存有备份。由此而言，数据的存在形式在现实性上就是数字平台。从土地与数据对照的意义上来看，与土地三权分置对应的名称是数据三权分置，但是鉴于数据的存在形式、流动性等特性，更恰当的名称是数字平台三权分置。相比于数据三权分置，数字平台三权分置既能够关注数据信息，也能够关注到前者不能充分关注到的平台信息。

数字平台三权分置作为一种数字社会主义所有权制度设计理念的构想，其核心内涵包括两个相互关联的方面。一个方面是前文已经论及，即它在数据层面主张全民持有数据所有权、政府持有数据承包权、数字平台持有数据经营权的产权制度。另一方面是它在平台方面主张拥有数据经营权的数字平台可以自主选取与其预期目的相适应的所有权形式。数字平台三权分置理念就其主张全民持有数据所有权而言，它是社会主义的，因此落实它的那些数字化社会也具有社会主义性质或至少兼容于社会主义社会。

数字平台三权分置理念顺应了数字化进程中数字平台的所有权与使用权的分离趋势。当前，几乎所有的数字内容如软件、游戏、音乐等的许可协议都声明数字产品是许可给其购买者使用的，而不是出售给其购买者。这是因为出售在日常生活语境已默认购买者不仅可以使用其购买的产品，也拥有其购买的产品的所有权。与出售不同，许可只是意味着购买者被许可使用其购买的相应产品而非拥有该产品的所有权。 由此而言，遍布人们经济社会生活诸领域的许可协议与其说重新界定了所有权，不如说是它分离了数字平台（数字产品）的所有权与使用权。然而，数字平台三权分置理念蕴含的社会主义性质与平台公司占有大多数既存数据的现实相抵牾。因为按照许可协议，平台公司拥有其平台及其中的数据或数字产品的所有权，而这一所有权的使用方式就其追求资本增殖或利润最大化而言是资本主义的。

由此而言，推行数据的公有化，会面临着既得利益者的阻挠。因此，具体的推行方法是因地制宜，比如对于那些数字化才刚刚起步的社会，可以直接通过立法予以确立数字平台三权分置结构；对于那些数字化已经深度发展了的社会，则依据立法的社会成本而定，或通过经济上的赎买来解决，抑或通过民主协商确立的合约来解决，等等。在笔者看来，实行数字平台三权分置，它至少有利于纠正目前存在的三个问题，一是数据的所有权归于全民所有，能够有效遏制平台公司对个人隐私信息的不正当使用，比如它更容易通过立法确立相应的隐私保护法（42）；二是数据的承包权归于地方政府，能够有效防止数据的集中化分布，有效保障数据价值的公平分配，比如它可以依据其管辖地的网民数量而非平台公司数量来分有数字税收总额中的相应份额，由此解决数字经济将价值创造（Value Creation）与经济实体（the Physical Presence）相分离所导致的纳税地与价值产生地不一致的问题（43）；三是数据的经营权归于经营者，能够有效保障数据的市场化使用。（44）

（三）数字社会主义的分配原则

当智能机器人导致大量失业时，应当实行什么样的分配原则呢？在这个问题上，资本主义者和社会主义者存在诸多分歧，但都比较一致地支持全民基本收入（UBI）。的确，全民基本收入尽管有不同的形式，但其核心内涵大体一致，即每个人（比如每月）都会获得一张数额固定的支票，它足以支付食物、衣服、交通、社交等确保一个人体面生活所必需的费用。由于全民基本收入作为一种分配原则可以依附于不同的所有权结构。因此，对全民基本收入的考察，需要将之放置在相应的所有权结构之中。

不论对于左翼自由主义者还是右翼自由主义者，全民基本收入都是有吸引力的分配原则。在左翼自由主义者看来，全民基本收入是一项全面的福利计划，它给每个成年人相同的金额，让所有人都过上体面生活，让那些在贫困中挣扎的人解脱出来，且免于任何耻辱标签。在右翼自由主义者看来，因为全民基本收入是相同的，所以它既不需要那些确定个人需求和计算个人支出的庞大官僚机构，也回避了收入再分配的议题；并且如果全民基本收入刚好够基本生活费，那么就不一定会消除人们的工作动力。但是，在数据已被密密麻麻的私有权切割的情况之下，支撑全民基本收入的巨量资金难以通过税收来满足。因为过高的税收，会导致公司将其巨额利润进行国外转移，而过低的税收，则无法满足全民基本收入的资金需求。更重要的是，如前所述，社会财富正在不断地集中于巨型互联网平台，因此不论是新增资本税（包括对机器人征税）还是提高原有的资本税率，都没有真正触及巨额利润过度集中的根本问题，除非直接针对这些巨型互联网平台公司。但是，这种针对性的税收，在资本主义社会，需要通过政治体制来推动，而这种体制却往往受制于包括这些平台公司在内的既得利益集团。

作为一种可能的资金解决方案，备受关注的是数据缴税和新增就业抵税。数据缴税相比用货币缴税的优势在于，数据不是竞争性的，因而它不会被用完，并且与前文论及的累进式数据共享权相结合，可以使得政府、其他公司、非盈利组织利用充分的数据来改善产品、服务乃至创新能力。新增就业抵税的吸引力在于通过为企业每创造一个就业机会就提供相应税收抵免的政策激励，让自动化成本比人力成本更贵，由此在激烈市场竞争下反过来会刺激实现技术进步的努力，而技术进步又可以带来更高的成本效率；税收的抵免结果让可以自动化的行业变得更加自动化。这一方案，其诉诸的理由和导向的结果都指向数据的共享性与创新的持续性，它作为一种手段，既可以为资本主义社会所用，也可以为别的社会所用。

对于社会主义者，全民基本收入也是一个有吸引力的分配原则。但是在具体论证全民基本收入的吸引力上，社会主义者不同于自由主义者。在社会主义者看来，在数字时代，几乎每个人都是数字劳动者，他们产生的数据是有价值的；这些有价值的数据，应归全民所有，而给予每个人以相同份额的全民基本收入是与数据的全民所有这一所有权结构相适应的。因为一个社会的数据的总价值不仅是集成性的，而且只能通过自由市场才能体现出来，因此与之对应的全民基本收入的份额应是多少，只能通过自由市场予以动态地确定。这样，在一个数字经济已充分发展的社会主义社会中，在一个实行数字平台三权分置的数字社会主义社会中，它涉及全体人民的分配原则就是全民基本收入。而全民基本收入的份额，在名义上主要由这三个部分构成：一是直接相关于所有权而获得的相应收益，它相当于国营的互联网公司的总红利的一定量；二是直接相关于承包权而获得的相应收益，它相当于地方政府把比如无损个人隐私的和/或无损国家安全的数据外包给互联网公司而获得的总租金的一定量；三是直接相关于经营权而获得的相应收益，它相当于对市场上所有互联网公司征收的总税收的一定量。

从理论上来看，全民基本收入份额中的第一、二部分构成，是数据全民所有之社会所独有的（它在数字平台三权分置中得到清晰的体现），而第三部分构成是一般性的，它是数据全民所有之社会与数据私人所有之社会都享有的。对于第三部分构成的征收方式，它当然也允许用“数据缴税”和“新增就业抵税”，但其目的不是扩大数据的共享性（因为数据的全民所有已经制度地实现了这一点，或者说它与数据的全民所有同义反复），而是承认数据的价值性。并且，伴随着货币市场转向海量数据市场，工作的吸引力主要不在于它是一个可以帮助人们支付生活开销的工作岗位，而在于它提供了身份、社交圈和归属感，以及增强创新的持续性，和作为创新主体的人的获得感（因为劳动本身就是人的一种需要）。

至此，笔者已经从三个方面阐述了数字化社会主义干预：在动力源方面，数字化社会主义干预主要表现为促使每个人的能力培养朝着强化社会主义信念方向运动；在所有权方面，数字化社会主义干预主要表现为促使数据的所有权结构朝着公有化方向运动。在分配原则方面，不论是已经高度数字化的社会，还是尚处在数字化早期的社会，都可以采取全民基本收入，但是只有与数据公有化相适应的全民基本收入才是数字社会主义的。这一数字化社会主义干预从其后果来看有可能导致人工智能时代数字社会主义的诞生，并且根本上影响数字社会主义的发展方向。

四、结语

总而言之，人工智能的潜在威胁不是它在专业能力上的迅猛发展，而是它的资本主义应用及不平等的极化发展。因此，人类应对这一威胁的正确方式不应是竞速统治论所主张的那样，要追赶人工智能的发展速度。竞速统治论的逻辑悖论在于，它一方面看到人工智能的加速发展及其对人类诸多能力的替代，另一方面否认人工智能发展出自我意识的可能性。然而没有说“不”的能力的人工智能不论怎样加速发展，都不可能与人类形成竞速统治的政治局面，前者充其量是后者的高级数字化工具。应对来自人工智能的威胁的正确方式应是干预人工智能的发展方向，以及人类生活于其中的社会的发展方向。不同的干预会导致不同的后果。就消除不合理的不平等而言，出路之一是进行社会主义干预。这一干预在动力源上强调人类不可程序化的激情、顿悟、灵感等的重要性，施行社会主义共享精神教育；在所有权上主张数据的公有化，建构数字平台三权分置的所有权制度；在涉及全民的分配原则上主张全民基本收入，理清支撑全民基本收入的资金来源。就此而言，在人工智能时代人类选择对人工智能进行社会主义干预而非禁止其发展，不仅会导致数字社会主义的诞生，并且会从根本上影响数字社会主义的发展方向。

注释：

（1） Paul Virilio, Speed and Politics: An Essay on Dromology,Translated by Marc Polizzotti， Semiotext(e), 2006, p.69.

（2） 孙伟平：《人机之间的工作竞争：挑战与出路——从风靡全球的ChatGPT 谈起》，《思想理论教育》2023 年第3 期。

（3） Nick Srnicek and Alex Williams, Inventing the Future:Postcapitalism and a World Without Work, Verso, 2015, p.89．

（4） 在某些方向上的组织演进会使得这种技术替代效应不但不会让某个人类群体成为“废弃的剩余”，反而成为人人得以自由发展的技术基础。

（5）（11） 吴冠军：《告别“对抗性模型”——关于人工智能的后人类主义思考》，《江海学刊》2020 年第1 期。

（6） Bruno Latour，We Have Never Been Modern, Translated by Catherine Porter, Harvard University Press， 1993, p.55.

（7）（31）［以色列］尤瓦尔·赫拉利：《今日简史：人类命运大议题》，林俊宏译，中信出版社2018 年版，第65、65 页。

（8） 赵汀阳：《人工智能的自我意识何以可能?》，《自然辩证法通讯》2019 年第1 期。

（9） 秦子忠：《人工智能的心智及其限度——人工智能如何产生自我意识？》，《江海学刊》2022 年第3 期。

（10） 王志强：《关于人工智能的政治哲学批判》，《自然辩证法通讯》2019 年第6 期。

（12） 吴冠军：《速度与智能——人工智能时代的三重哲学反思》，《山东社会科学》2019 年第6 期。

（13） 秦子忠：《人类的复杂性及其程序化的限度——兼评“人类终结论”与“竞速统治论”》，《自然辩证法通讯》2021 年第1 期。

（14）［美］侯世达：《哥德尔、艾舍尔、巴赫：集异璧之大成》，严勇等译, 商务印书馆2019 年版，第115—136 页。

（15） 秦子忠：《生存还是毁灭：元宇宙效应的哲学考察》，《阅江学刊》2022 年第3 期。

（16） Daniel Dennett, Facing Up to the Hard Question of Consciousness，Philosophical Transactions of the Royal Society B-Biological Sciences, 2018, 373(1755), pp.1-7.

（17）（39） 秦子忠：《大数据时代的剥削与不正义》，《浙江社会科学》2021 年第12 期。

（18）［以色列］赫拉利：《未来简史》，林俊宏译, 中信出版社2017 年版，第286—300 页。

（19） Bernard Stiegler, States of Shock: Stupidity and Knowledge in the 21st Century, Polity, 2015, p.133.

（20） 吴冠军：《竞速统治与后民主政治——人工智能时代的政治哲学反思》，《当代世界与社会主义》2019 年第6期。

（21）“力不若牛，走不若马，而牛马为用，何也？曰：人能群，彼不能群也。人何以能群？曰：分。分何以能行？曰：义。故义以分则和，和则胜物。”（《荀子·王制》）

（22） 参见［美］伊曼纽尔·沃勒斯坦：《现代世界体系》第4 卷，郭方等译，社会科学文献出版社2013 年版。

（23） 参见［日］柄谷行人：《世界史的构造》，赵京华译，中央编译局出版社2017 年版。

（24）［日］森健、［日］日户浩之：《数字资本主义》，日本野村综研（大连）科技有限公司译,复旦大学出版社2020 年版，第123—148 页。

（25） Gerry Canavan, Capital as Artificial Intelligence，Journal of American Studies, 2015, 49(4), pp.685-709.

（26） 方莉：《数字劳动与数字资本主义剥削的发生、实现及其批判》，《国外社会科学》2020 年第4 期。

（27） United Nations, Digital Economy Report 2019.这是联合国贸易与发展会议印发的一份可以开放获取的联合国出版物。国内互联网上已有中文版《2019 年数字经济报告》。但英文版、中文版都为电子文件。

（28） 欠连接国家和超数字化国家是联合国贸易和发展会议在《2019 数字经济报告》中提出的一组概念，用以反映国家间持续拉大的数字鸿沟。欠连接国家和超数字化国家在互联网接入速度、网络基础设施建设、互联网及数字化技术应用等方面表现出巨大的差距。这两个概念的提出旨在呼吁全球范围内加强数字化和互联网技术的普及，促进数字平等，并帮助欠连接国家缩小数字鸿沟，实现可持续发展和包容性增长。

（29） 参见［美］斯蒂芬·平克：《人性中的善良天使：暴力为什么减少》，安雯译，中信出版社2019 年版。

（30） Francis Fukuyama, Our Posthuman Future: Consequences of the Biotechnology Revolution, Picador, 2003, pp.181-194.

（32） 韩水法：《人工智能时代的人文主义》，《中国社会科学》2019 年第6 期。

（33） 孙伟平：《智能社会：共产主义社会建设的基础和条件》，《马克思主义研究》2021 年第1 期。

（34）（36）（37）（38） 《马克思恩格斯文集》第8卷，人民出版社2009 年版，第196—197、196、200、200 页。

（35） 马克思：《资本论》第1 卷，人民出版社2004 年版，第493 页。

（39）［奥］维克托·迈尔-舍恩伯格、［德］托马斯·拉姆什：《数据资本时代》，李晓霞、周涛译，中信出版社2018 年版，第169 页。

（41） 朱冬亮：《农民与土地渐行渐远——土地流转与“三权分置”制度实践》，《中国社会科学》2020 年第7 期。［美］亚伦·普赞诺斯基、［美］杰森·舒尔茨：《所有权的终结：数字时代的财产保护》，赵精武译，北京大学出版社2022年版，第91—92 页。

（42）［荷兰］玛农·奥斯特芬：《数据的边界：隐私与个人数据保护》，曹博译，上海人民出版社2020 年版，第56 页。

（43） 这个问题在一个社会之内，表现为跨省的逃避税问题；在国际社会，则表现为跨境的逃避税问题。参见茅孝军：《从临时措施到贸易保护： 欧盟“数字税”的兴起、演化与省思》，《欧洲研究》2019 年第6 期。

（44） 杜振华、茶洪旺：《数据产权制度的现实考量》，《重庆社会科学》2016 年第8 期；童楠楠、窦悦、刘钊因：《中国特色数据要素产权制度体系构建研究》，《电子政务》2022 年第2 期。