基于馬克思技術批判理論視角的生成式人工智能反思

【摘要】人工智能迅速發(fā)展和演化所形成的生成式人工智能被稱為是開啟第四次工業(yè)革命的鑰匙之一，其在大規(guī)模計算基礎上所形成的強大的自然語言處理能力的影響不僅停留在話語規(guī)則與信息表征等層面，而且將涉及社會變遷與人類生活秩序的重塑等重大問題。馬克思的技術批判理論圍繞著技術、生產(chǎn)、勞動、機器、資本等要素展開，因此，從人工智能到生成式人工智能，其根本屬性依然可以納入該理論的解釋框架當中。本文將從馬克思技術批判理論的視角出發(fā)，辯證地審視生成式人工智能可能加劇數(shù)字鴻溝、弱化勞動者主體性及造成失業(yè)困境等風險，對新一代生成式人工智能的應用與控制提出若干思考。

【關鍵詞】馬克思；技術批判；生成式人工智能

【中圖分類號】A81" " " " " 【文獻標識碼】A" " " " " 【文章編號】2096-8264（2025）11-0066-04

【DOI】10.20024/j.cnki.CN42-1911/I.2025.11.018

21世紀以來，人工智能為代表之一的現(xiàn)代技術得到極高速發(fā)展，使人類社會的經(jīng)濟格局、文化表征與政治秩序都發(fā)生著本質變化。而2022年底由人工智能技術驅動的自然語言處理工具ChatGPT的問世則構成了一個生成式人工智能的標志性事件。這一標志性事件體現(xiàn)在兩個層面，一方面，從事實判斷看，自第一次工業(yè)革命以來技術與人類社會構成的共生關系再次被凸顯，技術的產(chǎn)生已經(jīng)成為一種自然的歷史進程。從系統(tǒng)論視角來看，生成式人工智能展現(xiàn)出典型的自發(fā)秩序特征。這種特征具體反映在智能涌現(xiàn)的非線性發(fā)展、經(jīng)濟秩序的動態(tài)均衡以及大模型技術的市場集中化等多個層面。[1]正如馬克思認為，技術作為一種物質力量，決定了物質生產(chǎn)的方式，而“物質生產(chǎn)活動是人類社會存在和發(fā)展的基礎”[2]，由此可見，技術在人類的活動中起著至關重要的作用；另一方面，從價值判斷看，人們對技術進步的認知出于某種謹慎的樂觀態(tài)度而更為復雜和多元化，技術更迭加速了社會變遷的同時是否反而對勞動者構成了一種異化。馬克思的技術批判理論圍繞著技術、生產(chǎn)、勞動、機器、資本等要素展開，因此，生成式人工智能作為機器技術體系的高級形態(tài)，其本質并沒有跳出馬克思的機器體系技術批判范疇。“我們的一切發(fā)明和進步，似乎結果是使物質力量成為有智慧的生命，而人的生命則化為愚鈍的物質力量?！盵3]馬克思在1856年的這句話似乎是對人工智能時代的預判。馬克思對技術的理論分析既揭示了機器的普遍特征及其在社會歷史進程中的作用，同時也批判了在資本主義體系下使用這些技術所引發(fā)的異化等問題。這一理論視角為我們理解生成式人工智能等新型技術的本質及其對社會的影響提供了重要的思考方向。

基于馬克思技術異化理論審視當代生成式人工智能發(fā)展，反思生成式人工智能的發(fā)展邏輯與異化風險發(fā)展馬克思技術觀在當代的現(xiàn)實意義。本文將深入探討生成式人工智能可能帶來的風險，旨在把握新技術特性，為生成式人工智能的合理應用提供思考和建議，促進其在社會中的健康發(fā)展。

一、失業(yè)困境：作為機器技術的發(fā)展對勞動力市場的沖擊

隨著技術躍遷，生產(chǎn)工具發(fā)展形式到了機器階段。馬克思指出：“機器是勞動工具的結合，但絕不是工人本身各種操作的組合?！斆恳环N特殊的操作已被分工化為對一種簡單工具的使用時，由一個發(fā)動機開動的所有這些工具的集合就構成機器?！盵4]機器技術的問世對生產(chǎn)方式帶來了結構性變革。通過自動化運動能力的實現(xiàn)，生產(chǎn)活動突破了傳統(tǒng)人力和畜力的局限，使勞動過程發(fā)生質的轉變。這種技術進步最終催生了一個更為復雜的機器體系，標志著生產(chǎn)力發(fā)展進入新的歷史階段。“機器的采用，不僅使直接被機器排擠的工人成為過剩人口，而且使那些將被同一資本所吸收的后備工人隊伍也成為過剩人口。”[5]這一技術范式有望解放人類從事危險性和復雜性勞動的需求，從而為個體提供更多自主支配的時間，使其能夠專注于自我價值的實現(xiàn)和潛能的開發(fā)。這種轉變使得勞動的本質愈發(fā)趨近于馬克思所描述的“自由自覺的活動”，即人的本質力量的對象化體現(xiàn)?！氨砻嫔峡矗墒饺斯ぶ悄芗夹g縮短了社會必要勞動時間，為人們精神世界的自由提供了時間前提”[6]。但是，人工智能的機器性質同時也決定了它的另一個性質——替代性。馬克思說：“這種機器裝置所代替的不是某種特殊工具，而是人的手本身。”[5]隨著技術進步，機械化生產(chǎn)取代了人類的體力勞動，而人工智能作為模擬人類認知能力的新興技術，正逐步拓展至腦力勞動領域，對傳統(tǒng)就業(yè)結構和勞動力需求產(chǎn)生了深遠影響，引發(fā)了對人類勞動價值重構的社會思考。

首先，勞動。“在生成式人工智能時代，勞動不再單純地指人的勞動，而是指人與智能機器人的勞動；勞動力也不再單純地指人的勞動力，而是指人的勞動能力與智能機器人的勞動能力的綜合統(tǒng)一?！盵7]在人工智能技術快速發(fā)展的背景之下，我們正在經(jīng)歷一個歷史性的轉變：勞動這一領域不再是人類所獨有的。特別是生成式人工智能的出現(xiàn)，與傳統(tǒng)人工智能相比有了質的飛躍。它正在逐步滲透到那些曾被認為只有人類才能勝任的領域。例如，在藝術設計、電影創(chuàng)作和文字寫作等創(chuàng)意性工作中，生成式人工智能正在逐漸展示其能力，逐步縮小與人類之間的差距。這種趨勢似乎預示著，人類在某些領域的獨特性正在被慢慢削弱。

其次，勞動機會?！皺C器上的每一種改進都搶走了工人的飯碗，而且這種改進愈大，工人失業(yè)的就愈多?！盵3]隨著人工智能技術的迅速發(fā)展和廣泛應用，其替代人類完成各種工作的能力不斷提升，這導致了社會經(jīng)濟環(huán)境的復雜化。在這一新形勢下，人類不僅面臨著與同類的傳統(tǒng)就業(yè)競爭，還需與智能系統(tǒng)在同一競爭平臺上爭奪工作機會。隨著生成式人工智能技術的廣泛應用，當前的生產(chǎn)關系正在發(fā)生歷史性的轉變。這種新興的工作模式不僅改變了傳統(tǒng)的勞動分工方式，還使得勞動異化現(xiàn)象呈現(xiàn)出新的特征和形式。在這一演變過程中，人類對機器的依賴程度不斷加深，機器對人類的主導作用也愈發(fā)明顯。這種現(xiàn)象體現(xiàn)了勞動異化的新維度：人類雖然創(chuàng)造了機器，卻反過來被機器所支配，逐漸失去了對勞動過程的掌控。

毫無疑問，歷史上每次重大技術革新都會在不同程度上引發(fā)就業(yè)問題。然而，以生成式人工智能為代表的新一代人工智能技術，與以往的技術變革相比，呈現(xiàn)出特征。它不僅僅是對勞動者體力的替代，更是對人類認知和思維能力的挑戰(zhàn)，開始取代部分腦力勞動。過去的人工智能主要解決機械性任務，而新一代生成式人工智能在分析智能方面取得了重大突破。隨著生成式人工智能在認知和分析領域的不斷進步，越來越多從事中低端腦力勞動的工作者面臨被替代的風險。這種趨勢正在重塑勞動市場的結構，對就業(yè)格局產(chǎn)生深遠影響。

二、數(shù)字鴻溝：作為資本的技術的發(fā)展對社會平等性的沖擊

馬克思強調了技術發(fā)展與生產(chǎn)關系的密切關聯(lián)，即技術的進步可能會被資本主義制度利用來強化對工人的剝削。在生成式人工智能的應用中，如果技術的發(fā)展主要服務于資本的利益，而非廣泛惠及整個社會，那么這可能導致工人階級面臨更大的經(jīng)濟和社會不平等。

生成式人工智能帶來的生產(chǎn)力變革與馬克思所處的時代存在著相同點和不同之處。馬克思在《資本論》中強調，是作為體系的機器和其他各方面要素協(xié)同配合形成的大機器體系實現(xiàn)了工業(yè)化的爆發(fā)式進展，而非僅僅依靠例如蒸汽機這樣的一項新的科技成果。生成式人工智能時代的到來，標志著一個由多元技術融合所推動的創(chuàng)新范式的形成。這一范式包括但不限于大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈和深度學習等尖端科技在經(jīng)過長期的發(fā)展和相互融合后，最終帶來了生產(chǎn)力和創(chuàng)造力的顯著提升。在這個技術生態(tài)體系中，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為推動新型生產(chǎn)力的核心因素，甚至可以將其視為一種新興的生產(chǎn)資料。隨著算法的不斷優(yōu)化和計算能力的指數(shù)級提升，海量數(shù)據(jù)中蘊含的有價值信息得以被高效提取和利用。這一趨勢使得數(shù)據(jù)資源的戰(zhàn)略重要性顯著提升，成為國家、機構乃至企業(yè)競相獲取的關鍵資產(chǎn)。當數(shù)據(jù)成為了國家、機構爭相獲取的資源后，不僅推動了技術創(chuàng)新和經(jīng)濟增長，也將會引發(fā)一系列社會和倫理問題。如何在數(shù)據(jù)利用與隱私保護之間尋求平衡，如何確保數(shù)據(jù)資源的公平分配，如何防范數(shù)據(jù)壟斷帶來的風險，都將成為亟待解決的全球性議題。

馬克思指出，“我們努力的方向應該是使任何生產(chǎn)工具都不再成為私人的財產(chǎn)……一切生產(chǎn)資料都應該公有化，以便保證每個人都既有權利，又有可能來使用自己的勞動力”[8]。然而，生成式人工智能的產(chǎn)生和應用可能將擴大貧困差距，加深數(shù)字鴻溝。馬克思強調技術的發(fā)展與生產(chǎn)力提高對社會結構的塑造作用，而在資本主義社會中，技術的應用往往是為了維護和強化統(tǒng)治階級的地位。在《資本論》中，馬克思指出，“智力變成資本支配勞動的權力，是在以機器為基礎的大工業(yè)中完成的”[9]。在《機器、自然力和科學的應用》中，他指出：“科學對于勞動來說，表現(xiàn)為異己的、敵對的和統(tǒng)治的權力”[10]。這兩處引述明確揭示了馬克思的觀點，科學技術并非是政治和權力的中立地帶，相反，它們與權力結構密切相關，具有明顯的權力屬性。生成式人工智能的引入可能進一步深化社會的階級分化，因為技術的使用和受益可能更加集中在資本擁有者和技術掌控者之間，而較弱勢的社會群體則面臨著被邊緣化的風險。從數(shù)據(jù)來源的角度分析，生成式人工智能模型主要基于互聯(lián)網(wǎng)信息進行訓練。這一特征導致了信息分布的不均衡性：一方面，高頻信息在模型中形成了優(yōu)勢話語權，進而固化為輸出偏好；另一方面，數(shù)據(jù)稀缺地區(qū)的群體訴求因信息采集的不充分而被系統(tǒng)性忽視，這種技術機制潛在地加劇了信息獲取的不平等性。

生成式人工智能技術是對傳統(tǒng)人工智能模型的創(chuàng)新性發(fā)展，其核心特征在于對海量數(shù)據(jù)處理和強大計算能力的依賴。這種技術屬性決定了其發(fā)展路徑具有顯著的區(qū)域選擇性，即主要集中于具備技術創(chuàng)新優(yōu)勢和經(jīng)濟實力的國家，從而形成了技術發(fā)展的壟斷性格局。數(shù)字貧困差距進一步擴大，有可能導致少數(shù)企業(yè)或國家壟斷關鍵技術，從而加強其在全球經(jīng)濟中的地位，進一步加大權力集中的趨勢，這種發(fā)展格局不僅削弱了科技落后地區(qū)的話語表達權，還可能催生發(fā)達經(jīng)濟體在全球價值觀傳播中的主導地位，形成一種難以逆轉的技術依賴路徑。

三、機器附庸：被異化的技術的發(fā)展對勞動者主體性的挑戰(zhàn)

馬克思的理論體系較早地關注到技術與人的發(fā)展之間的辯證關系。他指出，技術在資本邏輯支配下必然產(chǎn)生異化效應，導致人與技術關系的反轉。這一論斷在工業(yè)革命催生的現(xiàn)代分工體系中得到了充分驗證：技術異化使個體逐步淪為機器體系的依附性存在。機器的采用，使工人的勞動節(jié)奏和強度受機器控制，被異化的技術使得工人成為機器運轉的“齒輪”，逐漸喪失勞動的自主性。在生成式人工智能技術突破前，創(chuàng)造力被認為是人類所獨有的能力。而如今，生成式人工智能也展現(xiàn)出創(chuàng)造性，其本質可能是通過學習已有信息來生成新內容?；谧宰⒁饬C制的生成式人工智能不僅能理解內容間的關聯(lián)，還能通過多輪對話提升學習能力。然而，機器體系的支配作用使人的主體性持續(xù)弱化，致使勞動者無法在生產(chǎn)過程中實現(xiàn)對自身本質的完整把握。這種技術異化現(xiàn)象不僅體現(xiàn)為勞動過程的外在控制，更深層次地制約了人的自由全面發(fā)展的可能性。馬克思指出，“技術的勝利，似乎是以道德的敗壞為代價換來的。隨著人類愈益控制自然，個人卻似乎愈益成為別人的奴隸或自身卑劣行為的奴隸”[3]。這也對勞動者的主體性產(chǎn)生著較大的挑戰(zhàn)。

（一）生成式人工智能影響人類的思考方式和學習能力

生成式AI技術能為人類在知識創(chuàng)造方面提供便利的基礎支持，有助于提升用戶的知識生產(chǎn)效率。然而，用戶過度依賴這項技術可能會使其淪為被動使用者，并逐步養(yǎng)成某種依賴習慣。從某種程度上說，這可能會削弱甚至剝奪人類自主學習、深入理解和批判思考的能力，更有可能最終取代人類的創(chuàng)造性工作。主動思考，是人類思維的重要特征?？梢院侠眍A測，生成式人工智能的廣泛普及或將大大減少人類的主動思考，易于使人們形成思維惰性，從而難以實現(xiàn)思想升維。習慣于被動接受AI生成的內容，久而久之可能削弱人的批判性思維和創(chuàng)新意識。正如馬克思所言：“勞動不僅生產(chǎn)商品，也生產(chǎn)勞動本身和作為商品的工人?！盵11]過度地依賴AI，可能使人異化為知識生產(chǎn)的“商品”，喪失對思想的主動把握。

（二）生成式人工智能影響人類的批判性思維和思考能力

生成式人工智能的認知能力本質上源于對人類知識體系的深度學習，這種依賴性使其能力邊界呈現(xiàn)出明顯的數(shù)據(jù)制約特征，即其表現(xiàn)水平直接取決于知識數(shù)量、知識質量以及豐富程度密切相關。以ChatGPT為例，從內部視角看，其知識產(chǎn)出源于大型語言模型（Large Language Models，LLMs），其知識生產(chǎn)過程涉及大規(guī)模人力資源投入和持續(xù)性的數(shù)據(jù)迭代訓練；從外部視角看，由于缺乏系統(tǒng)化的驗證機制，其知識生產(chǎn)的可靠性難以得到充分保障，評估手段往往局限于對最終輸出結果的有效性檢驗。所以，要堅持人的主體地位，應確立以人為本的發(fā)展理念，將生成式人工智能定位為認知輔助工具，以促進人的全面發(fā)展為導向，構建人機協(xié)同的可持續(xù)發(fā)展模式。正如馬克思所言：“個人為了自己，也為了別人而全面發(fā)揮他的才能，這種個人自由的全面發(fā)揮，恰恰是在共產(chǎn)主義社會里才有可能的事?！盵12]要以人的自由全面發(fā)展為目標，而非被技術工具奴役和異化。在使用AI的同時，更要加強人文教育，提高人的主體意識和批判性思維能力。只有人的全面發(fā)展，知識生產(chǎn)才能真正造福人類。

四、結語

馬克思技術批判理論對于理解和把握生成式人工智能發(fā)展的異化邏輯，提供了銳利的批判武器。這一理論視角不僅有助于對生成式人工智能發(fā)展保持清醒認識和批判態(tài)度，更重要的是為推動生成式人工智能造福人類提供理論指引。

生成式人工智能代表了人工智能技術發(fā)展的新階段和新突破，但是，如何看待和把握生成式人工智能的發(fā)展，需要理論的指引和分析工具。馬克思技術批判理論揭示了資本主義生產(chǎn)關系下技術發(fā)展的異化本質，闡明了技術作為資本奴役和控制工人的手段，以及異化的技術阻礙了人的自由全面發(fā)展。這一理論視角對于分析生成式人工智能發(fā)展可能面臨的風險挑戰(zhàn)，把握其異化特征，具有重要的方法論意義。

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作者簡介：

彭靖羽，女，漢族，廣西梧州人，暨南大學在讀碩士研究生，主要研究方向：馬克思主義中國化。