（編按）本文原刊於微信公眾號「保馬」，為2026年5月30日北京大學國際批評理論中心「論語言與智能的自動化」講座講稿。新國際獲授權轉載。
原文序：在2026年5月30日北京大學國際批評理論中心的講座中，邁克爾·哈特從打破「AI將解放人類」的技術迷思出發，重拾馬克思的經典洞見並指出：當前的AI浪潮並非單純的技術演進，而是資本對抗勞動者（尤其是認知、語言與情感勞動者）潛在力量威脅的「先發制人打擊」。哈特細致地剖析了自動化的歷史規律，並指出機器從未真正消滅勞動，而是將勞動重組為更低薪、更不穩定的形式（如支撐AI運轉的隱形「數字微任務大軍」）。在這場資本與勞動的博弈中，人類的心智與情感正被剝削並轉化為機器的算法。哈特認為，真正的出路既非砸毀服務器的「新盧德主義」，也非僅停留在對AI缺陷的嘲弄，而是要在政治經濟領域進行「重新佔有固定資本」的抵抗，不僅要奪回數字平台的控制權，更要深入智能機器的構建過程，以人類不可替代的創造性與社會合作，對技術進行根本性的改造。
我們正身處經濟與社會生活快速數字化自動化的時代，這場變革由生成式人工智能等搭載機器智能的新技術引領[1]。股市充斥著投資者的資金，他們帶著過去常引發金融泡沫的非理性狂熱，渴望投身這場「淘金熱」。與此同時，新型機器的建造與部署，以及它們所需的巨型數據中心，正帶來極為嚴重的環境與社會危害。從律師事務所到公立學校，從線上零售商到物流集團，各行各業的雇主都急於部署這些技術，以削減成本、提高利潤。由於這些技術普及度極高，人們也在嘗試將其用於生活中的各類事務，無論是重要之事還是日常瑣事，從旅行規劃、晚餐食譜查找，到線上資料總結、情感建議咨詢、文章撰寫，不一而足。
樂觀主義者期待這些技術能消除繁重重復的工作，讓每個人能做更多事、工作更短時間、生活更美好。悲觀主義者不僅指出機器完成這些任務時的諸多缺陷，還看清了雇主的圖謀，認為這些技術會讓越來越多的勞動者變得可有可無。許多人擔憂，機器不再是輔助人類勞動，而是取而代之;不再是提升人類能力，而是讓這些能力像廢棄的肢體一樣逐漸退化。當聊天機器人能隨時為學生提供內容總結、代寫文章時，教師還能指望學生學習讀寫嗎？當機器翻譯觸手可及時，學生還會學習外語嗎？還會學習編寫代碼嗎？機器不僅在經濟層面讓人類變得多余，還在侵蝕人類培養技能的途徑，尤其是智力、語言技能，或許還有情感技能。
我們既要認清當下數字技術的創新之處,也必須戳破那些宣稱其「前所未有」的種種迷思。破除迷思的第一步，是承認我們當下的處境，與過往歷次科技快速發展和資本主義自動化浪潮有著諸多共性。事實上，當下人們對這些技術抱有的種種迷茫希望與恐懼，與過去時代的情緒如出一轍。認清過往歷史的真相，能幫助我們看清自身所處的現實。過去，資本常常將技術發展當作對抗勞動者的武器，我們需要明確，當下數字與智能機器的部署，在多大程度上也是受此驅動。自動化與機器技術領域，本身就是一個政治鬥爭的場域。
這場鬥爭的一個層面-最終導致人類被奴役的過程初看是勞動者與機器之間主客體的顛倒。卡爾·馬克思在19世紀中期就對此做出分析：他寫道，在前一個階段，「在手工業和工場手工業中，勞動者使用工具；在工廠中，機器使用勞動者」（第 548頁）。這種機器成為主體、人類淪為客體（機器上的一顆齒輪）、我們為機器服務的感受，在過往時代屢見不鮮，而在當代數字技術背景下，這種感受有過之而無不及：在類人機器的表象背後，是越來越像機器的人類。這場鬥爭的第二個層面是，機器不僅將勞動者客體化，還讓他們變得多余、取而代之我在後文會再談及這一點。
19世紀，盧德主義者發起抗爭，打砸破壞機器。馬克思理解他們對機器的憤怒，但認為這種抗爭從根本上方向錯誤。他主張，真正的敵人並非機器本身，而是部署機器的社會與經濟體系。換言之，表面上看，機器是勞動者被客體化、被奴役的始作俑者，實則資本才是這一過程的核心。馬克思斷言：「1830年以來的諸多發明，其唯一目的就是為資本提供對抗工人階級反抗的武器，這足以寫成一部完整的歷史」（第563頁）。馬克思此處提及的「發明」並不准確，至少具有誤導性。絕大多數科學家與發明者並非直接受階級鬥爭驅動，也無意尋找鎮壓工人階級的新手段。他們的動力源於好奇心與改善人類生活的願望。此外，許多優秀且具備潛在價值的發明，落地應用范圍十分有限。馬克思真正所指的並非「發明」本身，而是新技術的大規模部署。他的觀點是，在各類技術創新中，被選中大規模推廣的，是那些能充當武器的發明更進一步說，這些武器並非泛泛針對工人階級，而是針對「工人階級反抗」，即針對最具力量、最具威脅的勞動者群體。換言之，馬克思的觀點可以概括為：哪裡有罷工，哪裡就會隨之出現機器。
用上個世紀的幾個案例，能幫助我們說明這一機制在馬克思之後如何延續。首先是一個具體案例：熱金屬排字工。直到20世紀中葉左右，報紙版面都由專業排字工手工用熱金屬（通常是鉛）排版印刷。排字工工會激進且勢力強大，有時不僅能讓一家報紙停刊，甚至能讓一座城市的所有報紙停刊。然而，計算機化排版的自動化浪潮，徹底消滅了整個行業的這一工種。簡而言之，自動化在此被用作削弱工人力量的武器。
第二個案例范圍更廣：碼頭工人與集裝箱化（引自黛博拉·科恩《物流的致命生命》）。碼頭工人同樣長期是工人階級中最具反抗精神、最有力量的群體。他們的罷工不僅能癱瘓單個港口，還會對整個物流鏈產生連鎖影響。按照我要闡釋的觀點，20世紀下半葉的自動化浪潮集裝箱系統徹底改變港口與航運模式本質上是對抗港口工人力量的武器。標准化金屬集裝箱可通過巨型起重機從船舶直接轉運至火車或卡車，不再需要碼頭工人。
一個范圍更廣、值得深入闡釋的案例，是20世紀70年代工業生產的轉型（格雷瓜爾·沙馬尤《無法治理的社會》）。20世紀70年代初，美國工廠遭遇了數十年來最激烈的工人抗爭，主要形式是不受主流老牌工會管控與認可的野貓式罷工。企業所有者與管理專家擔憂，汽車等行業的產業工人力量，正讓工廠陷入「無法治理」的狀態。美國工業企業由此發起雙管齊下的大規模應對：一方面在工廠內推行自動化與機器人化，另一方面將工業生產轉移至海外等工人反抗風險較低的地區。當然，這是一個龐大且多元的現象。我們不妨將其視作個假說或思想實驗：在這一案例中，大規模自動化同樣被部署為對抗工人力量威脅的武器。
在這類大規模自動化場景中，若僅從短期結果、有限的社會與地域范圍觀察，機器顯然取代了勞動者，導致失業。但將時間拉長、視野放寬就會發現，勞動者並非真正被取代，而是被轉移。矛盾的是，盡管自動化宣稱旨在減少人力勞動，實則創造了更多工作且大多是薪酬更低、權力更少的工作。加布裡埃爾·溫南特的《下一個轉變》就是佐證這一觀點的優秀研究：該書分析了匹茲堡的就業狀況，當地勞動者曾大多就職於鋼鐵行業及相關配套產業，如今則主要從事醫療行業，且多為低薪崗位。因此，自動化表面上是拆解工人階級、裁減勞動者的過程，實則推動了工人階級的重組，重組後的階級力量大幅削弱。
值得銘記的是，機器取代勞動本身並非邪惡或壓迫性的。正如弗雷德裡克·波洛克在20世紀50年代所言：「所有人都應歡迎真正非人道的工作走向終結的前景」（第80頁）。自動化本有賦能人類、將人從勞動中解放，或至少減少繁重工作時長的潛力，這也是技術狂熱者長期宣揚的承諾。以埃隆·馬斯克為例，他在2025年11月特斯拉股東大會上宣稱，人工智能與機器人技術將消除勞動需求：人類無需再工作，所有想要的東西都能即刻獲取（引自瑞安·麥克）。遺憾的是，現實中過往歷次自動化浪潮，都導致勞動者權力降低、工作增多，這一輪浪潮大概率也會如此。[2]
智能勞動者
現在，我回到開篇的話題：當下由生成式人工智能、大語言模型、ChatGPT等對話式人工智能平台引領的自動化浪潮。如今，企業毫不掩飾其削減勞動者的野心：時代廣場一塊廣告牌赫然寫著「停止雇傭人類，AI員工時代已來」（阿蒂桑公司）。阿蒂桑官網宣稱：「基於AI的『數字員工』，實現全崗位職能自動化」。
我提議將這一輪自動化，視作與前文提及的歷次自動化遵循相同邏輯。當下人工智能的擴張與其說是新技術的發明,不如說是巨額資本投入、全社會瘋狂推進數字自動化的熱潮應被理解為對勞動者威脅的回應。具體而言，我認為這是對勞動者的認知、語言與情感能力的回應。
為更好理解當下這輪自動化,我認為有必要回顧20世紀90年代至21世紀初，學界對新興或愈發凸顯的新型勞動形態的理論分析。這些學者試圖梳理發達國家自20世紀70年代以來勞動力市場的重大變革。如前文所述，產業工人的反抗讓福特制工廠體系陷入「無法治理」的境地，一場廣泛的轉型隨之開啟，產業工人從勞動力市場的核心位置被取代。
到20世紀90年代，學者們開始解讀後福特制時代下新興的、佔據主導地位的工人階級新形態。他們指出，工人階級的重心從工廠轉向社會。一方面，這些學者強調工廠外勞動的智力、認知與問題解決屬性：信息處理、科學知識生產、創意、圖像、代碼創作等。另一方面，他們研究勞動的直接社會屬性，例如溝通、情感與關懷勞動的生產。這些工作大多並非全新事物，關鍵在於它們在資本主義經濟中愈發重要，並塑造了工人階級的新構成。
這些學者創造了多個術語來描述這一轉型，成效各異。例如「非物質生產」，旨在突出產品的非物質核心不是鋼梁或汽車，而是社會關系、思想、情感。「認知勞動」與「認知資本主義」試圖捕捉這一過程的特征，我認為將其與「情感勞動」結合最為恰當，因為這能凸顯認知勞動常伴隨的、具身化且往往帶有性別屬性的工作。另一個僅在意大利使用的術語是「大眾智識」（「mass intellectuality」），再次強調各類智力能力被大規模投入勞動，勞動者的智力成為價值生產的重要因素。
非物質勞動在資本主義經濟中走向主導地位，
——並非從數量層面，
——而是從質量層面：如同150年前的工業生產，重塑勞動的核心特質。
保羅·維爾諾極具先見之明，他強調語言在各類勞動場景中的核心地位日益提升。他常說，在嘈雜的福特制工廠中，勞動本質上是「沉默」的;而在後福特制都市中，勞動必然是「健談」的。「在後福特制都市中，物質勞動過程可實證地描述為一系列語言行為、陳述序列與符號互動。部分原因在於，如今勞動除了配合機器體系，還承擔監管、監控與協調任務。更重要的是，生產過程的『原材料』是知識、信息、文化與社會關系」（《勞動與語言》，第181頁）。在教育、醫療、零售等各類社會勞動中，語言能力與語言表達是工作的核心，因為它們調動了知識、信息、關懷等要素。
當然，這些愈發重要的勞動形態並非天然具有解放性，它們帶來了新的剝削形式與特殊的痛苦。勞動變得更不穩定-臨時、非正式的就業模式，缺乏穩定合同與保障-流動性不再是福祉，而是詛咒。對許多勞動者而言，工作與非工作時間的界限變得模糊，要麼身兼多份兼職，要麼工作無限侵佔私人時間。此外，部分工作迫使勞動者動用此前能保留的核心生活能力。保羅·維爾諾針對語言如此表述：「當個人與他人的聯結能力、溝通能力、語言能力都被淪為雇傭勞動，沒有人比他更貧窮」（《語法》，第63頁）。他的意思是，這種貧窮源於我們的語言能力被工具化、被支配。關懷勞動與情感生產亦是如此，無論是餐廳服務員、空乘，還是養老院護工，都需要在企業的指令下，調動一系列與生活、自由活動相關的情感天賦與能力，而非服從工作規訓。
然而，勞動的新條件在帶來新的痛苦與剝削的同時，也孕育了新的社會力量潛能。我再次引用保羅·維爾諾的觀點：語言表達與語言能力在工作中角色的提升，有可能打破勞動與政治行動的邊界。他借鑑漢娜·阿倫特《人的條件》中對勞動、工作與人類行動的劃分：（第一）勞動，關乎生物生存；（第二）工作，即創造物質產品的經濟活動（本質上無需言語）;（第三）人類行動，即政治行動，以他人在場時的言語為特征。維爾諾為後福特制世界更新了阿倫特的理論，他認為，當下的工作本身就是他人在場時的言語。盡管這種言語被指令化、工具化，卻打開了與政治行動直接聯結的可能-即他人在場時的自由言論，因此從實踐層面看，勞動組織能以全新方式成為直接的政治力量。總體而言，這些研究工廠衰落之後主流勞動形態的理論，旨在從勞動特征中發掘工人力量與工人主體性的新基礎。
我在此簡要闡述的現象20世紀90年代末至21世紀初的學者們，在新興主導勞動形態中既看到剝削，也發現新的政治可能與同時期的另一類觀點相呼應：互聯網與網絡文化有推動知識信息更開放獲取、催生新型社會合作、實現更民主社會政治關系的潛力。
25至30年後的今天，非物質、認知與情感勞動者並未獲得爭取解放的政治力量,互聯網與網絡文化也未實現部分人期待的民主可能。網絡、應用程序、社交媒體等（固然帶來諸多便利）催生了新的奴役與商品化形式，人際互動大幅退化，知識與真相的獲取渠道在擴張的同時也在收縮，呈現出怪異的矛盾狀態。
我的核心觀點（也是我回顧這一時期學者理論的原因）是：盡管他們設想的藍圖與發展路徑未能實現，但他們在新型勞動主體與新技術中發現的政治潛能是真實存在的，只要我們能發掘並發展這份潛能，它就依然屬於我們。
最終，我可以回到前文梳理的自動化歷史，尤其是「大規模自動化浪潮是對工人力量威脅的回應」這一論斷。我的假說第一部分是：當下人工智能革命與其他自動化浪潮一樣，是對工人力量的攻擊。這並非針對薩姆·奧爾特曼等科技巨頭的主觀意圖，因果關系需從更深層的結構層面理解;也並非針對技術發現與發明的時間，而是針對其大規模部署。換言之，我關注的不是ChatGPT的存在，而是對它及同類技術的瘋狂投資。
假說第二部分是：這輪自動化回應的威脅，可通過90年代至21世紀初學者分析的勞動能力與形態來理解-即認知、情感、知識與信息驅動、涉及文化與社會關系的勞動。需要說明的是，這類勞動者的政治力量與反抗並未像排字工、碼頭工人那樣凝聚成型。因此，我將其視作一種預防性回應，針對的是其潛在力量的威脅。梅林達·庫珀在分析類似情境時，提出「無革命的反革命」概念，指代「對一場尚未發生的潛在社會革命的先發制人打擊」（第375頁）。
我沒有足夠證據證明這一假說這類論斷或許本就無法被完全證實-但我們能看到強烈的對應關系：早期學者總結的勞動特質與任務，與當下人工智能機器的特征高度重合。我著重引用保羅·維爾諾的理論，正是因為語言在當下AI自動化中佔據核心地位。
驗證這一對應關系的方法之一，是觀察被瞄准的職業。微軟近期發布的論文列出了40個最可能被AI取代的職業：口譯與筆譯員位列第一，歷史學家第二，另有經濟學家、地理學家等5個學術職業躋身前40；作家與作者第五，技術文案第十七。顯而易見，涉及語言、知識信息生產、人際關系處理的職業佔據了榜單主流。機器正在向我們襲來。
若我們接受我的假說AI自動化是對非物質勞動崛起（或潛在主導）的回應——該如何從政治層面評判這一現象？我必須肯定非物質勞動的力量，資本的回應恰恰印證了這一點。但這看似是一段令人沮喪、喪失力量的歷史：排字工與碼頭工人曾擁有強大力量，卻最終被擊敗，只留下紀念。
非物質勞動與傳統勞動存在關鍵差異：
A.智力、語言、關懷並非局限於特定任務與場景，而是具備多元價值。
B.這類勞動始終超越機器的復制能力、資本的捕獲范圍。
一項完整的研究還應探討，當下數字自動化除了回應勞動需求，還在多大程度上受軍事邏輯驅動。武器系統是各類AI技術的主要前沿領域，包括無人機、監控、瞄准系統等。尤其是監控技術，不僅針對境外敵人，也針對國內民眾。這顯然是一個龐大且獨立的議題，但我會以同樣的核心問題切入：AI殺傷性武器與監控技術的廣泛部署，是在回應哪些自由的威脅?不過，這個問題我只能留待日後探討。
智能機器
當代自動化浪潮與過往有著本質區別，但或許並非人們預想的那樣。過去，機器只能取代標准化的體力與腦力操作，例如重復動作、常規計算、數據收集。換言之，機器能有效取代的，只是人類行為中本就「機器化」的部分。在很多方面，機器在這些任務上比人類更出色。弗雷德裡克·波洛克在20世紀50年代指出：「從純技術角度看，毫無疑問，自動機器能比人類勞動者更快速、精准、細致地完成任何重復性任務」（第29頁）。相應地，機器與自動化系統讓人類行為越來越像機器，工廠流水線尤為明顯，但絕非僅此而已。
但人們普遍認為，機器無法跨越這條邊界。機器能復制人類身上的機器性特質，卻無法掌握人類「獨有」的能力，如智力、知識創造、語言運用、情感關系處理。認為機器能做到這些，曾只是科幻小說的情節。
然而如今，這條邊界似乎被打破，機器越來越能勝任人類獨有的功能。我們似乎被智能機器包圍，它們能學習、執行認知與語言功能，甚至建立情感關系——簡而言之，它們越來越像人類，因此能更徹底地取代人類。但事實並非完全如此，對機器「大規模取代人類」的恐懼，可能會陷入理論與政治的死胡同。
分析當代資本主義社會中人與機器的關系之所以困難，部分原因在於我們必須同時接納兩個看似矛盾卻都成立的論斷。第一個真相並非機器越來越像人，而是人類一直以來都比普遍認知中更像機器。理解這一點，不僅能明白自動化為何成為可能，還能看清機器為人類解放帶來的潛在可能。第二個真相是，盡管人與機器存在廣泛重疊，但本質差異依然存在：人類擁有創新、想象、創造的能力，還有機器不具備的欲望與政治決策能力。機器始終依賴人類社會：它們汲取人類的創新與智力，像吸血鬼一樣，只有不斷吸收人類智慧才能發展。人類的智力與活動，始終比機器多出一部分無法被復刻的盈余。但壓迫我們的並非機器，而是資本將機器與自動化當作武器，奴役勞動者、削弱工人力量。
因此，鬥爭並非發生在人與機器之間，機器是社會與資本博弈的戰場。
在此我想向大家提出一個問題：由於20世紀工業自動化是社會主義現代化建設的一部分，中國對數字自動化的看法或許有所不同，對抗性更弱？若這一說法部分成立，將有助於我們區分這一過程的不同維度：
——勞動者（主體）與機器（客體）的主客體顛倒。
——勞動向權力更低、薪酬更少的崗位轉移。
——權力向控制機器的群體進一步集中。
後文我會再談機器無法復刻的人類創造盈余，首先我想進一步探討人與機器的重疊性。
人-機連續體（哲學插曲）
機器具備智能的表象，迫使我們重新思考人類智力的本質，認清人類在多大程度上具有機器性。人類智力常被等同於創新、創造新事物的能力，但實際上，它很大程度上由重復模式構成。馬泰奧·帕斯奎內利指出：「20世紀人工智能的應用，突然讓所有人意識到，知識能像體力勞動一樣被分析、測量與自動化」（《大眾智識》，第46頁）。高級聊天機器人的出現證明，語言與語言表達同樣能被精准分析、測量與自動化。換言之，智力與語言行為能被自動化，是因為它們在很大程度上本就具有機器性由模式與重復構成。
帕斯奎內利繼續指出，當下機器的人工智能，並非對人類認知的模仿，而是捕捉通過集體行為表達的知識、思維模式與語言使用習慣。帕斯奎內利重拾被公認為計算機發明者的查爾斯·巴貝奇提出的「原理」：機器是按照勞動分工的模型或藍圖構建的，這一原理對傳統機器與「智能」機器同樣適用（第17頁）。回顧前文分析，勞動分工始終意味著合作機制，零散任務能契合整體生產計劃，這一關鍵要點我們後文會再談。機器與機器系統的構建藍圖，在很大程度上直接源於勞動者重復的角色與關系。
馬克思也研究過巴貝奇，並采納了他的原理。馬克思認為，工場手工業時期形成的人類生產組織與勞動分工，在大工業時代被機器體系所繼承。「這裡我們又看到了工場手工業特有的分工協作，只不過現在表現為具有特定功能的機器的組合。工場手工業中各類專業工人（如羊毛加工中的打毛工、梳毛工、剪毛工、紡紗工等）的專用工具，如今轉化為專業機器的工具，每台機器成為組合機械中具有特定功能的專門器官」（《資本論》第一卷，第501頁）。這些專業任務能被納入機器體系，是因為人類完成這些任務時，本就相對具有機器性。馬克思還認為，機器通常並非源於發明創造。「這條路徑其實是分析通過勞動分工，勞動者的操作逐漸變得越來越機械化，最終某種機械裝置就能取代他們的位置」（《政治經濟學批判大綱》，第704頁）。
將人與機器的連續性用於分析工場手工業與工業生產或許容易接受，但用於知識、智力與語言表達則更難。帕斯奎內利稱：「人工智能的誕生，實則源於對勞動與社會行為的心理測量自動化，而非為了解開智力的謎題」（第244頁）。這一論斷成立的前提，是我們在知識、語言、智力領域的社會行為與勞動本就相對機械化，正如馬克思所言，機械裝置能取代我們的位置。例如使用ChatGPT時的往復對話：你提出任務要求，首次結果不符合需求，於是優化補充指令，得到更貼合但仍不完美的回復，如此反復。通常這被描述為用戶訓練機器，但或許我們更應將其視作機器訓練人類以機器化的方式思考。套用馬克思的話，我們的智力操作正變得越來越機械化，最終某種機械裝置就能取代我們的位置？
但現在，我們要轉換討論方向。一方面，我們強調人類智力與語言被降格、簡化為機器行為;另一方面，我們也想突出人類創造與使用工具的力量與必要性。這為我們的論證增加了一層復雜性：機器可以或許必然成為人類解放事業的一部分。巴魯赫·斯賓諾莎在這一點上是嚴謹的唯物主義者，他用物質工具與智力工具的精妙類比，闡釋人類邁向自由的進程：「人類最初僅憑天生的工具制造最簡單的物品（盡管費力且粗糙），制成這些工具後，再用更少的力氣更完美地制造更復雜的物品，如此循序漸進，從最簡單的制品到制造工具，再從工具到其他制品與工具，最終能用極少的力氣完成大量復雜的工作。同樣，人類理智憑借天生的能力，為自己制造智力工具，借此獲得完成其他智力工作的新能力，再從這些工作中獲取新工具或進一步探索的能力，逐步前進，直至抵達智慧的頂峰」（《理智改進論》，《全集》，第17頁）。斯賓諾莎所說的智力工具，包括模式識別、規則與公式應用例如數學定理,或某些語言中動詞與主語必須一致的規則。我們思考、說話、解決問題時，運用的是自己發展出的心智工具–更確切地說，大多是人類傳承下來的天賦。因此，斯賓諾莎的類比意味著，我們的頭腦中充滿了「機器」。斯賓諾莎的類比中，兩類工具的核心區別似乎在於：物質工具是外在的，智力工具是內在的，構成了我們自身。但對斯賓諾莎而言，內在與外在的界限並非那麼重要。我們想強調的是，人類本性與能力，即便智力層面，也與機器深度交織。
前文我們已論證，「智能」機器能執行類人認知與語言功能，是因為人類的這些能力本就由結構化、重復性的任務構成。算法是源於社會集體智能的機器。當我們說「智能機器」時，必須明白機器能持續汲取人類智力。但有人或許會抱著最後一絲希望主張：機器無法復刻我們的情感關系與情感生活，這是我們無法被奪走的部分!有人會通過研究技術發展現狀探討這一問題：例如日本護理機器人的進展，或是部分人已與聊天機器人建立情感甚至浪漫關系的現象。
我們想換一種思路，探討人類生活、尤其是情感關系在多大程度上由習慣構成，最終回歸機器的話題。吉爾·德勒茲在研究休謨時寫道：「我們就是習慣，除了習慣別無他物」（《經驗主義》，p.x）。理解這一論斷無需深奧的哲學術語，只需觀察我們日常生活多大程度被習慣佔據——不僅是晚餐時間、早咖啡地點，還包括與周圍人（甚至是情感聯結最深的人）的互動方式。你或許會反駁：「重復令人麻木，唯有創新、即興、改變時，我們才真正活著。」然而，沒有持久的習慣，生活將無法維系，長久友誼也無從談起。沒有重復的實踐與慣例，照護工作也難以進行。
情感關系與照護，如同認知與語言行為，不總是由創新界定，而主要由社會與個體模式的重復構成。當然，這並非指你對朋友的傾訴或工作中面對的各種照護情境，都機械地重復相同應答，而是指你懂得如何回應——基於你們關系的特定習慣，以及更廣泛的社會實踐所定義的慣例。情感研究值得深入探討，但在此強調習慣構成我們情感生活的程度，意在確立：情感關系，正如帕斯奎內利就智力功能所論，原則上也能被分析、測量，並最終自動化。
換言之，即便在情感層面，人類生活也與機器並非完全割裂。但這並非必然導致絕望！正如斯賓諾莎所認為的，人與機器深度交織，未必會走向奴役，反而可能成為解放的路徑。因為在某些方面，機器凝聚了共同性——不僅是我們共享的知識、情感、思想，還有作為其生產基礎的社會合作模式。但這一論斷開啟了全新的研究方向，我只能留待日後探討。
並非被取代，而是被轉移（社會學考察）
自動化的結果初看是勞動者被淘汰、失業率上升。從狹隘視角、短期觀察特定勞動群體時，這一結論成立。例如在工業場景中，自動化用少數監管機器的工人，取代了流水線上的大量工人。但事實上，若拓寬空間與時間范圍，整體圖景就會改變。矛盾的是，自動化並未減少工作，反而創造了更多工作。勞動者並非被取代，而是被轉移。換言之，我們不僅要關注機器如何淘汰部分勞動者，更要關注它們如何創造新的、更從屬的勞動類別。[3]
在當下數字與智能機器時代，我們能從數據化與任務化的反向流動中，理解這種工作增多、從屬度提升的矛盾現象。數據化是為機器創造新的數字角色，包括前文所述的各類人類重復性生產過程（體力、智力、情感）被轉化為數據，進而可由機器完成。與之相對，任務化是為人類創造新的數字角色，包括碎片化、標准化的原子化任務，用以支撐與配合數字機器（引自卡西利《機器人》，第117頁）。[4]
數字機器的運行，離不開大量通常隱形、就業不穩定的數字勞動者。數字勞動者的第一類，是平台與應用程序管理的各類按需勞動，包括網約車司機、外賣騎手、部分家庭護工。這些勞動者配合或補充自動化系統，完成機器無法勝任的任務大多是連接消費者的「最後一公裡」。平台管理的各類微任務也是按需數字勞動（on-demand digital labor）的案例。例如亞馬遜的機械土耳其人（按[Mechanical Turk]指18 世紀著名的象棋機器人——外表看似機器，實則內部藏著真人棋手。這恰好隱喻了 MTurk 的本質：表面是 API 接口，背後是真實的人類智能。），就是連接「需求方」與「任務執行者」的平台，執行者完成分揀圖片、清理數據集等低薪「人類智能任務」。這類數字勞動者同樣填補機器系統的能力空白。
第二類數字勞動者，是訓練與維護機器效能所需的各類有償微任務從業者。如前文所述，數字機器（尤其是處理認知與語言任務的機器）持續需要將人類行為與表現客體化、吸收。這一過程部分由數字企業雇傭的大量幕後勞動者完成。卡西利稱，數字自動化催生了一支由20至30歲不穩定勞動者組成的大軍（《不穩定勞動者的大軍》）。例如OpenAI與舊金山企業薩瑪合作，雇傭肯尼亞低薪工人清理ChatGPT數據集中的惡意言論與仇恨言論（《時代》雜志）。
谷歌母公司字母表也在其評估中心平台雇傭微任務從業者，優化搜索引擎結果。這些勞動者沒有固定合同，每證明一次優化效果就能獲得小額報酬（卡西利《機器人》，第125頁）。全球分布著一支隱形的不穩定勞動者大軍（以英語國家為主），持續為智能機器提供訓練、教學與數據清理支持。卡西利將其稱為社交網絡勞動（谷歌、臉書、照片牆）。一個小例子：驗證碼系統，讓用戶訓練光學字符識別（第126頁）。（卡西利《機器人》，第117-118頁）
簡而言之，數字自動化推動勞動向下重組，帶來更多低薪就業、不充分就業與不穩定就業。這一切塑造了工人階級的新構成，從根本上改變了勞動與資本的權力關系。[5]在《黑客帝國》中，尼奧解釋機器世界由「生物電池」驅動：人類被禁錮在艙體中，提供能量，意識則沉浸在虛擬世界。而在人工智能時代，機器不再汲取生物能量，而是靠吸收人類智力與判斷力生存。研究數字機器與算法泰勒制對人類生活影響的成果指出，普遍的異化與抑郁情緒蔓延，也就不足為奇了。
我們該如何反抗？
這顯然是核心問題，但我尚未准備好給出充分且具體的答案。或許條件尚未成熟，或是我仍未能看清前行的道路。我能提供的，是三個可探索的戰略方向。
第一個方向，來自我在一場詩人會議上分享這一論點時收到的回應。詩人當即提出：我們需要摧毀機器，具體而言是炸毀數據中心——考慮到它們對環境與社會的破壞、巨大的能源消耗，還有數字機器對思想與語言的損害。我理解這份回應的精神，但對這一策略的效果持懷疑態度。
第二個方向，可聚焦於機器的缺陷與無法兌現承諾的表現。越來越多的學術與新聞研究指出機器的拙劣表現：文章寫得糟糕、內容總結敷衍、翻譯錯誤百出等（《AI偽物》）。核心要點不僅是機器仍需完善，更是人類智力、語言、情感始終有無法被機器捕獲的盈余，正如保羅·維爾諾所言：「知識的重要部分無法被存入機器」（《大眾智識》，第270頁）。
第三個方向，也是我最感興趣的方向，可用馬克思的話語表述為重新佔有固定資本——本質上是奪回機器。奪回的意義在於，機器是資本挪用科學知識、社會思維與行為模式、乃至社會智力與身體合作模式創造而成的。馬克思如此表述機器對社會動力的依賴：「固定資本的發展表明，一般社會知識在多大程度上變成直接的生產力，社會生活過程的條件在多大程度上受一般智識的支配並據此改造。社會生產力在多大程度上不僅以知識形式，更以社會實踐的直接器官、現實生活過程的形式被生產出來」（《政治經濟學批判大綱》，第706頁）。但如前文所述，機器源於並依賴社會智力與實踐，並不意味著我們能隨意使用機器。相反，機器以異己、支配性的力量與我們對立。
那麼，重新佔有機器意味著什麼？這可以簡單理解為勞動者或社會掌控應用程序與平台。例如，外賣騎手接管管控自己的應用程序，調整薪酬、速度與時間壓力等規則。以社會或社會主義管控重新定向機器，無疑是一種進步，這一策略也與馬克思的部分論述相符。[6] 事實上，多個社會主義國家的經濟政策，都基於工業機器本質上是中立工具、可被重新定向服務於不同政治目標的信念。
但尤其對於基於智力與語言的機器，僅掌控現有機器遠遠不夠。關鍵是介入機器的構建過程——即構成機器的社會合作模式、智力形式、知識內容。從這個意義上說，重新佔有機器意味著對其進行深刻改造。這顯然是一項更艱巨的任務，但在我看來，這是對抗當下機器壓迫與剝削的良好戰略方向。
（2026年5月30日於北京大學國際批評理論中心講演）
Reference
Cooper, Melinda,Counterrevolution,Zone Books, 2024.
Fuchs, Christian, “Appropriation of Fixed Capital as the Real Appropriation of Social Being：Reflections on Toni Negri’s Chapter”
Fumagalli, Andrea, “Metamorfosi del rapport capital lavoro,” Euronomade
Glaberman, Martin, “Unions versus Workers in the 70s,”
Mac, Ryan, “A World Where All is Free?,”The New York Times,2 March 2026：B1
Marazzi, Christian, “Ammortamento,”-Capital and LanguageNarayanan, Arvind and Sayash Kapoor,AI Snake Oil, Princeton University Press, 2024.
Nietzsche,Gay Science,Pasquinelli, Matteo, “Oltre le rovine della Città Creativa: la fabbrica della cultura e il sabotaggio della rendita”, in M. Baravalle （a cura di）L’arte della sovversione. Multiversity: praticheartistichecontemporanee e attivismo politico, Roma：Manifestolibri, 2009
Perrigo, Billy, “OpenAI Used Kenyan Workers on Less Than $2 Per Hour to Make ChatGPT Less Toxic,”Time Magazine,18 January 2023, https：//time.com/6247678/openai-chatgpt-kenya-workers/.
Simondon,Gilbert,Du mode d’existence des objets techniques,Aubier, 1958.Virno, Paolo, “General Intellect” inLessicoPostfordista,
Footnote
[1]人工智能是一個包含各類機器的寬泛范疇。本文主要討論生成式人工智能，而非預測式人工智能或內容審核類人工智能。
[2] 「在資本統治下，機器的應用並不會縮短勞動時間，反而會延長勞動時間」（《政治經濟學批判大綱》，第825頁）。
[3] 馬丁·格拉伯曼（Martin Glaberman）在20世紀70年代汽車工業背景下指出：「技術進步的目的，直接或間接地，就是淘汰工人，或讓他們更順從於機器」（第87頁）。
[4] 安東尼奧·卡西利（Antonio Casilli）將數字勞動劃分為三大類：按需勞動、微任務勞動與無酬勞動。本文分類與其略有不同，但借鑑了他的分析框架。
[5] 「關於人工智能將徹底取代工作的擔憂是誤導性的：在所謂的平台經濟中，算法實際上取代了管理崗位，並催生了大量不穩定工作」（帕斯奎內利Pasquinelli，第250頁）。另見克萊斯與艾森伯格引述的貝納萬與史密斯的觀點（Benanav and Smith cited in Crais and Eisenberg）。
[6] 「機器一旦不再作為資本發揮作用，並不會喪失其使用價值。盡管機器是固定資本使用價值的最恰當形式，但這絕不意味著被資本社會關系所統攝，就是機器應用的最恰當、最終的社會生產關系」（《政治經濟學批判大綱》，第699–700頁）。（北京大學國際批評理論中心供稿）