马克思劳动价值论认为，活劳动是价值创造的唯一源泉。自资本主义生产方式确立以来，资本不遗余力地利用技术创新和组织变革来实现对劳动的规训与吸纳；与此同时，伴随资本有机构成的提高，作为对象化劳动的机器系统支配活劳动，价值实体性在日趋自动化的生产中不断被虚化。总体上看，资本通过世界市场扩张和生产场地拓展的时空修复，竭力获取吞噬活劳动的新途径新方式，以缓解资本主义价值运动危机，维系资本主义社会生产体系。

　　随着以ChatGPT为代表的通用人工智能加速升级迭代和日常化应用，数字资本主义进入大模型时代。相比于传统的大工业生产，大模型生产是指在通用人工智能技术驱动下，以平台生产网络为载体，以智能生产力和新的生产关系加速形成与辩证运动为支撑，推动资本主义物质和精神生产高阶自动化，进而高效地实现商品和服务的超个性化定制和“一键式”生产。大模型生产下数字机器能动性凸显，直观上消解人的不可替代性，推动数字资本主义人机关系发生复杂变化。正如有学者所言，智能系统的“类人智能”和自主性日益增强，正在获得日益多样化、日益强大的“劳动能力”。表面上看，数字机器“主体化”和人类劳动“离场化”，日益制造“全自动”“零劳动”“后工作”的数字生产景象。自然地，关于马克思劳动价值论过时或失效的论调又沉渣泛起，使得以“什么创造价值”为核心问题的马克思劳动价值论遭遇了前所未有的挑战。其中，将跃迁成通用智能体（AI Agent）的数字机器视为“新物种”，进而重新定义“劳动”和“劳动者”、颠覆主体性规定的说辞，颇具理论迷惑性。

　　鉴于此，推动马克思劳动价值论的守正创新，迫切需要在坚持“劳动是价值的实体和内在尺度”这一核心要义的同时，科学认识大模型时代数字机器的本质，敏锐把握数字劳动的形变，深入剖析数字资本主义价值运动的内在张力和未来境遇，努力将劳动创造价值的时代化阐释走深做实。

　　实践表明，资本主义社会生产中价值和反价值关系的辩证运动始终使资本自我增殖的固有矛盾不断演绎并趋向激化。从价值实体看，对象化劳动日益支配活劳动，导致财富膨胀和价值萎缩的“生产悖反”；从价值实现看，资本运动制造劳动力普遍贬值，引致生产扩张与需求萎缩的“市场悖反”；从价值存在看，资本主义生产日益社会化，导致共有因素滋生和交换关系持续存在的“制度悖反”。大模型生产落地后，生产智能化、劳动不稳定化和平台基础设施化趋势进一步加深，数字资本主义价值运动的内在张力愈发难以调和。

　　1．大模型生产放大价值运动的“生产悖反”

　　随着机器化大工业蓬勃发展，资本主义价值运动的一个必然趋势就是，“对象化劳动在劳动过程本身中与活劳动相对立而成为支配活劳动的力量”；与此同时，活劳动则转变为机器系统中“单纯的活的附件”。如此一来，从价值形成的生产过程看，资本在追逐自我增殖过程中，不可避免地引致价值实体的“空壳化”。形象地讲，这好比资本主义价值运动存在“黑洞”，只吞噬旧价值，却无法吐出新价值。正如美国学者大卫·哈维所指出的，“如果活劳动是价值和利润的源泉，那么用死劳动或机械劳动代替活劳动在政治上和经济上都毫无意义。在马克思看来，这是资本主义的一个核心矛盾”。

　　回顾资本主义生产史，在福特制下，科学技术的资本主义应用不断推进生产标准化和自动化，实现人机关系的根本翻转，“在工场手工业和手工业中，是工人利用工具，在工厂中，是工人服侍机器”，但劳动作为“有意识的机件”依然不可或缺。随着资本主义的发展，非物质劳动展演于人们的日常沟通、社会合作和情感交流之中，资本一时难以实现对其规训与吸纳，遑论利用“能动的机器体系”来取而代之。进入数字资本主义阶段，资本主义智能化生产步入快车道，极大地拓展了“机器换人”的操作边界，生产过程中直接劳动加速缩减。但数字经济实践表明，在分析式人工智能技术驱动下，智能增强的数字机器不仅囿于特定作业领域，而且日渐曝光的“幽灵工作”时刻昭示：所谓的“无人化”“零劳动”“后工作”依然只是技术乐观派的一种数字乌托邦想象。

　　其实，在马克思语境下，即使资本获得最完善、最适应的机器体系，即自动的机器体系，也不意味着劳动的彻底退出，而是作为一个环节“分布在机械体系的许多点上”。并且，在马克思看来，“一个在本生产部门内完全不使用可变资本，因而完全不使用工人的资本家”只是一个极端的假定。如上文所述，伴随资本主义生产从机械化到自动化再到智能化，劳动形式也从物质劳动到非物质劳动再到数字劳动，创造价值的活劳动从来就没有真正离场。“蒸汽机、纺织机、电气化和电子化从未持续减少劳动量，相反更加大了劳动量。”但万事因时而变。大模型生产落地后，在通用人工智能的技术加持下，数字机器的决策自主和能力泛化正在以超乎常人想象的节奏飞速提升。撇开“超级智能”“机器意识”“生命30”等极具争议性话题，从资本主义生产过程看，当今数字机器展现持续迭代的“高阶自动化”能力，正在使越来越多的认知劳动被超高效的智能算法所替代。可以说，“以往的工业自动化系统或智能机械解放的主要是人的体力，取代的是体力劳动者，但ChatGPT之类通用人工智能正在颠覆人的脑力劳动，取代‘脑力劳动者’承担的各种工作”。

　　面对工业时代机器系统的巨大力量，马克思曾惊呼：“如果机器消灭了整个雇佣工人阶级，那么这对资本来说将是一件十分可怕的事情，因为资本没有雇佣劳动就不成其为资本了！”毋庸置疑，大模型时代数字机器所展示的生产威力，使迄今为止所有的工业机器都相形见绌。随着通用人工智能的技术精进和场景应用，“现在资本正把‘活劳动’的基本能力——认知和感知——重塑为适合资本的机器形式，它致力于加紧对这些基础能力的捕获并加快转化于‘分布式’的智能体系中”。照此趋势发展下去，一个不容回避的理论追问是，就连“站在生产过程的旁边”照料机器的机会，留给普通劳动者的还会有多少？

　　对此，“无用阶层”等论调急于给劳动者的未来命运下定论，但针对资本的境遇将如何却少有讨论。在笔者看来，随着数字资本主义通用人工智能技术加速，“死劳动对活劳动的彻底替代”极限推进，资本主义价值运动逼近“爆炸性前景”将不可逆转。其结果，一旦大模型生产下资本运动脱离劳动而渐行渐远，“以交换价值为基础的生产”就会陷入生产失序、市场动荡直至经济崩溃。

　　2．大模型生产放大价值运动的“市场悖反”

　　在政治经济学语境下，价值反映了商品经济条件下人们相互交换劳动的社会关系。它滥觞于社会分工下私人劳动和社会劳动的对立，成形于商品生产和商品流通的统一。换言之，作为一种社会确证，价值以交换价值为中介实现了具体劳动向抽象劳动、私人劳动向社会劳动的双重转换。进而，“劳动作为一般劳动的对象化和作为满足一般需要的\[手段的\]性质”通过交换被肯定，自然成为维系资本主义价值体系的生死攸关之事了。

　　从价值实现看，随着资本主义生产力快速发展，商品供给日趋丰富，市场开拓和需求扩张就变得愈发迫切。但数百年资本主义经济发展表明，虽然资本不择手段来开拓国内外市场，但生产相对过剩始终与资本主义社会化大生产如影随形。究其根源，资本自身的运动一直存在无法克服的“市场悖反”：一方面，为了获取价值，资本竭力制造日益丰富的商品供给；另一方面，为了加速自我增殖，资本又极尽贬低劳动力价值之能事。其结果，资本主义的生产扩张和需求萎缩相向而行，造成价值运动中断，引发周期性危机。

　　这集中体现在：福特制下生产标准化、流水线化，持续推动劳动“去技能化”，“工人变成了机器的单纯的附属品，要求他做的只是极其简单、极其单调和极容易学会的操作”。于是，“由于这种转移，工人自己的劳动能力就贬值了”。后福特制兴起后，资本力推新自由主义的制度革新，持续推动就业不稳定化，越来越多的普通劳动者只能靠消费信贷勉强度日。进入数字资本主义阶段，数字劳动的兴起给劳动者带来新的就业方式和工作机会，但数字劳动的平台化组织和算法化管理，进一步加剧就业不稳定。

　　随着通用人工智能技术开始普及，数字资本主义千行百业的生产流程都在经历重组和重塑。麦肯锡估计，在63个应用案例中，生成式AI应用每年能给全球经济带来2.6万亿美元至4.4万亿美元的潜在价值。目前来看，数字科技巨头通过数据、算力和算法的全方位垄断，牢牢掌控通用人工智能的技术经济生态，企图独享大模型生产释放的新一轮数字红利。可以肯定的是，数字资本主义现行平台体制如不改弦更张，必然会有越来越多的劳动者在数字化转型中落入“数字穷人”的生存窘境。

　　这是因为，首先，在大模型生产下，“机器换人”现象持续向资本主义知识生产领域蔓延，拥有知识专长的“创意阶层”将会步蓝领工人的后尘，被无情的却擅于叙事的数字资本抛弃。其次，通用人工智能技术进一步激活数字泰勒主义，数字资本加速拆解人类认知劳动过程，不断将可计算的工作内容标准化、模块化和自动化，从而将资本主义高阶劳动也“去技能化”。可以料想的是，数字资本主义复杂劳动简单化加速，国民收入分配格局中劳动占比持续走低将是必然趋势。

　　如此一来，一方面，大模型生产实现知识商品的工业化生产，加上通用人工智能技术赋能传统制造提质增效，数字资本主义商品和服务产能将会呈现指数级增长；另一方面，大模型生产将数量惊人的知识型工作者从资本主义直接生产过程排挤出去，致使长期以来支撑发达资本主义国家大众消费的“中产阶级”加速塌陷。其结果，大模型生产进一步放大资本主义生产扩张与需求收缩的“市场悖反”，数字化的资本生产和流通注定要遭遇更加频繁的生产过剩和更加剧烈的市场动荡。

　　3.大模型生产放大价值运动的“制度悖反”

　　在资本主义生产方式下，劳动产品普遍成为商品，价值作为支配性、统治性的力量规约社会生产。从价值运动的实践逻辑看，资本通过生产资料垄断制造私人劳动与社会劳动的对立，得以在市场交换的“共同东西”中显现价值这一社会实在。但与此同时，资本不断赋予生产以科学的性质，在推动劳动资料历史性改造中获得巨大的力量，客观上促进资本主义生产日益社会化。其结果，资本主义“对象化生产力”越是发展，私人劳动与社会劳动的边界就越是模糊，直接的、不进入交换的使用价值的生产就越是蓄势待发，以资本为基础的生产的界限就越发明显。

　　本质上，资本主义价值运动中的“制度悖反”，就是生产资料私有制和社会化大生产之间矛盾的具化呈现。在福特制下，持续改进的工业机器系统吸纳一般社会知识，“资本的生产力又随着被资本无偿占有的这种普遍的进步而得到发展”。与此同时，生产愈发集中又与资本统治生产的形式格格不入。进入认知资本主义时期，日常交往中的“活知识”成为资本主义价值运动急于吞噬的新“利润元素”。资本推行知识生产的商品化和知识产权制度的创设，通过剥夺式积累攫取一般智力，但资本的狭隘私利却极大地束缚了社会生产力的充分释放。进入数字资本主义阶段，维基百科、FOSS免费开源等基于共有的网络协同生产实践，展示出人类社会生产超越资本逻辑的现实可能性。数字资本利用平台权力，大肆“数字圈地”，热衷多边市场垄断，将蕴藏巨大社会合作和共创潜能的数字网络空间改造成为从属资本的社会生产新场域。其结果，“硅谷的平台资本主义不仅戏剧性地改变了共享经济的整体意义，将曾经快乐地合作的志愿者同伴群体变成了沮丧的无薪或低薪劳动力大军，现在不得不应对意想不到的发现——公地被商品化和剥削的灾难性后果”。

　　大模型生产日常化后，数字资本主义社会生产的一个显著特征，就是作为新型生产资料的大模型进一步平台基础设施化，成为像工业时代水电、互联网时代的软件基础设施一样的社会生产基础要件。并且，通用人工智能技术加持下数字机器日臻成熟，一般智力迸发的社会生产力“作为实际生活过程的直接器官被生产出来”更加高效地得以实现。如此一来，大模型生产推动生产资料日趋基础设施化，资本主义物质生产和精神生产比以往任何时候都更加社会化。从生产方式基础看，数字资本主义“使用价值的生产受交换价值的限制”的内在张力就愈发显化、尖锐化。正如菲尔·琼斯所指出的，“今天，资本主义体制的可行性不仅在政治上，而且在本体论上都令人怀疑”。

　　理论上，借助大模型生产发展数字公地，可以推动数据开放、算力共享、算法开源，从而最大程度释放智能生产力，更好地造福人类社会；但现实中，关于AI的真相则是数字科技巨头执念打造数字帝国，热衷AI“军备竞赛”，积极开辟商业新领地。其结果，数字资本在竭力维系适合于自身增殖的“物质生产资料的社会使用形式”同时，也使大模型生产蕴含的共创、共享的制度基因被裁剪、被编辑、被压制而难以迸发，资本主义以价值为目的的生产限度也就更加显露于世了。

　　1．数字机器跃迁成通用智能体

　　马克思指出，工业资本主义的机器体系主要由动力机、传动机和工作机构成。“当工作机不需要人的帮助就能完成加工原料所必需的一切运动，而只需要人从旁照料时，我们就有了自动的机器体系”。纵观资本主义机器史，工业机器无论展现出多大程度的自动性，但始终未变的是作为适合资本要求的劳动资料且服从“属人的世界”这一本质。进入数字资本主义阶段，随着人工智能技术的升级迭代和加速应用，算法驱动的控制机加入机器装置之中，数字机器的自主性和自动性日益增强。特别是大模型技术日新月异的发展，数字化的机器系统感知环境、形成记忆、作出决策、采取行动的自主能力也在快速提升，跃迁成为通用智能体已经势不可挡。

　　从现有发展看，通用智能体作为一种复杂的硬软件集成，主要由大语言模型、记忆、任务规划和工具使用四个关键组件所构成。这其中，大语言模型是最为核心的类脑装置，直接决定通用智能体的能力半径；记忆组件作为存储装置，为通用智能体在深度学习、强化学习中发展理解、联想、推理等能力提供支持；任务规划组件保证通用智能体在情境交互中实现以目标为导向；工具使用组件则帮助通用智能体以“类人”方式高效完成任务。可以料想的是，未来随着通用人工智能技术的优化、升级与迭代，通用智能体将不仅更加自主且拥有更强适应性，且其与其他智能体或人之间的情境互动还可能会孕育形成某种意义上的“社会性”。

　　鉴于此，通用智能体的出场与跃迁进一步推动主体客体化和客体主体化。从数字资本主义生产表象看，大模型生产持续发展，人类一切劳动（而不单是直接劳动和单个劳动）“创造价值的力量作为无限小的量而趋于消失”，数字资本却依然能够在商业掘金上风光无限。理论上，“什么在创造价值”成为当下需要严肃讨论的话题。如上文所述，一旦数字机器跃迁成通用智能体，以更加“类人”的方式参与劳动过程，势必会放大资本主义价值运动的固有矛盾。对此，科学认识以通用智能体为代表的数字机器的本质，阐明其在价值创造中的作用，对于推动马克思劳动价值论的守正创新，显得尤为迫切且重要。

　　2．通用智能体是否创造价值的三种回答

　　从根本上讲，马克思劳动价值论的立论根基就在于：人类劳动的不可替代。当下，数字化的机器系统正在跃迁成为通用智能体，开始渐显“完美劳动者”的生产气质。在马克思劳动价值论的论域中，“承认人工智能完全代替人的劳动，意味着对马克思劳动价值论的否定”。面对这一理论难题，武断地认为马克思劳动价值论过时或失效而另起炉灶的做法不值一驳，漠视新情况而满足于“教科书”式的原理解读只会故步自封。相比之下，承继马克思的话语体系，关照数字资本主义价值运动的新变化，尝试重构劳动价值论的理论努力，则是一条可取的研究进路。大体上看，针对通用智能体是否创造价值的“时代之问”，有三种代表性观点值得细加辨析。

　　一是“解释机器”论。英国新左翼学者拉里·罗曼指出，在资本主义应用下，数字时代的机器系统与工业时代的机器系统本质上并无二致。在工业时代，资本推动科学在工艺上的应用，形成对象化的知识力量——工业机器，来实现对整个生产过程中人手操作技能的拆解、模仿与替代；进入数字时代，资本推动人工智能技术在知识生产上的应用，形成对象化的算法力量——解释机器，来实现对整体生产过程中人的解释能力的分解、重组与复制。进言之，21世纪的“人工智能”实质上是针对人的解释能力的数字机械化。从劳动价值论语境出发，问题的关键在于，尽管当今世界资本主义生产“数字机器化”发展速度更快、影响范围更广、扩散方式更加隐秘，但与工业时代的机器系统相比，“解释机器”并没有让活劳动“过时”。进一步地，既然数字资本主义机器系统没有发生质变，本质上依然是从属资本的对象化知识力量，马克思机器观就依旧成立，所谓“重构”劳动价值论就是庸人自扰了。

　　在笔者看来，“解释机器”论正确地指出人工智能资本主义应用的技术现实并没有超越马克思劳动价值论的论域，但总体上，这一观点抱持技术进步的线性思维，没有充分认识到新一代信息数字技术，特别是通用人工智能正在以指数级速度狂飙突进，并对资本主义生产过程带来革命性、颠覆性冲击，进而对当今世界数字机器的技术本质和生产地位的理论指认就不免有过于保守之嫌。正因如此，面对大模型时代数字机器令人应接不暇的升级迭代，沿着“解释机器”论的逻辑理路，从理论上对数字资本主义价值运动的三重悖反作出有信服力的回应，就有点勉为其难了。

　　二是“新劳动者”论。在谈及资本主义生产中机器与工具的差异时，马克思写道：“机器则代替工人而具有技能和力量，它本身就是能工巧匠，它通过在自身中发生作用的力学规律而具有自己的灵魂，它为了自身不断运转而消费煤炭、机油等等（辅助材料），就像工人消费食物一样。”毋庸置疑，针对工业机器的这一拟人化描述，曾激发人们关于资本主义机器系统发展可能的无穷想象。进入数字资本主义阶段后，人工智能技术与应用日新月异。可以说，数字机器正在通过在自身中发生作用的统计学规律而日趋具有“类人智能”。

　　鉴于此，有越来越多的学者主张：考察数字资本主义人机关系，需要破除“人类中心主义”迷思，摒弃对人工智能纯粹的工具属性认知，严肃思考智能机器“主体性”问题，并重新定义“劳动”和“劳动者”。在这个方面，有学者认为，早在弱人工智能阶段，资本主义生产过程就已经是一种新型的劳动形式，弱人工智能则是一种新型的劳动者。而以ChatGPT为代表的生成式人工智能则应该被定义为“新常人”。从价值论域来审视，一旦通用智能体能够胜任人类一切工作，并且“智能系统与自然人相比存在一定的‘物种优势’”，那么，通用智能体也能从事“劳动”也就不足为奇。进一步而言，只要具备一定社会历史条件，促使人工智能“无产阶级化”和“必须拥有自己生存必需品”，那么“工作的机器大脑是作为生产资料（奴隶）被占有，还是作为自由劳动力被雇佣”朝着适合于资本的生产关系演进，通用智能体创造“价值”也就顺理成章了。

　　归结起来，“新劳动者”论的基本逻辑就是，只要认可通用智能体受雇于数字资本，并成为大模型生产中的“生产者”和“消费者”，那么，价值运动中的“生产悖反”和“市场悖反”就不会被极限放大而走向失控，数字资本主义价值体系就可以因“新的劳动元素”加入而重拾活力。但不无讽刺的是，照此观点推之，资本推动社会劳动和一般智力的对象化积累，反而使资本主义在没有人类参与的情况下也照样运转，并最终演化成以人工智能为基础的永续型资本主义。在笔者看来，“新劳动者”论的最大硬伤在于：拒斥历史发展的属人性，将“劳动”“价值”等社会历史范畴粗暴地移植于其所设想的数字资本主义“新世界”，却不知弄巧成拙，在“表征人与人关系范畴当中引入人工智能机器”后将资本搞得面目全非。马克思曾一针见血地指出：“人不再从事那种可以让物来替人从事的劳动，——一旦到了那样的时候，资本的历史使命就完成了。”无疑，这一世纪箴言早就被“新劳动者”论的拥趸们抛在脑后了。

　　三是“拒绝劳动”论。马克思劳动观指出，“劳动创造了人本身”。从根本上讲，人类劳动的目的性和自主性，将人类实践活动与动物本能活动区别开来。现实中的人是唯一的劳动主体。一直以来，尽管机器系统的资本主义应用不断挤出直接劳动，但人类劳动在创造性、批判性和自反性等方面展现出独具的类本质，使得活劳动的核心元素无法被对象化知识力量所复制、重组或替代。正因如此，人的生产主体地位并没有受到根本动摇。

　　但时过境迁。如上文所述，在通用人工智能的技术加持下，数字机器已经展现出令人惊艳的“类人智能”。面对数字机器的智能进化和由此引发的人的“主体性危机”，一个并不荒诞的理论追问是：如果有朝一日，所有积极意义上的劳动特质都能够被高度进化的机器系统所复制、模仿甚至超越，进而人类胜任的所有工作都可交由数字机器来完成，“一切价值来自人类劳动”还能够成立吗？

　　在美国学者乔治·卡芬齐斯看来，进入人工智能时代，继续以人类劳动的积极方面来诠释马克思劳动价值论，只会落入难以自洽的理论尴尬。即只要沿袭马克思劳动价值论的基本观点，并稍加理论演绎，就会得出“机器也能劳动且创造价值”这一荒谬却合乎逻辑的结论。鉴于此，推动马克思劳动价值论的时代化阐释，有必要转换研究思路，确立立论新据。他认为，从人类劳动的消极方面看，劳动者拥有的“拒绝劳动”能力恰恰是动物和机器系统都不具备的。进而，在马克思价值论域下，唯有劳动才创造价值，并非人类劳动不能被机器彻底替代使然，而是因为“拒绝劳动”的能力使人的主体性始终无法被资本主义机器系统所僭越。

　　“拒绝劳动”论坚守其所理解的马克思劳动价值论的基本主张，并在关照数字时代新情况、回应新挑战中，尝试寻找“理论盲点”，实属难能可贵。但从立论依据看，抽离特定的社会关系，仅凭“拒绝劳动”这一所谓“新发现”，就力图证明马克思劳动价值论依然有效，不过是罔顾价值运动社会历史规定性的一种主观臆断，最终落入了主观价值论的怀抱。退一步讲，更为要害的是，在大模型生产下，一旦普通劳动者连出卖自身劳动力的市场机会都所剩无几，“拒绝劳动”的能力又何以派上用场呢？

　　3．通用智能体本质上是生产代理

　　马克思指出，在资本主义生产方式下，工业机器本质上就是以固定资本形式出场的对象化知识力量。进入数字资本主义阶段，以通用智能体为代表的数字机器日益展现的自主性和自动性，对人的生产主体地位带来前所未有的现实冲击。通用智能体依然是“技术存在物”，还是能够劳动的“新物种”，成为坚持马克思劳动价值论必须加以回应的首要问题。理论上，只要对通用智能体“类人性”和“机器性”的认识含糊不清、甚至立场摇摆，推动马克思劳动价值论的时代化阐释就不会取得实质性的新进展。

　　在马克思的语境下，对人的主体性规定体现在两个方面：一是我思的主体；二是具有社会性和实践性的主体。从技术演化路径看，只要通用智能体的持续进化不脱离“图灵机”范式，那么，“人工智能只是将人类智能的某个方面抽象出来并加以片面发展和膨胀的产物”从统计学意义上讲，通用智能体的“类人智能”实际上是“概率预测模型+随机择优”。人类智能的核心维度，如非言语智能、情感决策、创新与悟性等，依然由人类掌握。这就决定了，“在马克思劳动价值论论域中，人的本质决定了人工智能永远不可能具备人的社会生产者和消费者的双重主体地位”。进而，以通用智能体为代表的数字机器无论怎么发展，它始终是服务于资本的劳动资料且服从“属人的世界”。换言之，通用智能体仍然是“不变资本的组成部分”，是一种生产工具，而不会成为独立的价值源泉。当然，考虑到与工业时代的机器系统相比，数字时代的机器系统以更加“类人”的方式参与劳动过程，因而通用智能体本质上只是“人监督下的生产代理”。

　　1．用户无酬劳动日趋重要

　　自Web2.0以来，平台革命推动社会大众的数字化生存提级加速。在数字资本主义平台体制下，用户无酬劳动作为数字劳动的典型形态，成为数字资本规训与吸纳劳动的重要形式。大体上看，数以亿计的活跃用户流连于五彩斑斓的网络虚拟世界，却在不经意间成为数字资本的“网络奴工”，在数据要素供给、数字空间生产、数字机器制造以及数字商品产消等方面发挥着不可替代的作用。从马克思机器观看，一直以来，资本不懈追求对一般智力的无偿占有，在数字时代通过用户无酬劳动对象化，更加实时、便捷地加以实现了。

　　大模型生产推广后，越来越多的AI原生应用加入平台经济生态圈。实践中，自然语言对话式人机交互引爆“AI的iPhone时刻”，正在颠覆性重塑用户操作界面，不仅给用户带来全新的数字消费体验，而且使功能强大的智能化工具唾手可得。不同于马克思语境中中介劳动的工具，作为生产代理的通用智能体本身就是“能工巧匠”——几近“全能”的数字助手，在知识密集型工作岗位中高效地“为你代劳、替你解忧”。如此一来，大模型生产催生的“对话即服务”，极大地降低了普通民众的触网门槛，社会大众的数字化生存向智能化生存跃迁，用户无酬劳动的价值贡献也将愈发彰显。这集中体现在以下两个方面。首先，高质量语料库是大模型智能生产力生成的基本要素条件。从根本上讲，通用智能体的“类人智能”是对人类社会一般智力的统计学表达。并且，通用智能体的“智力进化”需要持续不断的数据投喂，以实时捕获随人类文明发展的新积淀。从目前来看，数字科技巨头主导的大模型开发几乎用尽人类所有的信息和知识存量。如此一来，从数据要素的可持续供给看，活跃用户在数字化生存中时刻都在制造的海量数据，承载着人类社会一般智力的增量，自然愈发被大模型开发和迭代所倚重了。尤其是，在通用智能体的助力下，活跃用户可以跨越“技法”和“效能”的限制，专心于数字展演的创意构思和真情表达，实现“灵感—线索—作品”的快速转化，用户生成内容（UGC）的品质和丰富度也将会不断提升。与AIGC生成的“机器文本”相比，大模型生产中UGC的数据价值就更加令人期待。其次，从数字机器制造看，通用智能体的产生与进化是在预训练大模型的基础上，利用行业专有数据加以微调后形成专有模型来实现的。实践中，为了确保大模型生产结果的安全可靠，通用智能体的参数建模、反馈学习和价值对齐，都离不开人工引导和监督干预。这其中，在迈向智能化生存中，用户与通用智能体的每一次亲密接触，无论是提问聊天，还是反馈纠错，无一不是在无偿地为数字机器的升级迭代贡献集腋成裘之力。

　　2．网络众包劳动走向小众化

　　进入数字资本主义阶段，全球数字劳动图谱中的一个典型劳动形态就是网络众包劳动，也称“云劳动”。依据完成数字任务所需专业技能程度，众包劳动又细分为以跨境客（Upwork）为代表的自由职业者和以亚马逊土耳其机器人（Amazon Mechanical Turk）为代表的微劳动。根本上讲，众包劳动者从事的依然是各种认知劳动，只是在平台体制下劳动过程被“去时空化”。大模型生产落地后，数字资本对劳动的替代向人类知识生产领域延伸。目前来看，通用智能体拥有的内容生成能力（AIGC），正加速向多模态、宽领域、高协同方向迭代进化。进而，数字资本发布的数字化任务和在线工作内容将裂变重组，从而使众包劳动者的价值贡献和其生产者命运经历变数。

　　一方面，对于从事“幽灵工作”的众包微工而言，文本生成、智能客服、数据标注等低端认知劳动，假以时日，终究会被超高效、更经济的通用智能体所替代。更何况，顶着高科技光环的数字资本会迫不及待地抓住大模型生产带来的新契机，最大程度地摆脱与数字劳动的纠葛，以便更加心安理得地四处宣扬AI炼金术。当然，短期内通用智能体还不会真正实现像人类一样理解、思考、推理，专事于弥补数字机器能力短板的众包微劳动不会迅速消失，但总体上会集聚于特殊生产或服务领域，呈现劳动群体小众化、工作要求特殊化的新趋势。这集中体现在：在传统微工作机会加速减少的同时，面向小众文化场景、行业专业领域的数据标注，以及大模型开发中学习模板建立等数字任务需求，都会催生新的在线工作岗位。于是，在数字资本构筑的盈利链条中，从劳动密集型加速转向知识密集型的众包劳动生产贡献将有所提升，但同时全球就业弱势群体在线工作机会将显著缩减。

　　另一方面，对于依托数字平台的自由职业者而言，大模型衍生出丰富的能力矩阵，助力其从日常的数字技术操演中抽身，有更多时间和精力去从事更具想象力和挑战性的数字劳动。同时，通用智能体在提示和诱导下生成的巨量知识内容，不乏有令人脑洞大开的真知灼见或创意灵感。其结果，在大模型生产下，拥有一般的技术专长不再是自由职业者的竞争利器，善于“制造想法”且精于使用智能化工具的创客们才会在第四次工业革命中炙手可热。实践表明，充分利用AIGC与机器人流程自动化技术的超级个体业主已经崭露头角。

　　3．零工劳动体面化迎来新转机

　　进入数字资本主义阶段，零工经济获得井喷式发展，催生基于APP的零工劳动。网约司机、外卖骑手、快递员等网约零工数量急剧增长，他们在平台算法系统的驱动下，风雨无阻地奔波于城市的大街小巷，成为人们数字化生存不可或缺的一部分。田野调查表明，作为“不稳定无产者”一员的零工劳动者全身心地投入到平台的“赶工游戏”，心甘情愿地为数字资本贡献海量数据、创造剩余价值。本质上讲，在数字资本苦心孤诣打造的“虚拟生产线”中，网约零工只是一个个受平台系统操控，忙于补位“AI最后一公里”的流动数据点而已。

　　目前来看，进入大模型生产后，通用智能体在越来越多的知识型工作岗位大显身手。相比之下，基于“具身智能”打造的人形机器人还只是展演于实验室，无人驾驶、无人机投送等大规模商用也有待时日。进而，尽管网约零工大都从事低技能的体力劳动，其完成任务时的身手敏捷和随机决断，使当今最精密的数字机器也望尘莫及。当然，从长远看，人工智能技术发展中的“莫拉维克悖论”（Moravec's Paradox）一旦被攻克，“数字化革命时代的低薪职业可能还可以延续一二十年，但是很快它们的时代也会随之终结”。

　　鉴于此，短期内更值得讨论的一个话题是，在大模型生产掀起的新一轮数字革命浪潮中，身处社会最底层的网约零工们能否更加体面地在数字资本盛宴中“分得一杯羹”？资本主义数字劳动的反抗实践表明，从根本上讲这取决于零工劳动的实际环境能否得到持续改善。从平台赋能看，一旦通用智能体嵌入平台算法系统，成为网约零工的数字助手，劳动者就可以从令人窒息的“数字牢笼”中部分地解脱出来，更为真实地体验数字劳动带来的工作自主和劳动自由。重要的是，疲于数字劳作的网约零工们因AI增强而提升了自我效能感，不仅有利于提高劳动生产率，促进剩余价值生产，而且还一定程度上起到缓解、转移日渐尖锐的劳资矛盾之功效。对此，精明的数字资本只要稍加投放算法向善的“橄榄枝”，就可以更加高枕无忧地将榨取零工劳动的丰硕果实收归囊中了。

　　4.雇佣数字劳动“工人贵族化”趋势加剧

　　数字资本主义劳动制度的显著特征就是数字资本推行二元用工体制。一方面，针对数量众多的普遍劳动者，依托数字平台推行外包、众包来实现“非雇佣剥削”；另一方面，为招揽极具创新潜能的技术极客，数字资本则通过雇佣合同竞相提供令人咂舌的高薪待遇，使其成为数字时代的“工人贵族”。平台经济实践表明，数字资本竭力掩盖对非雇佣劳动者的极度榨取行径；同时又高调地宣扬自有员工的优渥待遇和工作环境，借以粉饰自我，来博取资本市场的青睐和利益相关者的好感。

　　大模型生产推行后，通用智能体的插件化应用，将使原本由正式员工完成的各种专业化数字化任务，如网页设计与维护、代码编写和数据分析等，在自然轻松的人机对话中“一键搞定”。正因如此，近两年来贪婪成性的数字资本推出一轮又一轮的裁员计划，也就在情理之中了。与此同时，为了在大模型生产竞争中胜出，数字资本又用尽招数，以更加诱人的薪酬待遇在全球范围内争夺大模型开发、优化和部署方面的顶尖人才。如此一来，可以肯定的是，无论是新兴的数字科技企业，还是数字化转型的传统企业，雇佣的正式员工规模将持续缩减，但专注于通用智能体研发、生产与应用的高级数字劳动者将在数字资本的追捧中进一步“工人贵族化”。

　　马克思指出，在以资本为基础的生产中，以交换价值为中介的生产体系实现对人的“抽象统治”。并且，只要劳动“通过交换才能被设定为一般劳动”，资本主义价值运动就会照常运转。进入大模型生产后，资本对劳动的替代加深，加之数字化生产资料进一步基础设施化，使数字资本主义价值运动面临新情况新挑战。短期内，通用智能体的生产代理和数字劳动的AI增强，使数字资本主义生产体系得以延续。但从长远来看，一旦通用智能技术发展突破“技术奇点”，英国学者尼克·波斯特洛姆在畅销书《超级智能》中的惊天一问（即“波斯特洛姆之问”）——“假设机器劳动者能够很快被生产出来，并且在所有工作中都比人类劳动者更加便宜和能干，那么会发生什么呢”，恐怕就不是痴人呓语了。从根本上讲，数字资本主义的价值运动会走向何方，取决于以通用智能体为代表的数字化机器系统“类人性”和“机器性”的终极演化。

　　1.数字帝国主义与价值运动的延续

　　在“图灵机”范式下，通用智能体依然是“人的手创造出来的人脑的器官，是对象化的知识力量”。但是，正如以色列学者尤瓦尔·赫拉利提出的忠告，“如果认为人类永远都能有自己独特的能力，无意识的算法永远无法赶上，这只能说是一厢情愿”。鉴于此，如果有朝一日，没有“意识觉醒”的通用智能体“劳动能力”全面超越人类，进而资本实现对劳动的极限替代，那么，在笔者看来，被掏空价值实体的数字资本主义也只能靠“数字帝国”的虚幻繁荣来苟延残喘了。

　　首先，从价值运动的制度基础看，在“硅谷私有制”下，大模型生产的关键基础设施，由极少数数字科技巨头所控制。不言而喻，人类认知性生产资料的私有化，推动资本主义私有制实现从对物理空间到数字网络空间再到人类认知空间的殖民化，进一步固化数字资本的生产方式基础。其次，从价值运动的生产基础看，数字资本主义生产过程中的活劳动因素不会完全消失，但极大可能缩减至“经济奇点”临界程度。一方面，在通用智能体的研发、优化和部署上，来自顶尖数字人才的数字劳动生产贡献巨大，但毕竟总量意义上的活劳动投入甚少。另一方面，在人类劳动“因其美学、意识形态、道德、宗教或其他非实用主义的因素而更受人喜爱的条件下”，手工艺品可能备受市场追捧，但充其量也只是“机造商品”海洋中的点缀而已。再者，从价值运动的市场基础看，未来的社会生产似乎经由少数精英加上智能机器就可以完成，普通劳动者的规模性技术失业将不可避免。“人们虽然继续依赖工资，而工资却越来越难以获得。”进而，面对大模型生产时代价值运动“市场悖反”的尖锐化，数字资本亲力推行“基本收入计划”（UBI）来制造和维系市场有效需求，也就见怪不怪了。

　　2.AI资本主义与价值运动的蜕变

　　需要强调的是，上文针对“新劳动者”论的驳斥，是建立在通用智能体的迭代没有发生“意识觉醒”这一预设之上的。理论上讲，如果通用人工智能技术演进发生“智慧逃逸”，数字化的机器系统获得“自我意识、反思性和创造性”，并朝向“超图灵机”一路狂奔，那么，不妨复述一下“新劳动者”论所描绘的，一个由通用智能体充当“劳动主体”的“AI资本主义”社会将粉墨登场。于是，在AI资本主义生产方式下，通用智能体成为新的“雇佣工人”，数字资本进一步蜕变成“AI资本”，靠间接的“强制劳动”才能存在的“价值运动”就会运转如旧。到那时，“工资关系被彻底取消，蔓延至整个世界的大型企业集团继续拥有和控制生产资料，但它们不再雇用人类，人类的主要任务只是通过日常活动为机器提供数据”。

　　如此一来，从“价值”形成看，以“AI资本”为基础的生产找到新的、可吞噬的“活劳动”而生机重现；从“价值”实现看，通用智能体的“劳动力再生产”不断制造市场有效需求，使得AI资本主义的“生产过剩”不会轻易走向失控；从“价值”存在看，“AI资本”牢牢控制基础设施化的关键生产资料，使得“使用价值的生产受交换价值的限制”的制度性矛盾重演。因而，可以说，从“财富”生产看，这是一个“硅基生产者”劳碌的新世界；从“价值”运动看，这是一个依旧充满“劳动异化”“奴役剥削”的旧世界。但归根结底，这是一个“去人类”甚至“反人类”的数字反乌托邦。

　　3.数字社会主义与价值运动的瓦解

　　在马克思看来，一切产品和活动转化为交换价值是社会历史发展的产物。同时，“矛盾和对抗不是从机器本身产生的，而是从机器的资本主义应用产生的”。当人类社会进入“人的自由全面发展”阶段，“在共同生产的基础上，劳动在交换以前就会设定为一般劳动”，以资本为基础的价值运动也就自然消亡。并且，“在共产主义社会，机器的使用范围将和在资产阶级社会完全不同”。这将突出体现在，通用智能体真正成为人类的数字助手，将人们从日常性劳动中解放出来，自然自觉地从事合乎“人的类本质”的创造性活动。

　　超越资本逻辑，建设数字社会主义，是实现大模型生产造福全人类的必由之路。为此，要摒弃“后资本主义”“全自动豪华资本主义”和西方左翼加速主义等技术乌托邦幻想，根本变革数字资本主义平台体制，建立和完善数字社会主义基本经济制度。不言而喻，其中最为根本和紧要的，就是要推动数字公地建设，促进数据语料库的开放、算力基础设施的共享以及大模型算法的开源，进而为将大模型作为“结合的、社会的劳动的生产资料使用”奠定坚实的生产方式基础。

　　在通用人工智能技术加持下，数字资本主义进入大模型时代。以通用智能体为代表的数字化机器系统的日常化应用，强劲驱动智能生产力的生成和发展，一方面给资本主义高效制造数字化的财富繁荣，另一方面又使资本主义价值运动面临重大冲击。面对大模型生产下劳动主体、劳动对象、劳动内容、劳动形态、劳动关系等各方面发生的革命性、颠覆性变化，深入推进马克思劳动价值论的时代化阐释刻不容缓。根本上讲，守正才能不迷失方向，创新才能把握时代、引领时代。深化对数字资本主义价值运动的规律性认识，迫切需要创造性运用马克思劳动价值论的基本原理，穿透大模型时代劳动价值创造实践纷繁复杂的生产表象，厘清数字机器的本质，把握数字劳动的形变，剖析价值运动的矛盾激化和发展趋势，探求AI普惠和劳动解放的人类文明新形态。对此，我们在坚持“活劳动是价值唯一源泉”这一核心思想的同时，既要对各种妄言马克思劳动价值论过时或失效的陈词滥调一如既往地予以坚决回击，又要对将劳动价值创造庸俗化、主观化和去人化的种种“新论”时刻保持理论警惕并加以有力批驳。

　　（作者简介：黄再胜，国防大学政治学院马克思主义理论系教授）

　　网络编辑：同心

　　来源：《马克思主义研究》2023年第12期