德国是实现生产数字化的主要经济体之一。在“工业4.0”的标签下，德国政府大力宣传和补贴生产数字化，主要聚焦在算法管理系统而非自动化的实施上。特别是在机械工程、化工生产等制造业部门，算法管理日益重要，64%的化工行业工人和69%的机械工程工人的劳动过程都是由软件控制的。在“工业4.0”标签提出的前几年，配送物流部门就已经成为实施算法工作控制的先行者，这与该部门经济地位的普遍提高相吻合。根据德国联邦统计局的计算，2017年配送物流部门的员工总数超过240万，总营业额约为3307亿欧元。尽管自动化程度不断提高，但2012年至2016年间，德国配送物流部门的就业人数却增长了18.8%，远高于整体就业增长率。物流部门的发展得益于数字平台的建设：一方面，在线零售平台的发展大大增加了德国仓库和货物运输的就业数量；另一方面，算法控制在很大程度上也有助于解决“最后一英里配送”等问题。

　　有鉴于此，本文的案例研究聚焦数字化制造部门和配送物流部门，包括四个案例，分别代表两个部门的两家公司。从2017年到2019年，笔者对所有案例进行了参与式观察：参与机械工程公司“智能电气”的装配线工作，在食品配送公司“智能配送”担任自行车快递员，以及参加化学品制造商“智能方案”和在线零售商“智能购物”劳资委员会组织的为期六天的系列会议（以上公司均为化名）。这些参与式观察涉及对工人、工程师和经理的55次综合访谈。其中一半访谈是在所选案例之外的其他数字化公司进行的，以确保观察结果的外部有效性。在此基础上，笔者根据定性内容分析标准对数据进行了分析。

　　本文将实证结果与马克思主义的阶级分析相结合，提出了“控制论无产阶级化”的概念。这种新形式的无产阶级化可以被理解为控制论，因为受影响的工人被卷入数字反馈回路中，这些回路不仅控制着他们的工作，也是他们未来被驱逐出生产过程的根本性原因。因此，这些工人的一部分工作就是让自己变成多余之人。但同时，这种“控制论无产阶级化”也会带来新一波劳资冲突，本文将其描述为“来自底层的技术政治”。冲突不仅采取个人和集体“技术不服从”（technological disobedience）的形式，也会采取集体自组织的形式，并超出了工业关系的传统制度范围。

　　本文第二部分和第三部分将重构马克思主义的无产阶级化理论，特别是借鉴《剩余价值理论》中关于技术无产阶级化的相关内容。接下来的部分则涉及“控制论无产阶级化”的经验现象。第四部分至第六部分将阐明活劳动在数量和质量上被从生产中驱逐出去的各种形式。第七部分描述了贬值劳动力又重新融入生产的矛盾过程，其间还伴随着算法控制。第八部分的研究表明，“控制论无产阶级化”导致了各种劳资冲突，这些冲突具有打破螺旋式贬值的潜力。

　　马克思关于“无产阶级”概念的核心标准是工资依赖性，因而不同于“工人”概念。后者指的是在雇佣劳动中的实际地位，而“无产阶级”这个术语则侧重于工资依赖性，包括失业者或所谓的零工经济的（虚假的）自雇者。在马克思看来，“无产阶级化”包括两个步骤：劳动对资本的“形式”从属和“实际”从属。“形式”从属是消灭雇佣劳动以外的其他生存形式，“实际”从属则是指工业化过程中技能的替代以及随后的活劳动的自动化。

　　关于无产阶级化的现代辩论强调现存工资关系中的贬值倾向。这场辩论可分为两种方式：不平等研究和劳动社会学。前者主要指收入分配和生活方式。后者侧重于作为无产阶级化核心场所的劳动过程，强调通过生产合理化的管理控制和工人去技能化的趋势。这两种方式都表明，无产阶级并非纯粹的工业现象。相反，在1980年代以来的后工业经济体中，一种“服务性无产阶级”出现在主客观贬值的新循环之中。这与马克思曾经的描述是一致的：“由于使用机器（一般由于劳动生产力的发展），纯收入（利润和地租）会增加，资产者会比以前需要更多的家仆。”

　　数字化并没有降低对低技能工人的总需求。研究发现，自1990年代末以来，手工劳动中的日常活动有所增加。当然，数字化过程也会创造出新的高素质、高薪资的工作。但这些工作的出现主要取决于经济的持续增长，并且很难出现在本文所讨论的手工劳动领域之中。总体而言，与生产率相比，经济合作与发展组织成员国的工资在1980年代至2010年间有所缩水。在德国和美国，这一比例的差距尤为明显。在数字化背景下，工资不平等将全面加剧：一方面，对高素质工人的需求导致高薪部门的工资上涨；另一方面，工作强化和自动化正在增加中低技能工人的工资压力。日益增加的工资不平等导致了如下情形：公司越来越愿意用低技能、低薪资的劳动力取代高薪劳动力。这同样适用于私人家庭：高薪工作与低薪工作之间日益扩大的差距增加了富裕家庭将工作外包给他人而获得的相对成本优势。因此，就业的两极分化是数字化最有可能对劳动力市场产生的长期影响。

　　在数字化过程中出现的不是技术性失业，而是新的劳动密集型生产过程。例如，算法工作控制是网上邮购的重要技术基础，网上邮购也依赖于大量且持续增长的人力使用。算法工作控制也是配送物流行业的基础。数字经济的另一个劳动密集型部门是以平台为媒介的家政服务——尤其是私人家庭的清洁和维护。仅care.com平台就有1460多万“护理人员”。此外，算法工作控制还产生了另一种劳动密集型的生产形式，即“点击工作”（click work）。在大多数情况下，这涉及到与数据相关的分类工作，如识别社交媒体平台上的攻击性图片和文字、维护数据库、输入文档或训练人工智能等。这项工作通常在家里完成，因此不为人所见——它也被称为“幽灵工作”。尽管如此，仍有数百万人从事这些收入微薄且负担沉重的工作。

　　尼克·戴尔-维瑟福特（Nick Dyer-Witheford）描述了全球数字经济是如何创造一个新的“赛博无产阶级”的，它受制于人类劳动转移和重新融入的循环，即“控制论漩涡”。赛博无产阶级包括数字经济各个领域的工人，从资源开采到数字技术的创造再到数字技术的使用。赛博无产阶级的概念非常适合分析世界不同地区与经济部门之间发生的全球进程。然而，无产阶级化的主体维度，即劳动过程的经验，必然被排除在这种全球视野之外。这就提出了如下问题：硅谷的程序员和刚果钶钽铁矿的奴隶有多少共同之处？认为他们都受到“控制论漩涡”的影响，把赛博无产阶级视为一个社会群体甚至一个阶级，这就足够了吗？

　　以劳动过程为基础，可以从四个方面来理解无产阶级化：第一，从质量和数量上将活劳动从生产中驱逐出去。在大多数情况下，数量上的驱逐是通过自动化或工作强化来实现的，即延长工作日或加快劳动过程。质量上的驱逐通常采取去技能化的形式。这意味着生产知识在机器中被对象化或在管理中被集中化，从而使劳动贬值。第二，这种驱逐通常不会导致技术性失业，而是通过贬值劳动力的重新融入来补充。例如，通过使用虚假的自雇等不稳定的劳动形式，可以在企业层面采取重组这一方式。这通常是由劳动力市场的政策促成的。就无产阶级化而言，这两个过程不能仅仅采取职业转换的形式，也要采取劳动力贬值的形式，受影响工人的工资下降是其主要表征。第三，强化生产中的支配关系。这表现为技术、官僚或个人管理控制的形式，但它通常也包含工人同意的要素。第四，关注无产者采取政治行动的能力。这在马克思主义的语境中通常被理解为“阶级意识”。传统马克思主义的意识概念要求洞察剥削的客观状况，并要求对阶级斗争持意识形态的态度。然而，无产阶级化的其他概念以一种更实际的方式把握了这一政治维度。例如，克劳德·勒福特（Claude Lefort）认为，阶级冲突是无产阶级化的一个核心维度，但意识形态与实际冲突之间没有直接的因果关系。因此，劳动过程中的“无产阶级经验”以及与之相伴的实际冲突，尤其是在工作场所的冲突，是核心问题之所在。以下各部分将借鉴无产阶级化的这四个方面，分析算法工作控制在手工和物流工作中的影响。

　　在本文研究的所有案例中，它们都采用了算法管理来控制劳动过程。在智能电气机械工程公司，算法管理包括在工作场所安装一个屏幕，以图片和文字显示装配说明。在智能配送公司，通过快递员智能手机上的应用程序实现算法管理，引导他们穿过城市。在智能购物公司，工人由一个带显示屏的手持扫描仪控制。所有这些系统都向工人发出详细的指令，使劳动过程相对容易执行。因此，智能电气公司的经理解释说，这样做的目标是“要么让事情进展得更快，要么让资质较低的人能干”。因此，管理层希望“将工作转移给……资历较低、成本较低的工人”。在智能配送公司，算法工作控制使通过在线小组视频会议取代快递员的个人培训成为可能。一位团队负责人解释说，由于劳动过程简单，“（智能配送公司的）原则”是“雇用任何人”。一位中层管理人员解释说，在智能购物公司，算法工作控制使在职培训缩短到一天半。在所有这些案例中，公司的目标似乎都是通过去技能化来降低劳动成本。数字化还增加了某些工作的复杂性，从而使劳动力两极分化。然而，在本文研究的手工劳动案例中，这两个过程并不平衡，因为去技能化有可能进一步降低劳动成本。

　　现在，算法工作控制的一个核心要素恰恰在于中层管理的自动化。这也导致了一种新的数字去技能化形式。一方面，数字机器本身能够通过数字跟踪来吸收工人的知识。另一方面，机器知识的形式化成为工人本身的核心工作内容。一个典型的例子是，智能电气公司装配部门的技术工人负责将他们的知识编入数字工作控制系统。因此，他们被告知要制作“大街上随便一个人”都能看懂的数字手册。这样一来，工人们把只有他们才拥有的生产知识输入到数字系统中。这意味着，这些知识现在被对象化为公司的直接财产，独立于人类载体，并可以用来吸纳低技能工人。这被明确视为从昂贵的自动化转向廉价的手工劳动。一位经理解释说：“为什么我们要让一切都自动化？因为我们的员工太贵了。”现在，他有了更便宜的工人，可以“让他们用手工来做”。

　　算法工作控制还实现了劳动力使用的灵活化。在智能购物公司和智能配送公司，由于数字指令的广泛应用，算法工作控制降低了劳动力高流动率所带来的成本。此外，在智能配送公司，应用程序不仅告诉员工如何工作，还告诉他们何时工作。这使得劳动力的投入更直接地与需求的波动挂钩。在化学品制造商智能方案公司，算法工作控制用于外包某些任务，同时保持对劳动过程的控制，从而确保标准统一。在智能电气公司，算法工作控制用于工厂内不同工作站之间工人的调度。这样就有可能提供更多种类的产品，同时又不需要为每一种变动配备专门的工人。一位参与实施这些算法管理系统的科学家承认，由此产生的灵活性是单方面的：公司可以根据订单的波动调整工作投入，而工人则必须根据工作时间的变化调整自己的生活。

　　总之，这个过程可以被描述为“去技能的灵活化”。数字去技能化过程是将人类知识编进机器，工人有时必须直接参与其中。在此基础上，公司可以更有弹性地安排工人，这就是所谓的去技能的灵活化。总的说来，去技能的灵活化相当于从质量和数量上将活劳动从生产过程中驱逐出去。工人的生产知识被“转向系统”所吸收。随后，这些知识被对象化为公司的直接财产，独立于其人类载体，并可被随意用于“装备”其他低技能工人。

　　这也相应地减少了灵活生产所需的工人数量。因为相对而言，如果现有劳动力可以转移，临时工就更容易加入劳动过程，而维持灵活生产的工人就可以减少。然而，算法工作控制不仅能发出指令，还能跟踪工人的工作表现。正如下一部分将阐述的，这产生了一种新的时间管理制度。

　　评估劳动过程是算法工作控制的核心功能。在智能电气公司，系统以1/10秒为单位测量每个工作步骤所需的时间。在智能配送公司，应用程序通过全球定位系统监视快递员的动向，然后利用这些数据自动创建员工的绩效档案，包括速度、准时性、与客户相处的时间和其他因素。快递员认为，这些档案是决定其雇佣合同能否延长的依据。在智能购物公司，工人在仓库中的一举一动都受到手持扫描仪的监控。一名工人说：“他们甚至能看到你走的步数。因此，他们可以看到你在哪里，你工作了多少，你做了多少，你有多长时间无所事事，或者你什么时候去了趟洗手间。

　　在所有的案例中，程序收集到的数据都会自动反馈给工人。在智能电气公司，控制系统显示工人当前的速度与平均速度的对比。这样做的目的是让工人“自我调整”，不断提高速度。在智能配送公司，当快递员的表现不佳时，应用程序会播放提示音或自动拨打电话给他们。在智能方案公司，用于生产的机器自动测量人力的利用率，如果低于80%，它就会自动给工人分配额外的任务。

　　这些自动反馈技术可以被理解为从泰勒主义的控制模式向控制论模式和工作强化的转变。泰勒主义创建的中层管理通过算法实现了自动化。每个工人都应遵守的一般标准被一种开放式的优化过程所取代，它借鉴了控制论中基于反馈的自组织思想。这些控制论思想由来已久。然而，只有数字传感器技术的应用才能满足真正实现基于反馈的自组织的技术要求。这意味着，程序收集到的数据不再交给上级用于惩戒，而是反馈给员工，让他们“自我调整”。

　　这种控制论具有强化工作的基本预期效果。多余的时间将被自动检测和消除，以便在相同的时间内产生更多的劳动力。这种控制模式绝非初看起来那么新颖。它是数字化支持系统合理化的一股新的浪潮。这意味着，劳动过程在其整个运营和公司之间（如供应链）得到分析和优化。在这一过程中，“精益生产”的原则基本上得到了应用。因此，不必要的工作延误或资源利用不善等形式的“浪费”能够被识别并消除。通过对供应链的无缝跟踪，公司可以进一步实现按时物流或按序物流，从而减少因操作引起的工作中断。然而，最重要的是，数字反馈鼓励工人自己发现和消除工作流程中的“时间浪费”。这样做的目的是启动一种永久性的自我优化，将精益生产的集体“持续改进过程”扩展到个人，并使之达到极致。因此，这里的新颖之处是基于自动反馈的自组织的核心地位。这一理念源于经典的控制论，这就是为什么这种系统性的合理化可以被称为“控制论化”。

　　从主观上看，接受访谈的大多数工人都认为这种控制论模式是一个额外的压力来源。智能购物公司的一名员工评论道：“你得完全依赖这个破设备，我不再觉得自己是我，但只要我进入智能购物，我就是智能购物。我自己不能做任何决定。扫描仪告诉我：向右或向左、向下、向上。”智能方案公司的一名劳资委员会成员解释道：“当然，这是一种心理负担。人们的恐惧被激发出来……产生了工作压力。因为他们说，机器会反馈数据……说你效率不高；你必须要有更多的进步。”在智能配送公司，有63%的受访快递员认为自己经常受到数字技术的摆布。总体而言，控制论的工作强化似乎会让工人产生强烈的不自主感，这也是在数量上将活劳动驱逐出生产过程的另一个因素，因为如果受雇人员的工作速度更快，所需的工人就更少。然而，这种间接的驱逐有时也会变成对活劳动的直接替代。

　　本文重点关注“基于数据的自动化”这一特定形式，这指的是在工作控制的控制论模式中，直接以事先收集的人类劳动数据为基础的自动化过程。在智能购物公司，监控仓库工人行动的数据被用于运输机器人实现自动分拣。在另一个案例中，内部物流的工人在驾驶运输车辆穿过工厂时受到了数字跟踪。这些数据不仅被用来控制他们的劳动过程，还被用作开发自动运输车辆人工智能的基础，以便完全取代人工司机。

　　因此，数字跟踪不仅可以控制劳动过程，还可以实现劳动过程的自动化。这个过程的另一个例子是优步的一个声明，即该公司的业务目的是收集数据，为自动驾驶汽车编程。因此，数据生成往往与商品的直接生产有着同等作用。这些数据可以作为附加商品出售，也可以成为自动化流程的基础。

　　在马克思看来，从事雇佣劳动的工人之所以耗费自己，是因为资本家占有他们的劳动产品。生产既增加了资本家的财富和权力，也加剧了工人的贫困和无能为力。在算法工作控制下，这种关系得到进一步强化：工人不仅耗费自己的劳动产品，而且耗费自己的生产知识，进而耗费出卖自己劳动力的基础。控制论无产阶级的部分工作就是通过生产被用来在生产过程中完全取代自己的数据，从而让自身变得多余。因此，对控制论无产阶级来说，这些数据比以往的任何雇佣劳动产品都更加“异己和敌对”。数据收集不仅用于额外的价值层面，还用于取代其来源——人类劳动。

　　总之，去技能的灵活化、控制论的（工作）强化和基于数据的自动化等趋势意味着将人类劳动从生产过程中驱逐出去。从根本上说，这是资本主义生产的固有趋势。不过，在本文研究的案例中，它采取了一种特定的形式：与马克思所描述的用机器间接替代劳动力不同，当前的工人们是直接“使自己变得多余”。工人自己生产的数据成为他们被驱逐出生产过程的基础。例如，智能电气公司的工人被要求将他们的生产知识编入辅助系统。或者采用数字跟踪，例如内部物流工人被人工智能驱动的运输系统所取代。这种新形式的驱逐可以被理解为控制论的，因为工人被卷入数字反馈回路中，这不仅使他们的工作合理化，也为他们未来的自动化奠定了基础。然而，这种驱逐并不会导致技术性失业，而是伴随着一个矛盾的过程，即人类劳动重新融入生产过程。

　　“控制论无产阶级化”不仅包括驱逐，还包括将人类劳动重新融入生产过程。在美国、英国或德国等国家，被裁员的人中只有小部分长期失业，而大部分不得不被迫与新就业的年轻人竞争不稳定的工作。这种情况出现了新的劳动密集程度极高的数字化生产形式。本文研究的两家物流公司的劳动过程就是这种算法对劳动力重新融入产生影响的例子。如上文所述，受访的经理们明确地将廉价的、数字化的去技能化劳动力视为自动化的替代品。

　　这种廉价劳动力产生的一个重要原因是，很大一部分劳动力是由移民组成的。在智能购物公司，工人们解释说，在一些仓库里，高达70%的劳动力由移民构成，其中许多人是居住身份不稳定的难民。在某些情况下，公司包车直接从庇护中心运来难民。智能配送公司的大多数快递员是非欧洲移民。受访经理明确表示，在实施算法工作控制后，希望更多利用移民工人。在大多数情况下，这些移民的资质远远超过了他们所从事的工作。他们中的大多数人因各种政治经济原因而离开原籍国和自己的职业，现在他们被迫从事低技能、受算法控制的工作。

　　不难看出，这与工人们物质贬值的强烈倾向是相辅相成的。在智能购物公司，工人的工资非常低，以至于许多仓库工人依赖额外的社会福利款。其中一名工人解释说：

　　我是全职员工，不再依靠临时合同讨生活，但我在智能购物平台挣的钱无论如何都不够用。我住在Z地，房租很高，从Z地到Y地的燃料费已经超过200欧元了。我说过，钱不够。我工作很努力，但还是要向国家申请救济作为补充。不幸的是，这还不够，太糟糕了。

　　在智能配送公司，工人的工资为每小时最低工资。不过，他们仍需用这笔钱购买和维护工作装备。此外，在支付工资时总会出现拖延。这可能会引发生存困难，尤其是对那些无法获得社会援助或家庭安全保障的移民工人。例如，接受访谈的送餐员们有时也会因为囊中羞涩而买不起食物，其中一人甚至无家可归。

　　我们必须假定，在“控制论无产阶级化”的过程中，人类劳动的转移和重新融入绝非偶然。乔治·卡芬齐斯（George Caffentzis）认为，这种联系甚至可以被表述为一般规律：一个工业部门每引进一项新技术，就会导致另一个部门劳动密集型生产的增加。然而，“控制论无产阶级化”并不是一个由资本积累逻辑决定的机械过程。相反，它会产生各种冲突，可以影响甚至打破贬值趋势。

　　许多关于算法管理的批判性方法断言，算法管理会导致管理者对劳动过程的完全控制和工人的“彻底原子化”，从而消除所有对立的可能性。这并非真实情况。相反，在本文研究的案例中，工人们制定了各种个人和集体策略来应对数字化，这些策略可被称为“来自底层的技术政治”。它由三个要素组成：一是技术不服从，即技术的使用与实施意图相反。二是对抗式的无产阶级技术文化，即在工人之间建立团结的对抗关系，从而形成一种对某些技术或技术使用的批判性文化。三是有组织的技术政治，这意味着通过劳资委员会、工会或政党等机构或组织代表来影响项目和法规的具体实施。所有这些形式的技术政治都在本文研究的案例中发挥了作用。

　　许多工人认为算法工作控制侵犯了其人格尊严。一名工人说：“我感觉自己像个机器人，时刻受到监控。”当受访工人提到算法工作控制时，类似的话反复出现，他们觉得自己受到了虐待。对于大多数工人来说，这种对尊严的侵犯是比物质贬值更重要的对抗动机。这种对抗的激烈程度令人吃惊，但几乎都是非正式的形式。

　　另一方面，在两个平台的案例中，物质工作条件是冲突的核心。如智能配送等送餐服务的特点是工作过程高度危险，屡屡造成人员伤亡。同时，工资非常低，以至于在这个行业工作往往会导致贫困，在某些情况下甚至会无家可归。全球在线零售商的仓库也报告了类似的情况。工人们通过不同形式的斗争来应对这些状况，包括操纵算法和罢工。智能配送公司的快递员开展了非正式的注销行动。在德国，智能购物公司的仓库工人定期举行罢工。因此，他们是全球平台工人反对行业不稳定工作条件运动的一部分。这些抗议活动在以平台为中介的快递领域尤为频繁。以英国为例，根据卡勒姆·坎特（Callum Cant）的估计，该行业因罢工而损失的工作日数量比全国平均水平高出42%。类似的抗议运动也发生在其他国家。快递员的核心要求通常是获得公平的工资，而不是在虚假的自雇基础上签订合同。在抗议活动之后，许多地方已经落实了这一诉求，如瑞士NoTime快递服务公司。同样，在世界各地，优步及其竞争对手也正在经历罢工和其他形式的抗议。

　　总体而言，数字经济引发冲突的可能性似乎特别大。就业不稳定和侵犯工人尊严这两个典型的贬值趋势是这一冲突的核心。然而，大规模的劳资冲突不仅发生在典型的数字经济领域，而且蕴含在所有领域之中。典型例子是美国多个州的教职员工成功举行的“野猫式”罢工。这次罢工的诱因在于教师被迫使用数字健身追踪器，这样他们的医疗保险费就不会被大幅提高。不仅是在应用方面，数字技术的发展也是另一个冲突领域。例如，技术工人联盟列出了2019年技术行业工人的100种不同的抗议行动，其中大部分发生在美国。在其中的35次抗议中，对所开发技术的性质和使用的伦理关切是引发冲突的导火索。

　　在本文研究的案例中，尽管存在技术和组织原子化的趋势，但工人们仍设法建立了团结文化，这是集体行动的基础。此外，基于对技术的批判性利用也发挥了重要作用。工人们不接受反馈技术的自我优化要求，而是发展了批判性的组织文化。在所有的案例中，这些批判性的组织文化也导致了技术不服从，即技术使用与其实施目的相反。在某些情况下，它们还会导致工人以各种形式进行集体自组织。

　　工会在这些冲突中的作用是矛盾的。在本文研究的公司中，工会的力量与“控制论无产阶级化”呈负相关。后者越明显，工会组织就越薄弱。然而，本文研究的公司都不是工会的大本营。在智能电气公司，工会化程度与金属加工业典型的高平均水平相符，智能电气公司有一个由行业工会支持的劳资委员会；然而，之前适用的集体谈判协议在数字化进程开始之前就被终止了。智能方案公司有一个强大的劳资委员会，但它与工会的联系十分松散，更多地依靠非正式的工人自组织。智能购物公司的工会化程度相当低，由于组织水平低下以及公司采用先进的数字资源规划，工会虽然相对积极主动，但力量太弱，无法通过罢工来影响公司的运营。在智能配送公司，组织程度甚至更低。然而，正如我们在上文所看到的那样，非正式的对抗力量积聚得很强。总体而言，数字经济似乎不太喜欢社会合作机构，而这些机构在德国却非常发达。相反，一种更加对立的谈判模式或将出现。

　　人们理所当然地认为，工作两极分化是数字化对劳动力市场的主要影响。然而，在本文研究的制造和配送物流的手工劳动领域，可以观察到连续的贬值循环，本文将其描述为“控制论无产阶级化”。在本文研究的所有案例中，都可以不同程度地发现如下核心特征：（1）通过计算机发出指令。（2）对工作活动进行数字化评估。（3）利用收集到的数据取代生产过程中的人类劳动，具体做法是实现去技能的灵活化、工作强化或基于数据的自动化。无论是哪种情况，控制论无产阶级的部分劳动过程就是使自身成为多余。（4）不稳定和低报酬的雇佣关系。

　　“控制论无产阶级化”不仅由共同的客观经济形势来定义，如“赛博无产阶级”、“高科技无产阶级”或“岌岌可危阶级”，而且客观因素和主观因素发挥着同等的作用。换言之，控制论无产阶级实际上创造了共同的主观经验。一方面，这些都是由数字指令所唤起的不自主体验感和不被尊重感。另一方面，持续的数字反馈带来的压力感以及不稳定的雇佣关系带来的生存不安全感也至关重要。因此，“控制论无产阶级化”概念描述的是一个动态的过程，而不是一个静态的社会群体。

　　这一过程可以被视为螺旋式贬值的连续阶段（图1）。在本文研究的公司中，第一阶段始于实施算法工作控制系统。这些系统有助于去技能的灵活化，从而在最初阶段推动了对活劳动的驱逐。紧随其后的第二阶段是控制论的（工作）强化。这是通过对劳动过程的数字化评估来实现的。以这种方式收集的数据促成了这一循环的第三阶段：基于数据的自动化，这预示着进一步推动对活劳动的驱逐。然而，这三个阶段的位移不仅仅导致技术性失业，而且导致“控制论无产阶级化”的第四阶段：活劳动的重新融入。当数字化过程中出现新的劳动密集型生产过程时，就会发生这种情况，例如本文研究的配送物流公司。然而，这种重新融入也是一个贬值过程，因为数字经济中的这些劳动密集型领域几乎总是伴随着极其恶劣的工作条件。此刻，“控制论无产阶级化”的循环又开始了，去技能的灵活化、工作强化和自动化又开始发挥新一轮作用，循环往复。

　　图1：“控制论无产阶级化”的阶段

　　（赫蒂·弗兰克绘制）

　　如果把“控制论无产阶级化”想象成一个不断重复的螺旋式的贬值循环，那么本文所研究的公司的劳动过程就可以定位在不同的循环之中。智能电气公司处于第一个循环。这意味着，随着算法工作控制系统的实施，“控制论无产阶级化”才刚刚开始。因此，劳动过程在很大程度上仍然由高水平的装配工作和有较好保障的就业构成。然而，去技能的灵活化和工作强化的贬值趋势已经生效。智能方案公司也处于第一个循环，但已经更进一步。因此，“控制论无产阶级化”的所有阶段都在发生，包括内部物流的数字自动化以及通过“众包”方式有计划地融入被贬值的工人。

　　智能配送公司的工作已经进入第二个循环。因此，工人面临着以完成的第一个循环为基础的劳动过程。这意味着，以平台为中介的快递工作作为一种新的数字商业模式，正在取代以往的非数字化的食品配送形式。在这里，循环又重新开始了，其形式是通过数字控制进行去技能化，以及通过永久性评估来强化工作。智能购物公司则发展得更快，有些仓库已经完成了第二个循环或开始了第三个循环。在这里，非数字分配过程（非平台组织的零售或邮购业务）也被取代了。大批工人在十分不稳定的条件下正在被重新融入。然而，这一代控制论无产阶级也已经被一些仓库里的内部物流工作的大规模自动化所取代。这是控制论贬值的第三个循环。

　　既然必须在动态的范畴内对“控制论无产阶级化”进行思考，这个概念就不能简单地局限于某些职业群体。因此，如果控制论无产阶级可以被描述为一个社会群体，那么它就是一个边界不断模糊的社会群体。不过，一般而言，一个生产过程经历的“控制论无产阶级化”循环越多，工人就越接近控制论无产阶级的核心群体。由于本研究的定性设计，在此无法评估“控制论无产阶级化”的全部程度。它是否会发展成为一种普遍趋势，这取决于工人自身的技术政治行动。正如我们所看到的，“来自底层的技术政治”有多种形式，其中一些已经阻止甚至逆转了贬值过程。

　　（西蒙·朔普（Simon Schaupp）：瑞士巴塞尔大学社会科学系；蒋林：四川外国语大学外国语文研究中心）

　　网络编辑：同心

　　来源：《国外理论动态》2024年第1期—《资本与阶级》（Capital & Class）2022年第46卷第1期，译文有删减。