智能治理||肖峰:智能劳动的工具变迁与范式革命

由于以符号AI和联结主义AI（包括大模型）为工具的智能劳动主要是在符号化、数据化的“文本世界”（包括图像、语音等数字化表征）中完成认知任务（识别、理解、推理、生成），可以将其统称为“认知型智能劳动”；而以具身AI为工具的智能劳动是在物理世界中通过身体行动去改变物质对象，故可以称其为“行动型智能劳动”。于是，智能劳动随着AI工具的发展，呈现出从认知型智能劳动向行动型智能劳动的跃迁，使人的智能劳动从起初只能完成认知任务扩展到可以完成实践任务，这一扩展并非简单的量变，而是智能劳动范式的一次深刻革命。这场革命体现在本体论、认识论、交互论和劳动者角色四个维度上。

1. 本体论革命：从“表征世界”到“介入世界”

认知型智能劳动的本体论基础是“表征世界”，其核心是构建一个关于世界的抽象表征。无论是符号AI的知识库、逻辑规则，还是联结主义AI的神经网络权重、语言模型，其本质都是对世界某些方面的数字化、符号化或统计性建模。智能劳动在此模型内部进行，其中符号AI在规则库中推理，联结主义AI在参数空间中计算和预测。具身AI之前的传统AI都属于认知型智能劳动工具，其哲学基础是理性主义和表征主义，认为智能的核心在于对世界进行正确的表征。德雷福斯在对传统认知型AI进行批判时指出，这种类型的AI所隐含的假设是“智能＝内部表征+形式化处理”。^[3]

行动型智能劳动的本体论基础是“介入世界”，它不满足于仅仅构建一个关于世界的模型，而是要通过行动直接改变物理世界的状态。具身AI的价值不在于其内部模型有多精确，而在于其能否在变化的、不确定的环境中成功完成任务。具身AI的哲学基础根植于实用主义和现象学，特别是杜威的“知识即行动”和海德格尔的“上手状态”。技术哲学家唐·伊德提出“技术的具身关系”，^[4]认为技术不是我们观察的对象，而是我们体验世界的媒介和身体延伸，这在具身AI中得到充分体现。智能的本质在具身AI中被重新定义为“为了在世界中成功行动而存在”。马克思指出：“从前的一切唯物主义——包括费尔巴哈的唯物主义——的主要缺点是：对对象、现实、感性，只是从客体的或者直观的形式去理解，而不是把它们当做人的感性活动，当做实践去理解。”^[5]行动型智能劳动正是将“实践”置于智能的核心地位。

2. 认识论革命：从“通用智能”到“情境智能”

认知型智能劳动，尤其是以大模型为代表，其显著特征和核心追求是通用性和普适性，如一个强大的语言模型可以用来处理来自全球不同领域、不同风格的文本；一个强大的视觉模型可以用来识别成千上万种物体。智能被视为一种脱离具体情境的、可迁移的“通用能力”。评价一个模型智能水平的标准，通常是根据它在广泛的、标准化的基准测试中的平均表现。这种认识论倾向与人工智能领域长期追求的“通用人工智能”（AGI）目标一脉相承。

行动型智能劳动的认识论核心则是“情境智能”或具身智能。例如，仓库分拣机器人所需要的智能（抓取策略、避障路径、物体识别）与家庭服务机器人（人机交互的亲和力、对家庭环境的理解、处理非结构化物体的能力），或自动驾驶汽车（实时路况预测、复杂交通和极端情况应对）截然不同。它们所处的物理环境（仓库、家庭、街道）、任务约束（效率、安全、舒适）、互动对象（货物、人、车辆）千差万别。这使行动型智能劳动所使用的智能工具必须是高度专门化和情境化的，评价其智能水平的标准是在特定情境下完成任务的有效性、鲁棒性和安全性。这种认识论强调知识、智能与具体情境、身体、行动的不可分割性，呼应了现象学中“在世存在”（Being-in-the-World）和认知科学中“具身认知”的核心观点。

3. 交互论革命：从“信息循环”到“行动闭环”

认知型智能劳动是在一个以信息处理为核心的 “人—机—信息”循环圈中进行的，通常表现为：人类（或系统）提出问题/任务→机器处理信息（数据/知识）并反馈结果（答案/预测/生成内容）→人类基于结果作出决策或采取下一步行动。这个循环的起点和终点都是认知活动（提问、理解结果、决策）。机器本身并不能直接改变物理世界，其输出的是信息，而非行动。人机交互主要围绕信息的输入和输出展开。

行动型智能劳动建立的是一个以物理行动为核心的“环境—机—人”闭环圈：具身智能体感知环境（通过传感器）→决策（内部模型/算法）→执行行动（通过执行器）→行动改变环境→智能体感知变化并调整后续行动。同时，人类在更高层级进行监督（设定边界、干预）、协同（作为团队一员）和价值引导。这个闭环的本质是智能体与物理世界持续的、共构的互动。环境不仅是作用的对象，也是塑造智能体行为的积极因素；智能体也通过行动不断重塑环境。人机交互从信息层面深入到物理行动和情境协同层面。

4. 劳动者角色革命：从“操作者”到“奠基者”与“架构师”、“规划者”与“守护者”

在行动型智能劳动中，当具体的、重复性的甚至相当复杂的执行性劳动被具身智能体大规模替代后，人的角色并未消失，反而经历了一场深刻的跃迁，从直接的“操作者”转变为更高维度的“奠基者”与“架构师”、“规划者”与“守护者”。

所谓劳动的“奠基者”与“架构师”，是指人的劳动被前所未有地前置化和抽象化，智能劳动者不再直接操作机器去生产产品，而是从事更高级、更具创造性的奠基性工作，包括设定劳动的根本目的、伦理边界和社会价值导向，设计劳动的环境与规则，构建高保真仿真测试平台，定义物理世界的运行规则（如物理定律、材料特性）和社会规范（如交通法规、机器人伦理准则、隐私保护条例），这为具身智能体的学习与演化创造了不可或缺的“母体”和“土壤”。行动型智能劳动的重要使命还包括创造工具，如研发、设计、训练具身智能系统（硬件、软件、算法），这是一项开发生产工具的创造性劳动，也是社会进入智能时代的决定性环节。马克思指出：“各种经济时代的区别，不在于生产什么，而在于怎样生产，用什么劳动资料生产。”^[6]创造具身智能工具，正是定义“怎样生产”（是否为智能化的生产）的核心。

所谓劳动的“规划者”与“协调者”，是指劳动者从一个个具体任务的执行者，转变为复杂智能系统的管理者与协调者。其工作是进行宏观的、战略性的规划，包括资源调配（管理一个由无数机器人、无人机、自动驾驶车辆、智能生产线等组成的庞大“交响乐团”，优化它们的任务分配、路径规划、能源消耗，确保整个系统高效、协同、可持续运行），异常处理与长尾管理（处理系统无法自动应对的“长尾问题”和极端情况，如自然灾害、网络攻击、前所未见的故障）、价值判断与伦理抉择。比如，在面临伦理困境、法律模糊地带或情感诉求时，作出机器无法作出的、符合人类核心价值的判断与抉择，在不可避免的事故中作出最小伤害的决策、平衡效率与公平之间的关系等。

在行动型智能劳动中，劳动者还是劳动的“守护者”与“意义的赋予者”，包括通过伦理与监管，为智能劳动系统设定伦理边界，制定并执行监管规则，确保其发展符合人类整体利益和长远福祉，防止技术的滥用与异化（如监控资本主义、自主武器）。这需要建立新的治理结构和法规体系。智能劳动者还进行着关系构建与社会维系，即维护和深化人与人之间的社会关系、情感纽带和社群认同，这是机器无法替代的核心领域。劳动将更多地体现为情感互动、文化传承、社群构建和公共精神培育，成为维系社会凝聚力和人性温度的关键力量。

综上可见，将智能劳动划分为“认知型”与“行动型”并不是简单的分类，而是为了把握智能技术发展及其社会应用的两大根本方向。认知型智能劳动极大地扩展和提升了人类的心智能力，使人类在信息处理、知识创造和决策支持方面达到了前所未有的高度。行动型智能劳动则标志着人类开始将智能系统地、大规模地赋予物理世界，使人类改造物质环境的能力进入自动化、智能化的新纪元。这场范式革命意味着，我们不再仅仅拥有一个能思考的“外部大脑”，而且正在创造一个能行动的“外部身体”。这对于经济社会发展、文化文明建设乃至人类未来走向，都具有深远的影响和塑造作用，还在学理层面提出了重新审视劳动本质及人在智能时代定位的崭新议题。

智能劳动的范式革命尤其是行动型智能劳动的崛起，不仅是技术进步的里程碑，更是社会变革的强大驱动力。它深刻冲击了工业时代以来形成的关于劳动的经典认知，促使我们重新思考劳动的本质、价值、异化以及人的存在方式等问题。更为重要的是，它对马克思劳动理论的核心范畴，如价值源泉、剥削关系、阶级结构与异化形态等，也具有拓宽视野、深化内容、发展新见的重要意义。

1. 劳动理论面临的新问题

智能劳动的兴起为以马克思劳动理论为基石的经典政治经济学理论提供了再思考的新空间。

其一，价值源泉是否还是“活劳动”？马克思劳动价值论的核心基石是：“活劳动”是价值的唯一源泉，物化劳动（生产资料、机器）只转移自身价值，不创造新价值。但在智能劳动新范式中，当一个完全自主的机器人集群（具身智能体），在无人值守或极少人工干预的情况下，全天候不间断地生产出巨量社会财富（商品、服务）时，这些商品的价值是谁创造的？如果人的“活劳动”几乎不直接参与生产过程，那么价值的源泉又是什么？是算法还是数据？是设计者的初始劳动还是整个社会知识积累的“势能”？这直接促使我们去进一步思考“活劳动是价值唯一源泉”的政治经济学问题。

其二，剥削对象模糊化：谁剥削谁？马克思主义政治经济学揭示了资本家通过占有工人创造的剩余价值来实现对工人剥削的秘密，而在新的劳动范式下，当生产主体是高度自主的智能机器时，剥削关系变得极其复杂。如果只有人才能充当被剥削的对象而作为“物”的智能机器不能充当时，那么新的剥削对象又是谁？是设计和训练AI的“数字劳工”（如数据标注员、算法工程师）吗？剥削他们的又是谁？是拥有数据和算法的“科技资本家”吗？是他们通过垄断核心生产资料（数据、算法、算力等）获取超额利润，使数字劳工的剩余劳动为自己所攫取吗？或者，“剥削”本身的概念是否需要被重新定义？剥削的对象是否可能从具体的劳动力，转向对整个社会的知识库、公共数据资源、科技基础设施和算法平台的垄断性控制？这种控制使少数人能够攫取由全社会（包括过去世代）知识积累和当前无数用户数据共同“喂养”出的智能系统所创造的巨大价值。

其三，阶级结构演变：新的社会分工是什么？马克思主义阶级理论的核心是资产阶级与无产阶级的对立。智能劳动范式下可能导致社会结构的深刻分化，形成新的阶层，如形成“神人”、“协调者”、“无用者”阶层。其中“神人”阶层是控制核心数据、关键算法、庞大算力资本和智能平台顶层设计的极少数精英（如头部科技企业所有者、顶级AI科学家、核心算法架构师等），他们掌握着智能生产系统的命脉；“协调者”阶层是从事高级规划、系统管理、维护优化、伦理治理等工作的人，他们是智能系统高效运行不可或缺的“中层管理者”和“专业技师”；而“无用者”阶层是被智能系统判定为无法提供任何经济或社会价值（或其价值可被智能系统替代）的大量人口，他们可能面临长期失业甚至被排斥在核心经济活动之外。这也是赫拉利关于“无用阶级”的警示。^[7]智能劳动范式下的这种分化催生了关于“数字资产阶级”与“数字无产阶级”的讨论，阶级划分的依据有可能在生产资料所有权的基础上再纳入对数据、算法和智能平台控制权的掌握。

其四，异化劳动的新形态：人与自身类本质的更深层次异化？马克思在《1844年经济学哲学手稿》中深刻揭示了资本主义劳动的四重异化：劳动者与劳动产品、劳动过程、人的类本质、他人的异化。而在智能劳动新范式下，当人从直接的、繁重的体力甚至脑力劳动中“解放”出来后，异化可能以更深刻、更隐蔽的形式存在。如人与创造性的异化：如果最具创造性的劳动（设计AI、定义目标、塑造环境）被“神人”阶层垄断，那么大多数人可能被排除在核心创造性活动之外，沦为纯粹的消费者和娱乐者，其创造性潜能被压抑和异化。又如，人与存在价值的异化：如果劳动不再是定义人之为人的核心活动，不再是获得社会认同、实现自我价值的主要途径，那么人的存在价值何在？当“谋生”不再是劳动的首要目的，而“有意义”的劳动又遥不可及时，可能产生普遍的存在主义危机。再如，人与社会权力的异化：权力可能以前所未有的程度集中在控制智能生产体系的极少数人手中。大多数人不仅失去经济权利，也可能失去通过劳动获取社会地位、参与公共决策、影响社会进程的路径，其政治权利和社会影响力将被进一步剥夺。

2. 马克思劳动理论的应对与发展

面对行动型智能劳动新范式提出的种种新问题甚至新挑战，马克思劳动理论并未失效，而是通过理论创新来焕发新的生命力。

其一，通过“广义价值论”将价值的源泉从直接的、个体性的“活劳动”扩展到“泛化的社会智力劳动”。价值不再是某一时刻单个工人的劳动凝结，而是整个人类社会知识体系、科技水平、文化积累和集体智慧的“势能”在智能化生产系统中的爆发性释放。具身智能体生产的商品价值，本质上是“社会总体活劳动”（包括过去世代知识的创造者、当前数据的贡献者、算法设计者、系统维护者等无数人直接或间接的劳动）的物化或对象化。马克思指出：“劳动是积极的、创造性的活动。”^[8]在智能劳动新范式下，这种创造性的社会劳动以更复杂、更协同的方式凝结在价值中。

其二，重新界定“生产性劳动”与“非生产性劳动”。在智能劳动新范式下，必须突破传统观念，将研发、设计、数据标注、算法训练、系统维护、伦理治理、平台监管、环境构建等所有驱动智能生产系统创造使用价值和交换价值的“间接劳动”，都纳入“生产性劳动”的范畴。它们是智能时代价值创造链条上不可或缺的核心环节。恩格斯曾“在劳动发展史中找到了理解全部社会史的锁钥”，^[9]理解智能劳动范式中的生产性劳动，无疑是理解作为新社会形态之智能社会的关键。

其三，将“数据”和“算法”纳入核心生产资料范畴。必须看到数据是新的“石油”，算法是新的高级生产工具，算力是新的动力基础设施。谁控制了这些新型关键生产资料（尤其是核心数据和基础算法），谁就掌握了经济权力、社会权力乃至政治权力。对生产关系的分析，也需要聚焦于对数据所有权和使用权、算法所有权和控制权的争夺与分配。这要求建立新的数据产权制度、算法审计机制和反垄断法规等。

其四，聚焦于“分配正义”而非单纯的“剥削批判”。当具身智能体成为主要生产者、社会财富可能极大丰富时，社会面临的中心问题可能从“如何消灭剥削”部分转向“如何公平分配由智能系统（作为社会总体劳动的结晶）共同创造的巨大社会财富”。这为探讨和实施全民基本收入（UBI）、大幅缩短法定工时、社会红利共享（如将部分智能系统利润或数据价值收益返还公众）、按需分配等政策设想，提供了坚实的政治经济学基础。马克思在《哥达纲领批判》中描绘的共产主义社会高级阶段“各尽所能，按需分配”的原则，^[10]在智能时代将有可能获得新的现实可能性。

其五，重申人的类本质与终极目的：自由而全面的发展。马克思主义理论的终极关怀是人的解放和自由全面发展，其理想中的共产主义是使人类从“必然王国”走向“自由王国”，实现“自由而全面的发展”。随着智能劳动的发展，通过自动化、智能化极大地减轻甚至消除了生存必需的强制性劳动，使直接“谋生”的劳动需求大幅降低，劳动的核心目的将从“谋生手段”转向“自我实现”和“创造意义”。此时，艺术创作、科学探索、教育传承、情感关怀、社群建设、文化创新等体现人类独特性、丰富性和社会性的劳动将更加凸显其价值。马克思憧憬的劳动是“人的能动的类生活”，^[11]是“生活乐趣”^[12]等画面徐徐融入现实。智能劳动新范式为这种理想劳动形态的实现创造了前所未有的条件。此时我们进行理论探讨的重点应该转向在物质极大丰富、智能系统承担主要生产劳动的后稀缺社会，如何构建新的社会制度、文化形态、教育体系和生活方式，确保技术服务于人的解放，而不是人的新异化或被智能机器所淹没。在智能劳动新范式下，尤其需要探究如何利用节省下来的时间发展个性、参与社群、追求艺术、探索真理、关怀他人，真正实现劳动向“自由的生命表现”之回归。

总之，具身智能驱动的行动型智能劳动，带来的并非劳动者的终结，而是劳动者概念的拓展以及智能劳动者的新生。这让我们看到，劳动从狭隘的“谋生手段”中解放出来，与人的创造性、规划性和社会性在本质上形成关联。同时，智能劳动新范式对马克思劳动理论提出的新问题并非对其加以否定，而是通过拓宽视野、注入养料的方式催生了马克思劳动理论新的阐释力和有效性，形成了与时俱进的理论创新格局。

智能劳动方式基于AI工具的变迁而演进，不仅是一部技术工具的革新史，更是一部人类劳动形态、存在方式乃至社会关系的深刻变革史。从“认知型智能劳动”到“行动型智能劳动”的范式革命，体现为本体论上从“表征世界”向“介入世界”、认识论上从“通用智能”向“情境智能”、交互论上从“信息循环”向“行动闭环”以及劳动者角色从“操作者”到“规划者”的根本性转变。这场革命标志着人类正从赋予机器“思考”的能力（外部大脑），迈向赋予机器“行动”的能力（外部身体）的全新纪元。这一跃迁对马克思劳动理论提出了新的问题，使我们直面价值源泉、剥削本质、阶级分化与异化形态在智能劳动新范式下的重构，在这种重构中形成“广义价值论”，承认“社会总体活劳动”在智能系统中的物化；重新界定“生产性劳动”，将数据、算法、治理等关键环节纳入核心视野；聚焦“分配正义”，探索共享智能红利的制度安排；并最终回归马克思的终极关怀——在物质极大丰富的条件下，如何构建保障人的自由全面发展的社会形态，使劳动真正成为自由的生命表现而非枷锁。由此我们看到，具身AI的崛起，行动型智能劳动范式的兴起，并非预示着人的边缘化，而是呼唤着人的角色向更高层次的“奠基者、架构师、规划者与守护者”升华。这一劳动范式将人类从重复性、执行性的劳动中解放出来，为创造性、情感性、意义性的活动开辟了广阔空间。当然，这一解放并不会自动实现，而是要通过对新型生产资料（数据、算法）的民主化管理，对分配正义的制度化保障，以及对技术伦理的持续反思与塑造来逐步趋近。