大數據時代下人的本質的發展與復歸

周子健 武漢大學馬克思主義學院

1 馬克思人的本質的雙重特性

關于人的本質的研究，馬克思主要有“勞動類本質論”和“社會關系總和論”兩種觀點，其論述區別于西方道德哲學中的情感主義，認為研究人的本質需要從具體的歷史階段出發，以實踐的維度分析人與客觀物質世界的相互關系，在人類歷史的物質生產活動中進行探究。

1.1 自然屬性——“自由自覺的勞動”

馬克思在《1844年經濟學哲學手稿》中寫道：“人直接地是自然存在物,人作為自然存在物,而且作為生命的自然存在物一方面具有自然力、生命力,是能動的自然存在物。”與自然界中的其他生命體一樣，人的存在首先需要滿足其基本的生存需要。在滿足人本身的生存需要時勞動相應也產生了，這種有別于動物活動的人類勞動得益于人腦思維存在的獨特性，“而自由的有意識的活動恰恰就是人的類特性。”

“自由自覺的勞動”是社會物質生產和交換的首要條件，人與人之間在勞動基礎上的聯系與交換構成了整個社會的生產關系。但“自由自覺的勞動”與資本主義社會中的“勞動與資本”有著本質上的區別，資本主義社會生產中的勞動是私有制的產物，勞動者工資掩蓋了資本家與勞動者之間的剝削關系，勞動的最終目的是滿足社會資本的積累而非自身的需求與發展。“自由自覺的勞動”作為人的本質的自然屬性，是為了滿足人的自我存在與自我發展，終極目的是實現“人的自由而全面的發展”。

1.2 社會屬性——“一切社會關系的總和”

馬克思在《關于費爾巴哈的提綱》中談到：“人的本質并不是單個人所具有的抽象物,在其現實性上,它是一切社會關系的總和。”[3]脫離社會關系的單個的人無法通過勞動實現人的本質價值，社會也只有通過人與人之間的生產與交換才能形成自由人聯合體。

“一切社會關系的總和”并非將人的本質單純界定為社會關系的總和，是指任何人都是歷史的、具體的存在,在主體的人與客觀物質世界相統一的條件下人的本質才能得以闡釋，即人的本質具有實踐性。當社會生產活動的主體與客體相互協調、相互促進時，可以實現人的本質的良好發展，反之則會對人的本質的發展產生阻礙作用。

2 人的本質的發展困境

目前，我國社會主要矛盾已經轉化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發展之間的矛盾。其間，不平衡、不充分的發展會導致社會生產過程中勞動主體的種種問題，造成人的本質的發展困境。

2.1 勞動選擇與自身需求相悖

根據智聯招聘發布的1.2萬名白領的工作滿意度情況調查數據，2017年的工作滿意度指數為2.64 (指數區間為0-5)，較2015年為2.28和2016年的2.33有所提高，但仍保持在較低水平。勞動選擇對人的發展起著至關重要的作用，是實現人的自我價值與社會價值相結合的有效途徑。而目前社會中按照他人期許選擇職業、通過薪酬高低選擇工作、根據待遇隨時進行跳槽的現象比比皆是，與自身需求相背離的勞動選擇是造成工作滿意度普遍較低的首要原因。

2.2 社會生產中主客體匹配錯位

目前我國處于后人口紅利時期，2010年后勞動年齡人口的增長規模開始出現遞減趨勢。雖然城鄉二元結構可以實現農村勞動人口向城鎮勞動人口的轉化，但是在此過程中也會伴隨失業與再就業困難的問題。2010年-2016年全國城鎮登記失業人口數量呈現持續增加的態勢，其中2016年的城鎮登記失業人數達到982萬人，城鎮登記失業率超過4%。勞動力市場中“用工荒”與“畢業難就業”的現象同時存在，就業過程中的結構性問題的實質是社會生產過程中主客體存在匹配錯位問題，當人無法通過就業勞動充分實現改造客觀世界的物質活動，人的本質的發展便會產生與實踐相脫離的病癥。

3 大數據技術推動人的本質復歸

大數據是指需要新興信息科技和產業技術進行洞察、獲取、分析、處理的海量數據資源，具有體量浩大、模態繁多、生成快速、價值巨大但密度很低的特點。大數據可以探尋隱藏在數字背后的一般規律，在社會生產領域中推動勞動者的實踐發展，促進人的本質實現復歸。

3.1 有效探尋人的本質的發展規律

大數據的價值不在于是否形成了海量規模的數據資源，而在于能否通過特定的算法和技術從龐大數據中篩查出有效信息從而研究出事物發展的特征規律。隨著互聯網技術的推廣與發展，數字經濟已然成為各國經濟發展的新的增長點。

大數據作為數字經濟的重要構成部分，適應了當前社會發展中數據記錄的體量巨大化、模式復雜化的發展趨勢，實現了人、機、物三者之間的有機融合。一方面，大數據可以通過人的活動的數據記錄，更好地反映人的需求與關系，更加真實、可信、有效地探尋人的本質及其發展規律。另一方面，大數據能夠在宏觀視域下對社會各個領域的生產活動進行分析，在龐大數據的支撐下獲取生產活動的特性及其發展趨勢，從而達到對未來活動進行推算與規劃的效果。

3.2 強化自身需求的認知水平

心理學上可以通過微表情、微動作等方面的細節觀察，來達到對一個人心理、性格、思維習慣、行為方式的基本判斷，通過歸納總結大量個案得出的共性規律。這種分析范式在一定程度上體現了大數據分析的基本思路，而大數據可以采用更加全面、多元的分析方式強化自我認知。

就勞動者個體而言，勞動者可以通過大數據找準自己的角色定位，深度激發勞動能力的潛能；在社會生產而言，大數據平臺可以更好地將人的需求與勞動選擇相匹配。大數據能在一定程度上消除物的異化對人性發展的掩蓋與影響，借助數據分析的方法可以促進每個人找準自己的自身需求，在自身興趣與工作職務之間達到平衡。

3.3 促進勞動生產的供需匹配

就整個社會生產過程而言，勞動力供給和產業需求的有效結合是生產實踐發展的關鍵，供需匹配就能實現各個領域資源的合理有效配置，供需錯位就會導致產業結構不合理、勞動力過剩等弊病的出現，社會生產過程的實踐狀況影響并制約著人的本質發展。

大數據分析通過對勞動力市場和產業發展的相關數據搜集，實現勞動力供給和產業需求的智能匹配。一是可以建立勞動力信息數據庫和企業用工數據庫，提高人力資源供需匹配度；二是可以對勞動力進行差異化培訓，將各個產業的勞動力信息錄入數據庫，開展針對性強的職業技能培訓；三是可以及時跟進勞動力就業狀況，定期根據勞動力發展狀況進行數據庫更新，有效利用閑置勞動力并創造二次就業機會。利用大數據信息化服務平臺幫助勞動者積極高效地投身生產實踐，以社會生產過程的供需匹配推動“人的自由而全面的發展。”