人工智能創造價值嗎？*

吳豐華 于家偉

一、引言

人類自誕生以來，經歷了石器時代、鐵器時代、蒸汽時代、電氣時代、計算機時代、互聯網時代。如今，隨著大數據、移動互聯、深度學習等技術的迅速發展，人類已經逐步邁入智能時代。智能時代是建立在信息通訊技術革命（ICT）的基礎上，綜合了機器學習、知識圖譜、計算神經科學、大數據、云計算等技術，誕生了人工智能這一智能時代的核心技術。人工智能是利用計算機模擬人類智能行為科學的統稱，它涵蓋了訓練計算機使其能夠完成自主學習、判斷、決策等人類行為的范疇。①通俗來講就是給計算機賦予人腦智慧的過程。人工智能的概念形成于20世紀50年代，其發展經歷了三次大浪潮。第一次是20世紀50-60年代注重邏輯推理的機器翻譯時代;第二次是20世紀70-80年代依托知識積累構建模型的專家系統時代;第三次是2006年起開始的重視數據、自主學習的認知智能時代。在此次浪潮中，憑借海量的可用數據、不斷優化的算法和趨于成熟的計算力，人工智能已經走出“實驗室”，開始逐步參與生產生活，并產生經濟效益。近幾年人工智能發展更是進入快車道，許多人工智能進入生產生活實際應用領域，各領域不斷涌現的“人機對戰”也能從側面反映這種趨勢。習近平主席在致“2018年世界人工智能大會”的賀信中也指出，新一代人工智能正在全球范圍內蓬勃興起，為經濟社會發展注入了新動能，正在深刻改變人們的生產生活方式。

黨的十八大以來，在貫徹新發展理念、實現我國經濟高質量發展的總要求下，以習近平同志為核心的黨中央科學研判全球科技創新發展態勢，高度重視人工智能的發展。在2018年10月中央政治局就人工智能發展現狀和趨勢舉行的集體學習上，習近平明確指出要“把握數字化、網絡化、智能化融合發展契機，在質量變革、效率變革、動力變革中發揮人工智能作用，提高全要素生產率”。習近平：《加強領導做好規劃明確任務夯實基礎 推動我國新一代人工智能健康發展》，《人民日報》2018年11月1日。2019年3月，李克強總理在政府工作報告中提出要“深化大數據、人工智能等研發應用。打造工業互聯網平臺，擴展‘智能+，為制造業轉型升級賦能”。《2019年政府工作任務》，《人民日報》2019年3月5日。科學界也充分展開對人工智能的研究，截至2018年底，中國在人工智能領域論文數量、被引數量、專利數量都排名世界第一。清華大學中國科技政策中心：《中國人工智能發展報告2018》，2018年。

但生機勃勃的發展趨勢并不意味著人工智能的發展是一帆風順、有利無害的。事實上，人工智能的發展在為人們帶來極大便利、為未來勾畫美好藍圖的同時，也可能帶來諸如失業、壟斷、收入差距拉大、倫理道德和人際關系困境等一系列問題，甚至有許多人認為人工智能最終會危及人類生存。人工智能所帶來的這些沖擊、問題和困惑，很大程度是源于人工智能對人的從體力到腦力勞動全面替代的恐慌。究其經濟學意義，是對人工智能是否創造價值問題的困惑，而原有政治經濟學基本價值理論在對該問題進行解釋時，產生了許多爭議。盡管每當出現重大技術突破，特別是發生諸如動力機、燃料、生產工具的重大變革時，都會出現關于勞動價值論的重新探討，但人工智能的復雜性——既體現在其技術本身的復雜，也體現在其應用場景的復雜，還體現在其與人的關系的復雜——要求我們必須重新審視勞動價值論，以發展的勞動價值論解釋復雜的人工智能問題。這既是在學理層面清晰認識人工智能、“開拓當代中國馬克思主義政治經濟學新境界”的理論創新需要，《習近平在中共中央政治局第二十八次集體學習時強調 立足我國國情和我國發展實踐 發展當代中國馬克思主義政治經濟學》，《人民日報》2015年11月25日。也是在現實層面處理人工智能發展中出現的各種問題、更好指導人工智能未來發展的實踐需要。

二、文獻綜述

對于人工智能是否創造價值，國內學者的觀點可大致分為兩派。一派堅定地持否定答案，對這一問題探討的雛形是20世紀80年代對機器人是否創造價值的討論。張榮喜、陳應鶴認為價值只能來源于人類勞動，而機器人不論其多么先進都不可能在真正意義上成為勞動的提供者，因此也就不能創造出任何價值，它們所謂的“創造價值”的過程也只是和其他不變資本一樣通過損耗進行價值轉移。張榮喜、陳應鶴：《機器人的使用和勞動價值論——對機器人能創造價值見解的異議》，《世界經濟研究》1986年第6期。它們創造的利潤來自于研制機器人的科技工作者的腦力勞動、其他未使用機器人的企業的剩余價值和自身的壟斷地位。劉可嵫認為機器人不是人，是通過“機械力”而非人力進行生產，因而不創造價值。劉可嵫：《“機器人”能創造價值嗎》，《青島建筑工程學院院報》1987年第1期。尚世偉也持同樣的觀點。尚世偉：《生產自動化與馬克思的勞動價值論》，《大連輕工業學院院報》1987年第4期。進入21世紀，許多學者進行了更加深入的探討：胡鈞認為機器人所謂的勞動只是物化勞動，而只有活勞動才創造價值，無人工廠剩余價值的來源是資本轉移競爭導致它們占有了全社會雇傭工人產生的總體剩余價值。胡鈞：《“挑戰”勞動價值論的新課題》，《高校理論戰線》2001年第5期。徐興豪認為人工智能設備只是代替人類可以從事簡單、重復、機械的工作，按照人類的目的性進行著“機械力”的輸入輸出，只是人類實現自身目的性的載體，本質上屬于現代勞動生產工具的范疇。徐興豪：《對馬克思主義剩余價值理論的再認識——基于企業人工智能普遍應用的現實分析》，《西藏發展論壇》2017年第5期。因此，人工智能不創造價值。宋平認為智能勞動是以腦力勞動者為主體借助相關勞動資料以生產出勞動產品的過程，人工智能作為一種“集體力”促進了價值增值的過程。宋平：《論人工智能視域下的勞動價值論》，《信陽師范學院院報》2019年第1期。王永章認為智能機器人勞動與人的勞動具有本質差別。人的勞動具有兩重性，既有自然性，又有社會性，既能創造“使用價值”，又能創造“價值”;而智能機器人的勞動卻只具有一重性即自然性——只能創造“使用價值”，不能生產出人與人之間的關系。王永章：《馬克思勞動價值在人工智能時代的指導意義》，《北方論叢》2018年第1期。

另一派學者提出了一些新概念、新思路來分析這個問題。何玉長、宗素娟提出了“智能勞動”的概念：智能勞動是具有智能勞動技能的勞動者與生產資料結合，創造預定產品的過程。智能勞動也是創造價值的勞動，具有勞動創造價值的一般性。⑤何玉長、宗素娟：《人工智能、智能經濟與智能勞動價值——基于馬克思勞動價值論的思考》，《毛澤東鄧小平理論研究》2017年第10期。同所有我們常規意義上的勞動一樣，智能勞動創造出的產品其價值也由生產資料價值轉移和勞動者新創造的價值組成，新創造價值中也同樣包含必要勞動價值和剩余勞動價值。智能勞動形成價值也必須經由市場競爭得以實現，即商品價值或價格由社會必要勞動時間決定。因而智能勞動也創造價值。何玉長、方坤進一步從生產力三要素的角度闡釋了人工智能作為科學技術作用于人類生產活動的過程，并指出人工智能與其他生產要素共同創造價值。何玉長、方坤：《人工智能與實體經濟融合的理論闡釋》，《學術月刊》2018年第5期。同時，這種智能經濟中的C、V、M也相應變為智能勞動資料投入、智能型勞動力投入和二者相結合創造的剩余價值。但是人工智能所謂的“價值創造”仍然是一種物化勞動的耗損和轉移，而不是新創造價值，人工智能也絕不會如同人一樣被支付報酬，報酬只可能付給人工智能的所有者作為對他們產權的補償。何哲從大歷史的視角分析以人類為中心的傳統經濟體系，并提出價值與價格如何形成以及交換是傳統經濟體系中最為關鍵與核心的問題。何哲：《人工智能時代的人類社會經濟價值與分配體系初探》，《南京社會科學》2018年第11期。他進一步劃分了人工智能的三個階段，指出未來人工智能對人類文明的影響將是顛覆性的，傳統以人類為中心的經濟體系將可能被改變。

可以看出，以上晚近學者，即“另一派”學者雖有創新，但仍是立足于馬克思主義勞動價值論，提出“智能勞動”等分析性概念，多角度分析了人工智能勞動的性質：或指出作為生產工具的智能機器人只能創造使用價值，但不能創造價值;或認為在生產的過程中，人工智能作為一種集體力促進了價值增值的過程。但從其分析結論看，似乎和早先的研究并無二致：人工智能不創造價值。在高度評價以上學者貢獻的同時，也必須認識到上述研究的不足——似乎陷入了一種“全面靜態”的分析：在分析范式上，無論是“生產工具論”還是“智能勞動論”，本身并沒有對以往的分析框架進行足夠的發展與創新，姑且可稱為方法論上的靜態主義;在分析對象上，都是基于弱人工智能階段的分析（如何玉長關于“預定勞動”的相關表述），⑤以靜態視角考察飛速發展的人工智能，似乎并不合適，也不符合馬克思唯物史觀的要求。個別學者嘗試跳出馬克思主義勞動價值論的范疇，從人類傳統經濟體系這個更宏大的視角進行分析，但也只是對未來人類經濟體系的可能形態和邏輯進行了一種預測，并沒有提出一個有效的分析框架。因而已有研究似乎能夠回答現階段的人工智能創不創造價值這個問題，但面對人工智能動態發展情境下的價值創造問題，卻缺少分析力。從一定意義上說，分析工具和框架的發展滯后于人工智能的發展。也因為這類滯后，才會導致我們總在新技術出現時陷入理論上的手足無措。鑒于此，本文在充分借鑒既往研究的基礎上，構建一個價值創造的三維坐標系，并將人工智能發展的三個階段納入這一框架進行分析，回答“人工智能是否創造價值”的命題。

三、人工智能時代勞動價值論的三維坐標系

1.理論與現實依據

事實上，從政治經濟學的角度講，馬克思很早就對這種自動化機器的誕生有過預示：“當工作機不需要人的幫助就能完成加工原料所必需的一切運動，而只需要人從旁照料時，我們就有了自動的機器體系”，⑦[德]馬克思、[德]恩格斯：《馬克思恩格斯文集》第5卷，人民出版社，2009年，第438、444頁。但

他同時指出，即便未來真的出現這種自動的機器體系，也只是“像不變資本的任何其他組成部分一樣，機器不創造創值，但它把自身的價值轉移到由它的服務所生產的產品上。”⑦由此可見，如果按照這種理論遞推，馬克思可能會認為當前的自動化人工智能機器人，仍然屬于不變資本的范疇，它只能被視為生產工具，因而不創造價值。賈根良也指出歷次工業革命的目的是用機器替代人，人工智能時代的工業革命不過是由原來的替代人的四肢變成了替代人的大腦，而人的勞動本身就可以分為體力勞動和腦力勞動，因此，人工智能為核心的新一輪工業革命與以往的工業革命無異。賈根良：《第三次工業革命：來自世界經濟史的長期透視》，《學習與探索》2014年第9期。

但以上分析，實質上都建立在一個在歷史中悄然形成并被所有人默認的體系之上，即人類為中心的傳統經濟體系。何哲認為，傳統經濟體系以市場為中心，其運轉的核心邏輯則是價格機制，而價格從根本上又是由價值決定的。何哲：《人工智能時代的人類社會經濟價值與分配體系初探》，《南京社會科學》2018年第11期。歷史上關于價值來源的解釋包括但不限于勞動價值論、要素價值論、效用價值論和均衡價值（價格）論。可以確定的是，在所有理論中人類及其勞動都居于核心位置。因為人的中心地位，以及人有目的地改造自然、發展生產，同時在這種活動中生產出了人與人之間的社會關系，所以在所有關于價值的討論中，都默認只有人才能創造價值。

然而觀察人類發展的歷史，可以發現人的地位也有一個發展變化的過程，甚至在一些時期，今天看來的一部分“人”都不能以現代意義上人的法理地位存在。正如同奴隸制社會下奴隸是會說話的工具，盡管奴隸實質上是人，他們有著和奴隸主一樣的五官四肢、身體結構和情感，但在當時的生產力水平和生產關系下，他們是使用人力為動力的工具機。這就表明，人或物在生產活動中扮演的角色，很大程度上取決于當時的生產力水平和生產關系以及二者所決定的社會制度。

當今，人工智能發展中出現的一些新趨勢、新現象正在猛烈沖擊著以往我們的認知和人類中心體系。一是人工智能越來越像人——人工智能向通用型（即通過深度學習能自主掌握多種勞動技能）、類人型（即在外貌上越來越像人）發展，并且人工智能機器人與人類的互動越來越密切。更重要的是，這種互動的形式不再像前兩次工業革命誕生的機器那樣單一，而是能夠靈活應對更多復雜的情況，具有自我學習和進化的能力。二是許多人對于人工智能的態度在轉變。學界層面，斯坦福大學的Byron Reeves和Clifford Nass通過研究提出了“媒體等同理論”，斯坦福大學傳播系的Byron Reeves和Clifford Nass在其著作《The Media Equation-How People Treat Computers， Television， and New Media Like Real People and Places》中提出的理論，通過實驗證明人們會像對待真人真事一樣對待電腦等新媒體，進而認為人與媒體的互動本質上是社會性和自然的。表明人類對自己使用過的計算機會產生類似對人一樣的感情;大眾層面，人們已經習慣將具備人類男女外貌和嗓音的人工智能機器人劃分性別，就像對人類一樣。人工智能機器人的社會法理地位還在上升，如2017年機器人索菲亞獲得沙特阿拉伯公民身份。

這些理論上的新思路和現實中的新趨勢表明，人工智能已經不單單是像前幾次工業革命以及更早之前人類所創造的生產工具那樣只被動參與生產活動了。人工智能機器人已經深入人的生產和生活，甚至扮演了“人”的角色。誠然，曾經兩次工業革命中誕生的機械也在生產的某些環節中扮演了“人”的角色，這使得以往和當前的人工智能，其在政治經濟學上的本質仍然與以往兩次工業革命所發明出的生產工具相同，因而對于“人工智能創不創造價值”這個問題的答案當然是否定的。但隨著這些新趨勢、新現象的出現，人工智能發展將進入一個更高階段，到那個人工智能全面超越人類、人類不再成為勞動的唯一主體，進而喪失“萬物之靈”的地位時——按照人工智能技術發展的速度來看，這一天的到來在技術上只是時間問題，以往學者根據經典馬克思主義政治經濟學提出的生產工具論、智能勞動論都將難以進行解釋。這啟示我們：自大衛·李嘉圖時期創立，經馬克思完善體系化，已經沿用了一百余年的經典勞動價值論需要發展。應在批判性認識人類中心主義的基礎上，充分將人工智能所帶來的人類與人工智能關系的扭曲、人類的異化考慮進來，創建一個適用于人工智能時代的勞動價值論新分析，以對經典勞動價值論進行補充完善。

2.價值創造勞動的三維坐標系

我們嘗試跳出人類中心體系，歸納總結創造價值的勞動的本質特征。首先，從生產力維度考量。生產力是具有勞動能力的人和生產資料相結合而形成的改造自然的能力，即人類創造新財富的能力。人由古猿進化到現代人類、生產力實現巨大進步，不僅因為人本身具有勞動能力，更重要的是人類學會了使用工具，這不僅使得人類可以從事以往不能從事的勞動，而且大大提高了人類從事以往可從事的勞動的效率。因此，我們認為創造價值的勞動是基于人類天生的一種勞動能力和學習能力，這兩種能力使得人類不僅可以勞動，而且可以通過后天學習習得所有種類勞動。但現實中，由于人的壽命有限，習得某種勞動需要成本，且出現了專業化分工，因而任何個體意義上的人事實上無法掌握全部種類的勞動。但如果我們放寬這種假設，延長人的壽命——隨著醫學的進步這已經變得可能——或通過某種機器和智能的延伸，人有可能在理論上習得所有種類的勞動并實現高效率。其次，從生產關系維度考量。這種勞動中創造出了人類之間的社會關系，包括買者與賣者之間的關系、資本家與工人之間的關系、所有權擁有者與經營權擁有者的關系等等。也正是在資本主義生產關系中，工人才通過勞動使得W變成具有更高價值的W′。最后，從意識維度考量。創造價值的勞動應是自主的，這里我們強調自主意識，即勞動過程中的心智作用。在一個典型的剝削性質的生產關系——如資本主義生產關系中，盡管工人被迫進行勞動，但因為其有自主意識，在我們的定義中，也屬于有意識勞動。

采取這三個維度作為分析框架的合理性還體現在，這三個維度之間存在著緊密聯系。作為框架核心的生產力，決定了生產關系，這種生產力本身也是一種集體力——不單單是人數量的增加，更重要的是協作和管理，而這種協作和管理必然存在一定的生產關系;這種生產力也是自主的，勞動的過程并非人肢體的機械運動和思維的機械運算，而是有意識的、有選擇的。人類在通過勞動實現對自然改造的同時，也必然伴隨著人自身的改變。基于這三個維面，本文提出了創造價值的勞動的三維坐標系，從勞動完全性、社會關系性和勞動自主性三個維度來考量創造價值的勞動，并進一步考察人工智能所從事的生產行為是否屬于創造價值的勞動。

圖1 創造價值的勞動的三維坐標系

（1）生產力維度：完全（全面）勞動與不完全（全面）勞動

完全（全面）勞動-不完全（全面）勞動構成了創造價值的勞動三維度的第一個維度：生產力維度。在定義全面勞動和不全面勞動這一對概念之前，首先定義全面勞動能力和不全面勞動能力這一對概念：全面勞動能力是指勞動主體可以掌握所有種類的具體勞動形式;不全面勞動能力是指勞動主體不能掌握所有種類的具體勞動形式。進一步，完全勞動是指擁有全面勞動能力的主體進行的勞動。相對地，不完全勞動則是指不全面勞動能力的主體進行的勞動。在這一定義下，人類所擁有的勞動能力屬于全面勞動能力，因為人天生可以進行深度學習，若忽略習得勞動的各種成本以及社會的分工現實，則人是可以掌握全部種類的具體勞動的。盡管現實中有一些人因先天或后天的疾病或意外，部分或完全喪失了掌握全部勞動的可能，但這部分人在人群中占比并不高。在整體的角度上，人類擁有的勞動能力是一種全面勞動能力，人類的勞動屬于全面勞動。現實中我們之所以看到人沒有掌握所有種類的具體勞動，是因為習得所有種類具體勞動的成本過高（時間成本、金錢成本），而且，更為重要的一點是社會存在分工。

分工的產生是人類社會發展的必然，因為分工可以顯著地提高效率。分工使人們只需要專心從事自己所在領域的具體勞動就能實現整個社會的運轉，是人類社會發展前進的一大步。但馬克思并不認為分工代表著最高等級的生產力水平，反之，他認為分工在使“人類在物質與精神及社會交往社會關系的方面第一次獲得了全面發展”的同時，也導致人類的異化——“只要分工還不是出于自愿，而是自然形成的，那么人本身的活動對人來說就成為一種異己的、同他對立的力量，這種力量壓迫著人，而不是人駕馭著這種力量。”②③⑤[德]馬克思、[德]恩格斯：《馬克思恩格斯文集》，人民出版社，2009年，第1卷第537頁、第2卷第591頁、第5卷第89頁、第5卷第90頁。分工下的人類發展實質上是一種片面發展，要克服片面發展、實現人的全面發展，就要消滅分工。隨著分工被消滅，階級也隨之被消滅，人類共同體得以建立，馬克思所描繪的共產主義社會來臨。在那時，以前所不能實現的全面勞動，由于人獲得了全面發展，勞動成為人的內在需要，輔之以技術的高級發達和社會生產力的巨大發展，全面勞動則可以逼近完全實現的水平或程度。

而當前的人工智能都只能應用于某一具體領域，即存在著分工，如只會下圍棋的谷歌人工智能AlphaGo、只會排雷的軍事機器人等，尚未出現通用型人工智能。專用型人工智能的行為都是由芯片里的程序代碼所設計的，也就是說除代碼設定的領域之外，它們無法進行其他勞動。這就使得即使可以不計時間成本、忽略分工的現實，它們也不能掌握除該領域外的其他種類的具體勞動。這種“無法”或“不能”是因為它們勞動能力的賦予者——人類設計的程序本身就無法實現學習掌握全部具體勞動，歸根結底是生產力低下導致的。因此，當前的人工智能不具備全面勞動能力，它們的勞動屬于不完全（全面）勞動。

（2）生產關系維度：高擬社會關系與低擬社會關系

在定義擬社會關系這一概念之前，有必要梳理一下社會關系這一概念的內涵。從最廣的意義上講，社會關系是人們在物質和精神活動中彼此形成的相互關系的總和。而馬克思的社會關系理論則建立在對青年黑格爾派的批判基礎之上，馬克思科學地揭示了人類社會關系之間的從屬關系，即人類社會關系可分為物質關系和思想關系，其中物質關系決定思想關系，思想關系是物質關系的反映。馬克思對青年黑格爾派的另一大超越在于他準確地認識到生產關系是所有社會關系中最基礎的關系，“這些生產關系的總和構成社會的經濟結構，即有法律的和政治的上層建筑豎立其上并有一定的社會意識形式與之相適應的現實基礎。”②社會關系是人的現實屬性，它產生于人的生產實踐中，也在人的生產實踐中不斷發展，是人區別于動物的主要依據。而且，社會關系不僅是人的現實屬性，還是解開商品拜物教奧秘的關鍵。在馬克思看來，所謂奧秘即是因為商品“把生產者同總勞動的社會關系反映成存在于生產者之外的物與物之間的社會關系。”③可見，正是蘊含著的社會關系的存在，才使得產品能夠變成商品，從而實現價值。

而擬社會關系（又稱為準社會交往或準社會關系）則是一個心理學概念，這一概念由心理學家霍頓和沃爾（Horton & Wohl）于1956年在《精神病學》雜志上發表的文章《大眾傳播和準社會交往：對遠距離親密行為的考察》中提出。是指受眾將大眾傳媒中的人物當作真實人物做出反應，并與之形成一種準社會關系，這一關系類似于面對面交往中建立的人際關系。可將這一概念借用到對人工智能的分析上來。馬克思指出：“在生產者面前，他們的私人勞動的社會關系就表現為現在這個樣子，就是說，不是表現為人們在自己勞動中的直接的社會關系，而是表現為人們之間的物的關系和物之間的社會關系。”⑤可見，表現在人們勞動中直接的社會關系并不是社會關系這一概念的本質。把馬克思描述的社會關系還原到人與人工智能的場景中，我們會發現：人與人工智能之間也可以存在著像人與人一樣的社會關系，在當前主要表現為馬克思所描述的前一種“人們在自己勞動中直接的社會關系”。在未來是否會有這樣一種可能：人工智能也能成為商品交換的兩方之一，將自己勞動的產品與人進行交換，從而實現商品的價值，即后一種本質上的社會關系。

基于此，將擬社會關系劃分為低擬社會關系和高擬社會關系：低擬社會關系是指人工智能與人或人工智能本身之間在生產實踐中直接的交往關系和協作關系;高擬社會關系則是指人工智能與人或人工智能在商品交換中產生的類似人與人之間社會關系的關系。低擬社會關系在現實中可以找到很多例子：人向人工智能機器人下達指令的對話、在車間的協作等等。但高擬社會關系的定義意味著人工智能要像人一樣成為商品交換的一方，也就是說，人工智能將不再僅僅是幫生產者勞動，而是自己成為生產經營的主體，它的生產交換將是為了自己。而這樣的人工智能，不僅僅要具備相當高的智慧，更重要的是它的社會地位有了跨越式的上升。因為一個被框在“智能生產工具”地位下的人工智能，是絕不可能作為生產經營者同人類進行商品交換的。

可見，低擬社會關系只是涉及價值實現的表面形式，而高擬社會關系才觸碰到了價值實現的本質形式——商品交換。由于馬克思所定義的社會關系概念主要是針對資本主義社會中生產實踐中的社會關系，生產關系是其中最本質最核心的部分，且本文所研究的也主要是從事生產的人工智能是否創造價值的問題。基于此，我們將這一維度命名為生產關系維度，而低擬社會關系-高擬社會關系就構成了研究創造價值的勞動的生產關系維度。

（3）意識維度：有意識勞動與無意識勞動

有意識勞動-無意識勞動構成了創造價值的勞動的第三個維度：意識維度。有意識勞動是指勞動主體有意識地進行勞動，表現在兩個方面：一是主動認知，即勞動的主體認識到自我，認識到自己在勞動，認識到自己勞動的目的性，也就是說勞動主體明白“我是誰？我在干什么？我為什么這么干？”;二是主觀能動性，即勞動主體可以根據自己的經驗和知識儲備分析當前情況，做出最優決策，甚至可以對未來形勢進行預測，從而優化自己的決策，也就是回答“怎么干更好？”的問題，這是人腦的高級功能。相對地，無意識勞動則是指勞動主體無心智地進行勞動，在認知方面表現為勞動主體無法認識到自我，也無法認識到自己在勞動，更不知道自己勞動的目的是什么，即無法回答“我是誰？我在干什么？我為什么這么干？”的問題;在能動性方面則表現為勞動主體只能簡單依據指令進行勞動，勞動受到嚴格限制，不具備自我決策、預測形勢的可能，對于勞動過程中出現的突發情況難以進行自主應對。需要指出的是，這種意識或心智，并不必須是先天就存在于勞動主體體內的，也可以是后天被賦予的。人類天生有意識，但意識是伴隨著人的成長和實踐才能逐漸成熟的。

對于勞動過程中勞動者所具有的意識，馬克思論述道：“勞動過程結束時得到的結果，在這個過程開始時就已經在勞動者的表象中存在著，即已經觀念地存在著。”“勞動過程的簡單要素是：有目的的活動或勞動本身，勞動對象和勞動資料。”[德]馬克思、[德]恩格斯：《馬克思恩格斯文集》第5卷，人民出版社，2009年，第208頁。可見，創造價值的人類勞動是一種有意識勞動，從認知角度看，人類可以認識到自己在勞動，人類的勞動也是有目的的;從主觀能動性角度看，現實中人類更是可以根據形勢的變化調整自身的勞動，并對突發狀況迅速應對。而以往歷次技術革命中所誕生的新生產工具只能接受人的控制，都回答不了“我是誰？我在干什么？我應該干什么？我為什么這么干？”等問題。而當前絕大多數人工智能也不具備自主意識，盡管它們與之前工業革命中誕生出的機器相比已經有了很大進步，但仍然未意識到自己行為是在勞動，也不知道勞動的目的是什么，只是自動化了的機器，故屬于無意識勞動。但是，當它們擁有了自主意識后，在這一維度上將滿足創造價值的條件。

四、三維坐標系下人工智能價值創造問題的三階段分析

前文我們構建了價值創造的三維坐標系，對三個維度——生產力維度、生產關系維度和意識維度下三對概念進行了解釋和分析。價值創造三維坐標系不僅是一個理論上的分析框架，更是一個可以運用于實踐的分析框架，這就要求必須具體地將人工智能放置于坐標軸中進行分析。而“人工智能能否創造價值？”這個問題顯然不能簡單地用“是”或“否”來回答，人工智能自身也處在一個不斷發展的歷史過程中，不同發展階段的人工智能在坐標系中所處位置是不同的。因此，我們按照弱人工智能、強人工智能和超人工智能這一學界的普遍劃分方法，美國哲學家約翰·塞爾于20世紀70年代在其論文《心靈、大腦與程序》中最早將人工智能劃分為三個階段：弱人工智能、強人工智能與超人工智能，這一劃分標準受到了學界和工業界的普遍認可。運用價值創造三維坐標軸系對人工智能進行階段性分析。

1.弱人工智能階段

弱人工智能，又稱為專用型人工智能，指只能夠在某一領域協助或者替代人類，而不具備全面自我學習能力的人工智能。它不具備獨立思考的功能，本質也只是統計學及其擬合函數實現的，不能稱之為真正意義上的智能。從1976年達特茅斯會議提出人工智能概念以來，所問世的人工智能基本都屬于這一階段。弱人工智能在價值創造三維坐標軸中屬于不完全勞動-低擬社會關系-無意識勞動這一卦限。在空間立體幾何中，由相互垂直的坐標軸X軸、Y軸、Z軸，把整個空間劃分成八個部分，其中每一部分稱為一個卦限（Octant）。從生產力維度看，這一階段的人工智能尚不具備通用勞動技能，只能在某一或某幾個領域從事生產勞動;從生產關系維度看，這一階段的人工智能與人的關系只是社會關系的表層部分，即簡單的交流、生產過程中的協作，但沒有以商品交換其中一方的身份與人發生真正意義上的社會關系;從意識維度來看，這一階段的人工智能尚不具備意識和心智，無法認識到自己是在勞動，不知道自己的勞動目的是什么，不能突破指令限制進行預測和自主決策，也難以對程序設計之外的意外狀況進行應急處理。這樣的人工智能與以往工業革命以來出現的生產工具相比，在三個維度都未實現質的突破，因此仍然屬于生產工具的范疇，只不過由于其智能性的進步，可以稱之為“智能生產工具”。

當前世界范圍內人工智能的發展正處于弱人工智能階段。一些典型的應用主要表現為某種專用性機器，如制造車間里負責制造、包裝和運輸的機器人，善于下圍棋的Alpha Go，科大訊飛發布的“醫學影像輔助診斷系統”等。它們一般只能從事某一專業領域內的活動，嚴格受人指令的控制，且與人的接觸僅限于生產過程中的協作。作為“智能生產工具”的它們完全不創造價值，只是通過自身機械力（對體力勞動的替代）或智力（對腦力勞動的替代）的輸出，提高了生產效率，產生了使用價值創造“放大器”的作用。

2.強人工智能階段

強人工智能，又稱通用型人工智能，其與弱人工智能最大的區別在于具備自我學習和適應訓練的能力，這使得強人工智能可以通過學習從事原本不能勝任的新領域工作。在這一階段，數字化、網絡化和智能化高度融合，人工智能的學習與理解能力已經達到與人同等的水平，它們已經可以自主完成人類生產活動中的絕大多數勞動。強人工智能在價值創造三維坐標系中屬于不完全勞動-低擬社會關系-有意識勞動這一卦限。作為弱人工智能向超人工智能跨越的過渡階段，這一階段本身的定義就比較模糊，從生產力維度來看，它們能夠完成人類所能完成的絕大多數勞動，這與弱人工智能相比已經有了很大進步，更加逼近完全勞動，但仍然未到達。從生產關系維度來看，它們在生產過程中與人的協作關系更加緊密，它們已經滲透進了人類生產活動的絕大多數過程，但仍然沒有以商品交換一方的身份與人形成高級擬社會關系。這種更加緊密的人機協作關系也是生產力發展的必然要求。從意識維度來看，它們有了更強的對外界環境感知能力和學習理解能力，它能夠部分認識到自己在勞動，明白勞動的目的是什么，它也能夠進行相當程度上的自主決策，更好地應對意外狀況。這一維度的進步很大程度上是人類的技術進步所賦予的，因而也反映了三維度之間存在著相當緊密的關聯。

由于當前現實的人工智能發展尚處于第一階段，因而在現實中很難找到強人工智能的例子。但是可以想象，在強人工智能階段，制造業將由“自動化、規模化、標準化”轉向“個性化、智能化、定制化”，制造業依靠的不再是“資源和產業配套，而是數據、服務業的配套”。馬云：《不會用智能技術的企業都會進入失敗領域》，《電商報》2018年9月17日。現實中，有些個例已經有了接近這一階段人工智能的某些特征，如阿里巴巴的“智能大腦”：依據IT+OT+ET等各種技術集成，由阿里集團在原有幾個概念基礎上整合而成，IT指信息技術，OT指操作技術，ET則是在2016年8月阿里巴巴云棲大會上提出的，指人工智能系統。可以判斷形勢，并從局部決策優化到全局決策優化服務;騰訊的AI Lab對于通用型人工智能的探索;騰訊AI Lab是騰訊企業級人工智能實驗室，于2016年4月在深圳成立，目前其在中國和美國有70位世界級科學家及300余位經驗豐富的應用工程師。以及已經出現的可以與人無障礙交流并且協助人進行管理的人工智能助手等。同時，在影視作品中我們也可以看到類似強人工智能階段的人工智能形態：掌握多種勞動技能、能夠認識到自己與人類的主仆關系并擁有自主決策的人工智能機器人——如人工智能管家、人工智能家庭成員。無論是“智能決策”還是人工智能管家，它們與前文提到智能工廠中的機器人、AlphaGo、醫療輔助診斷機器人相比有了極大進步，因而已經跳出弱人工智能范疇，邁進強人工智能階段。

3.超人工智能階段

超人工智能，顧名思義要擁有比強人工智能更全面的能力。超人工智能以強人工智能為基礎，借助更海量的數據整合和更智能的算法優化，其學習能力和進化能力再度實現突破，將對人類體力和智慧形成全面超越。不僅如此，超人工智能還將首次與人一樣擁有平等的地位，它不再是以前的工具，機器人的法律地位被承認，可以像人一樣去從事職業，提供與享受社會服務，是“機器”的人。超人工智能一旦誕生，意味著新的智慧形態的進化完成。其進一步意味著，無論是體力勞動和腦力勞動，人雖然可以從事各種形態的勞動，但人都不再成為物質產出的必然主體。超人工智能在價值創造三維坐標系中屬于完全勞動-高級擬社會關系-有意識勞動這一卦限。從生產力維度看，超人工智能已經掌握了人類所能掌握的所有具體勞動，真正跨入通用型人工智能。從生產關系維度看，超人工智能不僅僅在生產流程中與人進行協作，由于人類對它們態度的轉變和社會地位的提高，它們可以作為商品交換的一方與人類交換自己生產的產品。從意識維度看，超人工智能不僅可以回答“我是誰？我在干什么？我為什么這么干？”的問題，甚至可以回答“怎么干更好？”這一問題。超人工智能不僅可以達到人的水平，更在很多方面超越了人類，其存在能為人類帶來更多的自由和可能。它們在三個維度都將滿足價值創造的條件。

超人工智能階段完全到來離我們尚有一段距離，根據庫茲韋爾的“奇點理論”，人工智能全面超越人類預計是在2045年左右。美國學者雷·庫茲韋爾（Ray Kurzweil）在其關于人工智能的著作《奇點臨近》中基于對計算機創造情報量的推算提出了這一預測。但我們可以從個別案例中看到這種未來趨勢：2017年10月，由漢森機器人科技公司制造的名為“索菲亞”的“女性”機器人被授予了沙特公民身份。她進行了富有內涵的演講并感謝沙特政府，當主持人提到關于人工智能威脅論的話題時，索菲亞毫不留情地反駁并略帶嘲諷地說“你是看了太多好萊塢電影”。搜狐網：《索菲亞成為首位被授予公民身份的機器人》，https：//www.sohu.com/a/237964776_313745。試想在未來，類似索菲亞或者更甚于她的具有高度智慧的人工智能機器人將進入社會。

在此階段，人工智能不會單純地像前兩個階段一樣狹義地體現在勞動密集部門，而是在更高層次的知識、技術密集型行業發揮作用。在制造業中，由人工智能機器人所開辦的企業不需要顧問，因為它自己就可以進行原本需要幾十人的顧問團所參與的分析與決策，制造車間里也只需要幾個機器人就能生產出數百倍、數千倍于人類所能生產數量的產品。在服務業中，智能家政服務將徹底解決工作和家務活動的沖突;患者將向人工智能機器人購買醫療和心理咨詢服務。簡而言之，智能機器（人）可以同人類一樣參與到生產、分配、交換、消費的各種經濟活動和經濟關系中，而且這些習得所有種類勞動的人工智能，在資本主義生產關系下，也會不可避免地如同人類當初一樣走向分工，它們將在重復勞動中通過自主學習思維優化勞動過程，從而提高效率，這也和人類當初分工的初衷相同。

上述只是超人工智能時代來臨后巨大改變中的個別場景。可以明確的是，超人工智能的來臨對人類社會將是有史以來影響力最大的事件之一，人類在價值創造上的唯一主體地位將會受到巨大沖擊。為了方便理解，表1對人工智能發展三階段的特征及其價值創造的能力/創造價值與否進行了對比。

表1 人工智能發展三階段特征及其價值創造的對比

五、結論

21世紀以來，以人工智能等為核心的新技術風起云涌，并在很短時間內嵌入到經濟、政治、社會、文化、生態等人類活動的各方面，在世界范圍內掀起了新一輪工業革命的浪潮。中國人民大學全國中國特色社會主義政治經濟學研究中心：《中國政治經濟學年度發展報告（2017）》，《政治經濟學評論》2018年第3期。人工智能的出現和發展是社會生產力與生產關系矛盾運動的產物，其本身在極大提高了生產力的同時，也改變了生產關系，而政治經濟學作為“從最廣的意義上說，是研究人類社會中支配物質生活資料的生產和交換的規律的科學”，[德]馬克思、[德]恩格斯：《馬克思恩格斯文集》第9卷，人民出版社，2009年，第153頁。則最可能對以下問題給出回答：人工智能的大量使用能否使社會總資本增值，人工智能使用對個別勞動生產率和社會勞動生產率的影響，人工智能對資本有機構成的影響，以及人工智能的發展會帶來人的異化發展還是有助于實現人的全面發展等。但要回答這些問題，需要首先回答一個根本問題——人工智能是否創造價值？

本文通過抽取創造價值勞動的主要特征，構建了價值創造的三維坐標系來對當前以及未來的人工智能進行分析。必須強調的是，盡管現實中的人工智能發展僅處于本文所定義的第一階段，但人類過往的歷史讓我們有充足的理由相信：人工智能技術必將日新月異，其所帶來的改變將是顛覆性的。技術變革的前景呼喚理論上的創新與發展，價值創造的三維坐標系正是基于人工智能時代下對馬克思主義政治經濟學的一個拓展。只有發展和更新拓展馬克思主義政治經濟學，它才能永葆生命力——這既是發展馬克思主義政治經濟學理論本身的需要，更是以馬克思主義政治經濟學指導中國經濟發展實踐的需要。

責任編輯：韓海燕

* 基金項目：西北大學“雙一流”建設項目（First-Class Universities and Academic Programs of Northwest University）;西北大學“優秀青年學術骨干支持計劃”項目資助

① 中國人工智能學會、羅蘭貝格：《中國人工智能創新應用白皮書》，2017年11月。