可以公平地争辩说，作为《资本论》的附录来阅读，这个文件只应该根据它之前的内容来理解，这样就可以假设资本主义崩溃了。而且还可以进一步断言，资本的机械自主性只是一种“表象”——一种必须被看穿的神秘感，才能发现位于遥远生产链下的劳动力的持续重要性，尽管它被巴洛克式地掩盖了。也许是这样。但正如安东尼奥·内格里(AntonioNegri,2017)等长期乐观主义者所指出的那样，马克思的“表象”并不意味着“模糊的、肤浅的或虚无的”:相反，它意味着一种具体的社会现实，它是在一个神秘和伪装的过程的基础上创造出来的，即工人的力量逐渐被纳入机器。虽然马克思通过对工业工厂的分析发展了这一灰暗的愿景，但它引发了对“超包容”的进一步思考，在这个阶段，资本的自主力量表现为人工智能:在本书的后面，我们将解释这个新的包容阶段是如何展开的，并可能在AGI中达到高潮。
马克思机器分析的主要和次要路线都描述了2019年实际存在的人工智能资本主义的动态。我们并没有达到“片段”或“结果”中所预见的机器资本主义的高度或深度。富士康装配线上的工人，亚马逊仓库里的工人，Facebook内容审核网站上的工人，都证明了机器的持续使用，以加强和加快人类劳动的速度。2008年华尔街崩盘等危机揭示了机械压低工资、数字化组织的廉价劳动力和高速金融交易给资本主义带来的深层次不稳定性。随着21世纪20年代的临近，马克思机器思想的大部分主线都是正确的，也许比以往任何时候都更正确。但机器学习驱动的AI在一定程度上是为了应对资本主义全球化危机而发展起来的，正在把类似马克思对资本主义机器极端的看法的可能性摆在地平线上。“机器上的片段”和“直接生产过程的结果”是一页的正反两面，这一页既讲述了机器力量将人类从资本中解放出来，也讲述了资本从人类中自治出来。资本家和共产主义者一样，小心你的愿望吧！
在自我复制的自动机时代
马克思对机器的讨论止于蒸汽动力工厂。直到他生命的最后一刻，才出现了电学和电磁学
introduction: ai-capital .
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