人工智能和资本主义的未来_1-200的全文翻译

在这里列举AI基础设施优化流通和/或提高生产力的所有方式。已经在工作的系统，如SIX的“物联网电子商务完整基础设施”，旨在将智能家电(如能感知供应不足的冰箱)与市场信息联系起来，零售商和配送服务，将购物完全排除在人类认知和行动的范围之外。当然，还有许多其他方式可以通过将认知和感知能力卸载给整个环境来加速资本的增值和变现。

请记住，策展只是基础设施AI的一种可能应用，我们建议AI很可能成为，并且正在被资本定位为成为一般生产条件的一部分。如果这种情况发生，AI将成为与交通和通信工具类似的认知工具一—认知手段。认知手段将是一层新的技术基础设施，与生产资料和交通、通信手段交织在一起。虽然资本主义生产在概念和执行方面一直依赖于人类的认知能力，但AI的基础设施将允许将认知和感知任务分配给机器，机器将以不同的机械方式执行这些任务，这可能会对生产方式产生革命性的影响。正如马克思认为有必要特别提到当时新型的通信和运输工具(轮船、铁路和电报)，因为它们在实现大规模工业方面发挥了关键作用一样，我们将认知手段作为可能定义一种新的控制论生产模式的因素。在建立认知手段的过程中，资本将不加隐喻地获得思考和感知的能力。马克思指出，“劳动资料向机器的发展不是资本的偶然时刻，而是对传统的、继承下来的劳动资料的历史重塑，使其成为一种适合资本的形式”(1993:694)。在我们在这里概述的可能的未来，资本正在将劳动能力的原始能力——认知和感知——重塑为适合资本的机器形式。推动AI“民主化”可以被解读为资本加速获取这些基本能力并在分布在整个社会的机器中实现这些能力的努力。

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认知的手段

资本远没有准备好完全抛弃人类，但它准备将越来越多的人类认知能力注入机器，形成一个越来越“智能”的技术环境。AI的重要性不仅在于其自动化工作的潜力，还在于它可能成为一般生产条件的一部分。如果认知手段建立起来，生产肯定会变得越来越自动化，而且在智能机器进行感知、学习和交流的环境中，生产也会变得越来越自动化。随着机器学习的改进和新的AI技术的出现，这个智能机器网络将进一步扩大其能力，而整个社会工厂的资本将变得越来越有意识、智能和交流。

在提出认知手段时，我们似乎与认知资本主义的后操作主义理论保持一致(Vercellone 2006;Moulier-Boutang 2011;Hardt and Negri 2017).7相反，我们认为本章概述的认知情景的手段与后操作主义分析不相容,在后操作主义分析中，认知是严格人择的。事实上，我们认为，认知手段情景需要对后运算主义从马克思那里获得的一般智力概念进行彻底修正。

马克思认为，一般智力表现在技术上，而技术在资本主义生产方式中主要以资本的形式出现。马克思对一般智力的主要论述如下：“固定资本的发展表明，一般社会知识在多大程度上已经成为直接的生产力，从而社会生活过程的条件本身在多大程度上受到一般智力的控制，并根据它得到改造”(1993:706)。在这里，社会个人的知识成为一种直接的生产力，但只有当它在机器中得到实施时(这一点经常被忽视)，因为只有在人体之外的对象中，人类的技能和知识才能成为社会的，即普遍化的。今天，任何人只要通过网络或智能手机应用程序访问谷歌翻译，就有能力立即(如果粗略地说)理解几十种语言的短语。一般智力指的是资本以机器形式拥有的这种不断增长的技能和知识的多样性。在它实现之前，社会个人的技能和知识，就在机器形式上

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另一方面，它被马克思称为“社会大脑”(1993:694)。资本不断地锻炼和模仿社会大脑的各个方面，将它们实现在机器中，并将它们添加到一般的智力中。这是“知识捕获”的行星尺度版本，管理理论家将其定义为“将驻留在个人头脑中的知识转化为企业可用的明确表征”(Gartner n.d)。一般智力捕获的社会大脑越多，资本就会变得越强大。

后操作主义否定了马克思关于一般智力的原始表述。维尔诺将其重新定义为“人类共有的语言认知能力”(2004:42)。他说，这种重新定义是必要的，因为：

马克思认为“一般智力”是一种科学的客观化的能力，是一种机器系统。显然，“一般智力”的这一方面很重要，但它并不是一切。我们应该考虑这样一个维度，在这个维度中，一般智力不是化身(或者更确切地说，是铸铁)进入机器系统，而是作为活劳动的属性而存在。一般智力在今天的表现，首先是活生生的主体的交流、抽象和自我反思。似乎有理由认为，根据经济发展的逻辑本身，有必要让一部分一般智力不凝固为固定资本，而是在认知范式、对话表演、语言游戏的幌子下，在交际互动中展开。(维尔诺2004:65)

对于维尔诺来说，一般智力是网络人类的新型社会能力，包括交际互动、抽象、对话表演、语言游戏、合作和交际能力(2004:65)以及“无限种类的概念和逻辑方案”(2004:106)。我们还可以加上情感，后操作主义思想家哈特和内格里将其描述为一般智力时代工作的特征品质(2001:292)。在后福特主义中，资本依赖于劳动力的这些能力，而这些能力是资本无法控制或模仿的。因此，“一个决定性的角色是由无限多样的概念和逻辑方案扮演的，这些概念和逻辑方案永远不能在固定资本中设定，与多个生活主体的重复是不可分割的”(维尔诺2004:106)。这个概念是，在一般智力的时代，人类劳动力享有资本无法用机器取代的一系列新的权力。

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本章展示了一个正在进行的项目，以使AI的认知和感知能力普遍可用。但维尔诺所说的不可能实现自动化的人类能力真的是这样吗?我们不这么认为。本章已经调查了一些将这些能力卸载给AI系统的例子，但我们现在直接解决它们。

维尔诺强调人类的交流能力。(机器之间以及人与机器之间的)通信一直是AI研究最成功的应用之一。自然语言处理、语音合成和聊天机器人只是AI实现沟通能力的一些方式。早在2012年，Narrative Science就在使用AI为报纸和新闻网站撰写公式化的体育和财经报道。2019年，该公司现在正在销售Quill产品，该产品使用自然语言生成(NLG)处理大数据，为企业创建叙事结构的报告。

与沟通相关的是合作，维尔诺也认为这是人类的特征。AI才刚刚开始实施合作，但已经有了令人信服的例子。生成对抗网络(gan)是最近的AI发展，其中两个机器学习系统参与对抗关系，可以与生产假币的造假者和试图检测假币的警察之间的关系进行比较(Goodfellow等人，2014)。一个系统试图生成与训练集非常相似但不包含在训练集中的数据。另一个系统试图挑出假数据。两个系统都从这种交换的许多实例中学习，最终“两个团队……都改进了他们的方法，直到假货与真品无法区分”(Goodfellow等人，2014:1)。这是一种产生新颖产出的基本合作。

一个更生动的例子来自OpenAI，他们构建了一个由五个神经网络组成的团队，称为OpenAIfive，它们一起玩流行的多人电脑游戏Dota 2 (defense of the Ancients 2)。2018年，这五个网络击败了一个职业玩家团队(Park2018)。开发人员解释说，团队成员的合作不是通过明确的沟通:相反，“团队合作是由我们称之为团队精神’的超参数控制的。”团队精神的范围从0到1，将权重放在每个OpenAI的多少上

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《Five》的英雄应该关注其个人奖励功能，而不是团队奖励功能的平均值。我们通过训练将其值从0退火到1”(OpenAI2018)。这里的合作来自于数值的优化。

那么抽象的能力或者产生和掌握“无限种类的概念和逻辑方案”的能力呢(维尔诺2004:106)?深度学习的先驱们直接解决了这个问题，他们将深度学习系统的独特能力描述为“学习具有多个抽象层次的数据表示”(LeCun, Bengio和Hinton 2015: 436)。或者正如IBM的一篇教程所言：“通过构建多层抽象，深度学习技术可以解决复杂的语义问题”(Sedlak2016)。这并不是单纯的炒作。机器语言翻译现在是用神经网络完成的，因为网络能够找到模式并开发相关的语言概念(规则)，从而产生比任何其他自动化技术更好的翻译。此外，深度学习系统具有极大的可扩展性，这意味着可用的数据越多，这些系统的性能就越高(Ng2015)。老算法的性能在一定的数据量下会趋于稳定，但是，到目前为止，深度学习还没有。未来这类系统能够掌握的认知、逻辑和语义复杂性是无法预测的。

最后，我们来谈谈影响，这是一种历史上对机器不利的能力。虽然截至2019年，还没有证据表明机器能表达情感，但人工智能捕捉和处理人类情绪状态数据的能力在不断提高。人工智能技术正在应用于情感分析领域，该领域旨在通过计算识别主观状态，包括文本中的情绪和观点(Pang and Lee 2004)，语音中的情绪识别(Morrison, Wang and De Silva 2007)，以及面部情绪识别(Zhang et al. 2017)。虽然日本公司正在大力投资于护理机器人，但各种各样的企业都对使用人工智能来监控和操纵客户的情绪感兴趣(Faggella2018a)。人工智能可能不会很快经历快乐或悲伤，但资本主义公司可能会越来越多地使用人工智能，为生产、流通等各个方面增加情感维度。

正如这些例子所示，维尔诺为人类一般智力所保留的能力正处于人工智能驱动的实施过程中。那么，在人工智能资本中，如果不是由后手术主义保留的位置，人类劳动可能会找到什么位置呢?马克思随口说的一句话

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具有启发性。在《机器片段》中，马克思设想了一个高度自动化的工作场所，在那里“人类更多地成为生产过程的守望者和监管者”(1993:705)。在这里，一个人类服务员看守着熄灯的工厂，只有在出现问题时才按下停止按钮。下面那句很少被引用的话(有趣的是，这句话用括号括起来了)是这样的：“适用于机器的道理同样适用于人类活动的结合和人类交往的发展”(1993:705)。“交往”一词是马丁·尼古拉斯从德语“verkehrs”翻译过来的，但另一种翻译是“交通”。正如马修·w·博斯特(Matthew W. Bost)所说，马克思用verkehr来指代各种交往，包括生物繁殖、语言和语义交流、商业交流，以及“战争中武器火力的交换”(2016:338)。因此，在这里，马克思似乎暗示，人类也可能仅仅作为守望者，与他们的社会发展和支撑他们的基础设施(广泛理解)联系起来。认知手段的建立所带来的认知能力的卸载，可以为资本实现这种深度控制提供手段。

后操作主义的人类而非机器的一般智力概念不仅颠覆了马克思自己的构想，而且无法解释实际存在的人工智能应用。此外，强调人类的一般智力会导致高估革命主体性，如哈特和内格里(2001)的“群众”，可以轻易地动员起来反对人工智能资本。今天的阶级权力问题需要详细分析人工智能到底能做什么，是支持还是反对劳工。下一章从这个角度探讨工人阶级重组的可能性，这将导致我们在结语中重新考虑“拒绝”资本主义技术发展的原始操作主义战略—一而不是后操作主义的“再占有”战略。

总而言之，虽然资本仍然必须以人类的认知和感知为基础，但正在进行的一个项目是用人工智能的基础设施取代这些基本能力。认知手段的建立可以被解释为，毫不夸张地说，将资本的逻辑注入世界的项目，这样资本，而不是位于其中的人类，就可以思考和感知。

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2自动化社会工厂

机器人还不能打败我们？

2018年夏天，有线电视公司HBO播出了热门科幻电视剧《西部世界》第二季。在美国西南部令人惊叹的山丘、台地和巨大的仙人掌中，被设定为扮演边境时代主题公园游客的性与暴力幻想的机器人反抗了，他们进行了血与火的复仇，同时也解决了机器自我意识的生存困境。当这部戏剧在银幕上展开时，在美国资本主义现实生活中的沙漠娱乐中心，一场更为世俗的争论正在进行。6月1日，代表约3.8万名在拉斯维加斯为米高梅(MGM)和凯撒(Caesars)等大型酒店公司工作的调酒师、鸡尾酒服务员、女佣、厨师和其他员工的烹饪和调酒师工会(Culinary andbarbartenderUnions)谈判达成的一份合同到期。加薪、工作量配额和性骚扰都在谈判桌上，但一个主要问题是自动化。长期以来，机器一直在侵蚀赌场的工作岗位。“换零钱的女孩”已经被赌场里的提款机取代，厨师也因为大量准备食物而减少。即将到来的是机器人客房服务、数字登记柜台和触摸屏鸡尾酒点单。当美国制造业工作岗位因自动化和离岸外包而减少时，一个被广泛引用的去工业化指标是，在赌场(典型的“服务业”工作)工作的人比在汽车工厂工作的人多。现在，自动机正在向赌场工人袭来。工会代表谈到要就离职和解或机器人再培训进行谈判。一些工人更有信心——某种程度上说：“这迟早会发生，但机器人还不能打败我们”，一位酒保坚决地宣称(Hernandez2018)。然而，这场冲突的结局并不像《西部世界》那样戏剧性；工会重复了一种将美国罢工率降至历史最低水平的模式，尽管工会虚张声势地展示了纠察准备，但却退缩了，避免了对抗。

“机器人会抢走我的工作吗？”这个问题概括了人们对机器智能的恐惧和希望。这个问题

这一章讨论了AI和就业问题，但并没有想当然地认为，劳动力市场关系的公平性或必然性通常构成了此类讨论的框架。相反，它将AI、就业和失业问题视为与资本及其工人之间长期冲突密不可分的阶级权力问题。我们提出了两个有助于思考这种冲突的概念，“阶级构成”和“社会工厂”，并应用它们来分析2008年金融危机和随后的全球化危机中资本当前对人工智能的热情的起源。然后我们看看AI行业的阶级关系，我们认为，该行业的劳动力分工和不断深化的自动化，可以告诉我们AI可能创造的更广泛的工作世界。然后我们继续展示，虽然西部世界机器人所需的“通用人工智能”目前仍然是科幻小说中的东西，但“狭义 $\mathbf { A I } ^ { \prime \prime }$ 正在改变或消除许多类型的工作。关于这种转变方向的主流辩论是，未来主义者预测“AI启示录”，他们预测就业危机迫在眉睫，而经济学家则认为资本主义可以继续“一切如常”，只会受到轻微震动的干扰。尽管这场辩论是推测性的，没有定论，但AI引发了许多其他问题—一围绕工人监督、不稳定的劳动力、收入和工作条件的两极分化、教育和培训的可获得性、以及社会互动的条件——这些都对阶级权力的平衡和激进政治组织的可能性产生了重大影响。许多地方都出现了对实际存在的人工智能资本的抵制，但这些资本面临的困难不应被低估。

阶级构成与社会工厂

“阶级构成”的概念(Zerowork 1975;Kolinko 2002;Notes fromBelow 2018a,2018b)起源于所谓的“自主主义马克思主义”(Cleaver 1979;Dyer-Witheford 1999;Eden 2012)，一个强调工人的潜在力量和自主性(因此是“自主主义”马克思主义)的学派，提供了一个与资本深化机器权力的讨论相对应的观点。马克思认为，资本有一种用机器(固定资本)取代工人(可变资本)的长期趋势，并从“技术”角度(因为它改变了工作的组织)和“价值”角度(因为它影响了资本的利润率)讨论了这一点。对于自主主义思想家来说，马克思的表述是片面的。它缺乏一个关于工人如何抵抗机器剥削的理论。所以他们

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他颠倒了马克思(1990:762)的“资本构成”概念，转而关注工人阶级的构成，也就是说，工人阶级挑战资本统治的不断变化的能力。

与马克思一样，自主主义者关注生产的“技术构成”，如劳动分工、管理实践、工作场所的空间布局和时间节奏，尤其是机器的使用。然而，他们这样做是为了强调“政治构成”的问题和可能性，即组织工人阶级为改善工资、工作时间和工作条件而斗争，并最终创造一场反对资本的革命。政治组成可以采取工会和社会主义或共产党的形式;同样或更重要的是一波又一波的自发罢工、怠工和旷工。这种反抗通常是由经济中某些特别具有战略意义的部门的工人领导的。另一方面，资本会试图“分解”或瓦解这种运动，用机器取代罢工的工人，提高总体失业率，或监视工作场所以镇压组织。自主主义者认为，资本离不开人，而且，鉴于此，分解将总是通过重组来满足，因为工人，通常在一些新的工业部门，察觉到资本最新控制方法的裂缝和弱点。

因此，组合/分解/重组的顺序导致了“斗争的循环”，驱使资本不断地逃往未来，为其工人问题寻求更极端的解决方案。从历史上看，熟练技术工人对早期工业资本的抵抗首先被泰勒主义的时间和运动研究慢慢分解，然后被福特工厂的半自动化装配线分解。但这种变化却矛盾地成为了工人阶级重组的基础。通过将工作简化为流水线上的同质性和单调性，福特主义产生了“大众工人”，他们的力量在于能够使植入他们的庞大技术机器停止运转。群众工人的政党、工会和罢工力量用革命的威胁吓坏了20世纪的资本，这种威胁即使没有实现，也会迫使资本在定期工资增长和福利国家规定方面做出让步。

这给我们带来了自主主义词汇中的第二个术语，“社会工厂”。马克思(1990,1991,1992,1993)将资本描述为一个循环，一个由生产领域和流通领域组成的整体系统，两者都不占主导地位。而生产

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生产是创造使用价值和从劳动中提取剩余价值的双重过程，而流通则是通过将商品推向市场并出售来实现这种价值，这一过程涉及运输和物流、广告和零售等活动。马克思还指出了第三个日益强大的与流通相关的部门，即金融:银行、信贷和投机活动。最后，他至少勾勒出了资本之外的、但在功能上是必要的领域，即消费和社会再生产领域，在这个领域中，人类的劳动能力得到了更新。他从商品消费的角度考虑了这一点，但是，正如女权主义马克思主义者强有力地指出的那样，它也涉及大量的工作，其中大部分是无偿的，由妇女承担、抚养、教育和维持人们的劳动生活(Federici2012;巴塔查里亚(Bhattacharya 2018)。“社会工厂”是自主主义者用来命名这整个综合功能综合体的术语。最初，他们用它来表示工业工厂是一个中心，所有资本的其他活动都围绕着它旋转(Tronti1977)。后来，他们将其发展为表明资本如何不仅可以在工业车间内进行斗争，而且可以在整个资本循环的学校、家庭、商店和仓库中进行斗争，从而将无产阶级的概念扩展到单纯的工业基础之外。

具有讽刺意味的是，当资本采用控制论技术开始对其基本前提提出前所未有的挑战时，自主主义在社会工厂中阐明了工人权力理论。计算机和数字网络在第二次世界大战和冷战期间在美国的军事-工业-学术复合体中得到了发展。从20世纪70年代开始，在经历了30年的繁荣之后，经济放缓，利润率急剧下降，这些技术越来越多地部署在北美和欧洲资本主义的前线。这种从福特主义到后福特主义的转变，分解了产业工人阶级的力量。贝弗利·西尔弗(Beverly Silver,2003)是一位劳动历史学家，她本人虽然不是自主主义者，但也有大致相似的分析，她描述了资本在面对其劳工问题时如何诉诸三种“修复”：“技术”、“空间”和“金融”。从20世纪70年代开始，“技术修复”涉及工厂和办公室的自动化，追求劳动力的机械清算，但在数字技术的水平上得到了提高，例如将机器人引入汽车工厂。“空间修复”涉及通过供应链将工业生产重新安置到世界市场的廉价劳动力/低监管地区:而不是取代资本的劳动力与机器，这一修复扩大了它的全球，但最低的工资，和最大的可处置性。第三种“金融修复”试图通过进入投机领域，开发衍生品和期货等工具来完全逃避生产，最初是为了防御性地对冲外国投资，然后演变成高风险的赌博机器。

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