一般数据、虚体与数字资本历史唯物主义视域下的数字资本主义批判

美国芝加哥大学的社会学家科林·库普曼提出的信息人(informational person）是一个十分有益的思路。在库普曼看来，福柯对19世纪之前和19世纪的治理主体的探讨实际上就是忏悔主体②和统计主体，而库普曼提出了一个新的概念即信息人或信息主体。库普曼说：“如果19世纪的主要形象是忏悔主体和统计主体，那么20世纪产生了新的信息主体，直到今天，这种信息主体对我们来说仍然十分新鲜。事情在20世纪的最初20年里发生了至关重要的转变。信息开始先于人而存在。人们可以从人身上提取信息，一些放满各种纸卡的盒子会一直伴随着我们从出生到死亡的历程。我们从出生开始就变成了一种形式：独一无二的出生证证明了充满一生的纸质材料痕迹的诞生，这些痕迹甚至能超过证明我们的死亡事件的死亡证而继续存在下去。”③库普曼的信息人的谱系学研究卓有成效，他看到了福柯研究视野之外的东西，即除了我们现实中的肉身存在之外，还存在着一个真正作为治理对象的信息人，这个信息人不完全等同于我们的肉身。库普曼特意提到，即便我们拿到了死亡证，即我们的生理生命的结束，也并不意味着我们的信息主体的身份的结束，因为我们的某种存在会在各种纸质档案中继续存在。

一般数据、虚体与数字资本

① Stephen Shapiro, "Foucault, Neoliberalism, Algorithmic Governmantality, and the Loss of Liberal Culture", in Liam Kennedy and Stephen Shapiro eds., Neoliberalism and Contemporary American Literature, Hanover, NH: Dartmouth College Press, 2019, p. 54.

②福柯晚期在朴次茅斯学院的讲座“自我解释学的起源”中谈到了中世纪基督教的忏悔技术对于自我的主体的塑造和治理，即通过发明忏悔的话语，让自我的忏悔可以在罪恶与善良之间做出抉择，从而形成适宜于基督教治理的忏悔主体。而奥古斯丁的《忏悔录》就是这种忏悔主体生产的标准文本。可以参看福柯《自我解释学的起源》，潘培庆译，西南师范大学出版社2018年版，第35—63页。

③ Colin Koopman, How we Became our Data : A Genealogy of the Informational Person, Chicago; The University of Chicago Press, 2019, p. 6,

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但是，库普曼的研究只看到了一方面，即看到了我们的生命过程中的轨迹所产生的数据的方面。从20世纪最初的20年里开始，有了记录所有可能的生命的档案，这是一个数据采集过程，让人们变成德里达意义上的书写痕迹（écirture)。但问题也在于，这些数据和信息也仅仅是书写痕迹而已，这些痕迹只能作为一个曾经的生命事件遗落的物质残余物，在世界上与我们并存。也就是说，这些装满各种纸卡的档案，虽然完整地记录了不同个体的生命活动的各种痕迹记录，但是这些信息和数据缺少德里达的文字化的过程；这些档案往往记录下来之后就被永远封存在档案馆布满灰尘的房间里，如果没有一个新的事件需要调用这些档案，它们将与这些纸张一起尘归尘、土归土。

因此，将今天的数字资本主义时代与库普曼的信息人区别开来的不是数据的收集，而是形成了一个数字文字学的界面。与20世纪的那些一旦记录下来就有可能被永远尘封起来的档案不同，今天的数字数据会被计算机算法随时调用分析，成为有效的数据，即算法不断地将原始数据文字化，并在可读的和可利用的数字文字学的界面上将其再生产出来。因此，导致数字时代的新型治理技术对象产生的，并不是库普曼所说的信息的收集和贮藏过程—这个过程最多算是开采原油并储存的过程，更重要的过程是对原料的精炼和加工，让其在数字文字学的层面上浮现出来。经过算法分析和增补，在数字文字学层面浮现出来对具体个体微粒化的分析—根据我们的出行、消费、购物、饮食、住宿、交友等信息，可以具体分析出来一个主体的精准的特征，加上新产生的面部识别和声音识别技术，现代的数字技术已经不满足于仅仅采集和储存数据，而是可以在捕捉到对象之后的第一时间，精准地描绘出所需要的主体的性格特征、行为习惯、爱好、口味甚至可以利用的缺点。这是一种数字图绘（digitalprofiling）技术，也就是说，经过详尽的数字图绘，计算机算法在屏幕背后形成了对主体十分精准的分析。正如齐泽克所说：“数字网络中收集和处理的信息，将比我们自己更了解我们。”①于是，我们可以置换一下库普曼的信息人的概念，将这种经过精准的数字图绘产生的人叫作数据人（digitalperson)。

第十一章 数字再生产

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对于数字时代的新的治理对象或适宜于数字时代算法治理的主体，即数据人，我们需要进一步得出两个结论：

（1）和信息人一样，数据人并不等于自然人，它甚至可以在自然人之外而独立存在。齐泽克十分强调这种在我们意识不到的情况下，作为我们数据身份的数据人不断地在网络中进行数据交换和生产的状况。也就是说，数据人的本质不是我们的备胎（redoulant)，而是一种再生产的主体，它们存在的目的并不是完全地再现出我们的实在，而是再生产出数字时代下算法治理的架构。也就是说，数字资本主义的根本目的就在于不断地生产出数据人，让它们成为适宜于算法治理的对象。

(2)数字时代的数字文字学主要面对的对象并不是那些原始数据，而是数据人，即经过原初数据提纯和增补加工后形成的数据身份。也就是说，算法治理技术面对的对象根本不是现实世界中存在的自然人，而是数据人。如果进行算法治理，需要调用的恰恰是经过数据加工后的数据人，然后对数据人的治理结果反过来再影响到现实中的人的存在。例如，我们通过统计算法，根据所精炼的信息，得出什么样的主体更适合完成某项任务，计算机算法会进行对数据人的筛选和列举，然后这个任务直接与现实中的个体建立关联。这是一个反向的过程：现实社会中的人通过可数字化的程序变成数据，然后在数字文字化的过程中成为算法治理的对象，之后在算法的统计计算中，再次被塑造成适宜于治理的对象。通过这样的构成，现实社会中的主体不断被转化为数据人，并被嵌入到巨大的算法治理的框架中。

一般数据、虚体与数字资本

① Slavoj Zizek, The Relevance of the Communist Manifesto, Cambridge, UK: Polity Press, 2019, p, 6.

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的确，我们今天经历了比布尔迪厄的社会和文化的再生产更复杂的再生产，这是一种数字时代的再生产；这种再生产就是通过算法治理来实现的，算法实现的基础就是不断地将现实社会中的个体再生产为数据人，并嵌入到巨大的算法治理的框架中。这是一个比福柯的监控和规训社会更严格的治理技术，这种治理技术虽然不需要将权力施加于我们的身体，但是它可以通过数据收集、分析和统计，清楚地了解每一个数据人的具体倾向和行为可能性，并掌控每一个个体的可能弱点，并加以引导，从而形成更完善的安全机制。在这样的机制下，已经很难出现颠覆性的事件，而算法治理技术不断地再生产出适宜于数字资本主义治理和盘剥的对象。这是一个最好的时代，因为我们面对着最大的技术跨越的可能性，让我们看到了人类社会的狂飙猛进；但也是最坏的时代，这种数字技术和算法治理技术的代价是，我们每一个人都变成牵线木偶，成为巨大的算法治理平台上的数据人。

第十一章 数字再生产

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第十二章

数字社会主义的可能性

奇点将代表我们的生物思想与现存技术融合的顶点，它将导致人类超越自身的生物局限性。在人类与机器、现实与虚拟之间，不存在差异与后奇点。

——库兹韦尔：《奇点临近》

随着全球数据处理系统变得全知全能，“连接到这个系统”也就成了所有意义的来源。人类之所以想要融入这个数据流，正是因为成为数据流的一部分，你就会加入一个比自己更伟大的计划。

——尤瓦尔·赫拉利：《未来简史》

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如果说在今天，无论对于自然科学的发展，还是对于人文社会科学的发展来说，都存在着一个至关重要的主题，那么这个主题毫无疑问就是人工智能问题。随着今天通信技术、大数据和云计算技术，甚至基因工程、人工神经网络和脑科学技术的发展，人工智能问题已经不纯粹是一个局限于计算机和数字科学领域的话题，它的影响也逐步深人到其他的学科，人文学科和社会科学也不例外。如工业领域中广泛的智能机器人的应用，智能家居，无人驾驶汽车、无人机，以及我们的智能手机和智能平台上的无形的人工智能的应用，带来的并不纯粹是一场科技领域的革命，同时也冲击着我们的社会生活。因此，社会学、经济学、政治学乃至哲学在今天已经不能忽视人工智能带来的影响。此外，在小说和艺术中，我们已经看到人工智能越来越成为影视作品中的核心要素，美国热映的剧集《西部世界》、英国的剧集《真实的人类》就是其中的典型。

不过，对于马克思主义研究者来说，摆在面前的问题就不仅仅是探索人工智能对我们当下日常生活的影响，以及人工智能究竟在人类日常生活中将扮演何种角色的问题。人工智能带来的另一个核心问题是：随着这种最新的技术革命的发展，我们究竟是有可能借着人工智能的加速冲击波来突破资本主义的藩篱，抑或是人工智能会成为资本主义奴役普通大众，尤其是无产阶级的工具？相对于人工智能的进一步发展，马克思主义最初设定的社会主义的目标，究竟是离我们更近了，还是更远了？的确，马克思关于资本主义的批判和对于未来社会发展的历史规律的判断，并没有变。但是，我们今天所面对的具体情境，并不是马克思所在的19世纪，甚至与20世纪的最后20年都有着霄壤之别。面对这些新的历史状况，面对第四次工业革命和人工智能革命的浪潮，我们需要从现实社会的片段中来寻找到通向未来社会的道路。

第十二章 数字社会主义的可能性

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一、无用阶级：无产阶级的新形态？

2005年，美国的未来学家、人工智能专家、谷歌工程总监雷·库兹韦尔（RayKurzweil)将自己多年来关于未来人工智能技术的思考结集出版，并将这本集子命名为《奇点临近》(The Singularity isNear)。在这本书的开头，库兹韦尔就提出了一个十分令人震惊的论断：

奇点将代表我们的生物思想与现存技术融合的顶点，它将导致人类超越自身的生物局限性。在人类与机器、现实与虚拟之间，不存在差异与后奇点。①

我们可以这样来理解库兹韦尔的论断：我们在技术发展上正处于一种指数级的增长，这不是普通的线性发展的量变，或许，在这个爆发性的指数级别的增长中，会达到一个增长的拐点，这个拐点就是奇点。具体到人类社会现实之中，奇点的意义在于，高速增长终有一天会突破我们的生物学极限，以至于我们的生物性的大脑和身体已经不能承受这样的高速增长；这种增长不仅超越了我们大脑生物性思考的界限，也超越了我们想象力的界限。这样，奇点代表着我们生物性身体的极限状态，一旦超越了这个极限状态，生物性大脑将会让位于人工智能。

实际上，库兹韦尔的奇点理论依赖于他的另一个定律，即加速回报定律。而这项定律是对半导体行业的摩尔定律的一次矫正。摩尔定律是由现在的著名的半导体芯片公司Intel的创始人之一戈登·摩尔提出的，最早是摩尔在1965年4月发表于《电子学杂志》(Electronics Magazine)的一篇文章中提出的，其大致的意义是：我们可以每24个月在集成电路上继承现在两倍的晶体管，电子传导距离随之减少，电路也将运行得更快，从而提高整体的计算能力。摩尔定律带来的后果是计算的性价比以指数增长，其翻倍的速度（以12个月为基本单位）比人类社会范式变化的速度要快得多。也就是说，在摩尔定律中，信息技术的指数级的增长，让发展的曲线更接近于一个反向的L型，而且反向L曲线的前部越来越接近于陡峭的直线。不过，库兹韦尔认为摩尔定律的指数级增长不可能无限地持续下去，因为存在一个人的生物学极限，而这个生物学极限正在接近奇点。一旦接近奇点，这个反L型曲线就会变成库兹韦尔的S型曲线，库兹韦尔称之为加速回报定理。加速回报定理的关键在于，存在一种新的模式，其是对之前的基于人类生物性模式的替代，或者一种与智能机器相结合的方式会支撑着从奇点向新的增长前进。对于这种变化，库兹韦尔保持一种拥抱的态度。他在另一本著作《人工智能的未来》中十分明确地谈道：“通过这种方式，我们与不断发明中的智能技术融为一体。我们血液中的智能纳米机器人会保护我们的细胞与分子，进而维持我们的健康。这些纳米机器人还会通过毛细血管进入大脑，并与我们的生物神经元互动，直接扩展为我们的智力。这并不是很遥远的事情。”①或许这个在库兹韦尔看来并不太遥远的奇点，正是所谓的人工智能时代的降临。

一般数据、虚体与数字资本

①[美]雷·库兹韦尔：《奇点临近》，李庆诚、董振华、田源译，机械工业出版社2011年版，第2页。

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不过，各个领域的理论家们并不一定都像库兹韦尔那样来思考人工智能带来的加速回报定律，也不可能盲目地去拥抱一个代表不确定未来的奇点。实际上，无论是从事社会科学研究的理论家。还是普罗大众，甚至是拍摄好莱坞大片和制作电子游戏的厂家，都对于可能代替人类甚至反过来支配人类的人工智能带有着深深的忧虑。例如以色列年轻学者赫拉利在他的《未来简史：从智人到智神》中就表达了由计算机算法构成的人工智能将会将人类驱逐出所有的就业领域的观点。

第十二章 数字社会主义的可能性

①[美]雷·库兹韦尔：《人工智能的未来》，盛杨燕译，浙江人民出版社2016年版，273页

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在赫拉利看来，在19世纪，蒸汽机和大机器代替了手工作坊中的体力劳动者，因为他们的重复性的体力工作完全可以让固定的机器来取代。马克思在《1857—1858年经济学手稿》中指出，他看到工人将这种取代他们工作的机器称之为“铁人”，工人发现，原来可以用他们的体力来完成的工作，甚至一些他们的体力所无法完成的工作，现在已经完全被机器所取代。马克思曾引用过纱厂工头和工厂主的一个报告，这个报告指出：“工厂工人们应当牢牢记住，他们的劳动实际上是一种极低级的熟练劳动；没有一种劳动比它更容易学会，按质量来说比它报酬更高，没有一种别的劳动能通过对最无经验的人进行短期训练而这样快这样大量地得到。在生产事务中，主人的机器所起的作用，实际上比工人的劳动和技巧所起的作用重要得多。”①在马克思的时代里，低级的重复性的体力劳动会被机器所取代，机器成为一种“铁人”。在今天，赫拉利看到了一个更为广泛的事实，即人工智能已进化到一个更高端的领域，将人类的思考性的劳动也一并取代了。对于这种取代的后果，赫拉利并不像库兹韦尔那样保持乐观，而是给出了一个十分黑色的论调：“在过去几千年里，人类已经走向专业化。比起狩猎者，出租车司机或心脏病专科医生所做的事更为有限，也就更容易被人工智能取代。我已一再强调，人工智能目前绝对无法做到与人类匹敌。但对大多数现代工作者来说，99%的人类特性及能力都是多余的。人工智能要把人类挤出就业市场，只要在特定行业需要的能力上超越人类，就足够了。”②赫拉利的这个论点，对于从马克思主义角度来研究人工智能十分重要，其原因大致有如下几点：

（1）赫拉利谈到的并不是人工智能普遍地来取代人类，恰恰相反，赫拉利认为在现阶段人工智能还达不到完全取代人类的形态。人工智能或者自动化的算法所取代的只是人口中的一部分，也就是偏重复性和低端性的一部分，这部分本身就是资产阶级社会中的无产阶级，在马克思的时代，他们是重复性的体力工作，在人工智能时代，他们是办公室的白领文员，甚至是写代码的码农。这样，和马克思所分析的作为“铁人”的机器一样，它所取代的是一种特殊的专业化群体，这种群体所拥有的技能比较重复、单调，所以很容易被人工智能所取代，正如超市的收银员，逐渐被自动扫描支付程序所取代。随着无人驾驶技术的广泛应用，专业司机的职业地位也处在岌岌可危的位置上。这些被人工智能所取代的群体，成为赫拉利笔下的“无用阶级”。

一般数据、虚体与数字资本

①《马克思恩格斯全集》第32卷，中文第二版，人民出版社1998年版，第389页。

②[以色列]尤瓦尔·赫拉利：《未来简史：从智人到智神》，林俊宏译，中信出版社2017年版，第290页。

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（2）不是所有人都会沦为“无用阶级”，而是在人工智能时代产生了更深刻的两极分化。掌握着高端算法，掌握着资本和权力的特权阶级，拥有着用最新的人工智能技术来改造自己生物学身体的可能性。库兹韦尔所描绘的“智能纳米机器人”的想象实际上只能被少数拥有巨大财力和权力的阶层所享有。这些经过智能改造后的生物-机器合体人，就如同唐娜·哈拉维（Donna Haraway）笔下的赛博格（Cyborg）一样，由于经过了生物技术和人工智能技术的改造，他们从一开始就拥有超越一般人的体能和智力，拥有更长的寿命，身体衰老得更为缓慢。这种经过人工智能改造过的身体，让他们不仅在经济和政治上拥有了特权，也在生物学身体与基本体能和智能上拥有了特权。所以，人工智能社会的未来景象并不是人工智能彻底地取代人类，而是形成了被人工智能技术加强的合体的赛博格与体能和智能都处于劣势的“无用阶级”的区别。如果说在马克思的《共产党宣言》里，资产者和无产者的区分还是经济和政治上的区别，那么，在人工智能时代里，这种阶级区别直接体现在了智能和体能上，“无用阶级”再也无法通过自己的身体性的打拼或者智能上的努力来超越自己的平庸的地位，因为这条道路已经被新的数字技术、基因技术和人工智能技术所堵死。如果说在马克思的时代，资产阶级作为精英阶层仍然将无产阶级作为剥削的对象来保存的话，今天的“无用阶级”的地位更为悲惨。赫拉利说：“至少部分精英阶层会认为，无须浪费资源为大量无用的穷人提升甚至维持基本的健康水平，而应该集中资源，让极少数人提升到超人类。”①

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