---
schema_version: "library-reader-v1"
source_type: "original_book"
title: "云端封建主义"
author: null
edition: null
publisher: null
year: null
isbn: "9786267376430"
library_document_id: "de5828c4-f654-4383-a392-0f9abf420903"
source_sha256: "4dada9eb335c67338511af77f546c81ced18df656c80d8a6bcfc34a4bb2a2707"
pdf_physical_page_count: 253
pdf_physical_page_index_base: 0
range_start: 90
range_count: 10
html_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/de5828c4-f654-4383-a392-0f9abf420903?start=90&limit=10"
markdown_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/de5828c4-f654-4383-a392-0f9abf420903.md?start=90&limit=10"
previous_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/de5828c4-f654-4383-a392-0f9abf420903.md?start=80&limit=10"
next_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/de5828c4-f654-4383-a392-0f9abf420903.md?start=100&limit=10"
---

# 云端封建主义

> 页码规则：PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX 是从 0 开始的权威文件物理页索引；PRINTED_PAGE 是页面中识别出的印刷页码，可能为空，二者不得混用。

## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=90 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED

新圈地运动

一号网际网路是个不幸的孩子。一如在出生过程中丧母的新生儿，开放式协定是在一九七○年代制定的，当时的大环境并不利于这种社会主义事业的发展。就在第一批「批次」资料档案（电子邮件的前身）经由一号网际网路的原始电缆快速传送时，美国的全球计划已经开始瓦解。于是这个原本被设计为独立于市场力量之外的共用 网路，被迫在无情的米诺陶新世界里开始踌躇地迈步。银行挣脱了新政时代的枷锁，万事万物都可以金融化的时代已经展开。

金融业者的天性就是会拿客户委托他们处理的资金去赌博，哪怕他们只是经手资金几分钟。这正是他们获利的方式。他们唯一的束缚，就是客户的警觉性和金融监理机关偶尔的检查。这就是为什么金融业者喜欢跟「复杂性」当朋友，因为复杂性使他们得以将玩世不恭的赌博伪装成聪明的金融商品。既然如此，金融业者会打从一开始就与电脑一拍即合，或许就不令人讶异了。正如上一章所述，从一九七○年代末开始，金融业者就利用电脑搞出来的复杂性层层掩盖他们由债务驱动的押注，借此隐藏巨大风险，并为自 己创造巨额利润。到了一九八○年代初，市场上的衍生性金融商品已经是建立在极端复杂的演算法之上，结果就是连创造者都不可能完全理解。

## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=91 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED

金融业者就这样脱离了物质资本的世俗世界，由新自由主义意识形态赋予正当性，受到「贪婪」这种新美德的怂恿，在电脑制造的复杂性掩护下，将自 己塑造为宇宙主宰。他们确实宛若主宰，因为在那个世界里，演算法已经成为金融业者的小帮手，类似共有资源的原始网际网路已经没有机会生存下去。「新圈地运动」展开只是迟早的问题。

一如原本的圈地运动，要阻止大众自由使用如此重要的资源需要某种形式的栅栏。在十八世纪，许多人被剥夺了使用土地的权利。在二十一世纪，我们被剥夺了对自身身分的控制权。

爸，你还记得你一九五○年从战俘营出来时获发的那张浅蓝色身分证吗？我至今仍留着它。我记得你告诉过我，警察在把身分证交给你之前如何玩弄你。这是一个极端的例子，说明了直到最近，我们与自身身分的关系如何被国家介入和控制：国家垄断了我们可以合法享有公民权利的凭证，包括护照、出生证明，以及你那张褪色的身分证。如今，这些凭证的作用很大程度上已经被数位身分所取代。在现实中，数位身分每天为我们所做的事，超过了国家垄断的那些有形人工制品。

但令人惊讶的是，我们的数位身分既不属于我们自 己，也不属于国家。它分散在无数私有的数位王国里，有许多主人，但我们不是其中之一。民营银行拥有你的身分代码和全部购买纪录、脸书非常了解你喜欢哪些人事物、推特记得每一则引起你注意的贴文，每一项你同意或激怒你的观点，甚至是每一项使你停留良久但不知在做什么的观点。苹果和Google比你更清楚你看了什么、读了什么、买了什么，以及何时何地见了什么人；Spotify拥有你的音乐喜好纪录，比你记忆中储存的纪录更完整。除此之外，还有无数公司暗中搜集、监控、筛选和交换有关你活动的资料，以增进对你的了解。每一天都会有一些云端公司（你永远不会关心谁拥有它们）掌握了你身分的某些方面。

## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=92 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED

爸，我还记得电视刚出现在希腊之后的那几年里，你和妈妈拒绝让我购买这个「白痴盒子」，担心它会控制我们的感官，并使家里傍晚的讨论变得无趣。现在要抵制企业对我们数位身分的合法窃取，比当年要抵制电视困难得多。当然，我们可以坚持只用现金，只在实体商店买东西，仅使用固网电话，又或者仅使用不能连上网际网路的老式折叠手机。但如果你有孩子，这意味着剥夺他们像其他孩子那样进入网路世界、接触大量知识和娱乐的机会。此外，随着银行分行、邮局和在地商店变少，你的朋友不再寄出实体信件，政府也限制单笔交易的现金使用量，这种抵制几乎注定只是徒劳，除非你已经做好准备成为现代隐士。

对许多人来说，持续受监控的生活是无法忍受的。只要一想到科技巨头比任何人都更了解自 己，而且远远超出合理的程度，就会非常反感。我对此深感同情，但老实说，我不是担心他们知道些什么，而是更担心他们拥有些什么。无论要在数位公有领域中做什么，如今都必须恳求科技巨头和金融巨头容许我们使用有关我们自 己的资料，这些资料过去曾经属于我们，现在却被他们完全拥有。无论是要汇钱给朋友、订阅《纽约时报》，还是用签帐卡为奶奶买双袜子，你都别无选择，必须拿出你的一部分来交换：也许要付一小笔费用，也许不用，但总是要交出关于你的喜好资料，有时要付出你的一点注意力，通常还必须同意被某些金融科技大集团进一步监控（并最终被洗脑），而这些集团将「帮助」你向它们或类似机构证实你真的就是你自 己。

## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=93 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED

事情本来不必如此。当年美国五角大厦就选择将全球衞星定位系统开放给所有人使用，使它成为一种数位共有资源，人人都有权即时知道自 己的位置。更不用说完全免费，也不会问任何问题。这是一个政治决定。但美国政府的另一个政治决定则导致你我完全无法自行确立或证明自 己的线上身分，而这显然是为了增强科技巨头对我们的控制力。

如果没有这种新圈地运动，网际网路会有多大的不同呢？想像一下，如果你拥有自 己的数位身分，可以证明自 己是谁，不必仰赖一张银行卡、Uber或Lyft这种公司来处理你的银行资料和后续所有旅行资料。就像全球衞星定位系统可以精确指出你眼下的位置那样，你将可以在网际网路广播以下讯息：「我叫乔治，现在我在亚里斯多德街与柏拉图街交界处，我想前往机场。有人想竞标我这趟行程吗？」几秒钟之内，许多有载客执照的人或机构就会向你报价，你甚至可能收到市政府交通局的明智建议：「为什么不搭捷运呢？捷运站距离你所在位置只有三分钟步行距离，而且搭捷运去机场比在繁忙交通中搭汽车还快。」唉，可惜你不能这么做。

在新圈地运动塑造的二号网际网路世界里，你将会被迫例行性地将自 己的身分资料交给数位领域中已被圈占的部分，例如交给Uber、Lyft或另一家民营公司。当你要求搭车前往机场时，他们的演算法会派出它选择的司机。这些拥有演算法的公司，亟欲将从你和司机身上榨取的交换价值最大化。这种新圈地运动使有力人士得以掠夺数位共有资源，促进了云端资本的惊人崛起。

## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=94 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED

云端资本的开端

爸，我记得你曾向我解释为什么你那么景仰古代的铁匠，因为他们对自 己开创的铁器时代毫无概念。他们只是被内心的一股冲动驱使，因此不断地试验，直到他们将钢铁从生铁块中解放出来，就像米开朗基罗将他的大卫像从大理石块中解放出来那样。

最近开创了云端资本时代的科技专家也是这样。在好奇心和近乎道德热情的情操驱使下，他们试验各种技术，目的是从网际网路中心不断增加的极大量数据中解放出有用的资讯。为了引导我们接触可能喜欢的网站、朋友、同事、书籍、电影和音乐，他们编写出一些演算法，能够将我们归入具有相似搜寻模式和偏好的网路用户类别。突然间，真正的奇异点与突破出现了：这些演算法不再被动，而是开始出现原本只有人类才会有行为模式，获得了「能动性」。

这项奇迹有赖三项步骤来成就。第一步是从简单演算法进展到能够根据结果调整目标的演算法 ──换句话说，就是变成能够为自 己重编程式的演算法（专业术语为「具有机器学习功能」）。第二步是以奇特的「类神经网路」取代标准的电脑硬体。第三步是关键，就是为类神经网路注入能够进行「强化学习」的演算法。爸，就像你曾耐心地向我逐一介绍锡、青铜、铁及钢那样，请容许我逐一向你介绍这三个步骤。

早期的演算法类似食谱，是平淡无奇且按部就班的一组指令，目的是产生预定的结果（例如做出肉酱千层面）。后来，演算法被容许不必达到单一预定结果，而是可以按照某种预先编写的方式，从一系列可能结果中选出最适合眼下情况的选项 ──这就像告诉厨师，如果在做菜过程中肉酱不能用了，那就以素食千层面取代原本的肉酱千层面。这是第一项跃进。

## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=95 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED

与此同时，执行演算法的电脑硬体也经历了自身的巨变。为了更快速处理更多资料，电脑工程师开发出一种粗略模仿人脑的新硬体设计 ──采用分层的网路结构，使许多不同的节点相互连接，每个节点都含有有用的资料。<sup>4</sup>这是第二项跃进，但第三项才是关键创新，为演算法带来了能动性。

强化学习技术是软体工程师发明的，他们意识到，演算法有可能以远快于人类的速度评估自身表现，并做出改进。为了做到这件事，他们在演算法中写入两种子程式（或副程式）：一种是在演算法执行时以极快的速度测量演算法的表现，另一种（称为奖励函数）是帮助演算法改变自 己，以便根据工程师的目标提升性能。

采用强化学习技术的演算法利用类神经网路处理巨量资料，可以做到德雷柏无法想像的事。这种演算法每小时可以测量数百万人对其提示的反应数十亿次，据此以闪电般的速度训练自 己，不但能够影响我们，还能玩出令人着迷的新花样，也就是我们稍早提到的，Alexa及其同类现在已经能够做到的事：以它们训练我们的方式训练它们自己，再根据它们影响人类的方式影响它们自 己。

它们确切如何做到这件事并不完全清楚，就连编写这些演算法的人也不明白：一旦这种演算法开始执行，由于所涉及的资料规模极大和资料处理速度极快，任何人都不可能在这样一棵不断繁衍的庞大决策树中追踪演算法的执行路径，即使他们可以取得演算法活动的完整纪录。但他们任由这些演算法自行运作，持续监测其行动结果并做出反应，然后持续监测其反应的结果再做出反应，最后就发展出连程式设计师都难以理解的惊人能力。但这种事其实也不是第一次发生了，还记得一九九○年代和二○○○年代的金融工程师如何利用演算法创造出极其复杂的衍生性金融商品，结果连他们自 己都无法了解这些商品的内容吗？同样的，现在的工程师为Alexa这种云端装置编写程式，以便创造出能够改变我们行为的自动化系统，结果他们在这些系统中植入了极其复杂的设计，乃至于工程师并不真正了解这些系统为什么会做出这些事。

## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=96 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED

任何人或东西如果比我们更了解我们自 己，我们就会容易受其伤害，这是人性使然。事实上，相对于真实的人，我们可能更容易受我们知道是无意识的演算法伤害，因为我们更容易被一种虚假的安全感迷惑。我们假装Alexa是一个人，因为我们不习惯与机器对话 ──与机器对话会使我们感到尴尬或怪异。但我们正是因为知道Alexa不是一个人，才会让它深入了解我们，否则我们恐怕会觉得这是令人厌恶且十分可怕的事情。正是因为我们明知Alexa不是人，却把它当作是人，我们才变得异常脆弱，随时会掉入陷阱，将Alexa视为我们自 己的潘朵拉式机械奴隶。唉，事实是Alexa并非我们的奴隶，而是属于一种云端指挥资本。它会在你的帮助下，利用你的无偿劳动，将你变成奴隶，以增进其主人的财富。

每次我们上网享受这些演算法服务时，我们都别无选择，只能与它们的主人达成一种浮士德式交易。为了使用这些演算法提供的个性化服务，我们必须接受一种基于搜集我们的资料、追踪我们的活动、暗中规划我们接触内容的商业模式。一旦我们接受了这种商业模式，演算法就会开始向我们推销商品，同时把我们的注意力卖给其他人。

## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=97 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED

此时演算法的主人就能获得无比强大的能力，能够预测我们的行为、引导我们的偏好、影响我们的决定、改变我们的想法，从而使我们沦为他们的无薪仆人，为他们提供我们的资料、我们的注意力、我们的身分，以及我们的行为模式 ──这点尤其重要，能让他们用来进一步训练演算法。

但这当中真有什么是新的吗？云端资本与其他类型的资本（例如锤子、蒸汽机或德雷柏用来操纵我们各种欲望的电视）有根本上的不同吗？云端资本的物质性当然不亚于其他类型的资本，因为「云端这个隐喻就只是一个隐喻。实际上，云端资本是由巨大的资料库构成，那里有无数排伺服器，连接一整套遍布全球的感测器和电缆网路。那么，让云端资本脱颖而出的是因为它拥有指挥权力吗？也不是。从皮尔先生在澳洲西部的不幸遭遇来看，从资本主义的早期开始，所有资本财都有指挥权力，只是有些强一点，有些弱一点而已。

不，虽然云端资本能以前所未有的方式指挥我们，但正如我们接下来将看到的，云端资本之所以特殊，关键在于云端资本（及其指挥权力）的再生产方式 ──这一过程与锤子、蒸汽机和电视的再生产过程截然不同。

我们来看一下是什么使云端资本从本质上变得如此新颖、不同和可怕：迄今为止，资本的再生产一直是发生在劳动市场，也就是在工厂、办公室和仓库之中。在机器帮助下，雇佣劳动者生产出商品，商品被卖出去而产生利润，使资方能有资金支付员工薪资和生产更多机器 ──资本就是这样积累和再生产的。但对云端资本来说，云端资本的再生产却可以不涉及雇佣劳动。怎么做呢？借由指挥几乎全人类来无偿参与其再生产！

首先，我们要做一项非常重要的区分：科技巨头对传统工作场所的影响，与科技巨头对科技产品一般使用者的影响大不相同。前者使劳工的工作条件变得更加极端，但本质上和以前的工厂工人没什么不同，后者则是创造出一种全新态势。这项区分将能使我们看到，科技巨头如何在把劳工变成「云端无产者」的同时，又将我们所有人变成了「云端佃农」（又译「云端农奴」）。

## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=98 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED

云端无产者

云端科技可能异常新奇，但它被用来指挥低薪劳工的方式却已经有将近两个世纪的历史。在亚马逊的仓库里，工作人员努力跟上电脑装置的指挥，这些装置追踪并控制他们的一举一动。这些仓库工人如果欣赏卓别林一九三六年的电影《摩登时代》（我爸最喜欢的电影之一），恐怕一眼就能认出自 己的身影。他们被迫每小时检查和扫描一千八百个亚马逊包裹，遭遇与电影中工厂生产线上卓别林的角色惊人地相似 ──他试图跟上突然加速的输送带，最终被逼疯，掉进他永远无法真正成为其中一个小齿轮的巨型机器里。

在史坦顿岛的亚马逊仓库中担任拣货员的艾斯比诺沙（JuanEspinoza）曾经说过：「贝佐斯先生如果亲自来这里卧底，他也不可能完整地做完一班工作。」听到这段话，我想熟悉佛列兹朗（FritzLang）一九二七年电影《大都会》的人都会想起这个场景：大都会统治者的儿子法迪无意中进入他父亲的机器大厅，那里的工人拚命努力，希望校正时钟般巨大机器的指针。法迪对眼前的景象感到震惊，他惊恐地抱住头，看着机器以非人的速度运转，无情地将工人机械化。

## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=99 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED

爸，几年前你曾问我，科技巨头的新设备是否已经显著改变了传统的制造流程。「没有，至少现在还没有。」我答道。只要人类仍是半自动化生产线的一部分，负责执行机器无法完成的任务，人类劳工的工作步伐就会被机器支配，而机器的首要任务就是榨干人类同事的生产能量。

爸，我想你可能会继续追问：可是在现代的工厂和仓库里，对劳工的控制不再由齿轮、轮子、链轮和输送带来执行，而是由无线连接公司类神经网路装置上的演算法来执行，这样不会产生显著改变吗？答案是不会。「云端无产者」（我如此称呼那些被云端演算法逼到身体极限的雇佣工人）在工作中受苦的方式，是以前的无产者全都非常熟悉的。

以亚马逊的人端运算（<sub>Mechanical Turk</sub>，又译土耳其机器人）为例，该公司宣称这是一个「群众外包市场，方便个人和企业将工序和工作外包给能以虚拟方式完成任务的分散式劳动力」。但我们就说出真相吧：它是一个云端血汗工厂，劳动者以虚拟方式工作，论件计酬。这里的一切早就被马克思在《资本论》第一卷第二十一章中充分分析过，他写道：「论件计酬是苛扣工资和进行资本主义欺诈的最丰富源泉。」他还补充道，没有保障的论件计酬是「最适合资本主义生产方式的工资形式」。说得好！

这并不是说演算法没有对工作场所产生重大影响。事实上，在运输、配送和仓储业，演算法已经取代了工头，而被迫为这些演算法工作的劳工则发现自 己陷入一种现代主义噩梦：这些演算法没有肉身，不但缺乏人类的同理心，实际上也没有能力产生人类的同理心。它们以自 己选择的速度分配工作给工人，然后监测他们的反应时间。这些演算法工头不受任何顾虑束缚（即使是残忍之人往往也会有所顾虑），可以肆意减少工人的计薪时间，将他们的工作步伐加快到令人发疯的程度，或以「效率低下」为理由开除他们。被演算法解雇的工人会陷入一种卡夫卡式漩涡，无法与能够解释他们为何被炒的人类对话。<sup>5</sup>

下一段：[继续读取](https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/de5828c4-f654-4383-a392-0f9abf420903.md?start=100&limit=10)
