--- schema_version: "library-reader-v1" source_type: "original_book" title: "数字主体和数字对象(1)" author: null edition: null publisher: null year: null isbn: "9781912656080" library_document_id: "e48b9d69-b628-40cb-8727-ceacbfd5f4f9" source_sha256: "bddd37f1c43c737a5fbb5a85f86f4bb7af62d8e0925f0a92befa3c5f87eab284" pdf_physical_page_count: 248 pdf_physical_page_index_base: 0 range_start: 10 range_count: 10 html_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/e48b9d69-b628-40cb-8727-ceacbfd5f4f9?start=10&limit=10" markdown_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/e48b9d69-b628-40cb-8727-ceacbfd5f4f9.md?start=10&limit=10" previous_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/e48b9d69-b628-40cb-8727-ceacbfd5f4f9.md?start=0&limit=10" next_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/e48b9d69-b628-40cb-8727-ceacbfd5f4f9.md?start=20&limit=10" --- # 数字主体和数字对象(1) > 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=10 | PRINTED_PAGE=6 理性知识和感性知识的区别。"就知识服从感性法则的程度而言它是感性的;在某种程度上，它服从智力法则，它是理智的或理性的”(康德1770,50)。算法知识破坏了这种区别。 算法是在数学和计算中发现的一个概念，长期以来一直与追求理性形式的知识联系在一起。算法是解决问题的可靠的、可定义的程序。算法的思想可以追溯到数学的起源”(Henderson 2009,7)。今天，算法不仅计算现有数据，而且通过寻找相关性来开发新形式的“感官”或“经验”知识。算法知识寻求发现模式和关系，使人们能够以新的方式观察、感知、响应和适应复杂出现的生命。在这个过程中，康德对通过大脑的反射能力获得的理性知识和通过感觉器官获得的经验知识的区分就失效了。数字机器通过传感器产生大数据，从而模拟和自动化人类体验。与此同时，越来越多的人认为伦理理性存在于机器中，这导致了自动化决策。认知和感知似乎成为跨越人类/机器鸿沟的统一算法程序。本卷更深入地探讨了数字转换，并询问它们对我们理解主体和客体是什么以及它们如何在社会中运作的影响。 大数据研究是一个快速发展的研究领域(参见Mayer-Schönberger和Cukier 2013, Kitchin 2014, Mosco 2014)，涉及大数据和算法知识如何改变经济，政治，文化和环境。与不断增长的研究数量相匹配的是有关大数据的出版物。2017年夏天，Web of Science列出了2014年、2015年、2016年发表的约5800篇标题中含有“大数据”的文章。大数据研究产生影响的重要领域包括灾害研究、媒体/传播研究、智慧城市以及管理和组织研究。 在灾害研究中，大数据越来越多地用于预测和预防灾害，并尽量减少灾害对人类和自然的影响。大数据也用于灾害响应，其中无人驾驶飞行器(也称为无人机)收集有关灾害现场的数据，而机器学习算法则识别与灾害相关的数据中的模式。灾前灾后越来越多地部署数字人道主义。数字人道主义“研究了技术和大量数字数据的新用途如何改变社会准备、响应、应对和最终理解人道主义灾难的方式”(Meier2015,xi)。当涉及到处理广泛的国际问题时，大数据分析和新信息技术越来越被认为是必不可少的，例如发展(Coyle 和 Meier 2009), 冲突 (Karlsrud 2014, USIP 2013, Himelfarb2014)和自然灾害(Meier 2015)。大数据分析 6 Digital Objects, Digital Subjects ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=11 | PRINTED_PAGE=7 是实施UN2030年可持续发展目标议程的关键：“更多样化、更综合、更及时和更可信的信息可以带来更好的决策和实时的公民反馈。这反过来又使个人、公共和私营机构以及公司能够做出对他们自己和他们所生活的世界有利的选择(UN，2014年)。”联合国呼吁开展“促进可持续发展的数据革命”，认为“改善数据本身就是一项发展议程”。通过提供更多的数据，可以更有效地适应社会各阶层出现的问题，从而缓解贫富差距(UN，2014年)。事实上，“数据差距”越来越多地被认为是不平等加剧的原因(Stuart et al. 2015)。 在媒体与传播学研究中，大数据被用于通过Twitter、Facebook等社交媒体平台上的交流，产生对政治、经济和日常生活的新理解。大数据改变了人类交流的参与者、结构、系统、内容、效果、背景和权力结构。boyd和Crawford(2012)认为，大数据给传播研究、知识、研究伦理和权力结构带来了挑战和机遇。例如，关于大数据的传播研究侧重于在线议程设置和在线关注(Neuman et al. 2014)，有针对性的在线广告中的大数据分析(Couldry & Turow 2014)，大数据在传播力量方面的作用(Andrejevic 2014)，数据新闻(Fink & Anderson2015)，自动文本提取和分类作为衡量文化的工具(Bail2014)，竞选期间政治传播的分析(Larsson & Moe 2012)，以及对用户态度和行为的预测(例如他们的政治派别，参见Colleoni et al.2014)。2014年，《大数据与社会》期刊创刊。从2014年到2016年，它发表了130多篇文章，表明大数据传播研究是媒体/传播研究的一个蓬勃发展的子领域。 智慧城市和市民传感器的研究分析了大数据如何改变城市生活(Greenfield 2013, Kitchin 2014, Krivy 2016, Thrift 2014, Townsend2013)。大数据的发展和应用正在推动人们对城市治理和规划认识的转变。这种转变是在无处不在的传感技术(通常被称为物联网)的帮助下进行的，通过物联网，连接到道路、垃圾箱和路灯等日常物品的数字设备，可以实现新的城市管理形式。许多关于大数据应用的研究认为，新的数字技术可以使公民和政府以更有意义的方式联系起来，赋予社区权力，传播知识，更好地控制公共产品和服务。世界上大多数人口已经居住在城市，到2050年，预计全球75%的人口将居住在城市。世界各地的许多城市都在寻求通过使用网络、数字技术和城市大数据来解决一系列问题，如改善治理和服务提供，创建更具弹性的关键基础设施，发展当地经济， Introduction 7 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=12 | PRINTED_PAGE=8 提高可持续性，改善流动性，为集体活动提供更大的透明度和问责制，提高生活质量，增加安全和保障。简而言之，我们的愿望是利用数字技术改善公民的生活，推进城市管理，促进经济发展。 在管理和组织研究领域，利用大数据来了解消费者和用户的个人偏好、品味、生活方式、行为选择、态度、兴趣等。将大数据应用于个人，可以实现差异化定价和有针对性的个性化广告。大数据还改变了生产过程的方方面面，包括对员工的监控以及对产品、运输和物流的监控和数据化。大数据也被用于理解和预测金融市场的发展。George等人(2014)认为，大数据使组织能够同一性新的市场和产品，收集新的管理知识，并跟踪工作组成员。其他研究侧重于如何使用大数据来管理产品的生命周期(Li et al.2015)以及管理供应链(Hazenet al. 2014)。b谷歌的首席经济学家Hal R. Varian(2014)认为，大数据分析应该被用作经济学的标准研究方法(另见Einav & Levin 2014)。另一项研究被称为消费者分析(Erevelles et al.2016)。这侧重于分析消费者的兴趣和满意度，以及确定品牌战略(Tirunillai & Tellis 2014)。即使如此简短的总结也表明，大数据研究是一个快速发展的研究领域。然而，与此同时，它又是高度碎片化的。大数据研究人员经常忙于复杂的数据收集和分析过程。他们很少有时间或机会去反思理论、方法、知识和社会在算法知识时代所经历的广泛变化。本作品集试图通过数字资本主义、劳工和政治的视角来审视大数据的应用和新形式的算法治理，从而弥补这一差距。 《连线》(Wired)杂志前编辑克里斯·安德森(Chris Anderson)曾有一句名言:大数据和算法知识的发展终结了对理论、因果模型和假设的需求：“有了足够的数据，数字就会为自己说话…………[当]面对海量数据时，这种[传统的]科学方法——假设、模型、测试——已经过时了”(安德森，2008)。大数据预示着一场认识论革命。有人声称，大数据将使现有的社会科学和自然科学方法论过时，并将意味着理论的死亡。无论如何，大数据正越来越多地打破学科界限，因为它关注背景，揭示看不见的关系。 Savage和Burrows(2007)讨论了研究方法、理论和认识论在大数据时代是如何变化的。他们认为，研究方法的“套路”“需要重新思考”，以便有“更多的反思” 8 Digital Objects, Digital Subjects ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=13 | PRINTED_PAGE=9 […]由他人收集的社会数据的激增[…][和]方法的激进混合加上新的批判性反思”(Savage和Burrows 2007,895 - 896)。Evgeny Morozov(2014)指出，大数据也对道德和政治监管提出了根本性的挑战：“当一个人有传感器和反馈机制时，为什么要依赖法律?如果政策干预要做到——用当今的流行语来说——“以证据为基础”和“以结果为导向”，那么技术就可以提供帮助。Savage和Burrows强调大数据方法的重要性，而Morozov(2014)则提醒我们算法知识的政治和伦理含义。 构成数字转型和大数据资本主义的各种过程在认识论、本体论和伦理意义方面没有得到充分的研究。本卷试图通过九篇演讲和回应来解决这一缺陷，这些演讲和回应共同使用和发展了批判政治经济学、治理学研究、政治理论和传播理论领域的概念工具。政治经济学是“理解经济如何运作以及它们如何与周围更大的社会相互作用的独特方式”(Wolff和Resnick2012,1)。治理学研究是分析“任何政府方法”的研究领域(Foucault2008,13)。“真正的政府实践的发展”及其在“主权行使”中的合理化(22)。 本书概述了数字和大数据资本主义对政治、行动主义和理论的影响。它涉及数字主体和客体的转换所产生的关键认识论、本体论和伦理问题。这些问题包括以下内容： ·数字化如何影响治理和权力的逻辑？ ·数字化如何改变知识的本质和对因果关系的理解? ·数字化如何处理不确定性、风险、复杂性和不可预测性的新问题? ·数字如何影响批判、行动主义和政治组织？ ·数字如何与资本主义和劳动力内部的变化相互作用? ·批判理论如何解释数字在社会中的作用？ ·数字如何影响再生产和性别关系? ·数字化如何改变文化与自然、人类与环境之间的关系?数字技术如何塑造人类世? 3. 大数据资本主义 虽然大多数社会观察家都会同意资本主义关注的是资本的积累，但对于如何定义资本、谁生产资本，并没有普遍的共识。马克思(1867)和马克思主义者倾向于认为资本就是货币 Introduction 9 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=14 | PRINTED_PAGE=10 这是通过剥削劳动力和销售商品而增加的。布迪厄(Bourdieu,1986)的追随者认为资本更具普遍性，延伸到政治和文化领域。布迪厄区分了经济、政治/社会和文化资本，并使用了符号资本的概念，他声称符号资本与所有其他形式的资本相互作用。 无论人们如何定义资本和资本主义，许多学者和观察家都同意，资本主义是一种基于金钱和权力积累逻辑的社会形态。为了这个目的，它试图将一切都工具化，因此产生了一个基于霍克海默(2004)所说的工具理性的高度工具化的社会。 如果资本主义是一种社会形态，那么数字资本主义可能是其发展的一个阶段和阶段，或者是生活和社会生产的一个维度和模式。反过来，大数据资本主义是在经济、政治、文化、意识形态、统治和剥削等更广泛的背景下表示数字最新发展的一种方式。 关于数字化的基本社会学问题是，我们应该将数字化转型置于资本主义和社会的哪个层面。我们可以说有四个主要立场。第一种观点认为，数字化构成了社会的彻底变革，这样我们就不再生活在资本主义或现代社会中，而是生活在一种全新的社会类型中。例如，Nico Stehr(1994)认为，知识社会意味着“劳动和属性的时代已经结束”(ix)，而“知识社会的出现首先标志着经济结构的彻底转变”(10)，因此，“经济活动的新结构和新组织的出现”(122)。对于曼纽尔·卡斯特来说，在世纪之交写作时，“网络社会”的兴起意味着一个“新世界正在形成”(卡斯特2000,367)。卡斯特还认为，“信息技术革命催生了信息主义的出现，作为新社会的物质基础”（卡斯特2000,367)。 第二种更为批判的立场认为，信息社会话语是一种新自由主义意识形态，它将信息技术呈现为构成一个彻底的新社会，一个促进技术乐观主义和技术决定论的社会。例如，Garnham(1998/2004,165)认为，信息社会理论是“占统治地位的经济和政治掌权者所青睐的合法化意识形态”。沃尔特·朗西曼(1993,65)认为，“不能声称资本主义生产方式的任何新的子类型已经出现[…]”术语，如“管理”资本主义，或“晚期”资本主义，或“金融”资本主义，或“社团”资本主义都产生了更多的混乱，而不是启发”(朗西曼1993,54;也可参见Freedman 2002)。 这种持怀疑态度的思想虽然承认社会发生了深刻的变化，但对我们生活在一个全新社会的假设提出了质疑。然而，这种方法也有其多样性。所以，第三，我们找到了认为数字资本主义是当代资本主义的主导维度或类型的立场。第四，有一些观点认为 10 Digital Objects, Digital Subjects ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=15 | PRINTED_PAGE=11 认为数字社会/资本主义是一种被纳入其他资本主义发展模式的形式或发展。 第三种观点认为，数字资本主义是当代资本主义的主导维度或类型。这种假设可以在谈论认知资本主义的方法中找到。认知资本主义理论在自主主义马克思主义方法中得到了特别的推进。YannMoulier-Boutang(2011)认为，认知资本主义“建立在非物质资本的积累、知识的传播和知识经济的驱动作用之上”(50)。“我们可以区分资本主义历史上的三种主要形态:第一，商业资本主义，它建立在商人和金融积累机制的霸权基础上，并在16世纪初至17世纪末之间发展起来。接下来是工业资本主义，它的基础是物质资本的积累，以及大规模生产标准化商品的大型曼彻斯特式工厂的驱动作用。然后是“认知资本主义”(50)，被称为“第三种资本主义”(56)。 Jean-Marie Monnier和Carlo Vercellone(2010)认为，认知资本主义是“一种新的历史积累体系”，其中“劳动的认知和智力维度扮演着越来越重要的角色，取代了以前固定资本和物质劳动的中心地位”(76)。“工业资本主义继承了商业资本主义，然后产生了一种新的历史积累体系，称为认知资本主义”(76)。“认知资本主义是一个重组过程的结果，通过这个过程，资本试图控制知识生产的集体条件，并倾向于吸收和重新定向其能量，以实现资本积累的新逻辑”(83)。托尼·内格里(2008)谈到了“认知资本主义时代”，它紧随“制造业阶段和随后的重工业阶段”。在这个认知时代，价值的生产越来越依赖创造性的智力活动”(64)。“非物质劳动力(涉及沟通、合作、情感的生产和再生产)在资本主义生产模式和无产阶级构成中都占据着越来越重要的地位”(哈特和内格里2000年，53页)。非物质劳动构成了“第三种也是当前的范式，在这种范式中，提供服务和操纵信息是经济生产的核心”(哈特和内格里,2000,280)。“当代属性的主导人物—一包括代码、图像、文化产品、专利、知识等一一在很大程度上是非物质的，更重要的是，它们是无限可复制的”(哈特和内格里，2017,187)。托尼内格里将非物质生产的数字方面描述为数字组合(参见他对本书的贡献)。 对于Franco'Bifo'Berardi来说，向数字资本主义的转变“标志着从连接连接的认知模式向连接连接模式的转变”(2015,11)，他的意思是对具身经验的否定。因此，“有了数字化，我们已经到达了这个过程的终点。 Introduction 11 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=16 | PRINTED_PAGE=12 不断增加的抽象性，以及理解与同理心日益分离的顶点”(17)。这对于通过将世界简化为代码和符号数字化来理解算法治理至关重要。对于Beradi来说，资本主义的当代阶段是“半资本主义”，语言和经济结合在一起。这是因为任何一种生产(无论是物质的还是非物质的)都是一个“信息(算法、数字、数字差异)的组合与重组”的过程(113)。因此，在这个新阶段，“数字抽象为资本主义抽象增加了第二层”(161)。在这个抽象的过程中(跟随鲍德里亚)，符号增殖并相互作用，失去了与其原始所指物或意义的任何联系。 Berardi提出了重要的一点，即大数据资本主义对治理有影响，因为“技术功能的抽象连接取代了有意识的阐述、社会谈判和民主决策”(Berardi 2015,217)。换句话说，“a-signifying片段的自动连接取代了秩序的对话阐述，适应取代了共识”(Berardi2015,217)。算法治理通过模式识别来响应或适应扰动和变化，而不是通过创造知识或解释行为。 这种与创造力和判断的具身过程的分离或异化也在Maurizio拉扎拉托(2014)的《符号和机器》中得到了体现。拉扎拉托认为，大数据资本主义可以被理解为通过机械奴役产生的主体性，这是他从德勒兹和瓜塔里那里得到的概念：一种“不再区分人与非人、主体与客体、词与物”的组合(拉扎拉托2014,13)。拉扎拉托所说的“奴役”是指自动治理、控制和监管的控制论概念，“确保功能整体的凝聚力和平衡”(25)。在这个过程中，人既不独立于机器，也不凌驾于机器之上，而是与机器相连，并在机器过程内部，作为又一个分子组成部分，与其他组成部分进行组合和重组。 对拉扎拉托来说，数字资本主义的兴起意味着“一个人总是在一个集合、一个集体中行动，在这个集体中，机器、物体和符号同时是代理人’”(30)。因此，资本主义是一个“符号学操作员”，管理着直接作用于物质流动的指定符号(没有主体作为指涉物)的流动:“货币、经济、科学、技术、艺术等等的符号机器并行或独立地发挥作用，因为它们产生或传达意义，并以此方式绕过语言、意义和表征”(60)。拉扎拉托还指出了产生存在并超越人类世的变革性影响。在此背景下，他借鉴了布鲁诺·拉图尔的研究成果： 通过指定符号学，机器“说话”，“表达自己”，并与人、其他机器和“真实”现象“交流”。 12 Digital Objects, Digital Subjects ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=17 | PRINTED_PAGE=13 通过“权力符号”，它们与物质的原子和化学层次，生物的生物层次的表达和内容相互作用[…]机器和指示符号学能够“看到”这些层次，“听到”它们，“闻到”它们，记录它们，排序它们，并转录它们。这是人类的感官和语言所无法做到的。(87-88) 在由数字资本主义实例化的新的存在和思想形式中，主体不再被插入为经济人(homo oeconomicus)——理性的反思主体。对于拉扎拉托来说，“我们已经超越了”“认知资本主义”(100)及其对数字客体和数字主体的二元语言和表征结构的特权。相反，我们必须充分考虑到从“工作”到“过程”、从“从属”到“奴役”的转变(119)。 关于资本主义和社会数字化转型应该处于什么水平，大卫·哈维是第四种观点的代表。他将当代资本主义描述为一种灵活积累的制度(哈维1989年)，一种新帝国主义(哈维2003年)和一种新自由主义资本主义(哈维2005年)，这些都是基于剥夺和金融化的积累过程。这些构成了潜在的实际危机，因为真正的积累与虚拟资本的积累是不同的。在哈维看来，在资本主义的整体转型中，数字技术起着中介作用。它们是压缩时空的工具。“我使用压缩’这个词，因为一个强有力的例子可以证明，资本主义的历史一直以生活节奏的加快为特征，同时克服了空间障碍，以至于世界有时似乎向我们内部崩溃”(哈维1989,240)。对哈维来说，资本主义的这些变化条件要求并呼唤数字技术的发展:“计算机化和电子通信已经强调了金融流动的即时国际协调的重要性”(哈维1989,161)。“空间的生产考察了土地使用、运输和通信、领土组织等新系统(实际的或想象的)是如何产生的，以及新的表现模式(如信息技术、计算机化制图或设计)是如何产生的”(哈维1989,222)。 哈维在其最新著作《马克思、资本与经济理性的疯狂》(2017)中阐述了数字在当代资本主义中的作用。“最初被设想为协作生产开放获取公地的解放制度，已经转变为资本自由喂养的超剥削制度。大资本(如亚马逊和b谷歌)肆无忌惮地掠夺由自我熟练的劳动力生产的免费商品，已成为我们这个时代的一个主要特征。这延续到所谓的文化产业”(哈维2017,96)。“有趣的是，在我们这个时代，一些最具活力的发展领域，如b谷歌、Facebook和其他数字劳动力领域.都在增长。 Introduction 13 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=18 | PRINTED_PAGE=14 在自由劳动力的支持下非常快”(哈维2017,102)。“工厂劳动力在世界某些地区(如东亚)仍占主导地位，但在北美和欧洲，它已大大减少，并被各种其他劳动力系统(数字劳动力等)所取代”(哈维2017，57)。 哈维承认当今数字劳动力和数字资本的相关性，但同时警告不要假设它们构成了一个新的发展阶段。他强调，在数字产业内部，以及在整个资本主义内部，体力劳动和资本与劳动力之间的旧不平等仍然具有相关性。“例如，在数字劳动力的情况下，已经出现的劳动实践与18世纪末英国早期纺织品制造业的推出系统惊人地相似”(哈维2017,104)。这就构成了对资本的重新定义： 是流动的货币，而不是流动的价值。这样的重新定义有助于将注意力集中在动荡的投机市场上，即文化、知识和创业努力的属性，以及作为当代资本主义独特形式的资产市场上广泛存在的投机行为。因此有人声称，我们正在进入一个知识至上的资本主义新阶段，一个基于知识及其所有节省劳动力的创新(如自动化和人工智能)的辉煌的技术乌托邦即将到来，或者正如保罗·梅森(PaulMason)等人所坚持的那样，已经到来了。从硅谷的角度来看，这样的重新定义可能是正确的，但在孟加拉国濒临倒闭的工厂，以及工业深圳和印度农村地区自杀率居高不下的就业区，这种重新定义就面目全非了。在这些地区，小额信贷已经撒开大网，助长了所有次贷危机的根源。(哈维,2017,105)。 哈维还强调，大数据已经变成了一种意识形态崇拜：“例如，有人认为，通过挖掘海量数据集来管理智慧城市的建设，可以解决所有城市弊病，从而使贫困、不平等、阶级和种族歧视以及通过驱逐和其他形式的剥夺积累来榨取财富的现象全部消失，这种想法显然是荒谬的。这即使不是反革命，也会适得其反。它在政治激进主义和城市现实、日常生活的快乐和痛苦之间制造了一种恋物迷雾——一种巨大的分心”(哈维2017,126)。 因此，这些是作者在大数据资本主义对社会的影响方面所持的主要立场。然而，有充分的证据对前两种立场提出质疑(Fuchs2008,2014)。第一种观点低估了权力和资本的连续性。如果我们生活在一个非资本主义的新型社会中，那么导致失业、不稳定、民族主义和国际冲突的资本主义危机就必然需要这样做 14 Digital Objects, Digital Subjects ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=19 | PRINTED_PAGE=15 已经被废除了。但今天，我们正在经历一场持续的资本主义经济危机，伴随着国家危机和政治危机，这些危机共同构成了欧盟等政治形态的合法性危机。第二种立场高估了连续性，最终形成了一种静态的经济、政治和社会发展模式。马克思的主要见解之一是，资本主义是一个动态的、复杂的、进化的系统，它通过对劳动力的剥削、社会斗争和危机而生存和发展。资本主义通过改变自身而保持不变。它发展生产力，区分经济和社会生产关系，以再生产马克思所说的“整个旧狗屎”3(马克思和恩格斯1845/1846a/1959,35)的异化和剥削。 数字技术的出现和分化是生产力发展的结果，生产力的发展增加了资本的有机构成。发展生产力需要知识(一般智力)和教育在社会和经济中的作用越来越大，从而使数量的增加在一定程度上转化为新的品质(Fuchs2016b,2014,2008)。第三和第四种观点不同意这种转变发生在资本主义组织的哪个层面，但他们确实同意资本主义是一个动态系统，数字机器的出现，数字资本和数字劳动是资本主义分化的一种表现，这种分化在今天构成了资本主义经济和社会的一个重要维度。 计算机是一种通用机器，因为它可以将世界的许多方面变成数字模式。这一特性解释了计算机在日常生活中无处不在的原因。你智能手机上的应用程序几乎会告诉你你可能遇到的每一种情况，从告诉你在街上迷路时该怎么做，到在地铁上玩游戏作为消遣。但电脑的普适性还不够普遍。它把生活简化为可计算的:0、1和数量。计算机算法无法理解爱、伦理、道德、团结、关怀、情感和其他独特的人类品质。因此，将人类简化为计算和工具理性也带来了一定的危险，例如将数字机器用于剥削和统治。与此同时，人类对计算的使用也推动了合作、社区、团结、抵抗和社会性的新潜力，即使从资本主义内部来看，这些潜力也指向资本主义之外。因此，资本主义内部的计算机是对抗性的数字机器。数字和大数据资本主义是一种对立的社会形态，它加深了异化和剥削，同时推进了解放的潜力(Fuchs2017)。 当代资本主义是多种资本主义相互作用和相互侵蚀的复杂统一体，包括金融资本主义、新自由资本主义、帝国主义、数字/通信资本主义、超工业资本主义、流动资本主义、威权资本主义和大数据资本主义。(Fuchs 2014, Chapter 5)。这些维度之间的关系是可变的。具体资本主义现象在特定制度下的实证研究 Introduction 15 下一段：[继续读取](https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/e48b9d69-b628-40cb-8727-ceacbfd5f4f9.md?start=20&limit=10)