1. 引言
人工智能技术取得突破性进展正在引发劳动形态的深刻变革，此变革把马克思主义劳动价值论放置到新的理论审视范围当中，当智能系统可独立完成文学创作、生成法律文书甚至进行复杂决策的时候，传统理论里“活劳动创造价值”的命题面临双重挑战：其一，生产过程里劳动者出现“肉身离场”的情况，催生了“机器替代论”这种认知迷思，其二，智能技术呈现出的自主性表象，模糊了工具理性和价值创造之间的边界，引发了关于劳动主体性的哲学重构需求。这种张力在司法实践里特别明显——当人工智能生成的作品被赋予著作权时，技术工具与价值源泉的传统划分面临解构危机[1]。
2. 本体论维度：人工智能的技术本质与劳动范畴
2.1. 技术哲学视阈下的智能本质解构
人工智能的哲学本质要放在人类技术文明不断演进的长河当中去进行考察，从最开始蒸汽机替代了肌肉力量，一直到后来算法系统模拟认知能力，技术一直都是作为“人类本质力量的对象化”而存在的，智能系统看上去好像有自主的决策能力，但实际上是工程师把人类思维模式编码成数学符号的一个过程，它内在的运行逻辑依旧是遵循“输入–运算–输出”这样的机械程式。深度学习模型自我优化的表象背后，实际上是海量数据标注者、算法架构师、硬件工程师等多元主体劳动的隐形沉淀，这样的技术存在形式印证了马克思所说的“机器是生产器官的延伸”这一论断，就如同望远镜扩展了视觉的边界一样，人工智能本质上就是人类认知器官的技术投影，它的“智能性”始终受到设计者思维框架以及数据边界的限制[2]。
技术具身化所引发的认知革命呈现出双重特性：一方面，类人化的交互界面使得工具与主体之间的界限变得模糊不清，ChatGPT所有的对话能力赋予了技术系统一种“拟主体性”的光环，另一方面，符号系统与物理世界的脱嵌状况致使认知出现偏差，自动驾驶汽车在伦理困境中陷入决策僵局，这一僵局充分暴露了算法在模拟人类价值判断方面存在的限度。这种矛盾清晰地揭示出智能技术的根本特性：它并非仅仅是纯粹工具理性的延伸，也并非是独立的价值创造主体，而是人类认知模式在数字空间的一种拓扑映射，其技术本质决定了它无法突破“人工化”所有的先天局限——即便最为复杂的神经网络，依旧是人类预设框架范围之内的符号操作集合。
2.2. 劳动主体性的认知迷雾与祛魅
劳动主体性问题的关键之处在于价值创造的根本归属到底在哪里，智能系统在围棋对弈中打败人类顶尖棋手这样的事例，大多时候被错误解读成是机器创造力取得了胜利，然而要是仔细剖析AlphaGo的决策机制就可发现，它每一步所谓“创造性”的落子，实际上是蒙特卡洛树搜索算法针对历史棋谱进行的概率计算，这种程序化的选择和人类棋手依据直觉、审美以及战略意图所产生的创造性思维在本体论方面存在着差异。就好像蜜蜂筑巢的精密程度超过了原始人类的建筑，可它一直都是生物本能的结果一样，人工智能的“创造性”输出仅仅是在算法规则支配下的符号排列组合而已。
这种认知上的迷雾在数字经济这个领域表现得较为突出，平台算法借助对用户行为数据的实时抓取，建立起精准的需求预测模型，表面上看似有自主的资源配置能力，实际上是众多用户数字足迹聚合之后的呈现，非物质劳动价值论者把数据流动当作独立的价值源头，这其实是混淆了劳动成果和劳动过程的本质差异。劳动主体性的确定需要回归到价值创造的时空关键点：就算是那种离场化的数字劳动，它的价值核心依然来自人类注意力投入、信息筛选整理等活劳动的消耗，智能系统就如同工业时代的自动织布机，它运转效能的提高改变的是价值转移的速度，而不是价值创造的源泉性质。
2.3. 劳动范畴的重构与范式革新
智能技术不断渗透正在重新塑造劳动的存在形式，以往传统的“在场劳动”所有的时空界限被数字技术给打破了，远程协作以及异步生产等新的形态让劳动过程呈现出碎片化和弹性化的特性，这样的变革并不是对劳动本质的彻底推翻，而是劳动组织形式出现了拓扑方面的变化，在开源软件社区里，全球的开发者借助版本控制系统达成“共同生产”，表面上看起来离散的代码提交行为实际上构成了集体劳动的网络化聚合。
劳动价值的计量维度跟着出现了深刻的变革，传统社会必要劳动时间那种刚性的尺度，在算法优化致使生产效率得到提升的情况下，呈现出了解释的限度，在智能工厂里面，工程师进行算法调试的劳动以及操作员开展设备维护的劳动构成了价值创造的共生网络，单单一个工序的时间消耗没办法完全反映价值总量。这就需要我们摆脱机械的时间计量思维，朝着“劳动复杂度–知识密度–技术势能”这种多维价值评估体系转变，不过一定要警惕技术决定论的陷阱：劳动价值的质性规定一直扎根于人类抽象劳动的耗费，技术变革改变的是价值量的表现形式，而不是价值创造的质性本源。
劳动范畴的重新构建最终所指向的是人类解放的技术辩证法，智能系统在把人类从重复性劳动之中解放出来的还制造出了“数字无产阶级”这种新的异化形态，也就是平台算法对于劳动过程有着精准控制，这使得劳动者的主体性被分解成了可计算、可以优化的数据单元，这种矛盾揭示出了技术演进的历史规律，那就是只有当劳动工具智能化和生产关系人本化达成辩证统一的时候，技术解放的潜能才可真正转化为人类的自由全面发展。
3. 价值论维度：劳动价值一元论的科学性
人工智能的快速发展让许多人产生疑问：当机器能创作诗歌、诊断疾病甚至设计产品时，人类劳动还是价值的唯一来源吗？要回答这个问题，我们需要穿透技术表象，回归劳动价值论的核心逻辑。
3.1. 价值创造的底层逻辑
马克思劳动价值论的核心观点在于，商品的价值本质上源自人类劳动，这一原理即便在智能时代也依旧成立，只不过需要有新的理解角度，不少人受智能工厂呈现出的“无人化”表象所迷惑，觉得机器可独立创造价值，然而经过仔细观察后可以发现，工厂里每一台机械臂的背后，都有工程师团队进行持续的维护工作，而且每次软件升级，其中都凝聚着程序员的智慧劳动。这恰好印证了马克思的预见，那就是当知识成为直接生产力时，价值创造会从“体力劳动主导”转变为“脑力劳动聚合”，不过价值的源泉始终未曾改变[3]。
3.2. 技术如何转移价值
当企业用机器人替代工人时，看似机器在创造价值，实则发生了价值转移。机器人的购置费用本质是前期研发劳动的价值体现，其运转消耗的电力对应发电厂工人的劳动，系统维护需要技术人员的持续投入。这就像购买一台打印机：机器本身不会创造新价值，它的价值来自制造商的劳动，而使用打印机产生的价值仍源于操作者的劳动。
云计算服务最能说明这种价值转移的复杂性。用户支付的云计算费用，实际上包含芯片设计者的智力劳动、数据中心建设者的体力劳动、系统维护工程师的技术劳动。技术越先进，价值转移链条越长，但始终没有脱离人类劳动这个本源。
3.3. 数字化剥削的新形态
数字平台创造了更隐蔽的剥削方式。当我们在社交平台发帖、用导航软件找路时，看似在免费使用服务，实则在进行“数字劳动”——产生的数据被平台加工后卖给广告商。这种剥削的特殊性在于：劳动者在休闲中无意识地进行生产，劳动成果被无偿占有。就像19世纪工人被迫加班，21世纪的用户被算法诱导延长使用时间，本质都是剩余价值的剥削。
外卖平台将这种剥削机制推向新高度。骑手在算法驱动下抢单送餐，系统通过实时监控、路径优化、评分体系，将劳动者变成“人形机器人”。表面看骑手可以自主接单，实则被算法控制劳动强度和时间。平台利润不是来自技术创新，而是来自骑手劳动创造的价值与其收入的差额。
3.4. 澄清技术时代的认知误区
在智能技术带来冲击的背景下，有两个常见误区需要给予澄清，其一为数据价值神话，实际上数据自身并不有价值，这就如同深埋于地下的石油，其本身并无价值可言，数据的价值源自诸多劳动过程，像是采集环节，例如对用户行为进行记录，清洗环节，比如去除那些无效信息，标注环节，像区分图片的类别等。其二是算法创造价值论，算法从本质上来说是一种工具，这类似镰刀本身不会自行去收割庄稼，AI所生成的内容表面看似新颖，然而实际上是工程师编写的程序针对有文本进行的重组与加工[4]。
劳动价值论并非是否定技术进步这一说法，而是可帮我们看清其中的本质所在：就自动驾驶汽车而言，它所减少的是司机的劳动时间，然而在其研发以及维护方面，却需要更多工程师投入劳动，再看客服这一方面，智能客服虽然替代了接线员的岗位，可是在此过程中，需要大量标注员来训练语音模型。由此可见，技术改变的仅仅是劳动的形式而已，并非是价值的源泉[5]。
4. 矛盾论维度：资本逻辑与技术异化
4.1. 技术如何被资本“绑架”
人工智能原本可成为解放劳动者的一种工具，然而在实际情况当中，它大多时候被资本转变为了一种更加高效的剥削方式，比如说外卖平台利用算法来规划骑手的路线，表面上看这种所谓的“智能优化”似乎可缩短送餐的时间，可实际上却是把骑手逼到了危险驾驶的状况之中，因为系统所计算出来的“最优路线”很有可能会忽略红灯、逆行等风险，骑手为了可按时将餐送达，不得不超速行驶。这种“智能剥削”的残酷之处就在于，技术进步所带来的效率提升，却反而使得劳动者承受了更大的压力，平台借助算法将劳动者的生理极限，比如送餐速度，和机器效率标准强行捆绑在一起，这就如同给工人戴上了“电子镣铐”一般。
大型企业对技术的垄断使得不平等状况恶化，就好比某家科技巨头，它利用在网络上公开的文本进行AI模型的训练，然而却将训练所得到的成果转化为一种服务，这种行为实际上等同于把全人类共同享有的知识当作原材料，经过加工之后再以高价售卖出去，其本质就是技术霸权的一种表现形式。
4.2. 技术带来的双刃剑效应
人工智能确实解放了部分体力劳动。工厂里机械臂替代了危险工种，医生用AI辅助诊断提高了效率。但这种“解放”背后藏着新枷锁：工人虽然不用搬重物了，却被智能手环监控心率、定位；白领在家办公看似自由，实则被软件记录键盘敲击次数，连上厕所时间都被算法统计。技术赋予的自由表象下，藏着更精细的控制手段。
不同社会对技术的使用差异明显。在医疗领域，有的国家用AI公平分配稀缺药品，有的却用算法给穷人推送高利贷广告；在教育领域，有的学校用AI辅助特殊儿童学习，有的机构却用算法把学生分三六九等。这说明技术本身没有善恶，它的社会效果取决于掌握在谁手中—就像菜刀能切菜也能伤人，关键看使用者是谁。
4.3. 破局之路：让技术回归服务人类
技术的最终使命并非是要去替代人类，而是可帮我们获取更多的自由时间，当智能机器承接了重复劳动之后，人类按理来说应当拥有更多的时间去从事创作、开展学习以及陪伴家人，然而在实际情况中，这些所谓“节省”下来的时间大多时候被资本转变为了新的加班时长，唯有构建起更为公平的分配制度，才可以使得技术红利从“老板的利润”转变成为“劳动者的假期”。人工智能的发展致使许多人产生了困惑：机器变得越来越“聪明”，劳动价值论是否依然适用呢？实际上核心问题并非十分复杂—我们需要看清技术表象背后所隐藏的本质。
5. 发展论维度：劳动价值论的当代创新
机器越来越“聪明”，劳动价值论还适用吗？其实核心问题并不复杂，我们需要看清技术表象背后的本质。
当下零工经济里存在的矛盾极为典型，以外卖骑手为例，他们在平台算法的驱使下争抢订单进行送餐工作，从表面上看好像是自主去接收订单，然而实际上却不断受到系统所计算出的“预计送达时间”的催促，骑手所付出的劳动价值，一方面涉及了送餐过程中体力上的消耗，另一方面也包含了应对交通风险以及处理客户问题等方面所投入的脑力劳动。可是平台把劳动分解成接单量、好评率等数据指标，借此掩盖了真实的劳动强度，劳动价值论给我们以启示：不管技术怎样进行包装，骑手理应获得的报酬，从本质上来说依然是由其劳动所创造的价值来决定的，而并非是依据算法所计算出来的“效率优化”。
未来的相关研究有必要着重关注技术与人之间更为深层的互动情况，举例来说脑机接口技术可使人类凭借意念去操控机器，这样的情况似乎使得劳动界限变得模糊起来，然而经过深入思考后会发现，就算是直接借助神经信号来对机械臂实施控制，其操作精度依旧是由工程师对于神经网络的解码能力，以及设备维护人员的日常检修工作所决定的。劳动价值论宛如一把钥匙，帮我们在纷繁复杂、令人目不暇接的技术变革当中把握住本质，那便是价值创造的源头一直都是人的劳动，而技术仅仅是改变劳动形式以及效率的一种工具而已。
我国所提出的“新质生产力”发展战略，实际上就是这一理论的实践表现，于智能工厂建设而言，并非单纯地运用机器去取代工人，而是借助技术培训促使工人转变成为设备管理师，在数字经济领域当中，借助数据确权来保护普通用户的数据劳动成果，这些实践充分说明，只要秉持“劳动创造价值”的核心理念，技术革命便可切实造福劳动者。