1. 引言
从20世纪50年代人工智能概念的提出，历经多次技术浪潮，如今已迎来新的发展高潮。以ChatGPT为代表的生成式人工智能的出现，更是引发了全球范围内的广泛关注和深入探讨，展示出强大的应用潜力。从智能语音助手到自动驾驶汽车，从工业自动化生产线到智能医疗诊断系统，AI正以惊人的速度渗透到社会生产生活的各个领域。这种广泛而深入的应用，不仅改变了人们的生活方式，更对传统劳动形态产生了前所未有的冲击与重塑。
劳动作为人类社会存在和发展的基础，其形态的演变始终与生产力的发展紧密相连。马克思劳动价值论深刻揭示了劳动在价值创造中的核心地位，以及劳动与资本、生产关系之间的内在联系。然而，人工智能的迅猛发展深刻地影响了劳动的组织结构、作用方式以及价值创造等过程，这种变革对马克思劳动价值论的适用性提出的挑战。马克思主义劳动价值论作为政治经济学的重要基石，为理解劳动和价值创造提供了科学的理论框架。在人工智能深刻改变劳动形态的背景下，从马克思主义劳动价值论的视角展开研究具有重要的理论和现实意义。
2. 人工智能的劳动价值论内涵
人工智能作为人类劳动的产物，与马克思主义劳动价值论存在着紧密的内在联系。从劳动价值论的视角来看，人工智能的研发、生产和应用过程蕴含着丰富的劳动价值内涵。
2.1. 人工智能的商品属性
马克思强调：“一切劳动，一方面是人类劳动力在生理学意义上的耗费：就相同的或抽象的人类劳动这个属性来说，它形成商品价值。”([1]: p. 60)要探讨人工智能的劳动价值论内涵，首先必须探讨人工智能是否是商品。马克思在资本论第一篇中指出：“商品具有使用价值和价值两个因素，商品的二因素根源于生产商品的劳动的二重性一一具体劳动和抽象劳动；具体劳动生产使用价值，抽象劳动生产价值，价值的实体就是人类抽象劳动的凝结。”([1]: p. 2)同时，马克思指出，商品是用来交换的劳动产品。首先，人工智能具有使用价值，它能够替代或辅助人类完成复杂任务，应用于各种领域，如医疗诊断、金融分析、自动驾驶、智能客服等，极大地提高了生产效率和服务质量。其次，人工智能的价值来源于凝结在其中的物化劳动。AI系统的开发、训练和维护需要大量的人类的劳动。最后，人工智能显然是科研人员付出大量劳动而产生的产品，并且各个领域采购先进的人工智能技术来用于提高生产效率，因此，人工智能是商品。
2.2. 人工智能各环节劳动价值的体现
在研发阶段，人工智能的研发凝聚了大量科研人员的智力劳动。科研人员运用专业知识和创新思维，投入数年时间，进行海量的数据收集、整理和标注，以及复杂的算法优化和模型训练，这些活劳动的投入是人工智能技术得以产生和发展的关键。这些劳动不仅是具体劳动，体现为特定的技术研发活动，更是抽象劳动的凝结，创造了人工智能的价值。其价值量的大小取决于研发过程中所耗费的社会必要劳动时间，包括科研人员的知识储备、创新能力以及投入的时间和精力等因素。
在生产阶段，人工智能产品的制造涉及到硬件生产、软件编程、系统集成等多个环节，每个环节都需要劳动者的参与。硬件生产中，工人通过操作机器设备，将原材料加工成芯片、电路板等硬件组件，这一过程中工人的具体劳动创造了硬件的使用价值，同时也将自身的抽象劳动凝结其中，形成了硬件的价值。软件编程人员编写代码，实现人工智能的各种功能，他们的劳动同样是价值创造的重要组成部分。系统集成人员将硬件和软件进行整合，确保人工智能系统的正常运行，他们的劳动也为产品价值的形成做出了贡献。
从应用角度而言，人工智能在各领域的应用提高了生产效率，改变了劳动方式和价值创造模式。在制造业中，智能机器人能够快速、准确地完成生产任务，大大缩短了生产周期，提高了产品质量。这意味着在相同时间内，企业可以生产更多的产品，从而增加了商品的使用价值总量。“劳动生产力越高，生产一种物品所需要的劳动时间就越少，凝结在该物品中的劳动量就越小，该物品的价值就越小。”([1]: p. 53)根据马克思劳动价值论，商品的价值量与生产商品的社会必要劳动时间成正比，与劳动生产率成反比。人工智能的应用提高了劳动生产率，使得单位商品的价值量降低，但由于商品数量的增加，企业创造的总价值可能会增加。
2.3. 人工智能对传统劳动价值论的挑战
人工智能的发展也对传统劳动价值论提出了挑战。随着人工智能技术的不断进步，一些人认为机器可以创造价值，这与马克思主义劳动价值论中“人的活劳动是价值的唯一源泉”的观点产生了冲突。在一些高度自动化的生产线上，智能机器人几乎可以独立完成生产任务，表面上看似乎机器在创造价值。但从本质上分析，机器只是生产工具，它是人类劳动的物化，其本身并不具备创造价值的能力。智能机器人在生产过程中只是将自身的价值转移到新产品中，而新价值的创造仍然依赖于人类的活劳动，也就是研发人员的创新劳动、操作人员的管理劳动等。
3. 劳动主体的变迁
人工智能的迅猛发展正深刻重塑着劳动领域的格局，劳动主体作为劳动活动的核心要素，也随之经历着前所未有的变迁。从生产模式到技能要求，诸多方面都在发生着显著的变革。其中，人机协作成为崭露头角的新趋势，劳动者的技能需求也在这一浪潮下出现了重大转变。
3.1. 人机协作成为新趋势
在当今智能时代，人机协作已成为众多行业生产运营的新趋势，智能工厂便是这一趋势的典型代表。以富士康科技集团为例，早在2011年富士康就宣布“百万机器人计划”，力图打造全自动化的生产线[2]，其在多地的工厂引入了大量智能机器人参与生产。在苹果手机的组装生产线上，机器人承担了如精密零件的抓取、焊接等重复性高、精度要求严格的任务。这些机器人配备了先进的视觉识别系统和高精度的机械手臂，能够快速、准确地完成操作，大大提高了生产效率和产品质量。而工人则主要负责监控机器人的运行状态、进行程序调试、处理突发故障以及完成一些机器人难以完成的复杂装配任务。这种人机协作模式充分发挥了机器人和人类的优势，机器人的高效率、高精度和不知疲倦的特性与人类的创造力、灵活性和应变能力相结合，实现了生产效益的最大化。
从马克思主义劳动价值论的角度来看，人机协作模式下，劳动者的劳动过程发生了变化。劳动者不再直接从事大量的体力劳动，而是更多地与智能机器协同工作，通过对机器的操作、管理和维护来实现价值创造。这种协作模式提高了劳动生产率，使得在相同时间内能够生产出更多的使用价值。同时，马克思指出，“少量的复杂劳动等于多量的简单劳动”([1]: p. 58)。由于劳动者的劳动复杂程度增加，其创造的价值量也相应提高。在智能工厂中，工人需要掌握先进的技术知识和操作技能，他们的劳动属于复杂劳动，在相同时间内能够创造出比简单劳动更多的价值。
3.2. 劳动者技能需求转变
首先，人工智能时代的到来，对劳动者的技能需求产生了根本性的转变。随着人工智能技术在各个领域的广泛应用，不仅编程能力成为了劳动者必备的技能，劳动者还需要具备创新能力和批判性思维。一方面，编程语言的熟练掌握是从事软件开发、数据分析、人工智能算法开发等工作的基础，另一方面，在人工智能能够完成大量重复性工作的背景下，创新成为了企业和个人保持竞争力的关键。劳动者需要不断提出新的想法、方法和解决方案，以适应市场的变化和需求。
其次，劳动者需要具备持续学习的能力，人工智能技术发展迅速，一方面，新的技术和应用不断涌现，另一方面，人工智能能够代替人类快速精准地完成大量程序性甚至复杂性的工作，会导致一部分劳动者被其替代，因此，劳动者需要不断学习和更新知识，以适应技术的变化。
4. 劳动资料的智能化重构：从工具系统到智能系统
在马克思的理论体系中，劳动资料作为劳动过程的关键要素，有着明确的定义与内涵。马克思指出：“劳动过程的简单要素是：有目的的活动或劳动本身，劳动对象和劳动资料。”([1]: p. 208)马克思在《资本论》中将劳动资料界定为“劳动者置于自己和劳动对象之间、用来把自己的活动传导到劳动对象上去的物或物的综合体”[3]。
4.1. 劳动资料的演进过程
在人类劳动发展的长河中，劳动资料经历了从简单到复杂、从低级到高级的演变。早期，人类使用的是石斧、骨针等简单工具，这些工具仅能辅助人类完成一些基本的体力劳动，其功能较为单一，依赖人类直接操控。随着生产力的发展，工具逐渐形成了系统，随着生产力的逐步发展，人类社会迎来了重要的变革节点——工业革命。这一时期，机器设备开始广泛应用，并且逐渐形成了系统。这些机器设备相互配合，组成了复杂的生产线，彻底改变了生产的模式与效率。然而，人工智能的出现，促使劳动资料从传统的工具系统向智能系统重构。
4.2. 人工智能推动智能系统时代的到来
人工智能技术通过算法模型、大数据平台和智能终端的三元架构，实现了劳动资料从机械化工具到智能系统的根本转变。智能系统融合了人工智能、大数据、物联网等先进技术，与传统工具系统相比，具备了感知、分析、决策和执行等多种能力。以工业机器人系统为例，其核心特征在于将传统生产设备与计算机视觉、强化学习算法结合，形成可自主决策的“数字孪生体”。根据国际机器人联合会(IFR)的报告，全球工业机器人的安装量在2023年超过55万台[4]，工业机器人已广泛应用与汽车制造、电子制造等领域的核心工序[5]，智能系统在各个领域都发挥着举足轻重的作用。智能系统突破了传统生产工具的功能边界，劳动方式实现了从工具性使用到共生性协作的转变。特斯拉超级工厂的“无灯车间”实践表明，智能机器人系统不仅替代体力劳动，更通过机器学习持续优化工艺流程。这使得劳动资料从被动的物质载体转变为具有自主进化能力的生产主体。
5. 劳动对象的拓展与深化
5.1. 数据成为新兴劳动对象
在马克思的论述中，劳动对象主要指自然界提供的、未经人类劳动改变的物质，如原材料、半成品等([1]: p. 209)，在传统的劳动认知中，劳动对象主要是自然界的物质资源以及经过初步加工的原材料。然而，人工智能时代的到来，数据作为一种全新的劳动对象登上历史舞台。数据是对各种自然、社会现象的数字化记录，涵盖了从互联网用户行为、企业运营信息到自然科学研究观测结果等各个领域。通过对海量数据的收集、整理、存储和分析，能够挖掘出隐藏在其中的规律和价值。
以互联网企业为例，它们通过对用户浏览历史、搜索关键词、消费偏好等数据的分析，能够实现精准的广告投放和个性化的产品推荐。在金融领域，利用大数据分析客户的信用记录、交易行为等数据，可以更准确地评估信用风险，开发新的金融产品。数据的处理和分析工作需要专业的技术和算法，数据科学家、数据分析师等新职业应运而生，他们将原始数据转化为有价值的信息，为企业和社会创造价值，成为推动经济发展的重要力量。
5.2. 数据劳动的价值创造过程
从马克思劳动价值论的视角审视，数据作为劳动对象，其价值创造过程与传统劳动对象既有相似之处，又展现出独特的一面。在数据的处理过程中，数据科学家、分析师、工程师等专业人员投入了大量复杂且具有创造性的劳动。他们运用专业的数学知识、统计学方法、计算机编程技能以及深厚的行业经验，对原始数据进行收集、筛选、清洗、整理、存储、分析和可视化呈现等一系列工作。以互联网企业为例，通过对用户浏览历史、搜索偏好、消费行为等数据的深度挖掘和分析，企业能够精准洞察用户需求，从而实现精准的广告投放、个性化的产品推荐以及优化产品设计和服务流程，进而为企业创造显著的经济效益。在金融领域，利用大数据分析客户的信用记录、交易行为、资产状况等数据，金融机构能够更精准地评估信用风险，开发创新金融产品，优化投资决策，有效提升金融服务的质量和效率。
数据作为劳动对象，改变了传统的价值创造模式。与传统劳动对象相比，数据具有非物质性、可复制性、可共享性和边际成本趋近于零等特性。这意味着数据在被使用和传播的过程中，其价值不会因使用次数的增加而损耗，反而可能通过不同场景的应用和与其他数据的融合产生新的价值。一个地区的交通流量数据，不仅可以用于交通管理部门优化交通信号灯设置，缓解拥堵；还能为物流公司规划最优配送路线，降低运输成本；同时，也可为城市规划部门在进行基础设施建设和布局时提供数据支撑。这种多领域、多场景的应用，极大地拓展了数据的价值创造空间，使得数据成为推动经济发展和社会进步的关键要素之一。
6. 劳动组织形式的变革
在马克思劳动价值论视域下，劳动组织形式是影响劳动效率和价值创造的关键因素。随着人工智能技术在各个领域的广泛渗透，传统的劳动组织形式正经历着深刻变革，这一变革重塑了劳动过程中的分工、协作与管理模式，对当代经济社会发展产生了深远影响。
6.1. 劳动分工的精细化与智能化
在传统劳动组织中，劳动分工主要基于劳动者的技能和经验，按照生产流程的不同环节进行划分。这种分工方式虽然在一定程度上提高了劳动效率，但存在着信息传递不畅、任务分配不够灵活等问题。人工智能的出现，使得劳动分工更加精细化和智能化。
借助大数据分析和人工智能算法，企业可以对生产任务进行更细致的拆解和分析。根据不同岗位的技能要求、工作强度以及任务的复杂程度，精准地匹配劳动者和智能机器。例如，在电子制造企业中，一些高精度、重复性的组装工作可以由机器人完成，而劳动者则主要负责产品的设计研发、质量监控以及与客户的沟通协调等创造性和综合性较强的任务。这种智能化的劳动分工，充分发挥了人和机器的各自优势，提高了生产效率和产品质量。同时，劳动者也能够在更适合自己的岗位上发挥专长，提升自身的职业发展空间。
6.2. 劳动协作的网络化与实时化
传统的劳动协作往往依赖于层级式的组织结构和面对面的沟通方式，信息传递速度慢，协作效率较低。在人工智能时代，互联网和物联网技术的发展打破了时间和空间的限制，使得劳动协作呈现出网络化和实时化的特点。
企业内部不同部门之间、企业与企业之间可以通过数字化平台实现信息的实时共享和协同工作。例如，在软件开发项目中，程序员、设计师、测试人员等可以通过在线协作工具，实时交流代码编写、界面设计和测试结果等信息，及时解决项目中出现的问题，大大缩短了项目开发周期。此外，一些跨地区、跨国界的大型项目，通过远程协作技术，能够整合全球范围内的优质资源，实现高效的协同创新。这种网络化的劳动协作模式，增强了组织的灵活性和应变能力，促进了知识和技术的传播与共享。
6.3. 劳动管理的智能化与精准化
劳动管理是劳动组织形式的重要组成部分，传统的劳动管理主要依靠人工经验和规章制度，管理效率和精准度有限。人工智能技术为劳动管理带来了新的手段和方法，实现了智能化和精准化的管理。
通过人力资源管理系统中的人工智能模块，企业可以对员工的工作绩效、考勤情况、培训需求等进行实时监测和分析。根据数据分析结果，为员工制定个性化的培训计划和职业发展规划，合理调整薪酬待遇和工作岗位。企业可以利用机器学习算法对员工的历史绩效数据进行分析，预测员工未来的工作表现，提前发现潜在的绩效问题并采取相应的措施。同时，智能化的管理系统还可以实现对生产流程的自动化监控和优化，及时调整生产计划和资源配置，提高企业的运营效率和竞争力。
劳动组织形式在人工智能的影响下，在分工、协作和管理等方面发生了深刻变革。这些变革不仅提高了劳动生产率，降低了劳动成本，还为劳动者提供了更广阔的发展空间。然而，在这一变革过程中，也需要关注劳动者技能提升、就业结构调整等问题，以实现人工智能与劳动的协同发展，推动经济社会的持续进步。
7. 结语
在人工智能蓬勃发展的时代浪潮下，其对劳动形态的重塑是全方位且深刻的，而马克思劳动价值论在这一变革进程中展现出强大的解释力与适应性。从人工智能的劳动价值论内涵来看，它作为商品，在研发、生产和应用阶段都凝聚着人类劳动。研发阶段科研人员的智力投入，生产阶段各环节劳动者的协作，以及应用阶段对生产效率和价值创造模式的改变，都遵循着劳动价值论的基本原理。尽管有人质疑人工智能是否创造价值，但本质上它只是生产工具，新价值的创造依然源于人类的活劳动，这进一步印证了马克思劳动价值论中“人的活劳动是价值的唯一源泉”这一核心观点。
在劳动形态方面，人工智能促使劳动主体、劳动资料、劳动对象和劳动组织形式发生显著变迁。人机协作成为主流趋势，劳动者技能需求向创新、编程和持续学习能力转变；劳动资料从传统工具系统升级为智能系统，实现了自主进化；劳动对象拓展到数据领域，数据成为创造价值的重要资源；劳动组织形式在分工、协作和管理上更加精细化、网络化和智能化，提升了劳动效率和劳动者发展空间。
在人工智能持续发展的未来，需以马克思劳动价值论为指引，积极应对劳动领域的新变化。一方面，加大劳动者技能培训力度，提升劳动者素质，使其更好地适应人机协作的工作模式，抓住新的就业机遇；另一方面，深入研究人工智能与劳动协同发展的机制，合理调整就业结构，充分发挥人工智能的优势，推动经济社会持续健康发展，实现人类劳动与人工智能的和谐共生。