1. 引言
随着数字经济的深度发展，以直播电商为代表的平台经济模式已成为重要的商业形态。智能算法作为指导数据处理与决策制定的核心逻辑，深度嵌入电商劳动的各个环节，从流量分配、任务派发到绩效评估，重塑了传统劳动模式的运行逻辑。然而，技术与资本的紧密结合在提升效率的同时，也引发了深刻的劳动异化问题。资本增值的内在逻辑主导着算法发展方向，使算法的核心目标异化为平台效率最大化与成本最小化，原本服务于人的技术工具逐渐转变为资本控制劳动的手段。这种由资本化智能算法引发的异化效应，可视为马克思主义异化劳动理论在数字技术条件下的当代再现。它反映了资本逻辑在数字空间中对劳动主体性的系统性重塑。“电商平台中的劳动过程正呈现出‘去技能化’、‘强监控’和‘收入不稳定’等新特征”[1]。在电商平台中，无论是主播、内容创作者还是客服，其劳动过程都处于算法的严密管理之下，劳动自主性受到侵蚀，劳动成果被平台无偿或低价占有，劳动者与自身、与他人之间的关系也趋于异化。因此，为推动数字经济规范、健康、可持续发展，有必要深入剖析电商平台中算法管理的运行机制及其异化效应。本文旨在运用马克思异化劳动理论的分析框架，对直播电商领域的劳动过程进行批判性考察，从而在发挥技术效能的同时抑制其异化倾向，为保障数字时代劳动者的权益提供理论参考。
2. 马克思异化劳动理论概述
“异化劳动”是马克思在《1844年经济学哲学手稿》中首次提出的核心概念。在私有制语境下，人的劳动脱离内在需求，转而受外在偶然需求驱动，沦为被迫、强制的活动——劳动本身异化为对抗人自身的力量，而民众为谋生又不得不服从这一力量，最终使本具自由属性的劳动演变为异己活动，一旦外在强制消失，劳动者便会逃避劳动。马克思认为，在当代社会条件下，人的一切产物都具有异化的倾向[2]。并将劳动异化具体阐释为四重规定，即人同劳动产品相异化、人同劳动过程相异化、人同自身类本质相异化，以及人同人相异化。这一理论为批判资本主义生产关系提供了锐利武器。在数字时代，这一理论依然具有强大的解释力。
其一，人同自己的劳动产品相异化。劳动的本质是人类改造自然以满足自身需求的活动，其结果与产品本应归劳动者所有并服务于自身。但在资本主义制度中，这一关系发生倒置：劳动者的劳动投入越多，反而越受自身产品与资本的支配，生产的产品数量越多，劳动者能实际占有的份额越少。劳动产品逐渐成为与劳动者对立的异己力量，个人创造的物质财富越丰富，物对人的统治力量便越强大。
其二，人同自己的劳动相异化。劳动本应是劳动者基于自身需求开展的自主活动，但在资本主义社会，劳动生产受强制性制度、规范与机制的束缚，需在外部强制力作用下才能进行。一旦强制力消失，劳动行为也随之停止。此时的劳动者不仅不会主动劳动，反而会排斥、反对并逃避劳动，劳动不再是劳动者证明自身价值、获取幸福感的途径，而是异化为资本家攫取利润的强制性工具。
其三，人同自己的类本质相异化。马克思认为，受自由意识支配的生产活动，是人类区别于动物的根本特性。但在资本主义劳动异化中，劳动者的劳动脱离自由意识的主导，沦为满足肉体生存需求的被动、机械且无意识的活动。劳动失去了自由活动与促进人自由发展的属性，仅作为谋生手段存在，与人类的类本质完全背离。在这种情况下，劳动者开始变成一种自私自利、和动物本质没有区别的人[3]。
其四，人同人相异化。人同劳动产品、劳动过程及自身类本质的异化，往往导致人与人之间的关系异化。马克思深刻指出，异化的根源并非劳动本身，而是人与人之间的社会关系，核心是资本主义雇佣劳动关系：在这一关系中，存在一个异己、敌对且强大的独立主体，成为支配劳动者的主宰；劳动者在该主体的支配、强迫与压制下开展劳动，最终陷入与自身本质相异化的状态。
3. 智能算法的实质与社会属性
算法异化是电商劳动异化的技术具象化。在信息化时代，数据已成为推动数字经济深度发展的新型生产要素。从实质来看，智能算法作为海量数据的收集、处理与分析工具，直接推动了劳动资料的数字化与智能化转型。从社会属性看，智能算法在参与电商平台生产过程中，成为社会关系与权力的技术载体，其设计与运用深刻影响着电商平台中劳动者的劳动状态与权益分配。
3.1. 智能算法的实质：劳动资料的数智化转型
马克思在《资本论》中指出：“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。”[4]这一论述明确了社会生产力形成与发展的三大基本要素：劳动者、劳动资料与劳动对象。进入数字资本主义时代，人类社会各类活动的“数据化”特征愈发显著：在人工智能、大数据与物联网的协同驱动下，用户在电商平台开展经济活动、社交互动与精神生产时所产生的海量数字足迹，被平台捕获、收集并存储为社会生产的新型原材料–数据，同时，“数据作为一种新型生产要素，其价值实现依赖于算法的提取、分析和应用”[5]。例如，用户在电商平台的搜索、购买等消费行为，在电商平台内嵌的短视频板块中的弹幕、评论、投币等社交互动，均会转化为数据。与现代工业获取、掌控资源、市场份额及通信渠道的逻辑类似，当海量且近乎无界的用户数据在电商平台持续生成时，通过算法对大数据进行处理、萃取与预测，构成了数据转化为生产要素的核心环节。换言之，此类海量原始数据通常需要经过算法的提取、净化与深度分析，方可转化为具有价值的生产要素与社会核心资源。由此可见，智能算法标志着数字时代劳动工具的新一轮革新与进化：其通过将数字化、智能化嵌入电商劳动过程，成为数字经济时代智能生产方式的基础设施。
3.2. 智能算法的社会属性
智能算法作为数智化技术，兼具自然属性与社会属性。从自然属性看，算法本质上是解决特定问题的指令集合，“通过各种数学符号、数学工具及数学步骤的分析、描述和呈现，将复杂的周遭世界加以归整、有序和提速”[6]，属于基于系统思维的问题解决策略机制。作为延展人类体力与脑力的自然属性层面工具，其生成逻辑源于人类对物质世界运动规律的认知与运用，是服务于电商生产实践问题解决的技术成果。
然而，探究智能算法的实质，不能仅局限于其自然科学维度的操作指令层面，更需延伸至对其社会属性的审视。当算法与电商平台生产相结合时，往往嵌入人类生产实践的目的性与导向性，而人类实践始终嵌套于特定社会关系之中。由此，智能算法的设计与运用内在包含社会关系的基本内容与演进逻辑。一旦算法与电商平台中劳动者的活动产生关联，其内含的社会要素逻辑便不再是抽象代码，而转化为社会关系的数据化呈现。占有乃至垄断智能算法的电商平台，在资本增值动力的驱使下，会对用户数据进行针对性收集与筛选，致使数据收集天然带有选择性与片面性。算法处理这些内含资本商业诉求的非完整数据时，会以盈利为导向开展用户分类与商业价值赋能。更为关键的是，已纳入数据集的负面价值数据常难以被有效甄别与剔除，进而加剧数据本身隐含的歧视与偏见。这些歧视与偏见借由算法机制反复传播，并深度嵌入社会关系，最终形成“自我实现的歧视性反馈循环”[7]。
综上，在数字化时代，智能算法已成为社会关系与利益分配的技术载体。电商平台通过操控智能算法，一方面攫取社会财富以实现资本增值，另一方面为用户预设画像以左右社会关系，其社会属性本质上是资本逻辑与社会结构在技术层面的具象化表达。
4. 电商平台算法管理的异化表征
智能算法作为劳动资料数智化转型的产物，且承载着特定社会关系与权力，在直播电商、跨境电商、社交电商等多元业态蓬勃发展的数字经济时代，往往超越传统效率工具的范畴，深度嵌入电商劳动过程的全链条，倾向于演变为组织、管理、评估和规训劳动的核心权力机制。这种权力机制的形成，本质上是资本逻辑与算法技术深度耦合的结果。资本为追求利润最大化，将自身增殖诉求编码为算法规则，通过技术外衣掩盖其对劳动过程的支配本质，使得马克思在工业时代揭示的劳动异化现象，在电商数字劳动场景中呈现出更隐蔽、更深刻的新形态，具体可从劳动产品、劳动活动、类本质与社会关系四个维度展开分析。
4.1. 劳动产品异化：从价值创造到数据剥夺
在直播电商等业态中，劳动产品的范畴发生了根本性变化。主播、内容创作者乃至普通用户的数字活动共同构成了电商平台上的劳动产品。这些产品是电商平台价值创造的核心源泉，然而，劳动成果的归属权与控制权发生了系统性异化。数字资本主义时代，电商智能算法模糊了生产与消费的边界，用户兼具生产者与消费者双重角色，非雇佣形态的无偿劳动逐渐替代传统雇佣劳动，成为资本攫取剩余价值的新路径。电商平台以免费服务为噱头吸引用户入驻，用户在浏览、点赞、消费过程中产生的文字、音频、图像及浏览记录等海量原始数据，本质是其数字劳动的产物。但资本凭借对算法的垄断，以极低成本甚至无偿方式占有、整合这些数据产品，并将其转化为盈利工具，构建起新型剥削机制。在此过程中，受算法约束的用户往往未能意识到自身“无偿劳动者”的身份，“数字劳动者缺乏的是意识到他们的工作也是受外部意志支配的价值化过程的一部分，而这个过程隐含着资本家创造商品和利润的目的”[8]。用户数字活动越频繁，“无偿劳动”产出越多，资本占有的数据产品越丰富，用户自身的数字权益损失越严重。资本进一步借由万物互联网络无偿攫取海量用户数据，通过算法操纵构建近乎闭环的数据运行机制，诱导用户掉入消费主义陷阱，同时向用户端推送符合需求的信息，以数据垄断构建信息壁垒，使日常的生产和消费都依赖数字资本的权力机制运行。最终，社会结构因“数字鸿沟”分化为两极：一极是掌握算法设计权的大企业，另一极是依附算法的广大数字劳工，后者的生产与生活受算法支配，日益面临技术性失业与数字化贫困。
4.2. 劳动活动异化：从外部强制到算法驱策的“自我剥削”
在电商数字劳动过程中，算法通过设定刚性的劳动规则与绩效目标，剥夺了劳动者的劳动自主性，同时诱导劳动者陷入“自我剥削”的困境，使劳动过程的异化更具欺骗性。数字时代，劳动对象与产品突破传统物质范畴，用户的劳动贡献不被电商平台承认，且劳动与生活的边界模糊，“隐性”劳动充斥于电商平台，使资本剥削更具隐蔽性，而资本化智能算法正是这一“隐性”剥削的关键载体。在电商平台中，算法承担劳动过程的核心监督与管理职能，它以用户画像为导向推送内容，以泛娱乐化形式包装信息，使用户沉溺于碎片化、娱乐化的劳动过程，产生虚假满足感，进而模糊劳动与娱乐的界限。由此，用户的劳动自主权进一步剥夺，无固定劳动时间与场所，劳动的正式性被游戏性掩盖，行为受算法裹挟而背离真实需求，劳动活动的异己性持续加剧。数字劳动中存在“自愿的强制”现象，即劳动者在算法激励下主动延长劳动时间、加大劳动强度，这实质上是“他者剥削”通过“自我剥削”形式实现的新形态[9]。此外，算法介入使“自我剥削”成为新形态，用户受绩效排名、竞争压力与自身欲望驱动，主动投入劳动，日常生活的数字交往与“自愿”劳作，使其陷入无尽的“自我剥削”，最终形成“自我沉湎”的异化状态。“每个人都是自己企业的自我剥削者。主人和奴仆寄生于同一人，就连阶级斗争都变成了与自我进行的内部斗争”[10]。但本质上，这种“自我剥削”仍是电商平台借算法资本化实现的“他者剥削”。算法诱导的“隐性劳动”与“自我剥削”，导致劳动时间无限延长、劳动强度显著提升，平台对用户的剥削程度持续加深，其身心健康亦被严重透支。
4.3. 劳动者类本质异化：从创造性活动到流量追逐的异化
在电商平台的算法逻辑下，劳动者的创造性被系统地导向对流量和数据的追逐，从而导致其类本质的异化。电商平台中，智能算法使用户愈发偏离自由自觉的本质，“劳动主体性”在颠倒的主客关系中迷失。这主要表现在三个方面：其一，算法依赖削弱劳动主体的能动性与创造性。用户长期停留于电商平台会增强粘性，进而陷入算法“陷阱”。例如在电商平台浏览短视频内容时，无需深度思考或信息检索即可获取偏好内容。平台看似提供多元探索空间，实则通过个性化推送使用户渐趋放弃自主思考与信息检索能力。其二，算法模糊劳动与生活的边界，导致劳动强度失控、自由时间被挤压。电商平台借推荐算法、排名算法将互联网塑造成新型劳动场域，在此拟态环境中，“娱乐时间与工作时间相交，人类存在的所有时间都是为了资本积累而被剥削”[11]。劳动时间延长挤压自由发展时间，用户丧失支配自由时间的主动性，让渡身体与精神的主宰权，限制了自身本质力量的发展。其三，算法“崇拜”裹挟用户的自我认知与社会心态，导致现实生活边缘化。用户长期沉迷算法构建的虚拟时空，易对算法产生盲目崇拜，进而怀疑自身价值与社交意义。在数字交往中，人的独特性转化为扁平信息，社交价值依赖点赞确证，而算法塑造的“点赞共同体”中，“人们只会遇到自己，或和自己相同的人。那里也不可能形成讨论”[12]。过度依赖算法的同质评价体系，会固化自我认知偏差、削减社交多样性，使人的社会交往绑定于电商平台，与现实生活日益疏离。此外，算法“崇拜”带来的满足感，会被回归现实后的无助感与孤独感取代，使用户陷入情绪矛盾，算法对社会关系与心理状态的全面控制，进一步加剧了人与自由本质的分离。
4.4. 社会关系异化：从人际交往到数据标签下的圈层对立
在电商平台中，算法不仅中介交易，更深刻地中介甚至重构了社会交往。在资本操纵下，人与人之间陷入相互疏远、对立的异化状态，这种异化不仅存在于经济领域，更渗透至政治、文化等社会各层面。数字化时代，电商平台以点击量、浏览量、互动频率为盈利核心，通过算法分析用户的观看历史、浏览偏好与内容需求，实现定制化内容产销。这种算法驱动的信息服务机制，虽满足了用户个性化需求，却收缩了其信息接触面，催生出信息同质化问题，使网民桎梏于“数字茧房”[13]。同时，信息同质化加速网络社交圈层固化，使电商平台中，具备相似特征、兴趣、需求与目标的用户，在算法宰制下聚合成结构稳定、关系紧密的网络社群，这些社群通过互动仪式链与趣缘交互形成独特圈层。但不同圈层间信息流动有限，加之“数字茧房”引发的认知局限与思维僵化，进一步强化了圈层的封闭性与排他性，最终导致社会阶层分化与社会关系紧张。具体而言，算法重构社会关系的矛盾性体现在三方面：其一，算法作为先进数智技术，虽为社会交往搭建了空间无限的即时交互场域，拓展了交往的广度与深度，但圈层化趋势又从根本上限制了社会关系的拓展与深化，消解其多样性与亲密性，拉远群体间的心理距离，加剧社会整体的孤独感与疏离感。其二，圈层社交因吸收高度同质化信息而趋于小众化，群体难以形成全面客观的社会认知，社会共识的基础遭削弱，社会结构进一步分化。同时，文化与价值观传播的圈层固化，会强化社会文化隔阂。其三，长期处于封闭信息环境的群体，因过度依赖算法推送的同质化内容，易受极端观点裹挟，对持不同见解的社群表现出排斥与敌意，交流方式趋向非理性。这种圈层隔离与冲突，既加深了群体间的裂痕，也加剧了群体极化与社会对立的风险。
5. 电商经济算法异化的治理路径
5.1. 锚定资本行为边界，遏制数据无偿侵占
劳动产品异化的核心矛盾是数字劳动者的劳动成果(数据)被资本无偿或低价占有，归属权与收益权缺失，因此需要明确数字劳动产品的权属边界，加强数据占有行为的监管。电商算法推荐技术的推广离不开市场机制推动与互联网企业的技术研发、商业模式创新，考察社会主义市场经济下的市场环境、资本逻辑与企业行为，是探索算法治理路径的必要前提。当前算法推荐实践中，“流量至上”的运作逻辑暴露诸多问题，娱乐成瘾、价格操纵、市场垄断、舆论控制等现象，既引发对技术中立性、公正性、伦理性的质疑，也加剧平台与劳动者、消费者、销售方的对立。加之算法推荐的用户规模、使用频率与经济效益持续扩大，其已逐渐异化为影响大众消费、引导价值观念、操纵舆论走向的关键力量。如何规范资本对社会生活的渗透、规制平台权力、缩小算法与公众的认知鸿沟，成为亟待解决的难题。规范资本行为，核心是找准企业发展与国家、人民、社会的关联性，将企业发展、技术演进融入社会主义现代化建设实践。一方面，需将社会伦理与社会价值嵌入企业运作准则，为企业行为与技术应用提供根本遵循。通过制度明确平台数据收集的“必要性原则”，禁止超出服务需求的过度数据抓取，尤其对主播、创作者的内容数据、用户的消费行为数据等核心数字劳动产品，需标注权属来源。另一方面，需深化对社会主义市场经济规律的认识，以政策引导资本从“数据掠夺”转向“数据共创”，例如对主动建立数据收益分配机制的平台给予税收优惠、行业评级加分等激励，避免资本将算法异化为无偿占有劳动产品的工具。社会主义制度的鲜明优越性在于坚定的社会价值立场与人民立场，可借此弥补市场机制下算法应用的弊端与风险，避免算法沦为垄断资本压制大众的工具。
5.2. 提升劳动者数字素养，增强抗剥削能力
劳动活动异化的核心矛盾是算法通过刚性规则与隐性激励，导致劳动者自主丧失、陷入“自我剥削”，因此需要设定算法透明度强制标准，同时这也需要劳动者提升自身数字素养以管控自我剥削风险。人工智能技术的飞跃性与人类社会法治体系迭代的滞后性并存，任何政府都难以完全同步制定应对技术后果的法规。面对日益强大的电商算法与人工智能技术，需重申人在实践中的主体性，提升公众数字素养是抵御算法风险的基础防线，需要从社会与国家两个层面提升主体认知水平与抗风险能力。从社会层面看，需提升公众对人工智能的认知。可通过开展广泛的电商算法全民科普、增加相关专业书籍译介出版、强化媒体宣传等方式，增强公众辨别虚假信息的能力与理性批判思维，全面提升其智能时代生活素养，使其既能理性应对智能社会的潜在问题，也能充分享受技术带来的便捷与福利。从国家层面看，需加强电商算法专业人才队伍建设。应以政府为主导，联合学校、科研院所、企业开展产学研合作，通过职业教育、产业扶持、社会保障等途径，培育人工智能尖端人才[14]。同时打造科技创新高端平台，吸纳国内外智能科技精英，营造良好人才环境。开设“算法认知与权益保护”培训课程，教授劳动者如何利用平台规则争取合理劳动条件、如何通过合法途径维权，同时培育算法治理专业人才，为劳动者提供技术支持，助力其摆脱算法驱策的“自我剥削”困境。同时，设定算法透明度标准，消解“隐性剥削”土壤。一是强制算法规则公开，要求电商平台以通俗语言披露流量分配机制、绩效评估指标。二是建立常态化算法审计制度，由第三方技术机构定期审查算法是否存在不合理劳动强度设定等问题。
5.3. 构建行业价值理性约束体系，引导劳动回归创造性本质
劳动者类本质异化的核心矛盾是劳动从“自由创造”异化为“流量追逐”，人的能动性与创造性被算法削弱，因此需要构建行业价值理性约束体系，辩证看待算法技术。电商算法的价值理性缺失，需通过行业规范补齐。在算法主导的智能社会中，摆脱个体对技术的过度依赖，主动发挥价值理性的导向作用，遵循社会共同道德规范，核心路径是建立人工智能行业规范。其一，强化行业从业人员道德自律，推动行业规范制度化。政府应以此为遵循，通过明确道德准则、加强监督审查，将行业规范纳入制度框架。同时设立人工智能道德伦理委员会，以倡导社会正义与公平为宗旨，以规范技术伦理、保护公民权利为目标，统筹处理技术应用中的伦理问题。其二，结合我国实际，发挥价值理性的引导作用。根据《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》，算法治理需弘扬社会主义核心价值观，坚持正确政治方向、舆论导向、价值取向[15]。在制定人工智能行业道德规范时，需将社会主义核心价值观融入制度框架，实现行业规范与价值导向的有机统一，进而约束与引导从业人员行为，推动算法应用向上向善，营造风清气正的网络空间。对原创性高、思想性强的劳动成果给予流量扶持，引导劳动者从“流量追逐”转向“创造性劳动”。同时以辩证技术观引领算法优化，平衡效率与人性需求。避免因过度批判算法负面效应而否定其技术价值，需理性看待算法对劳动过程的重塑，一方面，肯定算法在提升劳动效率中的作用，引导平台将算法优势与劳动者的创造性结合。另一方面，警惕算法对人性的异化，避免算法将劳动者异化为流量机器，保障劳动过程的自由性与创造性，回归人类本质需求。
5.4. 以人民为中心锚定算法价值，保障交往公平性
社会关系异化的核心矛盾是算法构建“数字茧房”，导致圈层封闭、社会对立，因此需要以人民为中心锚定算法价值，搭建多元主体的交流平台以缓解圈层隔阂。市场化环境下，电商算法易受资本逐利性裹挟，偏离服务人民的本质。部分电商平台为追求商业利益最大化，借算法过量推送含低俗价值观、消极导向的内容，既可能诱发用户依赖与非理性消费，也可能扭曲个体生活习惯与价值观。更有甚者，通过大规模收集个人数据与信息过滤，使用户陷入信息不对称与权力失衡状态，导致知情权、隐私权与公平交易权受损，普通公众基本权益常遭技术架构侵害。算法推荐技术的健康发展需系统性、前瞻性、全局性的理论指导，确保其在创造经济价值的同时维护人民利益与社会福祉。算法治理应引入“通过设计保障公平”的理念，将伦理价值内嵌于技术架构之中[16]。算法技术进步需以保障民生、服务人民根本利益、满足美好生活需求为导向。既要审视人民主体性的利弊，以主体的积极性、主动性、创造性对冲技术的排斥性、诱导性与歧视性，也要兼顾不同主体的差异性与同一性，发挥技术设计者、互联网企业、政府、消费者、信息生产者、意见领袖等的比较优势，构建协同共建、良性互动的算法治理格局。一是规范算法内容推送，禁止平台借算法推送“煽动圈层对立”、“强化群体偏见”的内容，优先推荐促进圈层融合、社会共识的信息。二是平衡不同群体的算法权益，关注弱势圈层的信息获取权，通过算法倾斜缩小圈层间的数字鸿沟。三是建立人民参与的算法优化机制，邀请不同圈层的用户代表、劳动者代表参与算法规则设计，确保算法服务于全体人民的交往需求，破解社会关系异化。
6. 结语
在数字经济驱动电商行业高速发展的浪潮中，智能算法已成为电商平台运行的核心引擎，其迭代速度与渗透深度远超传统技术工具。从生产领域的自动化流程优化，到生活场景中的个性化服务推送，电商智能算法显著重塑了传统的运作模式与行为习惯，推动社会生产力迈向新高度。然而，当电商智能算法与平台资本形成深度绑定，技术的工具属性便逐渐被资本的逐利本质所裹挟，进而引发人的数字异化现象。这种异化不仅体现在个体在算法主导下的被动性增强，更表现为人类在技术体系中的主体性弱化，人逐渐从技术的掌控者沦为算法与资本联合运作的附庸。新时代背景下，要实现电商智能算法的健康发展，就必须以马克思异化理论为根本指导，辩证审视算法管理的双重价值。既要正视电商智能算法引发的异化效应，深入剖析资本逻辑下技术异化的内在机理，又要积极探索扬弃与超越电商算法异化的有效路径。通过构建合理的技术伦理规范、完善资本运作的约束机制，引导电商算法摆脱资本的过度束缚，回归服务于人的本质属性。唯有如此，才能让电商算法真正成为推动人类解放的有力工具，最终实现电商经济与人类价值追求的良性互动，助力数字时代电商行业的健康可持续发展。