摘要: 人工智能技术的快速发展正在深刻重塑劳动与消费的社会结构，推动人类社会进入以算法、数据与平台为核心的数字化阶段。本文以马克思“异化–解放”理论为分析框架，探讨人工智能时代消费者与劳动者的双重逻辑。研究指出，AI技术在资本逻辑主导下表现出“数字异化”倾向：劳动者被算法控制、数据剥削，消费者在平台机制中被动生产数据价值，从而导致主体性的削弱。然而，人工智能同时蕴含“智能解放”的潜能。通过技术伦理重构、制度创新与数字素养提升，个体有可能实现从“被动对象”到“主动主体”的再主体化过程。本文认为，人工智能并非异化的必然载体，而是一种具有辩证双重性的社会力量，唯有将技术理性转化为社会理性，构建以人为本的技术治理体系，方能实现人工智能时代的人类解放与社会共进。
Abstract: The rapid development of artificial intelligence (AI) is profoundly reshaping the social structures of labor and consumption, ushering in a digital era centered on algorithms, data, and platforms. Drawing upon Marx’s theory of “alienation and liberation”, this paper explores the dual logic of consumers and workers in the age of AI. The study argues that under the dominance of capitalist logic, AI manifests a tendency toward “digital alienation”: workers are controlled by algorithms and exploited through data extraction, while consumers passively generate value within platform mechanisms, leading to the erosion of subjectivity. However, AI also embodies the potential for “intelligent emancipation”. Through the reconstruction of technological ethics, institutional innovation, and the enhancement of digital literacy, individuals can undergo a process of re-subjectification, transforming from “passive objects” into “active subjects”. The paper concludes that AI is not inherently a vehicle of alienation but a dialectical social force. Only by transforming technological rationality into social rationality and building a human-centered governance framework can genuine human liberation and social co-evolution be achieved in the age of artificial intelligence.
1. 引言
在当代数字经济时代，人工智能(AI)技术正以前所未有的速度渗透劳动、消费、社会关系等各个领域。在这种背景下，劳动者与消费者这两类主体的处境呈现出复杂且矛盾的形态：一方面，智能技术被宣传为“解放”人类劳动、提升生产效率、释放消费者选择的自主性；另一方面，它也可能加剧人的 “异化” 状况，使劳动者成为算法监控的对象、消费者成为数据价值的源泉，从而深刻影响人的主体性与能动性。本文旨在揭示在人工智能时代，劳动者与消费者在技术、资本、消费三重逻辑交织下所面临的双重结构性变迁：既有异化的深刻机制，也蕴含“解放”的可能路径。
“异化”作为马克思主义传统中的重要范畴，为理解资本主义条件下劳动者与技术、商品、他人之间关系提供理论视角。Karl Marx在其著作中指出，劳动者对自身劳动的控制、对劳动产品的支配以及人与人之间的社会关系，是被资本主义生产方式所剥夺的关键维度[1]。与此同时，在技术、数字化、平台化不断推进的当下，这一范畴获得新的生命：机器、算法、平台不仅是生产工具，更成为控制机制、价值抽取机制、主体能动性被削弱的机制。有关研究指出，人工智能时代劳动过程中的控制加强、监控机制强化，使劳动者可能更深陷异化状态。与此同时，“智能解放”的议题也成为学界与社会的焦点。智能化、自动化技术被赋予劳动释放、消费主体重构、社会关系再塑的期待。技术并非只能带来异化，也蕴含释放人的可能性：劳动者可能从繁重重复劳动中解脱，走向创造性劳动；消费者可能从被动接收转为主动选择、反馈、甚至参与生产–消费循环。然而，这种“解放”并非自动实现，而是在技术、资本、社会制度交错作用下展开，其逻辑并不简单、其路径并不自动。基于上述两重视角——“异化”与“解放”，本文提出：在人工智能时代，作为劳动者与消费者的双重身份，在数字资本主义结构中交织呈现。作为劳动者，他们被算法化、平台化的生产过程形塑；作为消费者，他们又在智能环境下被数据化、市场化、参与价值生产。两个身份并非孤立，而是在同一结构中互动与交错。本文将探讨在这一新结构中，劳动者与消费者如何经历异化过程，智能技术如何可能实现解放，二者之间存在哪些辩证关系[2]。综上，在人工智能加速渗透生产与消费场域的当下，理解劳动者与消费者如何在数字资本主义结构中被形塑、被控制、也可能被重构，是时代赋予社会理论与实践的重要任务。
2. 人工智能时代的技术逻辑与社会变迁
2.1. 技术理性与资本逻辑
在工业社会时代，技术是生产的工具；而在当代人工智能时代，技术理性已深刻渗透资本逻辑、社会管理与主体生活。在人工智能时代，数据、算法、平台不仅作为生产工具，更作为价值生成机制、监控机制、再生产机制。资本通过数据化、可视化、算法化的方式将人的劳动、消费、行为纳入可控制、可拆分、可调度的体系，从而推动劳动过程被重构、消费过程被整合。特别是在平台资本主义(platform capitalism)逻辑下，平台充当中介、数据仓库、算法治理者、价值抽取者。劳动者在平台上完成任务，消费者在平台上产生数据，二者共同为平台资本提供价值[3]。这种结构性的变迁使得技术理性与资本逻辑难以区分：技术不是简单地提高效率，而是重构了劳动与消费的关系、重组了价值链、并将主体纳入监控与管理体系。
2.2. 数据、算法与平台的社会权力结构
在人工智能时代，“数据即资产”成为新的资本积累形式。平台通过采集、分析、反馈用户(包括劳动者与消费者)行为数据，形成预测机制、调度机制、推荐机制，从而实现对劳动过程与消费过程的控制与管理。对于劳动者而言，算法不仅决定了任务分配、绩效评价、惩罚机制，还可能削弱工人的自主性、创造性。对于消费者而言，平台通过算法推荐、精准营销、反馈循环，使消费者主体行为被预测、塑造，成为数据价值链的一环。此外，在社会权力结构上，平台与算法构成新的支配关系：传统资本–劳动关系基础上附加了数据–算法–平台监控关系。劳动者与消费者在生产–消费循环中既构成主体，也成为被治理对象。算法作为“无形管理者”，使人的行为被编码为可监控、可评价、可优化的系统单元，从而进一步削弱人的主体性与经验维度。
2.3. 社会变迁：从工业至智能时代
从工业时代到信息时代，再至智能时代，社会形态经历显著变迁。工业时代劳动过程以重复性、体力性为主，劳动者与机器/工具的关系较为直接。信息时代强调知识与服务，但仍然维持劳动与消费的分割。智能时代则进一步打破劳动–消费的边界：平台劳动、众包劳动、数字消费皆成为价值生成的环节。研究指出：在数字劳动市场中，劳动与生活、劳动与消费的界限日益模糊。在这一变迁中，两个结构性特点尤为显著：一是劳动的碎片化与可调度化。平台劳动将任务拆分为微任务，劳动时间、劳动地点、劳动形式高度灵活，但也更容易被监控、评价、替代[4]。二是消费的参与化与生产化。消费者在数字平台不仅是购买者，更是生产数据、反馈产品、参与平台生态的“生产者”角色。由此，劳动者与消费者的主体性、活动方式、价值创造方式均被重新塑造。
3. 数字“异化”——技术统治与人的物化
3.1. 马克思异化理论的当代表达
“异化”(alienation)最早由马克思在《1844年经济学哲学手稿》中提出，用以揭示资本主义生产方式下劳动者与自身劳动、劳动产品、他人以及类本质(Gattungswesen)的分离。进入人工智能时代，异化现象呈现出新的技术形态。劳动不再仅是人与物的物质交换，而被嵌入到算法、数据与信息流构成的抽象劳动体系中。数字劳动的异化主要表现在：劳动过程的去经验化——劳动者在平台算法支配下失去对劳动节奏、劳动内容的控制权；劳动关系的去社会化——劳动者与雇主、同事、消费者之间的关系被平台中介所取代；劳动意义的去主体化——劳动被量化为指标、评分、点击率等形式，劳动者不再感知自身价值。Hardt在《帝国》中指出，数字资本主义中“非物质劳动”(immaterial labour)成为主导形式，知识、符号、情感的生产取代传统物质劳动[5]，但这种转变并未真正消除剥削，相反，它使剥削更具隐蔽性。数字劳动者在算法的“柔性控制”下失去了集体抵抗的空间，被重新嵌入数据资本循环之中。劳动者在形式上看似自由，但其实受制于算法分配、客户评分与隐性规则的三重制约，其自由是一种“被编码的自由”(coded freedom)。这与马克思所说的“人的自身活动成为外在力量统治他”的命题完全呼应。
3.2. 平台劳动、算法劳动与个体被动性
在数字平台中，劳动者与消费者的界限日益模糊。外卖骑手、网约司机、直播主播等都处在一种“被数字化”劳动状态下。他们的劳动过程被算法实时监控、绩效被数据化、行为被预测与引导。研究显示，平台算法通过评价体系、接单机制和激励结构实现对劳动的“自动化管理”，而劳动者则在表面灵活性之下丧失了真正的自主性，异化不仅体现在劳动层面，也体现在消费层面[6]。消费者在算法推荐、广告定向和平台反馈机制中，其选择与偏好被系统塑造。用户的“自由选择”实际上是被数据驱动的结果——算法在预测与引导之间重构欲望，从而使消费者成为“被动生产者”(prosumer)。消费者行为被持续监控、预测与利用，人的经验被转化为利润来源。在这一意义上，数字“异化”不仅是劳动异化的延续，也是消费异化的深化。技术不再仅是工具，而成为支配人的社会关系的中介；算法不再只是决策辅助，而成为权力与资本逻辑的延伸。
3.3. 异化的双重机制：技术逻辑与资本逻辑
人工智能的运行依赖大规模数据与算力资源，而这些资源高度集中于少数科技巨头手中。技术的集中化导致了资本的集中化，资本的集中化又强化了技术的支配性。由此，异化呈现双重机制：技术逻辑层面：算法黑箱、数据垄断、自动化控制削弱了人的判断能力与社会沟通；资本逻辑层面：平台将算法优势转化为垄断利润与劳动控制机制，使劳动者与消费者同时沦为价值攫取的客体。例如，中国外卖平台、美团骑手的算法调度系统常被批评“压缩时间、强化监控、弱化安全”；消费者在短视频平台上陷入算法推荐的“回音室”中，形成数据依赖与消费惯性。技术异化在中国语境下表现为“数字封建化”：技术为少数资本所垄断，劳动者与消费者被共同卷入“数据剥削”之中[7]。
4. 智能“解放”——劳动与消费的新可能
4.1. 智能技术的解放潜能
尽管人工智能引发了新的异化形态，但它同时蕴含解放的契机。马克思曾预言机器的发展可能为“自由时间”的出现创造条件，使劳动者从单纯生存劳动中解放出来。AI技术通过自动化与智能化，在理论上确实有潜力减少繁重、重复、危险的劳动，使人得以转向创造性、认知性、情感性劳动。在制造业、医疗、教育等领域，AI能够承担数据分析、流程优化等任务，从而让人类劳动者专注于判断、创造与情感交流。数字平台也可能成为新的协作空间，为个体提供技能共享、知识创造与自主创业的机会。数字技术可能孕育“协作型经济”，在其中个体能以非竞争性方式共享资源，实现生产力的社会化。在消费领域，智能技术同样具备“解放”潜力。通过智能推荐、定制化生产与用户反馈机制，消费者的个性化需求更易被满足；同时，消费者能够以创作者、反馈者、共同设计者的身份参与产品生命周期。这样的“参与式消费”(participatory consumption)打破了传统的生产–消费分工，使消费过程具备生产性。
4.2. 新型劳动关系与主体性重构
智能技术可能推动劳动关系从“被动服从”转向“主动协同”。例如，AI辅助创意产业中的设计师、编剧、程序员不再只是执行者，而是通过人机协作实现更高层次的创造。这种“增强智能”(augmented intelligence)模式在理论上可能恢复劳动的主体性，使劳动者重新成为自身劳动过程的主宰。同时，AI的发展也为劳动者的组织化与权益保障提供新的可能。通过数据共享与算法透明运动，劳动者能够理解并干预算法逻辑，争取“数据劳动权”(data labor right)。部分国家与地区已开始推动“算法解释权”与“数字工会”建设，以对抗平台不对称权力。消费者层面的主体性重构，则体现在“共创经济”(co-creation economy)与“用户创新”模式中。消费者不再只是市场末端，而是通过反馈、内容创作、社会传播参与价值创造。例如，在开源软件、网络文创平台中，消费者–生产者界限被打破，形成新的“去中心化生产”结构。
4.3. 解放的现实条件与限制
“智能解放”并非自动实现，其实现依赖三方面条件：在制度保障层面，需要通过法律与政策确保数据公平、算法透明、劳动权益保护；在技术伦理层面，建立人本导向的AI设计原则，防止算法歧视与技术霸权；在主体层面，劳动者与消费者需具备数字素养与集体行动意识，主动参与规则制定。在当代中国，“数字中国”“智能制造”“新质生产力”等战略为AI解放潜能提供了宏观环境，但同时也面临数据治理、算法透明度与劳工保障的现实挑战。只有当技术理性被重新嵌入社会理性、当资本逻辑受到制度制衡时，AI的解放潜能才可能真正实现[8]。
5. 双重逻辑——从异化到再主体化
5.1. 异化与解放的辩证统一
人工智能时代的“异化”与“解放”并非两个割裂的过程，而是技术发展中相互作用、相互转化的辩证统一体。马克思指出，生产力的发展既可能加深异化，也可能为人类自由提供物质前提。AI技术正体现了这种双重逻辑：在资本逻辑主导下，它成为控制、压迫与剥削的工具；但在社会理性与制度约束条件下，它也能成为人类自我实现与自由创造的手段。这种辩证关系在消费者与劳动者的双重身份中表现得尤为明显。一方面，劳动者在平台算法的调度下被动执行、被数据剥削；另一方面，作为消费者，他们又在数据反馈与内容共创中参与价值再生产。劳动的异化与消费的异化构成一体两面，共同指向技术与资本的深层结构。然而，随着人工智能辅助创造、开放平台与共享文化的兴起，个体有可能在数字网络中重新获得主体性，实现“再主体化”(re-subjectification)过程[9]。这种再主体化体现为：劳动者通过数据自治、算法透明与人机协作重新掌握生产控制权；消费者通过参与式设计、社群协同与数字创造重塑消费自由度；社会通过伦理治理与制度创新，使技术服务于人的全面发展。
因此，人工智能并不必然导向异化的加深。关键在于如何将技术理性转化为社会理性，使技术的发展真正以人类解放为目标。
5.2. 人工智能伦理与再主体化路径
实现再主体化需要从伦理、制度与文化三个层面展开：
(1) 伦理层面：确立人本导向的技术价值。人工智能的发展应以人的尊严、平等与自由为核心，反对算法歧视、隐私侵犯与过度监控。学者Floridi (2023)提出“AI伦理四原则”：有益性(beneficence)、无害性(non-maleficence)、自治(autonomy)与公正性(justice) [10]。这一框架为AI治理提供了哲学基础。在此基础上，学界提出了“技术向善”(AI for Good)理念，主张通过伦理设计、责任算法与可解释模型，将技术创新纳入人类价值体系。伦理不仅是规范约束，更是技术进步的方向指引。只有当人工智能的发展逻辑从“效率至上”转向“人本优先”，才能真正奠定再主体化的价值根基。
(2) 制度层面：构建算法治理与数字劳动权体系。政府与社会应通过立法保障算法透明、数据公正与劳动权益。欧盟《人工智能法案》(2024)已将高风险算法系统纳入监管，中国也在推动《生成式人工智能服务管理暂行办法》，要求算法决策具备可解释性[11]。这些制度创新有助于抑制资本的技术化支配。此外，制度创新还应扩展至劳动领域。随着平台经济与数据劳动兴起，传统劳动权体系已难以覆盖新型劳动形态。数字劳动者在平台算法支配下面临“隐性剥削”，需要重新界定“劳动权”的边界。因此，构建数字劳动权保护体系，保障算法工人的数据知情权、决策参与权与收益分配权，成为防止技术异化、实现社会公正的重要制度支点。制度的完善不仅在于限制技术滥用，更在于建立公共参与机制，使技术治理从精英主导转向民主协同。唯有当算法治理纳入公共审议与社会监督，个体主体性才可能在制度层面获得真正的保障。
(3) 文化层面：促进数字素养与主体意识觉醒。在AI社会中，个体的数字能力决定其参与度与自主性。只有当劳动者与消费者具备理解、质疑与干预技术的能力，才能从被动对象转为主动主体。教育与公共传播应成为培养这种“技术公民”的关键路径。当劳动者与消费者缺乏技术认知时，他们容易陷入算法依赖与数据被动的状态，成为数字异化的受害者。相反，具备数字素养的个体，能够识别平台的控制机制，主动参与技术评估与社会议题，从而在数字空间中重新获得主体地位。因此，教育与公共传播应承担起这一使命，推动“算法素养教育”，让公众理解算法原理及其社会影响；培育“技术公民意识”，鼓励个体在数据使用、隐私保护与内容创造中承担责任；构建“参与式文化生态”，让公众不仅是信息消费者，更是知识与价值的共创者。文化重建的核心，是让技术重新回到人类生活的伦理与社会语境中，使人不再被动适应技术，而能以批判与创造的姿态参与技术变革。
6. 结论
人工智能的迅速发展，使数字社会进入了一个以算法、数据、智能为核心的新阶段。在这一过程中，劳动者与消费者的身份相互交织，形成了“数字异化”与“智能解放”的双重逻辑。前者体现为技术与资本共同构成的控制机制，使人逐渐失去主体性；后者则蕴含技术解放的潜能，为人类自由、创造与社会协同提供了可能。本文从马克思主义“异化–解放”理论出发，分析了人工智能时代的社会变迁逻辑，揭示了劳动者与消费者的异化机制及其解放潜能。研究表明，技术本身并非中性；它既可能成为资本统治的工具，也可能成为社会解放的手段。决定性的因素在于：技术是否嵌入社会理性与伦理制度之中。因此，构建一个“以人为本、技术向善”的智能社会，需要学术界、政策制定者与公众的共同努力，才能真正实现“智能解放”，而非沦为新的异化形式。