1. 引言
人工智能的迅猛发展正引发对劳动本质与价值源泉的深刻追问，对马克思劳动价值论构成新的理论挑战。学界存在“过时论”、“替代论”等不同回应。本文认为，应立足马克思主义方法论，直面生产条件的时代变革，对劳动价值论进行一场旨在捍卫其科学性并指引智能社会发展的“再认识”。本研究旨在辨析智能时代价值创造的新形态，论证劳动价值论的核心生命力，并为其时代化发展探索方向，从而为构建合理的智能社会生产关系提供理论依据。
2. 马克思劳动价值论的核心内涵溯源
(一) 劳动二重性与价值本质
马克思在批判继承古典政治经济学劳动价值理论的基础上，提出了科学的劳动二重性理论，为劳动价值论奠定了坚实的理论基础。马克思指出，商品生产过程中的劳动同时具有具体劳动和抽象劳动双重属性：具体劳动是具有特定目的、劳动对象、工具和方法的有用劳动，其作用是创造商品的使用价值；抽象劳动是抽离了具体形式的、无差别的人类一般劳动，是劳动者体力和脑力的耗费，其凝结形成商品的价值。
价值的本质是凝结在商品中的抽象劳动，是商品生产者之间相互交换劳动的社会关系的体现。马克思明确强调，活劳动是价值创造的唯一源泉，“只有活劳动才是价值的唯一源泉和商品价值增殖的唯一推动力”。生产资料等物质要素作为过去劳动的凝结，只能在活劳动的作用下转移其原有价值，而不能创造新价值。这一论断揭示了价值创造的本质规律，是劳动价值论的核心要义[1]。
(二) 价值量的决定与价值实现
马克思认为，商品的价值量由生产商品所耗费的社会必要劳动时间决定，即“在现有的社会正常的生产条件下，在社会平均的劳动熟练程度和劳动强度下制造某种使用价值所需要的劳动时间”。[2]社会必要劳动时间随着劳动生产率的变化而变化，劳动生产率越高，单位商品所耗费的社会必要劳动时间越少，商品价值量越低，反之则越高。
价值实现则是商品生产者通过交换将商品的价值转化为货币的过程，受供求关系、市场竞争等因素影响。在资本主义条件下，价值实现过程伴随着剩余价值的分割，产业资本家、商业资本家、借贷资本家等不同资本所有者通过利润、利息、地租等形式参与剩余价值分配，反映了资本主义的剥削关系。
(三) “一般智力”理论的前瞻性蕴含
马克思在《1857~1858年经济学手稿》中提出了“一般智力”概念，将其定义为人类在历史发展过程中积累的科学知识与技术能力的总和。马克思认为，随着生产力的发展，一般智力将逐渐从直接劳动过程中分离出来，成为支配生产过程的独立力量。这一理论前瞻性地预见了科学技术在生产中的核心作用，为我们理解人工智能时代的技术与劳动关系提供了重要的理论钥匙。
在马克思看来，一般智力的发展是人类劳动生产力提高的重要标志，但其本身并非价值创造的主体，而是通过融入活劳动过程，提高劳动生产率，从而影响价值量的决定。这一观点为我们正确认识人工智能的本质属性与作用机制提供了根本遵循。
3. 人工智能时代劳动价值论面临的现实挑战
(一) 价值创造主体的模糊化挑战
人工智能的广泛应用使得生产过程中的劳动主体呈现多元化表象，模糊了价值创造的真正主体。在无人工厂中，机器人、智能设备在算法的控制下完成原材料加工、产品组装等全流程生产，人类劳动者似乎被排除在生产过程之外，导致部分人产生“人工智能创造价值”的错误认知。这种认知混淆了价值创造的社会属性与技术属性，将生产的物质技术形式等同于社会历史形式，忽视了人工智能背后人类劳动的支撑作用[3]。
同时，平台经济的发展催生了数字劳动这一新型劳动形式。用户在使用智能平台时产生的数据流、消费记录等信息被平台企业无偿占有并转化为商业价值，而用户的这部分劳动往往未被纳入传统劳动范畴，导致价值创造主体的认定更加复杂。有观点据此认为，数据、算法等非劳动要素成为价值创造的核心，动摇了活劳动作为价值唯一源泉的论断。
(二) 价值度量标准的适用性挑战
传统劳动价值论以社会必要劳动时间作为价值量的度量标准，这一标准建立在工业化时代物质生产的基础上，劳动过程具有明确的时间性与可计量性。而在人工智能时代，劳动形态逐渐从体力劳动、物质劳动向脑力劳动、非物质劳动转变，大量劳动过程呈现出无形化、碎片化特征。例如，人工智能算法的研发过程是复杂的脑力劳动，其劳动耗费难以用传统的时间标准进行精确计量。
此外，人工智能的应用极大地提高了劳动生产率，使得单位商品的生产时间大幅缩短，甚至出现“零时间生产”的表象。这种情况下，传统社会必要劳动时间的度量方式似乎难以适应智能生产的新特点，引发了人们对价值度量标准适用性的质疑。同时，数字产品的复制成本极低，其价值实现过程突破了传统商品的时空限制，进一步加剧了价值度量的难度。
(三) 劳动形态变革的适应性挑战
人工智能的发展推动劳动形态发生深刻变革，传统劳动价值论的范畴体系面临适应性挑战。从劳动类型来看，重复性、规律性的体力劳动和脑力劳动逐渐被人工智能替代，创造性、情感性、决策性的劳动成为主导，非物质劳动在社会总劳动中的占比大幅提升。这些新型劳动形式与传统物质劳动存在显著差异，其价值创造机制尚未被传统劳动价值论充分涵盖。
从劳动主体来看，人工智能的替代效应导致就业结构呈现“两极分化”特征，中等学历劳动者从事的标准化工作受冲击最为明显，而高技能人才与低技能服务从业者的需求相对稳定。这种就业结构的变化引发了技术性失业问题，部分人将其归咎于劳动价值论的滞后性，认为该理论无法应对智能时代的劳动力市场变化。此外，零工经济、共享经济等新型就业模式的出现，使得劳动与资本的关系更加复杂，进一步挑战了传统劳动价值论的分析框架[4]。
4. 人工智能时代对劳动价值论的科学回应
(一) 人工智能的本质：人类劳动的延伸与异化形式
要回应人工智能对劳动价值论的挑战，首先需要明确人工智能的本质属性。人工智能是人类智能的技术再现，是人类劳动的对象化产物，其本身不具备独立的意识和劳动能力。无论是人工智能算法的研发、智能设备的制造，还是其在生产过程中的运行、维护与优化，都离不开人类劳动的参与。例如，无人工厂中的智能机器人需要人类劳动者进行程序设计、调试、维修等工作，这些劳动构成了智能生产过程的重要组成部分，是价值创造的核心环节[5]。
同时，人工智能的发展也体现了劳动的异化特征。在资本主义制度下，人工智能成为资本增殖的工具，进一步强化了资本对劳动的支配。资本通过占有人工智能技术，提高了剩余价值率，加剧了贫富差距。但这并非人工智能本身的问题，而是资本主义生产关系的必然结果。从本质上看，人工智能的应用提高了社会劳动生产率，解放了人类劳动，为实现人的全面发展创造了物质条件，与马克思劳动价值论所追求的人的解放目标具有内在一致性。
(二) 坚守活劳动的价值源泉地位
无论人工智能如何发展，活劳动始终是价值的唯一源泉，这一核心论断可通过与西方学者理论对话得以印证深化。哈特与奈格里在《帝国》等著作中提出“非物质劳动”理论，将知识、情感等生产活动纳入劳动范畴，指出其自主性、合作性特征及突破资本管控增殖价值的可能，揭示了智能时代劳动形态新变化，具理论启示意义。但二人过度强调非物质劳动自主性，忽视资本主义生产关系下其被资本异化的现实——平台资本借算法管控、数据占有，将用户情感与知识劳动转化为无偿剩余价值，反倒印证了马克思劳动价值论对资本剥削本质的分析，并未否定活劳动的价值源泉地位。克里斯蒂安·福克斯的数字劳动理论更贴近马克思主义立场，他明确界定数字劳动为与数字技术相关的商品生产劳动，强调其本质是人类脑力与体力的耗费，价值创造遵循劳动价值论原理，同时批判平台资本无偿占有数字劳动剩余价值，指出数据价值源于劳动凝结而非自身独立价值。但该理论存在局限，缺乏对数字劳动价值量的系统度量分析，未能结合社会必要劳动时间构建完整评价框架。
综上，继承福克斯理论合理内核、批判哈特与奈格里理论空想性可知，智能时代的非物质劳动、数字劳动本质是活劳动的新型形态，价值创造以人类劳动耗费为基础，数据、算法等要素无法脱离活劳动独立创造价值，平台资本的剥削更凸显了劳动价值论的科学性[6]。
(三) 技术维度、社会维度与社会必要劳动时间
面对人工智能时代价值度量的挑战，需明确：技术与社会维度无法直接还原为传统社会必要劳动时间，纳入二者本质上是对劳动价值论的理论修正，而非单纯拓展，其核心是坚守活劳动价值源泉论，适配智能时代劳动形态。传统社会必要劳动时间聚焦物质生产的直接时间耗费，而智能时代价值创造涵盖技术研发、数据处理等多重环节，双维度正是这些新型环节的理论提炼。
技术维度核心是劳动复杂程度与效率效应，需通过社会必要劳动时间内涵扩容度量：一方面，算法研发等技术劳动属复杂劳动，其价值量是简单劳动的倍加，换算比例由社会平均技术熟练程度决定，本质是对“劳动熟练程度”内涵的时代修正；另一方面，技术提升生产率并未否定该时间标准，而是将其构成拓展为“直接生产时间 + 技术研发分摊时间”，智能设备价值通过折旧转移，折旧额本质是技术劳动凝结的社会必要劳动时间[7]。
社会维度侧重劳动协作属性与贡献度，需融入度量框架：数字劳动的碎片化特征依赖社会协作，个体劳动经平均化转化为社会必要劳动时间，如用户数据劳动与平台整合劳动共同构成数据产品的价值耗时。同时，劳动社会贡献度通过界定社会正常生产条件，间接影响该时间形成，使价值度量兼顾劳动耗费与社会效用，修正了传统纯粹时间度量的局限。
综上，双维度纳入使社会必要劳动时间转向“时间 + 技术 + 社会”复合维度，既坚守活劳动核心原理，又破解传统理论对新型劳动的解释短板，实现劳动价值论的时代化发展。
5. 人工智能时代劳动价值论的创新发展路径
(一) 拓展“生产性劳动”范畴的内涵与外延
人工智能时代的劳动形态变革要求我们拓展“生产性劳动”的范畴。传统劳动价值论将生产性劳动限定在物质生产领域，而在智能时代，非物质生产领域的劳动在社会总劳动中的占比不断提升，成为价值创造的重要力量。因此，应将数字劳动、算法研发劳动、创意劳动等新型劳动形式纳入生产性劳动范畴，承认其价值创造地位。
同时，要明确生产性劳动的判断标准，即是否为社会创造使用价值并实现价值增殖，而不应局限于劳动的具体形式。无论是物质劳动还是非物质劳动，只要符合这一标准，就应被认定为生产性劳动。这一范畴的拓展，不仅能够增强劳动价值论对智能时代经济现象的解释力，也能为保障新型劳动者的权益提供理论依据。
(二) 构建多维度的价值评价体系
针对人工智能时代价值度量的复杂性，应在坚持“时间 + 技术 + 社会”复合维度社会必要劳动时间核心地位的基础上，构建多维度的价值评价体系。这一体系并非否定社会必要劳动时间的核心作用，而是对复合维度社会必要劳动时间的补充与完善，其中技术维度、创新维度、社会维度分别对应复合维度的核心要素，形成协同评价逻辑。
这一多维度评价体系并非否定社会必要劳动时间的核心作用，而是对其的补充与完善。通过多维度评价，能够更全面、准确地反映智能时代劳动的价值创造过程，解决传统价值度量标准面临的适应性问题。同时，这一体系也能为合理调节智能时代的收入分配提供依据，确保价值创造者能够获得相应的劳动报酬。
(三) 强化劳动价值论的实践导向功能
人工智能时代的劳动价值论创新需要强化其实践导向功能，回应现实经济社会问题。在就业方面，劳动价值论的创新应为应对技术性失业提供理论指导，强调通过教育与培训提升劳动者的技能水平，适应劳动形态变革需求，同时推动政府实施积极的就业政策，保障劳动者权益。在收入分配方面，应基于劳动价值论的核心原理，建立健全劳动报酬增长机制，规范平台企业的收入分配行为，保障数字劳动者的劳动报酬权，缩小贫富差距。
在产业发展方面，劳动价值论的创新应引导我国人工智能产业健康发展，既要发挥人工智能在提高劳动生产率中的积极作用，又要避免资本过度逐利导致的劳动异化。通过强化劳动价值论的实践导向，能够使这一理论更好地服务于我国社会主义现代化建设，推动高质量发展与共同富裕目标的实现[8]。
6. 结论
人工智能时代的到来引发了生产方式与劳动形态的深刻变革，对马克思劳动价值论提出了诸多挑战，但这些挑战并非对该理论的否定，而是其创新发展的历史契机。人工智能作为人类智能的技术再现，其本质是人类劳动的延伸，无法改变活劳动作为价值唯一源泉的科学论断。通过回溯马克思劳动价值论的核心内涵，尤其是“劳动二重性”与“一般智力”理论，能够有效回应人工智能带来的理论困惑。
在人工智能时代，劳动价值论需要通过拓展生产性劳动范畴、构建多维度价值评价体系、强化实践导向功能等路径实现创新发展。这一创新过程并非背离其核心原理，而是在坚持科学内核基础上的时代拓展，能够进一步增强其现实解释力与实践指导力。实践证明，马克思劳动价值论作为揭示人类社会经济发展规律的科学理论，具有强大的生命力与时代适应性，将继续为我们分析和解决智能时代的经济社会问题提供坚实的理论支撑。