【理论探索】程恩富 高斯扬：智能经济及其相关论争的辨析

来源：亚赢app    发布时间：2024-10-17 17:51:30

  

  ，南开大学·中国社会科学院大学21世纪马克思主义研究院马克思主义政治经济学研究中心主任、教授，主要是做马克思主义政治经济学研究；

  高斯扬(通讯作者),哈尔滨工业大学(深圳校区)马克思主义学院副教授，主要是做唯物史观与智能社会研究。

  摘要：智能经济是伴随新一代人工智能技术发展而产生的新型经济形态，其出现引发了学者们的广泛关注与探讨。资本主义智能经济中数字劳动的非物质性是否变革了马克思的劳动概念，数据的价值创造是否仍遵循劳动价值论和剩余价值论，无产阶级概念是否发生明显的变化等，成为学者们争论的焦点。在这一背景下，结合资本主义智能经济时代的劳动价值创造、价值实现和价值分配的新特征，运用马克思政治经济学批判思想，明确数字劳动具有坚实的物质基础、资本主义智能经济仍遵循劳动价值论和剩余价值论、阶级分析法仍发挥关键作用，具备极其重大的理论和现实意义。

  人工智能技术的概念始于1956年美国的达特茅斯会议，其发展经历了三次起伏。前两次兴起均因特定人工智能技术的发展而推动，又因专项技术零散发展、算法技术与集成应用载体的整合不够而走向低谷。进入21世纪，“以深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控为特征的新一代人工智能技术不断取得突破，迎来了人工智能的第三次发展浪潮”[1]。这一浪潮催生了现实的智能经济形态。智能经济是“以智能感知的信息和数字化的知识为关键生产要素，以新一代智能技术为重要推动力”[2]的经济形态。资本主义智能经济的发展带来了一系列社会新变化，引起了理论界的激烈争论。这些争议显示出，如何理解资本主义智能经济仍是一个需要学界深入研究的课题。

  智能经济的产生和发展经历了从理论前瞻走向实践规划的现实过程。回顾这一过程，明确智能经济的内涵，把握其特征及影响，是理解智能经济及其相关论争的前提。

  最早提出智能经济概念的是中国学者童天湘。1996年，童天湘在《点亮心灯：智能社会的形态描述》中指出，智能经济是智能技术驱动，由智能生产力、智能产业和智能价值构成的经济形态。20世纪90年代，西方学者受到通用人工智能技术(Artificial General Intelligence, 即AGI)路线失败的影响，拒绝使用智能经济概念，而将基于专用人工智能技术(Artificial Narrow Intelligence, 即ANI)的经济形态称为信息经济或知识经济。童天湘却认为，信息经济和知识经济难以解释智能的价值和智能所发挥的巨大作用。智能经济“强调智能驱动经济，包括人的智能和机器智能的驱动。只有人的智能与机器智能的相互作用、彼此促进，特别是智力的放大，才能充分的发挥智能的作用，使智力、智能成为经济发展的强大生产力”[3]。可以说，童天湘在没有人工智能技术应用的社会环境下，明确了智能经济的基本内涵，前瞻性地指出了智能经济对社会持续健康发展的推动作用。

  进入21世纪，随着新一代人工智能技术的发展和人工智能技术产业变革向纵深拓展，世界各国政府认识到智能经济是推动社会持续健康发展的重要力量，把发展智能经济作为国家战略。2016年美国国家科学技术委员会发布《国家AI研究和发展的策略计划》,强调了人工智能技术对于社会持续健康发展的推动作用。[4]2018年德国联邦政府发布了《高科技战略2025》,明白准确地提出了具有高度实践性的人工智能技术和智能经济的发展计划。[5]中国特色社会主义进入新时代以来，我国政府明确了大数据、人工智能、云计算、区块链作为智能经济发展的重要驱动力，将推动智能经济健康发展作为我国把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。2017年国务院印发的《新一代AI发展规划》(以下简称“规划”)指出，2020年AI产业将成为新的重要经济增长点，2025年AI将成为带动国家产业升级和经济转型的主要动力，2030年智能经济、智能社会将取得明显成效。[6]2018年10月，习在中央政治局第九次集体学习时强调，“要培育具有重大引领带动作用的AI企业和产业，构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态”。[7]党的二十大报告精确指出，“推动战略性新兴起的产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎”。[8]30

  各国政府对智能经济的发展，推动了学界的深入研究。学者们围绕着智能经济的内涵和构成，形成了窄、宽两种口径的理解。窄口径的智能经济是指与人工智能技术制造、服务和应用相关的经济活动，特指人工智能技术产品的制造业，基于特定人工智能技术(如大数据、边缘计算)的信息传输、存储和计算服务业等特定经济业态。宽口径概念则将智能经济视为“人工智能技术贯穿社会生产、交换、分配和消费的全过程”[9]的新型经济形态。该概念包含三个方面的内容：第一，智能经济是由新一代人工智能技术推动的产业活动。这种产业活动在以图形感知、深度神经网络、机器学习、自动学习为代表的新一代人工智能技术的带动下，规模和范围逐步扩大，对传统经济活动的推动和变革作用已经凸显。普华永道曾预测，“到2030年，人工智能技术将促使全球生产总值增长14%,为世界经济贡献15.7万亿美元市值”[1]。第二，智能经济可分为智能产业化和产业智能化两部分。智能产业化是智能经济的基础部分即AI产业。产业智能化是指使用部门因采用人工智能技术而带来的产出增加和效率提升，是智能经济的融合部分，包括传统产业由于应用人工智能技术所带来的生产数量增加和生产效率提升。智能产业化可以带动产业智能化的发展，产业智能化也能为智能产业化提供其发展所必需的场景和数据，驱动人工智能技术与实体经济的深层次地融合。智能产业化和产业智能化的良性互动推动了智能经济的发展。第三，智能经济应以数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享为发展目标。其中，数据驱动将成为驱动经济发展的核心引擎，算法、算力和数据的协同发展将推动生产力释放出更多的发展动能；人机协同是指，人工智能技术与劳动者之间是互补或增强的关系，而不是对立或替代的关系；跨界融合意味着智能经济要将不相同的领域、不同产业的元素融合在一起，满足大家的生活和发展需要；共创分享强调智能经济在分配领域应确保发展的公平性和可持续性，防止马太效应或极化效应。

  由于本文旨在研究智能经济的一般理论及其相关论争，故采用宽口径的智能经济范畴。宽口径的智能经济是智能技术、数字劳动和智能产业三者的有机统一，是将新一代人工智能技术贯穿社会生产、交换、分配和消费的全过程的新型经济形态。这种经济形态在现实发展中呈现出如下典型特征。

  第一，数据成为关键生产要素，数字劳动成为新的劳动形式。劳动力、土地、资本、技术是构成传统社会生产的基本要素。智能经济时代，数据成为驱动智能经济发展的新要素。基于数据生产要素的劳动活动成为人类劳动的最新形式，即数字劳动。数字劳动对人类劳动的推动体现在劳动者、劳动对象和劳动资料三个方面。就劳动者而言，数据要素的加入带来了新的人机分工，人的智能劳动更加凸显；就劳动对象而言，数据通过清洗、聚类和专项开发，可以在生产实践中被加工为功能各异的数据产品或服务；就劳动资料而言，大规模数据集应用使“劳动资料具备智能化、系统化、无形化的特征”[1]。

  第二，智能经济的组织运行主要是通过数字平台来完成。数字平台是“收集、处理并传输生产、分配、交换与消费等经济活动信息的一般性数字化基础设施”[10],是以人工智能技术和网络通讯技术为支撑而形成的进行数字化的经济活动的场所。数字平台将智能经济中相互依赖的不同群体聚合在一起，形成点对点的连接，是智能经济时代协调和配置资源的基本经济组织，以及价值创造和价值汇聚的中心。

  第三，新一代人工智能技术利用互联网和搭载了这种技术的终端设备向实体产业扩展，促进实体产业的智能化转型和技术升级。这主要体现为掌握了AI核心技术的互联网行业巨头向实体经济领域的拓展，尤其是新一代人工智能技术产业的“独角兽”企业通过垄断数据和平台，抢占实体经济领地。在这一过程中，传统制造业和服务业也借助新一代人工智能技术，从传统领域延伸到智能化的网络领域，实现产品研制和业务升级。

  第四，智能经济具有规模经济、范围经济效应。随着新一代人工智能技术基础设施建设，智能经济相关行业将进一步突破商品生产和流通的物理限制，智能技术产业将大量融入现代农业、制造业和服务业，规模经济效应明显。同时由于智能产业企业存在高固定成本与低边际成本并存的状况，在智能装备生产条件下，智能经济规模扩大、产出增加，产品单位成本将大为降低。智能经济的规模经济效应导致大规模的公司出现，而范围经济效应又可以使行业中出现满足多种需求的多种业务或产品。

  智能经济，尤其是资本主义智能经济的加快速度进行发展给人类社会带来了众多变化，这些变化冲击了西方学界关于马克思劳动概念及其相关理论的认识。第一，智能经济依靠数据驱动，劳动者处理、加工数据的活动改变了人类劳动的基本形式。数据驱动创造了劳动者在劳动过程中和AI生产工具之间的相互作用关系，尤其是放大了人类利用和开发数据而形成的知识、信息等非物质要素的作用。如何认识非物质性要素在劳动中的作用，尤其是人类的劳动形式是否因非物质性要素作用的提升，转化为以信息和知识为主导的非物质劳动，成为学者们探讨的主要内容。

  第二，资本主义智能经济改变了价值创造的方式。随着新一代人工智能技术的进步，人工智能技术不但在某些特定的程度上可以替代一部分劳动者的体力和脑力劳动，甚至在很多领域，如生成式人工智能技术(Artificial Intelligence Generated Content, AIGC)不仅在自然语言交互方面超越了一般服务型劳动者的脑力和体力的物理极限，并且由于人工智能技术的投入，资本有机构成提高，作为对象化劳动的机器系统支配活劳动，价值创造的劳动主体在日趋自动化的生产中不断被虚化。这引发了学界关于人工智能技术是否创造价值，资本主义智能经济是否仍遵循马克思劳动价值论、剩余价值论的学术争论。

  第三，资本主义智能经济中的生产资料所有权形式、资源配置方式和产品分配的方法影响了劳动者的处境。资本主义智能经济中数据生产要素的所有权怎么样确定，劳动者创造的智能劳动产品如何分配，资本主义智能经济是否改变了无产阶级的特征和属性?资本主义智能经济发展的复杂性在于，其不仅创造了新的社会财富，而且推动人类社会在生产方式、生活方式和思想方式等方面发生了深刻的变革。资本主义智能经济是否会推动马克思关于人类社会持续健康发展三大社会形态理论中强调的“以物的依赖性为基础的人的独立性”向“个人全面发展”和“自由人联合体”转变，成为学者们关注的焦点。

  围绕资本主义智能经济带来的变化，学者们展开了激烈的讨论。有些观点已经完全偏离了马克思主义的基本思想，探明这些偏离观点的背后逻辑，成为推动马克思主义理论时代化发展的重要契机。

  数字劳动是资本主义智能经济的衍生概念，是指劳动者利用包括人工智能技术在内的数字技术，处理作为生产要素的数据，生产劳动产品的活动。数字劳动表现了资本主义智能经济对人类劳动形式的变革性影响。面对这种影响，西方学界产生了数字劳动背离了马克思关于劳动基本设定的观点。原因主要在于，马克思将劳动视为表现人类辩证本性、实现人类自由和自觉目的的物质生产活动。马克思关于劳动的基本设定建立在唯物论、辩证法和目的论的基础之上。然而，一些西方学者主张，数字劳动以数据生产为主要形式，是非物质的、无目的和非辩证的。

  首先，意大利自治学派的哈特(Michael Hardt)和奈格里(Antonio Negri)认为，数字劳动不再完全是物质的，而是非物质的。非物质是指数字劳动以信息符号、代码、数据为劳动对象，以感情控制为劳动目的。哈特和奈格里指出，数字劳动带来了三种变革：“第一种是已被信息化和已经融汇了通讯技术的大工业生产；第二种是带有创造性和象征性的劳动任务；第三种涉及感情的生产与控制，并要求虚拟的或实际的人际交往。”[11]在这个意义上，应创造“一套当代的关于生产力、创造性、剥削、劳动和价值生产的新的生命政治的框架，这样一个框架要比马克思主义的劳动框架更有用”[12]。其次，由于数据来源于被数字技术记录下的人类活动，这些活动在被记录和收集时，并不为人所察觉。如上网者并不会主动记录自己的上网时长，浏览朋友圈的人也不会留意自己的点赞记录，反而只有数字技术才会记录下这一切。因此，美国学者尼克松(Brice Nixon)主张，数字劳动应包括“数字受众劳动”[13]。受众是指大众传媒领域接收和反馈信息的人，数字受众劳动是指劳动者在数字化的休闲娱乐活动中(比如上网冲浪、玩手机)生产数据的活动。尼克松认为，数字受众劳动是劳动者的非自觉活动。最后，由于人类行为产生数据，数据汇聚成重要资源，并且这一些数据资源在科技公司的开发和使用下成为丰富的数字劳动产品，如竞价排名系统、智能推荐、智能导航。这些数字劳动产品在某些特定的程度上干扰了人类的思想和决策。英国传播政治经济学学者福克斯(Christian Fuchs)主张，数字劳动是以“思想和人类主体性为对象”[14]的活动。这种活动不仅涉及直接生产领域的软件编程劳动，而且涉及非直接生产领域的用户生成内容活动。在这些活动中，劳动者受资本增殖规律影响发生了最为深刻的异化。

  劳动价值论是马克思主义基础原理的重要组成部分。在资本主义智能经济中，数据生产作为数字劳动价值创造的全新环节，不仅来自平台有目的的运用智能技术的自动收集，而且来自用户被数字技术记录下的无意识行为，这些行为被转换为0和1为基础的二进制的数据，冲击了马克思劳动价值论中有目的的具体劳动创造使用价值而抽象劳动创造价值的观点。同时，由于“数据生产是无法计量的，不能用固定的时间单位来量化”[15],数据既可被无限复制、删除，又不像传统使用价值一样具有物的特定性、竞用性和排他性，因此，有西方学者主张，劳动价值论中劳动量的计算方式受到挑战。比如，美国社会学家里夫金(Jeremy Rifkin)指出，数字劳动者利用互联网平台联系起来，“形成全球性协同共享系统”[16]。在这一系统中，数字劳动者的私人劳动都有机会不通过市场交换而直接成为社会劳动的一部分，就像上的书写劳动和免费开源软件中的创作劳动一样。当这些私人劳动无需通过市场交换而直接成为社会劳动的一部分，价值存在的社会关系基础将会消失。

  除此之外，还有西方学者觉得，马克思在分析一般生产劳动与资本主义生产劳动的区别时，将非生产活动、不生产剩余价值的商业劳动、与收入交换的劳动排除在资本主义生产劳动范围之外。事实上，马克思的观点是，资本主义生产劳动是从属于资本并受资本掌控的，处于直接生产过程中的劳动①。在此生产劳动的界定基础上，剩余价值论才能得到科学的阐释。随着资本主义智能经济的发展，劳动的资本主义形式发生了变化。在资本主义智能经济中，数字劳动最显著的特征是非雇佣性、非强迫性和非生产性：其一，生产数据的用户和平台之间并无实质上的雇佣关系，用户来去自由，可以每时每刻销户退出。其二，生产数据的用户没有在资本家的监控下强迫劳动，用户在生产数据的时间上是分散的，既可以是传统上班时间之外的空闲碎片化时间，也可以是周末或假日；用户生产数据的劳动空间也是分散的，可以在任何有网络的地方进行。其三，在资本主义智能经济中，数字劳动的主要领域并非是马克思所强调的直接生产领域，而是真实的生活中劳动力进行再生产的休闲、娱乐等消费领域。美国社会学学者祖波夫(Shoshana Zuboff)指出，新媒体公司不会或者很少会为用户生产的内容支付报酬。但是这一些企业会以免费的服务和平台使用权的形式，“换取用户生产的内容并且吸引更多数量的用户”[17],这构成了新媒体公司最重要的资本积累方式。这也代表着，资本主义智能经济中数据生产的新形式改变了马克思关于剩余价值论的理论前提。

  由于驱动资本主义智能经济发展的数据在某些特定的程度上来源于被数字技术自动抓取的非自觉人类活动，同时目前数据在生产资料归属方面尚无明确定论，因此部分西方学者主张，无产阶级不再是马克思资本主义生产劳动中的经济概念，而应是“大众”(multitude, 也译为“诸众”)。“大众”是在资本主义微观日常生活领域中由“个体构成的网络”[18],理由在于：其一，资本主义智能经济重构了资本的控制结构，其控制渗透到了个体的非物质劳动和日常生活领域，表现为数字资本个体生活的入侵，“大众”成为数字资本精准剥削的目标。其二，在资本主义智能经济中，“资本的价值和生产力无不由大众中的个体劳动力创造”[19]。“大众”突破了无产阶级特定利益表达的限制，表达了与所有人紧密相关的社会利益的诉求。其三，“大众”意味着反抗数字资本的经济秩序不再依靠以往的阶级革命方式，而是需要依靠大众的民主激情和共同性的政治存在。

  “大众”概念冲击了马克思的无产阶级概念。马克思认为，资本主义社会条件下不掌握生产资料的无产阶级，在直接生产过程中受到了残酷的剥削。基于这种剥削，无产阶级才会进行坚决地反抗和斗争。然而，若将资本主义智能经济的劳动主体理解为“大众”,“大众”生产的产品主要是信息、知识和情感，他们的上班时间和场所都不固定，他们进行的不是直接生产劳动而是休闲娱乐活动。这在某些特定的程度上就把“马克思主义的‘资本’与‘劳动’的二元对立逻辑演变成了‘帝国’与‘大众’的对立逻辑”[19],造成了无产阶级概念的虚化。

  上述观点揭示了学者们对资本主义智能经济有关问题的差异化理解。回应问题、消除分歧是马克思主义学者的重要责任。习指出，“在人类思想史上，就科学性、真理性、影响力、传播面而言，没有一种思想理论能达到马克思主义的高度，也没有一种学说能像马克思主义那样对世界产生了如此巨大的影响”[20]。运用马克思的政治经济学批判思想来回应以上问题，是推动马克思主义理论时代化发展的必要之举。

  首先，部分学者觉得数字劳动具有非物质性，这是一个错误的判断。从劳动对象的角度来看，人们在互联网空间生产出的数据、信息虽然看起来是非物质和虚拟的，但这一些数据和信息需要依附于客观的物质载体才能存在、保存和被呈现。同时，单纯的信息生产活动不是劳动，只有运用物质的数字劳动工具使信息改变状态的活动才是劳动。在这个意义上，数字劳动的对象不是非物质的，而是物质的。从劳动资料的角度来看，人们在数字劳动中借助数字设备、运用信息技术对网络用户的行为数据来进行加工和再生产，数字设备的制造、电力的生产与供给、数据传输产生的电磁波等均是对客观物质的一种运用。换言之，数字劳动是人类在资本主义智能经济时代占有并且改造物质资料的体现。从劳动者的角度来看，人们在数字劳动中的精神性活动是以“活劳动消耗为主要内容的”[21],离不开人类生命力本身的物质性。

  其次，数字劳动不是用户无意识产生数据的活动，而是一种有明确目的的生产劳动。部分学者将人类产生数据的活动称为劳动，这是对马克思劳动观点的误解。马克思对劳动的核心定义是，劳动是满足劳动者需要的有目的的活动。在数字劳动中，用户的情感、语言、关系和智力的活动产生信息只是一种数字痕迹。由于这些痕迹中可能包含着用户的隐私，因此不是用户有意为之的活动，反而是他们力求清除的对象。2018年实行的欧盟《一般数据保护条例》序言第68条和美国《统一计算机信息交易法》强调的个人对个人隐私信息的自决权，即更正权、删除权、可携带权和限制处理权，证明了这一点。数字痕迹不经处理，只是一种“数字废气”,不具备真正的价值。而数字劳动是数据工程师、数据开发师对数据的加工和处理。他们“通过数据处理活动改变了原始信息的自然状态，使蕴藏在原始信息中稀薄的财产价值不断汇聚，最终使此等财产以大数据的形式迸发出来”[22],这才是劳动者有目的性的生产劳动。需精确指出的是，尽管受众的信息生产不构成直接的生产劳动，但他们的活动数据却被数字平台所利用。这种数据获取的方式类似于数字平台向使用者收取的“地租”,是数字平台依靠占有生产资料而进行的剥夺性积累。

  最后，数字劳动没改变人类的辩证性。智能经济时代，人类通过数字劳动生产出了如算法技术、大数据模型等人类社会前所未有的劳动产物，这些产物提升了人类整体对于世界和自身的认知，促进了人类改变世界和自身的行动，尽管以上活动被资本增殖规律俘获而发生了异化。但从时代发展的新趋势来看，异化和超越异化是一体两面的人类发展过程。人类可以发生异化，也可以超越异化。在这个意义上，“数字劳动仍遵循马克思对于劳动内涵”[23]的基本规定。

  智能经济中数据生产、数据生产的具体劳动和抽象劳动的对立统一、数据生产的社会必要劳动时间计算和数字劳动剥削等，仍遵循马克思的劳动价值论和剩余价值论。

  首先，从劳动价值论中关于一般生产劳动的角度来看，数字劳动生产的产品是数据产品。数据产品的生产的全部过程，不是福克斯强调的与数字信息通信技术有关的价值链创造，也不是数据一般的生产的全部过程，而是来自数据工程师、数据研发人员使用数字劳动工具(如算法技术、深度学习技术)处理数据、赋予这一些数据新的使用价值的过程。数据工程师、数据研发人员等的具体劳动才是创造数据产品使用价值的真正来源，其抽象劳动(如脑力和体力的消耗)构成了数据产品的价值。即便在这一过程中，数据不像传统使用价值一样具有物的特定性、竞用性和排他性，但问题的重点是，数据工程师、架构师和开发者的劳动投入是可以被计量的。这种计量可从两个方面做：一个是数据工程师、架构师和开发者处理数据所运用的脑力劳动和体力劳动的时间投入；另一个是他们处理数据所使用的工具和场景建设的投入。前者可被社会必要劳动时间所衡量；后者的投入是经过物化的、已有的可被计算的劳动成果。在这个意义上，数字劳动生产仍旧遵守马克思劳动价值论的规定，只是其中加入了数据生产的价值创造内容。

  其次，资本主义智能经济仍遵循剩余价值规律。从剩余价值规律的角度来看，资本主义数字劳动不同于以往的人类劳动形态，它突破了人类物质生产的传统疆域，进入网络世界的数据生产领域，并逐渐演变为一种只要占有了数据就产生了剥削，如产销一体化、数字劳动异化的模糊认识。尽管理论界并未就资本主义数字劳动的产销一体化达成共识，但资本主义数据产品发展为数据商品，具有了交换价值。这一过程涉及到了劳动者与数字平台的关系。过去20年，数字平台发展出了多样的类型，但不一样的数字平台经营者都雇佣了大量的数据采集师、分析师、工程师来生产数据商品。尤其是，当负责直接生产的数据采集师、分析师、工程师在平台资本的监控下劳动，并且只拿到自身劳动力商品的交换价值，这种数字劳动就是在生产剩余价值。需要澄清的是，即便用户使用了数字平台(如搜索信息、购物和社交),但这并不能使“他们成为生产性劳动者，他们生产剩余价值，并被资本剥削”[24]。用户数据并非源于资本主义数字劳动中的剥削行为，而是由数字平台企业基于其技术优势和形成的垄断规模效应，通过制定的知情同意服务约定所获取的。这一些企业依靠其强大的技术和市场地位，收集并且占有了用户的数据。

  在资本主义智能经济中，个人的活动数据被平台占有，劳动的主体从无产阶级扩展为了数量更广泛、涵盖内容更为多样的“大众”。但大众没有任何办法取代无产阶级概念和阶级分析法。事实上，“大众”反映了资本主义智能经济中的双重关系：其一，在资本主义智能经济中，个人数据被平台企业依据其技术优势和垄断规模效应而掠夺。这种掠夺导致了“大众”概念以与阶级概念相反的个人化面貌出现。这是资本主义智能经济中都会存在的个体数据被占有的政治经济学结构。“大众”反映了资本主义智能经济中数据创造者因不占有生产资料，而被掠夺的现实境遇，这是阶级分析的前提。其二，无产阶级是其所属社会经济结构的产物，他们用自己的体力劳动和脑力劳动改造了与劳动相关的生产资料并且用这种劳动换回生活资料，这种生活资料既包括传统的生活资料，也包括新型的生活资料，如某些智能软件、虚拟游戏的使用权等。在这个意义上，“大众”只是从政治学的角度折射出了资本主义智能经济中人们的普遍处境，“资本与劳动的对立关系仍是数字资本主义时代的‘轴心’问题。”[25]

  当今世界，智能经济慢慢的变成了新的经济形式。面对学术界关于资本主义智能经济中数据生产、数字劳动、价值创造和阶级的论争，马克思主义学者必须加以坚决回应。分析以上问题可发现，数字劳动没有偏离马克思关于劳动的规定，资本主义智能经济没有突破马克思的劳动价值论和剩余价值论的范围，“大众”也没有任何办法取代马克思的无产阶级思想。马克思的立场、观点和方法源于马克思的时代又超越了那个时代，既是那个时代精神的精华，又是整个人类精神的精华。它为咱们提供了理解资本主义智能经济的理论基础和方法论指引。科学认识资本主义智能经济理论，不是要颠覆或偏离马克思的理论，而是要对其进行时代化的发展。

  值得指出的是，智能经济的发展与新一代人工智能技术密不可分，快速地发展的新一代人工智能技术必将会促进推动智能经济的变化。当下，以大数据、深度神经网络等为代表的新一代人工智能技术革命仍在快速地发展，资本主义智能经济的发展仍在继续。“问题是时代的声音，回答并指导处理问题是理论的根本任务。”[[8]20我们应以马克思关于劳动的概念、劳动价值论和剩余价值论为基础，在实践中结合原理去理解和把握资本主义智能经济的发展，回应其所带来的理论挑战。

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  ①马克思指出：“只有把生产的资本主义形式看作生产的绝对形式，从而看作生产的唯一自然形式的这种资产阶级狭隘性，才会混淆下述两个问题，一个是从资本观点来说什么是生产劳动与生产工人的问题，一个是什么是一般的生产劳动的问题；因而才会满足于同义反复的回答：凡是进行生产，以产品或某种使用价值为结果，总之，以某种成果为结果的一切劳动，都是生产劳动。”马克思将那些不从属于资本的自主劳动——以劳动者自身目的而进行的劳动，包括小生产者、农民以及一些从事科学、艺术等生产的劳动，排除在生产劳动之外。马克思将那些形式的劳动称之为向资本主义的“过渡形式”。(参见《马克思恩格斯全集》第38卷，人民出版社2019年版，第124-125页)