进步的幻象
生产力的进步，通常被视为人类社会发展的核心动力。它意味着用更少的资源和时间创造更多的价值，理应带来更高效的生产、更富裕的生活和更多的闲暇。然而，现实却常常呈现出一种令人困惑甚至绝望的景象：随着技术的飞速发展和生产效率的指数级提高，许多人非但没有因此获得解放，反而感到更加劳碌、压力更大。如果生产力的进步只是让人更加疲惫不堪，那么这种进步的意义究竟何在？我们是否陷入了一种“进步的幻象”，重复着历史的错误，却始终不愿吸取教训？
这种令人沮丧的悖论并非新鲜事。回顾历史，我们不难发现，生产力进步与劳动者处境之间的关系远非简单的线性正相关。以20世纪30年代的大萧条为例。当时，美国的工厂已经拥有了惊人的生产能力，可以大量制造汽车、收音机等商品。从生产力角度看，这是一个巨大的飞跃。然而，这种进步却伴随着史无前例的经济崩溃。生产过剩与有效需求不足并存，工厂倒闭，数百万人失业，社会陷入贫困和混乱。生产力的高度发达并没有转化为普遍的繁荣和闲暇，反而导致了大规模的苦难。这深刻地揭示了：生产力进步本身并非目的，其价值取决于其成果如何被分配和管理。如果进步的果实主要被少数人攫取，而多数人却因技术进步带来的结构性失业或市场波动而陷入困境，那么这种“进步”对大多数人而言就毫无意义，甚至是一种灾难。
1. How to turn labor into Relentless Machine?
随着机器化大工业蓬勃发展，资本主义价值运动的一个必然趋势就是，“对象化劳动在劳动过程本身中与活劳动相对立而成为支配活劳动的力量”；与此同时，活劳动则转变为机器系统中“单纯的活的附件”。如此一来，从价值形成的生产过程看，资本在追逐自我增殖过程中，不可避免地引致价值实体的“空壳化”。形象地讲，这好比资本主义价值运动存在“黑洞”，只吞噬旧价值，却无法吐出新价值。正如美国学者大卫·哈维所指出的，“如果活劳动是价值和利润的源泉，那么用死劳动或机械劳动代替活劳动在政治上和经济上都毫无意义。在马克思看来，这是资本主义的一个核心矛盾”。
回顾资本主义生产史，在福特制下，科学技术的资本主义应用不断推进生产标准化和自动化，实现人机关系的根本翻转，“在工场手工业和手工业中，是工人利用工具，在工厂中，是工人服侍机器”，但劳动作为“有意识的机件”依然不可或缺。随着资本主义的发展，非物质劳动展演于人们的日常沟通、社会合作和情感交流之中，资本一时难以实现对其规训与吸纳，遑论利用“能动的机器体系”来取而代之。进入数字资本主义阶段，资本主义智能化生产步入快车道，极大地拓展了“机器换人”的操作边界，生产过程中直接劳动加速缩减。但数字经济实践表明，在分析式人工智能技术驱动下，智能增强的数字机器不仅囿于特定作业领域，而且日渐曝光的“幽灵工作”时刻昭示：所谓的“无人化”“零劳动”“后工作”依然只是技术乐观派的一种数字乌托邦想象。
其实，在马克思语境下，即使资本获得最完善、最适应的机器体系，即自动的机器体系，也不意味着劳动的彻底退出，而是作为一个环节“分布在机械体系的许多点上”。并且，在马克思看来，“一个在本生产部门内完全不使用可变资本，因而完全不使用工人的资本家”只是一个极端的假定。如上文所述，伴随资本主义生产从机械化到自动化再到智能化，劳动形式也从物质劳动到非物质劳动再到数字劳动，创造价值的活劳动从来就没有真正离场。“蒸汽机、纺织机、电气化和电子化从未持续减少劳动量，相反更加大了劳动量。”但万事因时而变。大模型生产落地后，在通用人工智能的技术加持下，数字机器的决策自主和能力泛化正在以超乎常人想象的节奏飞速提升。撇开“超级智能”“机器意识”等极具争议性话题，从资本主义生产过程看，当今数字机器展现持续迭代的“高阶自动化”能力，正在使越来越多的认知劳动被超高效的智能算法所替代。可以说，“以往的工业自动化系统或智能机械解放的主要是人的体力，取代的是体力劳动者，但ChatGPT之类通用人工智能正在颠覆人的脑力劳动，取代‘脑力劳动者’承担的各种工作”。
面对工业时代机器系统的巨大力量，马克思曾惊呼：“如果机器消灭了整个雇佣工人阶级，那么这对资本来说将是一件十分可怕的事情，因为资本没有雇佣劳动就不成其为资本了！”毋庸置疑，大模型时代数字机器所展示的生产威力，使迄今为止所有的工业机器都相形见绌。随着通用人工智能的技术精进和场景应用，“现在资本正把‘活劳动’的基本能力——认知和感知——重塑为适合资本的机器形式，它致力于加紧对这些基础能力的捕获并加快转化于‘分布式’的智能体系中”。照此趋势发展下去，一个不容回避的理论追问是，就连“站在生产过程的旁边”照料机器的机会，留给普通劳动者的还会有多少？
2. 大模型生产放大价值运动的“市场悖反”
在政治经济学语境下，价值反映了商品经济条件下人们相互交换劳动的社会关系。它滥觞于社会分工下私人劳动和社会劳动的对立，成形于商品生产和商品流通的统一。换言之，作为一种社会确证，价值以交换价值为中介实现了具体劳动向抽象劳动、私人劳动向社会劳动的双重转换。进而，“劳动作为一般劳动的对象化和作为满足一般需要的[手段的]性质”通过交换被肯定，自然成为维系资本主义价值体系的生死攸关之事了。
从价值实现看，随着资本主义生产力快速发展，商品供给日趋丰富，市场开拓和需求扩张就变得愈发迫切。但数百年资本主义经济发展表明，虽然资本不择手段来开拓国内外市场，但生产相对过剩始终与资本主义社会化大生产如影随形。究其根源，资本自身的运动一直存在无法克服的“市场悖反”：一方面，为了获取价值，资本竭力制造日益丰富的商品供给；另一方面，为了加速自我增殖，资本又极尽贬低劳动力价值之能事。其结果，资本主义的生产扩张和需求萎缩相向而行，造成价值运动中断，引发周期性危机。
这集中体现在：福特制下生产标准化、流水线化，持续推动劳动“去技能化”，“工人变成了机器的单纯的附属品，要求他做的只是极其简单、极其单调和极容易学会的操作”。于是，“由于这种转移，工人自己的劳动能力就贬值了”。后福特制兴起后，资本力推新自由主义的制度革新，持续推动就业不稳定化，越来越多的普通劳动者只能靠消费信贷勉强度日。进入数字资本主义阶段，数字劳动的兴起给劳动者带来新的就业方式和工作机会，但数字劳动的平台化组织和算法化管理，进一步加剧就业不稳定。
随着通用人工智能技术开始普及，数字资本主义千行百业的生产流程都在经历重组和重塑。麦肯锡估计，在63个应用案例中，生成式AI应用每年能给全球经济带来2.6万亿美元至4.4万亿美元的潜在价值。目前来看，数字科技巨头通过数据、算力和算法的全方位垄断，牢牢掌控通用人工智能的技术经济生态，企图独享大模型生产释放的新一轮数字红利。可以肯定的是，数字资本主义现行平台体制如不改弦更张，必然会有越来越多的劳动者在数字化转型中落入“数字穷人”的生存窘境。
这是因为，首先，在大模型生产下，“机器换人”现象持续向资本主义知识生产领域蔓延，拥有知识专长的“创意阶层”将会步蓝领工人的后尘，被无情的却擅于叙事的数字资本抛弃。其次，通用人工智能技术进一步激活数字泰勒主义，数字资本加速拆解人类认知劳动过程，不断将可计算的工作内容标准化、模块化和自动化，从而将资本主义高阶劳动也“去技能化”。可以料想的是，数字资本主义复杂劳动简单化加速，国民收入分配格局中劳动占比持续走低将是必然趋势。
如此一来，一方面，大模型生产实现知识商品的工业化生产，加上通用人工智能技术赋能传统制造提质增效，数字资本主义商品和服务产能将会呈现指数级增长；另一方面，大模型生产将数量惊人的知识型工作者从资本主义直接生产过程排挤出去，致使长期以来支撑发达资本主义国家大众消费的“中产阶级”加速塌陷。其结果，大模型生产进一步放大资本主义生产扩张与需求收缩的“市场悖反”，数字化的资本生产和流通注定要遭遇更加频繁的生产过剩和更加剧烈的市场动荡。
3. Global Perspective
从全球供应链的角度来看，美国与中国之间建立了极为复杂的经济联系。美国对中国长期存在巨额贸易逆差，进口远超出口，许多美企依赖中国进行低成本制造，从而保持消费价格的低廉并提升自身利润。虽然近年来部分企业宣布将生产转移回美国本土，但真正实现回流的比例仍然有限。在美国重新设厂和招募熟练劳动力的成本高昂，成为现实操作中的巨大阻力。
在此背景下，特朗普政府于2018至2020年间推行了关税战略，对数十亿美元的中国产品加征关税，初期聚焦钢铁和铝，后扩展至各类消费品。其既定目标包括减少贸易逆差、提升美国制造业竞争力，推动制造业回流。然而，成效与预期之间存在不小差距。
与此同时，中国的全球角色也在发生转变。从曾经的“世界工厂”逐渐向价值链上游移动，中国正将发展重点从基础制造转向更复杂的高附加值产业与技术创新，并在全球经济与地缘政治领域展现出更强的自信心。值得注意的是，美国当前所采取的“去风险”（de-risking）战略，区别于全面“脱钩”（decoupling）。这是一种更为审慎的做法，即在关键产业链减少对中国的依赖，但并不完全切断两国之间的经济联系。
正是在这种全球结构的变化之中，中国国内的劳工现状更深刻地展现出这一增长逻辑的矛盾和非人道。
中国改革开放以来，依托廉价劳动力和强大的组织动员能力，其生产力取得爆炸式增长，一跃成为全球制造中心，甚至在高科技产业上亦迅速崛起。然而，与之伴随的，却是令人堪忧的劳工现实：普遍盛行的“996”工作制、激烈的内卷文化、制造业与服务业劳动者超长工时与高强度劳动成为常态。大量年轻人乃至中年人身心俱疲，缺乏自主生活的空间与时间，个体生活的质量并未因国家的经济增长而同步提升。 在改革开放后的几十年里，中国的生产力实现了爆炸式增长，成为“世界工厂”，高科技产业也迅速崛起。然而，与此相伴的却是普遍的“996”工作制、激烈的内卷竞争、以及许多制造业和服务业劳动者面临的超长工时和高强度劳动。许多年轻人和中年人感到身心俱疲，缺乏生活的自主权和闲暇时间。尽管整体社会财富大幅增加，但许多劳动者并没有因此获得应有的回报，反而感到被卷入了无休止的竞争和加班之中。生产力的进步似乎只是让资本和技术所有者获得了更多利润，而广大劳动者却依然处于“更加劳碌”的困境。
更深层的隐忧在于，这种现象实际上加剧了贫富差距的扩大。技术与生产力的进步确实释放了巨大的经济潜能，但这些红利的分配极为不均。掌握资本、技术与信息资源的少数群体能够轻松积累财富，而普通劳动者则在面对自动化、AI等新技术的冲击下议价能力不断下降，工资增长滞缓。最终，一部分人享受着自由与财富，而更多人却在加班与焦虑中苦苦挣扎。
“History happens over and over again, people dont learn any things!” 这句看似宿命论的感叹，却揭示了一个令人沮丧的现实。从大萧条的教训，到当下中国以及全球范围内的劳工困境和贫富差距，历史似乎在不断重演。人们似乎总是容易被“效率”和“增长”的口号所迷惑，而忽略了进步的最终目的应该是为了人类的福祉。我们拥有了前所未有的生产力，但却没有建立起一套能够公平分配这种生产力的社会机制和伦理准则。我们仍然在以一种原始的、弱肉强食的方式争夺生产力进步带来的利益，而没有认识到真正的进步应该意味着更少的劳动、更多的自由、更平等的社会。
因此，如果生产力的进步只是导致更严重的剥削、更剧烈的竞争、更巨大的贫富差距，并最终让多数人感到更加劳碌，那么这种进步就失去了其应有的意义。它只是一种技术上的成功，而不是人类文明的进步。衡量进步的标准不应仅仅是GDP的增长或生产效率的提高，更应该是社会整体福祉的提升、劳动者的解放、以及人与人之间更公平的关系。
生产力的进步本身是中性的，其价值取决于人类如何运用它。我们是否能从大萧条、从当下的劳工困境中吸取教训，不再仅仅追求“多”和“快”，而是追求“好”和“公平”？这需要我们重新审视进步的定义，需要更健全的社会保障体系、更合理的财富分配机制、更以人为本的政策制定。否则，我们可能永远无法走出“进步的幻象”，在无休止的劳碌中，徒劳地追逐着一个看似光鲜却毫无意义的未来。真正的进步，应该让每一个人都能分享其成果，获得更多闲暇、更多尊严，而不是被它驱使着永不停歇。历史的重复是因为人类并没有从过去的错误中吸取教训。我们仍然在重复着同样的错误，仍然在追求利润而不是改善人类的生活。我们需要改变这种思维方式，需要将生产力的进步转化为人类生活的改善。我们需要建立一个更加公平和公正的社会，在这个社会中，工人的劳动成果被尊重和奖励，而不是被剥削。
如果生产力的进步只是让人更加劳碌，那么这种进步还有什么意义？我们需要反思我们的价值观和社会体系，需要将生产力的进步转化为人类生活的改善。只有这样，我们才能真正地享受生产力的进步带来的好处，而不是重复着历史上的错误。
