“算法資本主義”的政治經濟學批判闡釋

 “算法資本主義”的政治經濟學批判闡釋

孫亮

　　“算法”（Algorithm）通常是指用于解決特定問題的一套嚴格的指令程序，實質上自古就有。但是，如今它卻成為理解當代資本主義新進展、新變化的核心概念，因為，算法已經滲透進資本主義生産關系之中，成為資本主義維持自身體系以及資本增殖的基本支撐元素，形成了“算法資本主義”。譬如，從日常生活、勞動和社會關系的合理化一直到金融部門，算法正在形成一種新的發展手段，它将促使市場協調能力大幅度提升，但算法同時也造成了許多值得關注的重要後果。“如果說在19世紀中期是社群規範威脅着自由，在20世紀初期是國家強權威脅着自由，在20世紀中期的大部分時間裡是市場威脅着自由，那麼我要說的是，在進入21世紀時，另一個值得我們關注的規制者——代碼，威脅着自由。”這是勞倫斯·萊斯格對威脅自由的新型規制來源所做的曆史譜系的說明。何謂代碼呢，它是一種“塑造網絡空間的指引，它根植于軟件和硬件中。在網絡空間中，代碼是社會生活的‘預設環境’，是社會生活的‘架構’”。也就是說，我們在網絡空間中的數字生活本身是如何被設計的，這裡面蘊含了新的行為控制者的一套設計邏輯，它誘發了資本的極大興趣。當然，數字空間曾“造就了現實空間絕對不允許的一種社會——有自由而不混亂，有管理而無政府，有共識而無特權”，這是數字算法給人們的最初印象。但是，随着數字社會進展到今天，人們越來越明顯地感受到進入一種德勒茲所說的“控制的社會”。“這樣的社會已不再通過禁锢運作，而是通過持續的控制和即時的信息傳播來運作”，與以往社會的不同之處在于，“對控制的社會，與之相應的是控制學和電腦”。值得注意的是，這裡是對智能的強調，它是一種新的對人的行為進行操控的特殊的“集合裝置”。不過，這裡也要進行區分。有一種看法認為，智能代碼其實本身就是一套算法，它在特定機器程序的特定編程語言中得以體現，也正是在這一算法之下，那種推動人類創新、人類追求自由的烏托邦想象、人類富有尊嚴的生活均變得“令人生疑”，即算法本身就是“惡”的，這一觀點獲得了不少人的認同，譬如，按照羅伯特·科瓦爾斯基的看法，算法就是邏輯+控制。當然，“算法一詞本身的适當定義遠未解決，半個多世紀以來一直是争論的焦點”。實質上，這一看法其實是難以成立的，将算法等同于控制顯然是一種誤判，它是将眼前具有控制特質的算法看作是由算法本身的屬性所造成的。以人類學的視角來看，算法是伴随人類持久的生存技藝。故而，算法除了與特定的資本主義社會生産關系相關聯之外，它還有作為人類學意義上的“算法一般”的存在樣态，而不能夠籠統地質疑、拒斥一切算法。為此，本文将在針對與特定的資本主義社會生産關系關聯在一起的算法分析中，試圖回答在資本主義運轉過程中，算法的邏輯是什麼？它又是借助于何種方式完成其控制的？那麼，這一算法資本主義是否給人們留下突破資本主義尋求解放的道路？對此，哈特、奈格裡等人的“共有财富世界”（Commonwealth）雖然對算法給出了頗為樂觀的理解，但實質上，他們依然是處在特定的資本主義社會生産關系之内對“算法”通向解放的積極嘗試。如是，當我們将政治經濟學批判的方法論帶入算法的資本主義批判之中，将有助于矯正算法的資本化，并嘗試建構走出算法被資本原則主導這一難題的具體方案。

一、特定的“算法”與現代世界文明的“悖反”

　　在現代世界的社會運行中，處于特定的具體曆史情境中的算法作為一種處理複雜性社會的手段，毫無疑問，是一種進步的力量。但幾乎在同時它已構成人們感知和觀察世界的新的“神話”。算法與人類生活的曆史始終是關聯在一起的，人類需要算法，譬如，算法通常被實際應用于如下情形：存在許多種解決方案，現在要通過算法去尋找一種真正的或最好的方案。也就是說，“通過算法來思考我們周圍的世界、了解我們所面臨問題的基本結構，以及計算機給出的解決方案的特性可以幫助我們真實地了解我們自己，更好地理解我們所犯的那些錯誤”。舉一個例子，導航的識别系統便是典型的優化路線方案。當然，從存在論視角看，算法本身也必須處理一個棘手的問題，即相對于算法來講，必然存在着一定的無法觸及的“自在之物”，譬如，心靈。這當然引發人們對算法與現實世界之間的非對等關系的注意。誠如戴維·錢德勒（David Chandler）所說的，對于人的認知來講，一旦運用算法設定外部對象的特殊性并将之排除出去，也就意味着難以“抓住世界本體論或生命本身問題中已經隐含的東西，作為‘複雜性’的部分”。所以，對他來說，以二元論、還原論、線性因果論和機械決定論為特征的算法邏輯存在着嚴重的社會問題，無法對世界的複雜性作出适當的回應。随着社會複雜性的深化、各類偶然性事件的凸顯，算法與現實之間的鴻溝是逐漸加劇還是将随着人類實踐的推動而縮小，則取決于人類實踐的方向。為此，我們在這裡更關切的是，一個借助于算法所建構的現代世界是如何與人類文明的要求發生“悖反”的。

　　從資本主義社會中的主體認知層面看，算法表面上意圖構造一個認知的“精準圖像”，人們卻以此形成認知的“圖式論”信念，最終使主體自身失去想象未來的能力。康德的“哥白尼革命”已經闡明，人類主體在建構他們所經驗的世界時發揮着積極和創造性的作用，譬如通過空間、時間、因果關系和數量這樣一些圖式（scheme）給予經驗以形式規定。當然，後來的海德格爾、伽達默爾，乃至索恩·雷特爾、洛茨等人又進一步将康德的這種普遍結構性的圖式，轉變為社會的、文化的結構性圖式，其中皆涉及對經驗生活本身的建構，無論是觀念建構還是社會現實建構，它們都是将社會生活的質性材料轉化為量化關系，并進行程序性安排的做法，其實就是一套算法，我們可以說，算法即“圖式”。在算法手段支撐下，生命、睡眠、經濟生活、情感、行為，一切皆可以被計算，從而，算法通過我們每一次的搜索、浏覽的存儲，能夠準确投放給我們一種選擇的“标準”，主體臣服于“标準”，随之成為算法的存在物。在主體/客體、文化/自然、人/技術、心靈/身體等方面，最終主體徹底持有計算主義的信念。譬如，我們如何開車，我們走了多少步，我們說了什麼，我們如何保持健康等都要借助于算法。在計算主義思維下，複雜性社會并非是算法無法處理的，而隻是以處理複雜性社會需要的算法數據更為龐大作為條件，并相信算法終究可以提供對社會清晰的認知。這猶如一種制圖學的信念，作為一項繪制地圖的科學或工藝，它成為一種獨特的認知視角：我們的世界已被衛星導航、谷歌地圖和全球定位系統所滲透。因而，世界成為一個“無縫的連續體”，被呈現為一系列的圖像，我們隻能從圖像的算法去理解世界。一旦如此，人們的認識會失去對世界自身的認知，轉而整個認知的信念都建立在這種“制圖學”的算法之上。當然，從人們生活，以及軍事和商業的角度去看，這套“算法”擁有無可挑剔的便捷性，“但它最終被證明是一份極不靠譜的指南。地圖會阻礙我們進一步圖繪世界，因為它讓我們陷入對刻度和精确度拜物教般的執迷，這種執迷抹去了世界上實際存在着的矛盾沖突”。主體依據“算法”的意圖是為了達到對生活的準确把握，但是生活本身卻是各種矛盾、偶然性的彙聚。當人們執着于此種算法的信念，并且這一信念被強化、引導時，便僅能通過算法的棱鏡去俯視社會，這種“全知”（All-wissen）的數字算法最糟糕的地方在于，通過算法傳遞的認知的“制圖學”信念，讓人們整天聚焦于各種算法，人自身的理性讓位于各種算法，這樣一來，“今天，僅僅靠感覺已經無法進行推論，因為感覺在無邊無際的數字網絡中不停切換，它已經完全迷失了自己”。思考是需要“時間”作為條件的，而所有的時間都被标注為算法指向的行為，人們甚至連睡眠都要借助于算法，譬如，何種時刻、何種方式的睡眠需要依靠算法來完成時，我們不太可能求助于主體的理性能力去判斷，甚至個體理性在大數據算法面前不值一提。

　　從資本主義社會治理方式層面看，算法表面上意圖構造一個交往互動的自由空間，卻走向一種新的“生命政治”的治理空間。在傳統哲學分析框架中存在着主體與對象物的區分，在算法的世界卻發生轉變，人與對象物皆為“物”（Things），而算法本身充當了主導原則，類似于“主體”，反倒是人和現實世界都成為算法待處理的“對象”。譬如，在帶有内置傳感器的汽車，以及用于環境，食品或病原體監測的DNA分析設備中，需要借助各種現有技術的幫助以便收集有用的數據，然後在其他設備之間自主回流這些數據，以便進行算法建構。這裡的算法充當了整個流程的主體或原則，人實質上不過充當了這種信息載體之下的“待處理物”。本來作為主體的人，現在隻是算法完成的一個“環節”，“其狀态和活動在他們不知情的情況下不斷注冊和傳輸：他們的身體運動、他們的金融交易、他們的健康、他們的飲食習慣、他們的買賣、他們讀什麼、聽什麼和看什麼都收集在數字網絡中，網絡比他們自己更了解他們”。正因為人的行為意識的數據被采集，自然也就為一種新型的治理模式提供了可能。如果說在規訓社會中，人這一主體還有一種被懲罰的意識，到了算法時代，算法完全迎合了人的生活的各種需要，人已經無法離開算法所構建的數字化生活，這恰好是治理者的最佳理想意圖。“治理實際上通過多種利益，操控它所需要的一切東西：個人、行為、言語、财富、資源、财産、權利，等等。”這與傳統意義上的治理方式不同的是，新的治理是一種生命政治的治理，它通過算法管理工廠、學校、家庭，以及其他微觀領域去調節人的行為，在設定了某種算法的偏差（deviancy）的基礎上形成新的治理的目的，“它不再實施于臣民以及通過這些臣民而被征服的東西。現在，治理将作用于我們所稱的利益之現象共同體”。所以，新的治理技藝會挖掘和激發主體的自由，以确保主體自身的特殊性要求得到滿足，并借助主體自身所認為的自由的“實現”以達成治理的目的，而非以抵消自由為前提。算法的治理正是這樣一種治理術，它不會追求整齊劃一的“規訓”方式，而是要能夠精确地在算法的支撐下，對治理對象進行更加準确、細緻、全方位的數據抓取、加工。在差異化的“私人定制”的意義上，完成對個體無死角的“調節”，由此，算法構成新的生命政治治理的基礎條件。資本在其增殖的要求下，也會推動算法去滿足資本對前端生産者、後端消費者以及整個生産過程，還有分配環節等各個階段的人的差别化識别，獲得調控的精細要求，以便強化資本的權力機制的形成。

　　從資本主義社會的生産方式層面看，算法表面上意圖構造一個生産資料的共享的經濟發展圖景，卻蛻變為資本增殖的手段。資本主義社會運作方式是由剝削剩餘價值的經濟體系所驅動的，作為重要的數字網絡手段的算法被資本吸納是以有助于實現這一目的為前提的，它在多重維度上更新了資本積累的方式。譬如，所謂一種新的非物質勞動開始日益成為新的财富積累的重要支柱，以數字為載體的新生産模式占據了主導的位置，這些非物質勞動在數據、信息和知識方面進行生産，表現為不再是物質性的商品生産了，它通常被認為屬于數字化的算法生産的“非物質勞動”，從屬于一個更深層次的、不斷發展的資本主義生産方式的全新内容。當然更為重要的是，如賈斯汀·約克（Justin Joque）所指出的，當代經濟變化的基礎是統計學，算法邏輯和計算能力的進步使得統計和概率方法産生的有利可圖的算法已成為現代資本主義運作的核心，它為當代資本主義提供了許多方面的算法邏輯：從有針對性的廣告到生産、分配和消費的管理，以及對這些活動中勞動力的精準控制，他們已經将制造數據轉變為實時的物流革命，這自然也就帶動了高頻交易的興起，還有通過有針對性的廣告為現代互聯網提供資金。它不僅具有革新生産的能力，也有能力迫使個人以截然不同的方式勞動和生活，但它越來越受尋求利益最大化的資本的支配。可見，算法成為資本增殖的重要支撐手段。關于數字系統如何産生、提取、增殖或幫助産生價值，意大利自治主義和工人主義就以“社會工廠的概念”，極大地擴展了價值生産的定義，包括“非物質勞動”，其中一種是非工資勞動為社會産生價值。也就是我們常說的交往勞動、互動式勞動、情感勞動的價值生産。顯然，數字算法徹底地打破了工作與生活的界限，也打破了對勞動度量的難題，這對于資本主義的推進相當關鍵，可以說，資本主義能夠完成其運行，一個最重要的條件，就在于勞動被度量化，從而才能使勞動被賦予價值形式，以此為資本增殖提供基本條件。相對應的非數字社會，如情感、交往等“社會關系”皆無法被度量，也就難以被價值形式化，但是，現在算法解決了度量這一難題，也就為資本主義的“抽象統治”和資本增殖邏輯全面支配人的生活提供了可能，最終，那種認為算法能夠通過調節資源産生共享的經濟與相應的生存方式的看法不僅難以形成，反而加劇了資本主義的不公正、社會的撕裂，以及對不自由、非民主的強化。

二、設計者利益掌控“數據引導”與算法運行的資本原則

　　針對上述“算法”所産生的悖論，逼迫人們重新思考算法與人的自由、解放之間的關系。普雷希特有過一個非常深刻的發問，處在智能算法之中的我們，是任由那些短視的最大利益追逐者如谷歌、亞馬遜、臉書和蘋果來構建我們的未來，還是聽任一些自由主義者“數字化第一、思想第二”的主張？在當今西方學術界，人們更為擔憂的是算法大大促進與協助了奧威爾式的（Orwellian）資本主義的完成，即通過監控隐私和數據，操縱、調節資本主義社會的運行。譬如，祖博夫等人的監控資本主義的讨論便提供了大量的佐證。那麼，到底這種控制從一種技術層面本身來講，是如何達成的，或者更嚴謹地說，存在着什麼樣的力量，通過在技術層面進行調控以達到算法促進資本增殖與統治的形成，這需要我們找出技術能夠如此表現的背後關鍵的因素，從而才能達成對算法的批判。不能夠停留在算法本身，而應該是對算法背後因素的批判，如果錯失了這一點，就不可能提供走出這一控制的方案。

　　機制I:作為特定的資本主義生産形式之中的算法并非客觀、中立的，而是已經蘊含了設計者的“利益”預期。網絡購物平台向潛在消費群體推薦各種商品、新聞，還有将娛樂的APP推送給浏覽者，能夠完成這些行為的條件，當然要建立在商家内部的算法基礎之上才能在“過濾”信息之後，精準地加以投放給用戶。對此的反應，最多就是引發用戶的不悅。不過，用戶卻對投放者無能為力，即使選擇“不再推送此類信息”，也轉化成為有助于算法進一步精準性投放的“信息”。所有這一切都是建立在人們發送數據、算法選擇的基礎之上的。那麼，如何對算法自身進行設置就成為關鍵。因為，算法意味着，一切都經過使用數學術語（算法、模型等）來處理并替代現實，而算法設計、意圖、數據采集等都無一不體現設計者的主觀意圖，這就難以存在算法的設計中立，正如在一個訪談中，創造了“數學清洗”概念的弗萊德·本南森就認為，例如有報道指出臉書（Facebook）編輯通過故意推出其他事情以壓制另一些事情，這明顯表現出主觀意圖。現在，對人們來說，重要的是要考察為什麼人們認為這些算法設計功能從一開始就是客觀的？所以，我們要注意技術人員使用數學術語的客觀内涵來描述産品和功能的傾向，可能比用戶想象的更加主觀。這種習慣可以追溯到計算機的早期，當時，它們在20世紀60年代開始進入企業：每個人都希望他們提供的答案比人類所能想到的更真實，但他們最終意識到計算機和他們的程序員是一樣的。所以，算法和數據驅動的産品将始終反映構建它們的人類自身的設計選擇。之後，算法與智能介入生活更為廣泛，算法的選擇也可能如“數學清洗”一樣，一些否定性的意圖總是事先被設計好的，如造成大量算法的歧視與算法的壓迫。那些通過公共政策指引并塑造起來的認知、制度也會伴随算法設計而發生偏離。由此，在西方資本主義社會形态之内，這一“設計”必然會與其他形式的抽象統治形式相互補充。譬如，算法用于聚合來自不同來源的數據，從而在隐性監控的數據分析之下，可以制定精準的個人習慣和偏好，也就可以恣意調節和操控人們的未來生活。進一步看，由既往的經濟利益所左右的價值觀也直接影響算法采集與輸出，同時，在資本主義社會中，也存在着算法的葛蘭西主義，即需要以文化領導權去俘獲算法設計，迎合現代資本主義塑造符合商品結構的物化意識的要求。因而，算法在資本主義應用之下，必然放大工作場所中剩餘價值剝削意義上的不平等，同時也放大了另一個根本的不平等：資産者對勞動者這一主體的全方位的操控的權力，形成主體再生産的微觀政治學中的“不平等”。比如說，通過從工人那裡采集數據進行算法設計，從而企業能夠迫使工人滿足算法确定的指标，理由當然就是資本增殖的最優化方案，它是基于非人性化的考量，因為，它往往以工人犧牲自己的安全、健康和個人時間來滿足算法的内在要求。而且，勞動者本身根本無法知道算法的設計、其中的偏好，以及具體的算法規則。

　　機制II:以生産資料私有制為基礎的資本主義生産關系所造成的不平等，會進一步在算法和決策中再現出來，其中典型的例子就表現在數據引導的能力。資本在追求增殖的同時，也需要不斷加固資本的權力。所以，我們可以看到，在西方資本主義社會形态下，一些企業的巨頭通過監控流程、數據提取，并借助算法引導的方式，進一步重構了資本增殖的模式，以此進一步加劇新一輪的經濟不平等。我們可以借助萊斯格的例子來對此加以說明。依照他的看法，早期，在全美各地的學生宿舍裡，老唱片的複制帶是随處可見的，到處都可以看到各種書籍、娛樂、學習的複印件。當然，這種使用沒有給原作者經濟上的補償，所有的使用也無須版權人授權許可。但是，現在同樣的情況是，某位同學将原版轉化為電子文件，放到網絡的數字世界裡。如果說宿舍裡面隻是幾位同學恰巧看到複制品，那麼，網絡則使得任何人在任何地方都可以使用這一文件。當然，道理是如此，不過，萊斯格認為這裡存在着巨大的推導漏洞，因為全世界的網友浩如煙海，偶然發現這位同學的電子文件的概率其實是很低的。那麼，如何能夠将這個網頁的點擊率提升，則當然就體現為利益相關者對數據引導的能力，也就是通過優化算法構建内容的可見性。正如卡·範·埃斯所說，大多數視頻網站的視頻都是免費觀看的，并且是廣告支持的。廣告商尋求向廣大受衆推廣他們的品牌和産品。浏覽量被交易度量，正是基于此，确定哪些廣告空間可以被買賣。要銷售浏覽量，視頻網站需要吸引觀衆并讓他們在平台上觀看。而浏覽量實質上是大衆的欲求的反映，與觀衆的意圖相關聯，并進一步決定其行動。因而，對于鮑曼意義上的“新窮人”或“不達标”的群體，則能夠通過調整浏覽量進行操作，這就是韓炳哲所說的，“一種統治認知（Herrschaftswissen），可以介入人的精神，對精神在前反思層面(ｐｒäｒｅｆｌｅｘｉｖ)施加影響”。由此，與目标群體的利益相關者當然會希望和渴望産生大量浏覽量。現實的例子是，一些大型的APP會為了内容被大量地發現，提高浏覽量，而設計出諸多功能。比如，除了網站訂閱外，還有它的搜索和推薦系統，它塑造了數量衆多的用戶觀看内容，這有助于保持用戶關注網站，并影響流行的内容。實質上，今天每個人的上網方式都被改變了，智能手機的使用，使得人們越來越多地借助于幾個大型的APP，而很少去訪問網站，這更加便捷地利于數據收集，随着更多用戶進入幾個大型的APP，這些數據會在那裡被更加集中地提取、重構，從而更有效、更全面地确保數據引導的效果。這種趨勢表征了數據壟斷主義的效應，“主要平台發展到巨大規模的趨勢，加上市場壓力所決定的向類似形式收斂的趨勢，導緻他們使用圈地作為與競争對手進行競争的關鍵手段”。

　　機制III:最為關鍵的一點是，需要考察平台服務器所有權的資本主義屬性問題，從而才能在改變這一屬性的基礎上，使其朝着促進公共利益的方向發展。平台就是将目标群體——廣告商、生産商、供應商等多方聚合在一起的一個中介空間。若以當今網絡平台的發展方向來看，既存在以公共事業服務為方向的平台的建設，也存在着以資本增殖為目的的各類平台的湧現。資本需要利用新技術重構生産組織形式，平台的算法恰好為資本增殖提供了條件，平台與資本相互推動，從而達成其剝削、治理的目的。從西方資本主義社會的各類平台去看，平台則更多地被嵌入資本增殖的邏輯之中，服從于市場發展的新的資本積累要求，以及為一些重要的資本主義功能服務。所以，平台會不斷開發并賦予算法的競争優勢，比如，它們能夠協調和外包工人，它們允許生産流程的優化和靈活性，它們可以使原本的低利潤商品向更高利潤轉變成為可能，數據分析本身也成為生成數據的過程。鑒于記錄和使用數據的顯著優勢以及資本主義的競争壓力，這些原材料可能不可避免地會成為可供挖掘開采的巨大的新資源。對此，像人們所熟知的亞馬遜等此類的電商平台相對于之前的壟斷者來講，跨度更大，包含物流業、零售業、電子類等，更重要的是，這種平台是全球化的，它跨越了民族國家範圍，這也就促成了平台承擔資本全球化中的重要的支撐工具，它可以跨越國家收集數據，從而導緻基于資本主導的國家之間數據不平等的格局。更為重要的是，作為這些數據存儲的物理形态的服務器，也同樣是資本所要牢牢掌控的對象，因為隻有這樣，它才能真正壟斷數據、支配算法，從而操縱各種數據資源去完成資本增殖的目的。于是，争奪數據資源，占有物理形态的服務器成為資本在競争中相互角力的焦點。從全球視野上說，發達國家在數據及其相關資源的占有上以其已有的優勢進行惡意壟斷，更造成值得警惕的“數據殖民”的新問題，這便造成一些發展中國家與發達國家在數據方面形成不平等地位，在很大程度上也與服務器的所有權相關。當然，一些市場主導者依然極力宣稱數據資源的私有化，認為“任何一種資源的私有化都能給所有者帶來最大的動力，他們會竭力實現手中資源的最佳利用。因此，如果存在一種創新的頻譜使用方式，那就肯定會有頻譜所有者盡其最大的努力去尋找和實現”。顯然，這一方式就是市場的方式，與此不同，對于萊斯格來說，他更主張以一種“共享”的方式對待數據資源。

三、算法的“去資本化”與矯正算法資本主義的方向

　　從上述分析可知，算法是因為被嵌入資本主義市場邏輯之内，并以助力資本逐利為目的才必然形成與現代世界文明的“悖反”。依照馬克思在政治經濟學批判中對資本主義社會形态的“生産”與一般意義上的“生産”的區分，我們也可以梳理出，算法在“一般”的意義上，并不包含逐利、壟斷等特征，而當今的算法具有了逐利、極權等特征隻是由于外在的資本形式所賦予而形成的。所以，對于當前的算法批判，隻能是針對此種“特殊的”算法的“資本形式”的批判。不能夠簡單地将算法直接等同于控制，明白了這一點，才能更多地将變革的對象朝向資本主義這一社會形式。就算法存在于一切人類社會形态，即“算法一般”來說，它本身與資本沒什麼必然的關聯，隻是人類在改造世界過程中的智慧的累積，是人類自身的本質力量的顯現。誠如馬克思所說的那樣，“資本不創造科學，但是它為了生産過程的需要，利用科學，占有科學。這樣一來，科學作為應用于生産的科學同時就和直接勞動相分離”。進一步看，“科學通過機器的構造驅使那些沒有生命的機器肢體有目的地作為自動機來運轉，這種科學并不存在于工人的意識中，而是作為異己的力量”，資本之所以會利用科學，當然是因為它有助于将更多的要素投入資本增殖之中，機器本身就可以被看作一套“算法”，它不過是“通過分工來實現，這種分工把工人的操作逐漸變成機械的操作，而達到一定地步，機器就會代替工人”。當然，随着一般智力的發展，在一些學者看來，更為重要的是資本主義的矛盾危機也因一般智力的發展被改變了，這一看法依據于馬克思的《政治經濟學批判大綱》（以下簡稱《大綱》）。在《大綱》的“固定資本和社會生産力的發展”（一般稱之為“機器論片段”）一節裡，馬克思認為，一旦随着技術的極大發展，直接形式的勞動将不再是财富的源泉，工人直接的勞動時間也不再是财富的尺度。技術發展引發的問題體現為：一方面，資本主義運用機器、智能極力地壓縮工人的勞動時間，但另一方面，資本主義生産卻需要将直接勞動時間的量作為基本前提。正是從這種看法出發，維爾諾認為，它導緻了“基于交換價值的生産的崩潰”，進而實現共産主義。奈格裡在《約伯之工》中，則進一步誇大了馬克思在“機器論片段”中的危機看法，将其直接稱為“度量的危機”。那麼，現在我們需要追問的問題是，算法及其所形成的數字化的資本主義生産是否真的會由于度量的危機，而直接導緻資本主義體系的崩潰？對此追問又能夠給予我們什麼樣的啟示，從而更進一步推動算法非資本化路徑的矯正方向？

　　首先，資本主義的危機不在于算法的度量規則是否會失效，因為，算法所推進的生産與生活始終被鑲嵌在資本主義生産方式之中。關于西方左翼學者提出“度量危機”會導向一個理想社會的看法，其實是一個不得要領的提問方式。因為，在算法世界裡各種數字化的生産勞動乍看起來，的确好像沒有所謂的物質形态，而且，具體從生産過程上看，算法更加注重的是數據的吸納與生産，這也加深了人們認為更多指向物質生産的“勞動價值論”失效的錯誤觀念。但我們要注意的是，認同“度量危機”的西方左翼學者，主要是由于從李嘉圖主義的意義上去理解馬克思的“勞動價值論”，最終才得出這一判斷。基于此，他們更進一步得出算法世界中的價值生産已經越出了馬克思的視野，這顯然是一種不太嚴謹的想法。因為，馬克思在批判李嘉圖的勞動價值論時已經講得很清楚了，但又不為人們所重視，那就是古典政治經濟學家的勞動價值論，“從來沒有從商品的分析，特别是商品價值的分析中，發現那種正是使價值成為交換價值的價值形式”。也就是說，如果死盯着蘊含多少具體的量是無法把握到價值的本質的，價值的實質在于“價值形式”。隻要基于價值形式分析方法重新審視算法，将會看到算法中的各種所謂的“數據生産”、數據勞動、數據産品，在生産各個環節上已經被打上價值形式的烙印。所以，“真正的問題不是向商品的‘隐含内核’滲透，即根據消耗于勞動産品的勞動數量來判定該勞動産品的價值，而是作出解釋: 為什麼勞動采取了商品的價值這種形式，為什麼隻能以勞動産品的商品形态來确認勞動的社會品格?”顯然，價值形式的分析最終要将現代資本主義社會所展現出來的“度量”或者“算法”都看作一種“表現”出來的現象，而在本質層面它是由資本主義社會的生産結構所決定的。所以，資本主義的崩潰不在于這個“表現”的現象是否失效，而在于特定的社會形态中的生産結構的變革，這也就是馬克思着力分析資本主義社會結構“曆史性”的原因所在，一旦丢掉了對這一維度的考察，将會掉入借助算法樂觀地想象未來社會的思維陷阱之中。當然，如果從《資本論》中的“一般利潤率下降趨勢規律”與《大綱》中關于直接勞動被替代之後，由交換主導生産制度的崩潰進行比較，更能夠看到這些“樂觀”的觀念之中存在一個重大的誤判，實質上，雖然算法能夠推進生産力的發展，譬如形成了大量的直接勞動的被替代，推進生産效率的提升，但這都是就具體勞動的具體使用價值而言的，算法改變不了交換價值的社會屬性，反而在算法引導下的工作與生活已經難以區分，資本對于勞動者的“實質吸納”更加反證了是交換價值決定了算法。實質上，《大綱》中确立的資本主義的一般智力所引發的危機與崩潰的看法，即交換價值失效從而導緻資本主義生産方式崩潰的觀點，在馬克思于《資本論》中确立“勞動二重性”理論之後，已經被改變和超越了。

　　其次，算法與主體之間的疏離，将會随着資本主義生産結構的改變，重新走向統一。算法是人類腦力勞動的結晶，但是主體對它已經無法駕馭，反而，主體自身的勞動要聽從于算法。從這一意義上看，算法可以被看作腦力勞動與體力勞動分離在現代資本主義社會的延續。讓算法能夠重新服務于主體，則需要将算法從資本的占有關系中撤離出來，但這又需要有一個前提的條件，“一個無階級的社會”。比如，對于奴隸而言，通過他們的個體勞動生産出産品，但這種勞動的目的與勞動的方式并不屬于奴隸，這種分離，或者說，“腦與手的個人分離适用于所有在異己的目的的設定下發生的勞動。相反，手與腦的社會統一是共産主義社會的标志”。将作為腦力結晶的智能或算法這種“一般智力”（general intellect）形式從資本占有的關系中擺脫出來，也就意味着，“一般智力”可以作為豐富人的本質力量的支撐手段。比如馬克思就直接指認，“在必要勞動時間之外，為整個社會和社會的每個成員創造大量可以自由支配的時間（即為個人生産力的充分發展，因而也為社會生産力的充分發展創造廣闊餘地）”，在算法世界中，人們的生活确實看起來便捷、準确而有效率，算法指引可以在最便捷的意義上提供最佳方案。但是，由于資本會認識到這“違背了自己的意志”，它的趨勢最終還是要将這些能夠促進人的充分發展的自由時間轉變為“剩餘勞動”時間，“如果它在第一個方面太成功了，那麼，它就要吃到生産過剩的苦頭，這時必要勞動就會中斷”。所以，作為算法或者說“一般智力”隻要為資本所占有，那麼，個人的勞動便會被廣泛地吸納進剩餘勞動的生産之中，而且，基于相對剩餘價值生産形式，資本對勞動的“實質吸納”更加夯實了剝削的基礎，“資本主義生産比其他任何一種生産方式都更加浪費人和活勞動，它不僅浪費人的血和肉，而且浪費人的智慧和神經。實際上，隻有通過最大地損害個人的發展，才能在作為人類社會主義結構的序幕的曆史時期，取得一般人的發展”。進一步看，按照馬克思的看法，唯一的途徑隻能是生産過程“同時”也是個人發展的過程，不過，在以資本和雇傭勞動為基礎的生産條件之下，“同時”是不會發生的，“資本家最大的願望是讓工人盡可能不間斷地揮霍他那份生命力”。為此，隻有在變革了資本主義生産資料所有制結構之後，算法才能不僅提供社會生産力，也同時能夠促進人的自由全面的發展。

　　最後，在苦于算法之發展與苦于算法之不發展的雙重張力下，不斷地推進算法朝着規範化、去資本化的路徑發展。一方面，誠如在分析算法與資本的關系時，我們已經看到的那樣，算法有助于資本的增殖，反過來，資本也會進一步推進算法在人們的工作、生活中的持續深入，這便是人們特别擔憂算法亂象叢生的根由，諸如行為的誘導、數據的竊取、信息的引導。為此，人們對于算法的過于“發展”有着一定的抵抗。在西方學術界，算法的發展受到了很多批判性的讨論，比如阿甘本擔憂歐洲以公共衛生的名義對民衆進行的算法調節，會強化生命政治的治理，還有羅伯托·埃斯波西托等人對算法與生命政治已經進入一個頂峰的焦慮，等等，這些都讓人們對算法的發展保持了更多的冷靜。另一方面，人類要能夠擺脫受資本限制的境地，需要一定的社會物質基礎作為未來社會形成的條件，而這一過程需要生産力的不斷發展，并且又是長期、痛苦的曆史發展的過程，正如馬克思所指出的，“發展社會勞動的生産力，是資本的曆史任務和存在理由。資本正是以此不自覺地創造着一種更高級的生産形式的物質條件”。如果從資本運行的視角看，算法從屬于資本的發展方向，受到資本原則的主導與調節，它在一定的範圍内還依然有其現實性的依據。正是如此，人們需要對智能算法時代的來臨抱有積極的想象，因為它是人類獲取自由時間并成就自身的積極條件，這就是“苦于算法之不發展”。另外，我們必須要警惕資本将算法吸納為服務于剩餘價值的生産的工具，并加固對人的行為等的壓制，這就是“苦于算法之發展”。所以，當人們談論算法與人類未來時，争論人工智能是“反烏托邦”還是“烏托邦”的讨論，都忽視了其所在的具體的現實社會情境，這是一個需要超越以資本原則為主導的社會生産力發展的社會，同時，又需要借助資本完成走向未來社會的條件形成的現代社會。在這一現實境遇之下，我們再進一步把握好算法的發展，讓其在社會主義大力發展生産力的要求下能夠發揮其積極的一面，助力中國式現代化建設。

　　（作者簡介：孫亮，華東師範大學哲學系教授、博士生導師，華東師範大學馬克思主義哲學與當代文明研究中心主任）

　　來源：《馬克思主義研究》2022年第11期