近年来，人工智能（AI）技术的发展如火如荼，应用越来越广泛，被认为将极大地改变世界、改变我们的生产和生活方式。对于这种“改变”，乐观与审慎并存，拥抱与怀疑交织。乐观者信心满满，坚信人工智能可以把人们从枯燥的劳动中解放出来，提高生产效率，带来巨大的经济和社会效益，带给我们更加美好和“智能”的未来。而审慎者则忧心忡忡，担心人工智能技术将引发各种社会、伦理和法律方面的挑战和治理上的难题，^[1]甚至使人类最终沦为智能机器的附庸。但无论我们对人工智能有何种想象，都不应该忽视一个事实：在当前人工智能技术迅猛发展的背后，尽管有着科学界的持续合作和政策制定者的大力支持，但充当急先锋的始终都是“嗅觉敏锐”的资本家们。一方面，人工智能的盈利前景吸引了大量的资本，人工智能产品的主力开发者既有像谷歌、亚马逊、百度、腾讯等科技巨头企业，也有如雨后春笋般出现的各种人工智能创业公司。伴随着互联网行业的激烈竞争，程序员们所面对的“996”工作环境一度引起社会的热议。^[2][3]另一方面，资本也是人工智能技术的积极使用者。许多企业已经开始应用人工智能算法对雇员及其劳动过程进行管理，以最大程度地提高其劳动效率。与此同时，从“困在系统里的外卖骑手”^[4]到“被算法监控的打工人”，^[5]处于算法控制下的劳动者们也开始受到广泛的关注。

提到资本家、工人、劳动和新技术，就不得不让人想起卡尔·马克思：如果马克思生活在当代，会如何看待人工智能技术呢?从马克思主义的视角来看，人工智能将把我们带向怎样的未来?英国著名左翼出版机构普鲁托出版社（Pluto Press）于2019年出版的《非人的力量：人工智能与资本主义的未来》（Inhuman Power: Artificial Intelligence and the Future of Capitalism）（以下简称《非人的力量》）^①一书对此进行了深入的讨论。作者认为，机器在马克思对于资本主义的分析中处于核心地位，而人工智能作为一种全新的机器形态，既可以在马克思主义的视角下得到深刻的剖析，也有助于重新检视马克思的诸多理论预设和概念。通过马克思主义理论与人工智能发展现状之间的对话，该书指出，按照当前的发展趋势，人工智能将成为资本的终极武器，将人类社会带向“深渊”，只有共产主义革命才能避免这一命运。

一、何谓“现实存在的AI-资本主义”

早在1844年，年轻的马克思就基于自己对早期工业资本主义社会的观察预言道，“最终，一种非人的力量将统治一切—也包括资本家自己”。^{[6] 366}当然，马克思所说的“非人的力量”并不是人工智能或机器本身，而是“异化”的过程，也即“资本家剥夺了工人对于他们所生产的产品、生产这些产品的方式，以及他们与其他的人类同伴们之间的关系的控制，剥夺了工人们‘作为人的属性’”。^{[7] 2}《非人的力量》一书认为，未来的人工智能应当被视为这一异化过程的巅峰，它将使市场体系获得自己的生命，使资本本身成为一种自主的力量。尽管“通用人工智能”（Artificial General Intelligence，AGI）或“超级人工智能”（Artificial Super Intelligence，ASI）目前还只是一个梦想，未来学家雷蒙德·库兹韦尔那著名的“技术奇点”（technological singularity）也远未临近，但“窄人工智能”（Narrow AI）已经取得了长足的发展，正在以看得见或看不见的方式影响我们的生活。仿照鲁道夫·巴罗的“现实存在的社会主义”（actually-existing socialism），^②本书作者提出了“现实存在的AI-资本主义”（actually-existing AI-capitalism）的概念，用来表示尚未全面实现的、由人工智能技术所驱动的资本主义生产方式的一个新阶段。这一说法构成了贯穿全书的核心概念，它背后有三重意义。

首先，它拒斥对人工智能技术的工具论解读。工具论者仅仅把人工智能看作是资本手中用来剥削劳动者、使财富和社会权力集中于高技术企业的工具而已，认为技术本身乃是中性的科学研究的产物。但作者指出，“机器智能并非单纯是技术逻辑的产物，它同时也是一种社会逻辑—生产剩余价值的逻辑的产物。资本主义就是这些技术逻辑和社会逻辑的结合，而AI正是当下计算机化和商品化所融合的产物”。^[7]3人工智能研究最初与美国军事工业界的资助密不可分，它诞生时所处的社会经济秩序已经为其深深地打上了资本主义的烙印。作者认为，尽管要让它“脱胎换骨”并非不可能，但远非工具论者所想象地那么简单。

其次，它反对左翼理论家中的“极小主义”（left minimalist）立场。这种观点认为当前关于人工智能的讨论中充满着哗众取宠的预言，它的影响被过分地夸大了，并不足以对此前有关资本和阶级的分析构成重大挑战。以人工智能为代表的自动化对工人的威胁，更多地是一种心理上的恐吓，而非实质的威胁。因为无论如何，资本主义都无法摆脱对于人工的依赖，哪怕是硅谷先进的数字平台也要依靠大量的人力去标注和处理平台上的内容。本书作者则认为，虽然人工智能和自动化对就业的影响还很不确定而且颇具争议，但从历史的维度来看，自动化对工人曾经造成的影响和冲击是不可忽略的。每一次新的自动化技术的使用都实实在在地造成了大量失业，因而不可以简单地将人工智能技术视作资本恐吓、哄骗工人的把戏。

最后，它同样批评了左翼的“极大主义”（left maximalist）立场。与极小主义者相反，极大主义者不仅认为人工智能及其相关配套技术确实能极大地改变生产和工作的条件，而且还将其视作社会主义的敲门砖。这种乐观的立场认为，人工智能为减少甚至是最终消除对工人的剥削提供了可能，或许无须通过全面发动对资产阶级的革命，就有望通向一个人人都拥有更多闲暇、娱乐、个人发展和政治参与的社会。随着人工智能带来的“第四次工业革命”和高度发达的生产力，实现“全民基本收入”也将触手可及。这种乐观主义在本书作者看来是不切实际的，因为人工智能技术的发展已被资本的逻辑深深地渗透，不可能简单地从资本主义手中分离出来、撇清关系，直接去服务社会主义。作者援引“加速主义之父”尼克·兰德（Nick Land）的观点评论道，“AI与资本的相互嵌合不是要把人类从资本主义当中解放出来；恰恰相反，它是要把资本从人类那里解放出来：资本不再需要人类—人类可以绝迹了”。^[7]7

通过强调“现实存在的”这样一个“不大也不小”的词，作者既拒绝了极小主义者对人工智能技术发展的无动于衷，也抛弃了极大主义者的过度乐观；而“AI-资本主义”则指出了人工智能与资本的密切联系，构成了对前述两种立场的批判基础。不过，本书的目的并不在于提出一个类似于极小主义或极大主义那样直接明确的断言。一方面，作者认为AI驱动的资本主义拥有诸多可能的发展方向和前景，仍然存在着巨大的不确定性，而从马克思主义理论本身来说，也没有显而易见的答案。另一方面，在所有潜在的可能性当中，其中一些要远比另一些更加让人担忧。在作者看来，“现实存在的AI-资本主义”最终会走向何方，还未可知。在本书的三章主体部分，作者分别从三个角度展现了这种复杂性：对当前AI产业的政治经济学分析，对就业问题的自治主义马克思主义（autonomist Marxism）分析，以及用劳动价值理论解读未来可能出现的人工通用智能。

二、作为“一般性生产条件”的人工智能

人们常常把人工智能称作是开启“第四次工业革命”的“新电力”。用马克思的术语来说，也就是它将成为某种“一般性生产条件”（general conditions of production）。与“特定的生产条件”相对，一般性生产条件可以服务于所有的资本，它构成了资本主义生产活动的具体环境，包括技术、制度、基础设施等等。在马克思看来，一般性生产条件往往应生产方式的变革而出现，^[7]49比如纺织业的机械化生产极大地增加了棉花的需求，从而促成了轧棉机的发明和广泛使用。本书第一章基于AI产业的现状，探讨了人工智能作为一般性生产条件的未来图景及其可能性。作者指出，如果人工智能真的成为了所谓的新电力，那么它将构成一类新的基础设施，服务于社会的“认知方式”（means of cognition）—正如今天的手机基站、道路桥梁服务着我们的通讯方式和交通方式一样。随着智能聊天机器人、智慧城市、物联网等的应用，以机器学习为基础的认知和感知功能或许在不久的将来会越来越普遍。

那么，人工智能何以见得会成为新电力呢?书中分析了当前AI产业的两个结构性特征，它们都有利于人工智能成为一般性生产条件。第一个特征是，出于经济、行政、军事等目的，秉持新自由主义的国家纷纷投入巨额资金支持和补贴本国人工智能产业。马克思曾论述道，在资本主义社会当中，某些特定的一般性生产条件如基础设施等一开始是由国家来建造的，但它们一旦成为有利可图之所，往往会转变成私有资本；反过来，这些私有化了的产业也为政府以国家安全为名来打压竞争者提供了技术力量。美国的军事-工业复合体便是这方面的典型例子，比如计算机和互联网的兴起一开始正是由五角大楼为应对冷战所主导，而后才转向民用，走向全球。随着冷战的结束和全球化，这种政府与资本合作的模式也被广泛采纳。目前，许多国家也都制定了国家层面的人工智能产业发展战略。面对中国、欧盟等强大对手的竞争，美国政府如今也在像支持当年的计算机技术一样，大力资助人工智能技术的发展。

尽管竞争激烈，但AI行业同时也存在着一个以“云”（cloud）为代表的开源、共享和协作的传统，这是第二个特征。以机器学习为代表的人工智能有赖于海量的数据和强大的算力，这都需要昂贵的储存和运算设备以及不菲的维护成本。“谷歌云”“百度云”“亚马逊云计算”等平台的出现使得AI成为一种可购买的或者免费的“服务”，企业和个人等用户可以用较低的成本，通过互联网来使用数据、模块化的算法工具和硬件等人工智能基础设施来服务自己的需要。这大大降低了人工智能技术的应用门槛，进一步增加了人工智能成为一般性生产条件的可能。这些云端平台目前都掌握在少数几家科技公司手中，它们控制着数据和计算设备，有足够的财力雇佣最顶尖的AI人才。作者认为，按照现在的趋势，AI行业的发展或许会按照马克思所描述的资本积累的一般规律那样，越来越中心化和集中化。

除了云端平台之外，像智慧城市、物联网和“环境智能”（ambient intelligence）这样的概念也是人工智能作为一般性生产条件的未来图景的重要部分。在这样一些设想中，我们周边的环境也将变得“智能”，可以通过摄像头、传感器等电子设备收集信息，同时进行集中处理和计算，实现设备与设备之间的交流，从而自动作出最优的反馈。由此，城市的交通、维护、能源分配等等都将“智能化”；带有感知能力的机器可以彼此沟通和协作，形成一个“物联网”；人与环境之间也将实现双向互动，而不再仅仅是人对环境做出反应。这些例子当中，AI的感知和认知能力就像电力一样得到广泛应用，无处不在。作者认为，如果将人类有限的信息处理和认知能力视为束缚生产力的枷锁，那么人工智能将有望使我们从这一限制当中解脱出来，从而集中于AI尚不能处理的方面。正如马克思那个年代的蒸汽船、铁路等造就了工业化时期的交通方式，为资本主义生产方式提供了有利条件一样，人工智能将改变现代社会的认知方式，进一步解放生产力。

三、“社会工厂”的自动化与“阶级构成”

当人工智能成为资本主义的一般性生产条件，从事生产的工人将受到怎样的影响呢?就业问题始终是有关AI的讨论的热点之一。作者在第二章借助自治主义马克思主义理论中的“阶级构成”（class composition）和“社会工厂”（social factory）两个核心概念，讨论了工人阶级所受到的冲击及其新的斗争。

马克思认为，资本一直以来都倾向于用作为固定资本的机器来取代作为可变资本的工人。不过，他对于工人如何组织起来抵抗这一倾向却所述不多。这正是自治主义马克思主义者所不满之处，他们强调工人的潜在力量和自主性，仿照马克思的“资本构成”（the composition of capital），^③创造了“阶级构成”的概念，用来表示工人阶级挑战资本家的支配地位的能力。类似地，它也包括两方面：“技术构成”指工人生产活动中的劳动分工、管理方式、空间安排和对机器的使用情况等；“政治构成”则是他们在此基础上组织起来，为提高工资、减少劳动时间、改善工作条件并最终发动革命而开展的反抗活动，比如组织工会、罢工、旷工等。而资本则试图通过用机器替换掉罢工的工人或监控工作场所等手段来“解构”（decompose）工人的挑战。但自治主义马克思主义认为，资本的运转无论如何也没有办法离开人工，这些解构方法迟早会被工人找到破绽，其反抗运动一定会得到“重构”（recomposition）。历史上，从泰勒主义的科学管理到福特制的半自动化生产线，都曾逐渐瓦解当时的工人运动，但由此也造就了有能力让那些庞大的技术设备停止运转的“群众工人”（mass workers）。资本正是在这样一个阶级构成-解构-重构的循环中前行，其解决工人问题的办法也日益激进。^[7]70

不过，自治主义马克思主义者认为，工人阶级的力量并不仅仅局限在从事生产的车间里，他们与资本主义的斗争应该拓展到整个“社会工厂”。马克思把资本描述为一个由生产和流通构成的闭环体系。生产环节既是创造使用价值的过程，也是从工人那里榨取剩余价值的过程。而流通环节则是通过让商品进入市场销售，从而让剩余价值变现的过程，涉及到交通、后勤、广告、零售等活动。除此之外，马克思还强调了金融、消费和劳动力的社会再生产等重要方面。因而，资本主义的社会关系并不仅仅局限在工厂和车间里，而是拓展到了整个社会。在这个意义上，整个社会可以说都在围绕着工厂而运转，自身也成了工厂的延展。

作者指出，人工智能对于社会工厂的影响将是多方面的，目前已经有所体现，尤其是在北美、欧洲、日本、中国等社会。在生产环节，AI就像其他的自动化技术一样，被用来减少必要劳动时间，增加剩余价值的压榨，比如特斯拉的加州工厂。在流通环节，AI可以减少流通时间，更紧密地整合工厂、配送中心、零售店，更精确地投放广告，从而加快剩余价值的实现，同时减少这些活动所需要的劳动力。比如，亚马逊正在使用机器学习算法协调其仓储中心之间的货物分配，也在开发自动驾驶用于配送。零售业越来越多地借助AI得以自动化，无人超市开始出现。在金融领域，机器学习被广泛地用来评估人们的信用，侦查价格欺诈，以及辅助华尔街的股票交易操作等等。在社会再生产方面，AI已经被广泛用于审核个人的贷款、投保、医疗报销和工作申请等等。可以说，自治主义马克思主义者口中的社会工厂，正在经历全方位的自动化。

在此背景下，就业问题对于阶级构成的分析至关重要。人工智能刚刚兴起时，以计算机背景为主的评论者认为AI会带来迅速带来失业潮，而经济学家们则援引历史上的案例和数据，强调劳动市场会逐步适应，总体来讲不会产生太大的震动。作者指出，AI对就业的影响仍然是非常不确定的，上面的争论在短时间内也不会有结论，但重要的是，它对无产阶级造成冲击的可能性是显而易见的，尤其是特定工作的大规模失业和长期存在的失业风险。尽管AI可能创造出一些新工作，但它带来的新问题更值得重视。首先是AI被用来监视对工人的劳动过程，形成新的“全景监狱”（panopticon）。亚马逊为其物流中心开发了一种智能手环，用来监督分拣工作的分拣动作和过程是否为最优，并持续地提出改进建议。这种对员工的工作过程进行如此细致的干预，不仅为劳动者带来很大的压力，同时也损害了其尊严，造就了把人进一步变成机器的新泰勒主义。其次，AI时代将催生很多不稳定的工作，比如临时工、兼职工、自营户等。随着智能化和自动化的推广，许多工作成为算法平台下的劳力，像Uber专职司机、外卖配送员这样的工作会越来越多，而这些人的工作既没有保障，更没有退休工资。第三，AI会进一步造成“高端”工作和“低端”工作的两极分化，从而加大贫富差异。程序员们将被高薪聘用，将许多“中端”的工作自动化，而那些原本就依靠便宜劳力、同时也需要复杂的人工完成的工作则会被留下来，比如老人照护。最后，无产阶级在教育上的劣势在AI时代会被进一步放大。在AI自动化的趋势下，教育可以说是唯一的出路。一方面，随着自动化的推进，资本家愈发倾向于招募报酬低廉、无需培训的新工人，工人通过工作学习到技能的机会本来就越来越少。而另一方面，要想摆脱这些“低端”工作，通过学习编程进入计算机这样“高端”行业，则需要良好的基础教育和高昂的学费，这是无产阶级所难以承担的。

与此同时，作者也观察到一系列针对社会工厂的自动化趋势的斗争。这些抵抗活动包括像亚马逊配送员工和Uber司机等工人在工作场所发起的抵制算法宰制的罢工，对于AI的军事应用的抗议，反对算法监控、保护数据隐私的社会运动，打破算法偏见，对于科技巨头的抵制潮等等。不过，作者也指出，这些斗争更多地是针对AI的特定方面，而不是要整个地否定它。但无论如何，它们都表明了工人阶级的“重构”正在这个“现实存在的AI-资本主义”时代发生着。

四、通用人工智能可否创造价值

以上讨论的主要是解决具体问题、针对专门领域的窄人工智能，该书的第三章则转向了旨在灵活处理不同情境和问题、有望接近人类认知水平的通用人工智能技术。作者强调，尽管AGI目前尚未被研发出来，基本上还停留在人们的设想和科幻作品当中，但它持续吸引着企业、政府和一些非政府组织的兴趣。更重要的是，它的出现将极大地挑战马克思的劳动价值理论（labour theory of value）。马克思认为，劳动是人类独有的特质，因而只有人类够创造价值—机器无法从事劳动，更不能创造（剩余）价值。而本书则试图论证，AGI不仅有潜能进行劳动，在特定的条件下还能创造价值。^[7]110

在马克思看来，劳动就是“人利用自然界的材料满足自己需要的过程”，是一个“作用于外部自然并改造它”的过程。^[7]115他对比了人和动物的生产力的区别，认为只有人能够从事劳动。人有意识和各种认知能力，比如创造力、学习能力、想象力等等，能够自由地运用自己的力量，从事各式各样的生产活动。相比之下，动物则是凭借本能行事，所从事的活动基本上受到生理需求的驱使和限制。当动物被用于生产活动时，它们在功能上就相当于机器，属于固定资产。作者指出，马克思的论证是基于19世纪的生物学知识，他的许多假定在今天看来都是成问题的，人与动物的界限并没有那么分明。在今天，随着机器学习的发展，人与智能机器的边界同样也在变得模糊。在马克思那里，人类劳动之所以不同于动物或机器的活动，就在于其高度的灵活性和适应性所表现出的“通用智能”，它而不会像后者那样只能局限于一些特定的领域。从机器、动物到人类，构成了一个从窄到宽的能力谱。然而，按照现有的设想，AGI也将能够运用一般性的知识进行推理，执行许多不同的任务，并且适应全新的环境和领域。它不同于19世纪的蒸汽机，也不同于如今的窄人工智能。作者指出，这样一种通用智能与马克思的劳动或劳动力概念实际上是等价的，因此AGI也可以从事劳动。

不过，根据马克思的论述，即便机器可以从事劳动，也不一定能够创造剩余价值。这取决于它以何种社会形式存在，服务于何种社会功能。在资本主义生产模式之下，AGI会如何存在呢?目前来看，首先发明AGI的将会是企业或者学术机构，这也意味着它首先会是这些机构的私有财产。作者设想，AGI被发明之后会被大批量地生产，首先以商品的形式存在，出售给资本家或消费者，服务于他们的各种需要。而商品本身是不能创造价值的。那么，在什么条件下，AGI才能创造剩余价值呢?作者指出，AGI必须“无产阶级化”，成为雇佣劳动者（wage laborer）。也就是说，一方面，AGI要能够在法律上有权自由地出卖自己的劳动力，要有某种解放运动来为AGI来赋权，正如美国当年的废奴运动和民权运动那样。而这类运动似乎正在发生。2017年，沙特阿拉伯将公民身份授予了香港汉森公司开发的机器人“索菲亚”。同年，欧洲议会（European Parliament）的法律事务委员会向欧盟委员会（EU Commission）提出了一项关于“电子人格”（electronic personhood）的提案。当机器人获得电子人格，就意味着它们可以像企业法人那样参与司法案件并可能拥有自己的财产。而另一方面，无产阶级化意味着AGI所依赖的一些特定生存条件必须商品化，就像我们的衣食住行都需要花钱去购买；同时，AGI不能拥有自己的生产工具，否则它们就不会被迫去出卖自己的劳动力以获取工资、维持生计。AGI也有自己的生存必需品，比如电力、宽带、计算能力、软件升级、系统维护等。如果这些东西像空气一样都是免费的或者可以自给自足，那么AGI也就不必去选择成为雇佣劳动者了。

正如副标题“人工智能与资本主义的未来”所示，本书基于对AI产业现状的全面分析，描绘了一幅“AI-资本主义”的未来图景。无论是AI成为一般性生产条件，还是社会工厂的自动化，亦或是AGI的无产阶级化，按照目前的趋势来看都是可能的。同时，这个图景能否成为现实，也依赖诸多条件，存在很大的不确定性。这种趋势以资本主义为导向，目的在于降低劳动生产力成本和加快商品的流通。作者不反对AI技术的发展，但显然也不愿意让它成为资本手中的利器。相反，作者呼吁建立以共产主义为导向的AI发展模式。这意味着需要把AI技术从资本的掌控中解放出来，加强其集体所有，同时把AI用于推进其他行业的集体化。对此，作者并不乐观，但仍然抱有希望。作者在全书结尾处写道，“AI-资本主义是一个深渊，共产主义则是引领我们跨过这个深渊的桥梁…无论如何，前进吧”。^[7]162

五、评论：马克思主义对话STS研究

自19世纪中期以来，我们早已从马克思所处的蒸汽机时代步入了信息时代。在过去的一个多世纪当中，科学技术有了长足的发展，社会在不断地变迁，而马克思主义研究也始终焕发着生机，持续地对相应的技术时代做出回应。大数据、机器学习以及自动化的兴起，不仅在国际学界得到了当代马克思主义学者的持续关注，^{[8][9][10][11]}也在国内产生了不少相关的作品评介^[12]、理论探讨^[13]和实证研究^[14][15]。《非人的力量》的作者之一尼克·戴亚-威泽夫特（Nick Dyer-Witheford）就长期关注互联网及新技术的兴起对现代社会的影响，已经从马克思主义的视角撰写了数本有关专著。本书基于对人工智能行业现状的准确认识，敏锐地把握了AI对社会已经产生的、可观察的冲击，同时立足于对马克思主义理论的深刻把握，全面地分析了AI的发展趋势及其可能产生的影响。尽管书中不可避免地带有一定的意识形态色彩，^[16]但对任何关心人工智能发展及其社会影响的读者来说，这都是一部视角独到、充满洞见的作品。

该书的另一个目的在于通过AI来重新审视马克思的理论。对于马克思主义学者而言，也具有重要的参考价值。由于专业知识的局限，笔者无法对此做出更多的评价，只谈一点粗浅的看法。书中前两章主要是“从马克思主义理论看AI”，而第三章则是“从AI来看马克思主义理论”，讨论了AGI的概念将如何挑战马克思的劳动价值理论。正如作者数次强调的，AGI还只是一个尚未实现的设想，或许还遥不可及。但在笔者看来，更大的问题在于，书中关于劳动价值理论的呈现和讨论似乎略显机械。马克思的劳动价值理论自提出以来，就受到诸多来自经济学家及政治哲学家的批评、修正和扬弃，许多前提早已被认为无法成立。^[17][18]19]而书中并未对这些新近的动态加以讨论，基本上只限于马克思一百多年前的论述，不免有攻击“稻草人”靶子的嫌疑。如果能把已有的对劳动价值理论的批评也考虑进来，这部分的讨论会更复杂和有挑战性，但无疑也会更有学术价值。

从STS的角度来看，《非人的力量》一书也向我们提出了许多有趣的问题。本书的核心关切，就是人工智能技术与资本主义之间的关系。作者开门见山地指出，人工智能绝非仅仅是技术内在发展规律的结果，它同时是资本主义体制下生产剩余价值和商品化这样一种社会逻辑的产物。作者旗帜鲜明地反对关于AI的技术工具论和价值中立论看法，实际上也否定了技术决定论的观点。这一立场与STS是高度一致的。技术的社会属性及其发展过程中的社会因素，向来是STS领域的经典命题和基本出发点之一。从“人造物的政治性”^[20]到“技术的社会建构”（SCOT），^[21]再到打开“技科学”的“黑箱”^[22]和科学技术与社会秩序的“共同生产”，^[23]早期的STS研究借助不同的经验案例，不仅对该命题进行了方法上的总结，也展开了理论上的升华和辩论。显然，本书作者的理论兴趣并不在此，而仅仅把技术的社会性作为一个前提。因而，作者并未对这一前提展开论述、加以澄清，而是将其融入在关于AI与资本主义之间千丝万缕的关系的分析之中。这使我们不得不思考：人工智能技术到底在何种意义上是社会逻辑或社会建构的产物?如果说一项技术内在地具有某种社会或政治属性，那么这种属性能否发生变化呢?尤其地，作者呼吁通过加强技术的集体所有性，来抵御AI-资本主义，发展一种“共产主义导向的AI”，这种转变何以可能?它对AI技术的社会性而言，意味着什么呢?以及，作者在书中所展示的AI与资本主义之间不同层面的密切联系，对STS路径下关于技术的社会研究又有何启示?这些问题，都值得进一步探讨。

最后，诚如本书作者所言，机器、技术和科学在马克思的论述中一直占有重要的地位，因而，本书也为我们思考马克思主义与STS之间的对话提供了一个契机。^④与本书的思路类似，这一对话或许也可以大致从两方面来看，即“从马克思主义看STS”和“从STS看马克思主义”。囿于篇幅，本文无法对此展开论述。就笔者所知的一些文献而言，前者如海伦娜·希安（Helena Sheehan）和加里•沃斯基（Gary Werskey）等左翼学者所总结了马克思主义对早期的科学元勘（Science Studies）、科学史以及STS的历史性贡献，^[24][25]这在某种意义上也与国内STS学界早期的自然辩证法和科学学传统相呼应；后者如唐纳德·麦肯奇（Donald MacKenzie）和布鲁斯·宾伯（Bruce Bimber）辨析了马克思有关技术的论述是否属于技术决定论—两者的结论都是否定的。^[26][27]作为一个跨学科研究领域，STS的快速发展也得益于与不同的学术思潮的结合，比如女性主义、生态主义和后殖民主义等等，产生了许多有影响力的成果。但STS与马克思主义的对话，似乎仍然是一个有待发展的方向。

志谢：笔者在写作本文期间得到了康奈尔大学东亚研究项目胡适奖学金（Hu Shih Fellowship in Chinese Studies）的支持，特此感谢。

① 该书的三位作者Nick Dyer-Witheford, Atle Mikkola Kjøsen，James Steinhoff均来自加拿大西安大略大学（University of Western Ontario）的信息与媒体研究系。

② 也有的译为“实际存在的社会主义”、“实存社会主义”，指的是一种刚刚兴起，但尚未完全实现的对于社会主义的希望。

③ 全称是“资本的有机构成”，包括技术构成（technical composition）和价值构成（value composition）两部分。

④ 实际上，本书正是笔者所在的康奈尔大学“马克思主义与STS”读书小组的阅读书目之一。