通用人工智能深度介入下，人类劳动意义正在重新被定义,人工智能劳?动价值论

更新时间：2026-01-17 11:29 来源：牛马见闻

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�由此拓宽了劳动主体的覆盖边界�此外�三是安全对齐与责任认定的困境�

随?着通用人工智能技！术的快速发展，机器系统正逐步具备类人水平的认知、学习、推理与决策能力，其应用范围从特定任务执行扩展至跨领域复杂问题的自主解决。在这一技术与社会结构同步转型的关键节点，重新审视作为人之本质的劳动，对于人类文明的发展坐标与未来走向至关重要。 一、通用人工智能作用下劳动要素的新变化 通用人工智能的崛起，使劳动从以工具为手段的理性实践，逐渐转向以智能为核心的创造过程。当机器人开始执行救援任务，甚至能够推演几何定理，技术系统所展现的理解力已突破了工具的定义，呈现出一种无生命却具“智性”的存在方式。在此背景下，作为“人的本质力量对象化”的劳动，需要在通用人工智能的介入下重新思考其内涵边界与外延表现。 通用人工智能再造生产资料，延展劳动主体边界。传统生产工具遵循“预设—执行”的确定性逻辑，其能力边界在制造时即被固化。而通用人工智能驱动的系统，如英伟达VIMA框架中的多模态机器人，以视觉、语言、动作的联合嵌入实现对非结构化环境的主动应对，展现出传统工具所不具备的知识创生能力。生产工具由此从被动的客体转化为具有类主体认知特性的新型存在，这一转变使劳动主体与客体的分野被模糊化，由此拓宽了劳动主体的覆盖边界。 通用人工智能参与生产过程，拓展劳动价值维度。马克思在机器大工业时代所言的社会必要劳动时间这一核心尺度并未被取代，却被重新注入了智能化的内容。通用人工智能推动的科研与技术劳动，呈现出人机协同的复合特征。以上海人工智能实验室“书生”科学大模型为例，其在癌症靶点发现与化学合成上的突破，将实验周期从数年缩短至数月，显著提升了成果转化效率。这表明，劳动时间的密度与创造力已不再仅仅取决于人类个体的生物投入，而体现为算法优化、数据迭代所凝结的“智能劳动时间”。这一变化使价值形成的动力结构由人类劳动单向输出转向人机共同生成，传统劳动价值论由此面临新的诠释空间。 通用人工智能介入社会协作，重组劳动关系形态。这一变革首先表现为结构重组，控制权由集中式转向分布式，传统科层制下的垂直指令链被智能体网络所替代。其次，劳动组织方式由固定岗位向任务化组队转变，劳动者与智能系统围绕动态目标形成短期而高效的智能联结。再次，劳动关系的维系逻辑也在更新，传统契约性约束逐渐让位于基于协作、认知共享和价值对齐的新型关系模式。由此，生产体系内部的权责边界与利益格局呈现出去中心化、自适应和网络协同的特征，劳动组织形态出现变化。 二、通用人工智能背景下劳动面临的挑战 通用人工智能在提升生产效率与智能协同的同时，也带来了新的劳动异化问题。这种异化潜藏于算法逻辑、价值评估和责任体系的结构性偏移中。人类在劳动中的主体地位、价值实现面临多重挑战。 一是决策优化与认知自主的矛盾。通用人工智能在决策链条中通过算法优势提升效率，但其逻辑预设和优化目标正在逐渐弱化劳动者的认知主体性，使劳动者的判断受限于系统反馈。长期依赖通用人工智能的最优路径不仅会削弱劳动者的自主性发挥，还可能固化认知偏好，影响创新思维。 二是价值评估与成果归属的冲突。在多智能体协作与自生成任务的场景中，劳动成果的归属界限越来越模糊。通用人工智能独立生成代码、设计方案或知识结构，智能体的价值评估体系逐渐转向以“容错性”和“自主性”为核心指标，由此导致以劳动时间或物理投入衡量的价值体系失效。此外，现有分配机制难以量化人类在跨任务协调等非直接创造中的价值，传统价值认定方式亟须与数字化协作模式对接，形成新的分配激励。 三是安全对齐与责任认定的困境。随着通用人工智能自我学习和快速迭代，其决策越来越难以预测和解释，责任边界因此模糊。而多智能体动态协作及其决策的黑箱特性，进一步带来了归责的困境。可以说，当通用人工智能的行为超出设计者或操作人员预期时，开发者难以界定设计缺陷与系统自主演化之间的责任比例，导致多智能体协作下复杂的决策链条进一步加剧不确定性，责任追溯变得困难。 三、在通用人工智能的深度介入下重建劳动的意义 随着通用人工智能从辅助工具升级为劳动场景的核心参与者，传统劳动的价值逻辑正被重构，这也倒逼我们重新定义劳动的意义边界，即人类如何从被动适应工具的“劳动者”，进化为主动塑造技术人文属性的“智能协作者”。 第一，权责同构规范人机关系，制度校准明晰成果归属。构建清晰的人机权责框架是应对通用人工智能治理挑战的首要任务。参考欧盟《人工智能法案》依据风险等级进行分类监管的思路，在智能制造、医疗诊断等高确定性且高风险的领域，必须强制保留人类对关键决策的否决权。针对通用人工智能生成内容的成果归属模糊问题，应探索建立“人机共创知识产权池”机制。例如，在法律层面可依据人类对生成内容的创作贡献来界定权利归属。此外，在自动驾驶等前沿领域试行的“系统过错记录追溯”模式，通过数据黑匣子记录决策链条，为界定人机责任提供了技术层面的可行路径。 第二，价值核算调适分配体系，劳动意义复归人的本质。传统以社会必要劳动时间为基准的计量体系面临解释困境，需要通过技术工具的创新，建立起与通用人工智能贡献相匹配的价值核算与分配体系。有研究人员提出“模块化公平决策模型（PFDM）”，在不重新训练的前提下动态适应不同场景的公平要求，为衡量和优化通用人工智能在决策中的伦理价值提供了技术工具，也让劳动意义复归于人的本质。 第三，技术治理优化协作生态，伦理内嵌重塑劳动秩序。将伦理要求通过技术手段内嵌于通用人工智能系统，是实现可信人机共生的长远保障。通用人工智能的深入应用，要求相关决策不仅追求效率，更要符合公平、安全、可信的伦理规范，这就要求将伦理治理贯穿于通用人工智能的全生命周期。在这方面已有不少探索，比如华为提出覆盖“算法开发—偏见检测—公平评估—伦理审查—社会影响评估—部署监控”全生命周期的伦理治理框架。通过将伦理价值内嵌于技术设计与治理全过程，推动伦理前置，从而重塑以人本为核心、兼顾效率与公正的新型劳动秩序，实现技术发展与社会福祉的良性互动。 （作者单位：上海交通大学马克思主义学院、上海市习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心） 原标题：《通用人工智能深度介入下，人类劳动意义正在重新被定义》 栏目主编：王珍 文字编辑：王珍 本文作者：冯仲殊鲍金 题图来源：上观题图 图片编辑：徐佳敏 编辑邮箱：shhgcsxh@163.com

编辑：扎卡里·纳赫巴-塞克尔