ChatGPT的马克思劳动价值论解读_温旭.pdf
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1、ChatGPT 的马克思劳动价值论解读温 旭基金项目:上海市哲学社会科学规划课题“马克思主义劳动价值论视域下数字劳动研究”(项目编号:2022BKS007)。摘要:随着 ChatGPT 的到来,人工智能生成数字内容(智能生成内容)引发了包含智能创作系统在内的数字社会领域的巨大变化,扩展了数字劳动形态。ChatGPT 并不具有数字劳动的二重性。虽然它能够借助自身的数字使用价值来代替数字劳动力,提升数据商品的数字价值量,但数字资本借助于 ChatGPT 所创造的数字剩余价值,源自使用其数字劳动力,而非其所代替的数字劳动力。ChatGPT 并不是活的数字劳动力,而是数字生产中的一种数字生产资料,其自
2、身不能生成新的数字价值,而且作为数字生产资料本身的数字价值要转移至数据商品中也需要数字劳动者借助数字程序设计来实现。ChatGPT 在智能生成内容中仅仅能够创造数字使用价值来转移自身的数字价值,却无法成为创造新的数字价值的来源。数字劳动者的数化劳动是凝结在智能生成内容中的数字价值的唯一来源。关键词:ChatGPT;生成式 AI;数字劳动;马克思;劳动价值论作者简介:温旭,法学博士,复旦大学马克思主义研究院助理研究员。中图分类号:F0-0 文献标识码:A 文章编号:1008-1569(2023)04-0208-102022 年底,美国数字企业 OpenAI 发布了具有惊人智能创作能力的 Chat
3、GPT,并在短短2个月时间就吸引了 1 亿的月活跃用户,成为目前为止发展最快的 APP。作为现象级的数字生产工具,ChatGPT 的诞生意义堪比工业时代的蒸汽机,甚至被认为是人工智能革命真正开始的标志。依托生成式 AI(Generative AI)的 ChatGPT 经过词语重组、表达修复和内容整合等训练后,能够把碎片化的信息重组成系统化的数字内容(如论文、邮件、编程、回答、文案等),变成知识生产和数字社会繁荣的强大引擎。ChatGPT 引发了数字社会进化过程中数字劳动模式的巨大变化,扩展了数字劳动形态。然而,ChatGPT 依然遵循马克思劳动价值论的内在逻辑,因此,必须辩证看待其与马克思劳动
4、价值论之间“变”与“不变”的关系。一一、C Ch ha at tG GP PT T 是是生生成成式式 A AI I 对对数数字字劳劳动动的的重重塑塑 随着数字语言生成、融合人工反馈、多任务处理、上下文理解、大模型通用扩展等生成式208DOI:10.13658/ki.sar.2023.04.006AI(Generative AI)技术体系的成熟,ChatGPT 依托智能生成内容(AIGC)的智能创作系统颠覆了数字平台依托用户生产内容(UGC)的数字劳动组织模式,借助生成式 AI 技术体系实现了智能化、多样化、个性化的内容生产。ChatGPT 的自然语言模型训练使用了 45TB 的数字内容,这形成
5、了智能生成内容的数据基底。对“人类反馈”的模拟是 ChatGPT 真正的革命所在,借助数字劳动者(包括程序员、用户等数字生态链条中的数字个体)反馈强化学习,促成话题的全面覆盖、价值偏好的习得和拟人化的交互感受。ChatGPT 通过对话而生成海量高质量的数字内容,优化了数字空间的数据分发和知识发散。数据商品则是数字劳动者应用 ChatGPT 所生成的数字内容,并在数字平台中进行数字交互所形成的一种商品形式。数字劳动的组织模式经历了众包模式、数字平台、ChatGPT 等三个阶段。第一个阶段是建立在众包之上的数字劳动模式。不同于工业生产中根据分工的专业化合作模式,基于众包的数字劳动模式颠覆了工业生产
6、时期借助工序拆分进行分工合作的工业劳动模式,使得数字劳动者根据数字生产的需要进行数字分包合作。第二个阶段是建立在数字平台之上的数字劳动模式。数字平台的生产和对数字劳动力需求的提升推动了数字社会内部分工,先前用机器生产的工业平台现在转为用数字平台来组织生产。数字平台的分工合作以同一数字生产线上的合作为起点,按节点加以连接,算法把数字任务持续、有规律地分配给数字劳动者,数字劳动者单一、连续地完成复杂和规范的代码编写。但是,数字平台生产模式中存在着个性化与批量化不能同时实现的突出矛盾,即如何既保证数字平台自行运作又满足数据商品的个性化生成。对此,数字平台试图把通用型数字劳动者转变成专业型数字劳动者,
7、即由单个专业型数字劳动者负责单项个性化数据商品的生产。这虽然能够实现数据商品的个性化,但是这种高度依赖专业型数字劳动者的组织模式受到一定的限制。第三个阶段是借助生成式 AI 把通用数据改造为专用数据的 ChatGPT 模式。ChatGPT 是借助可编程的生成式 AI 或存储于区块链并用以操控数字劳动的指令,在不重新建模的前提下实现数字内容的个性化智能创作。ChatGPT 的技术架构采用源于 Transformer 算法的 GPT-3.5 的语言模型,相比循环神经网络(RNN)算法,它能够调用超大规模数据(参数量高达 1750 亿个)进行神经网络深度学习与训练,能够很好地处理“时序数据”和产生“
8、自注意力”。ChatGPT 在处理“时序数据”中,能够模拟人类大脑中的神经元连接体系,快速找到单篇文章中前后文之间或不同文章之间的词汇和语句的联结关系。GPT-3.5 的语料库导向信号是以人类偏好为标注,这使其训练模型愈加契合人类认知特征。与智能生成内容有关的数字劳动从数字平台中脱离出来转移到智能系统操作中心,其操控系统所依托的编码都由算法代替数字劳动者完成。数字劳动者通过对话获取 ChatGPT 生成的数字内容的同时,也自发地投喂了生成式AI,从而助推了 ChatGPT 的进化。ChatGPT 在不断接受知识投喂和使用调教之后,能够更加符合人类语言表达模式。在面对诸如“全球化的危与机”等一些
9、宏观问题,ChatGPT 创作的数字内容不仅呈现出良好的知识储备,而且语言组织上表达通顺、逻辑连贯、首尾呼应,体现出良好的自主学习、消化再输出能力。然而,训练费用昂贵的 ChatGPT 要求更加稳定的数字209 John V.Pavlik,“Collaborating With ChatGPT:Considering the Implications of Generative Artificial Intelligence for Journal-ism and Media Education”,Journalism&Mass Communication Educator,Vol.78,20
10、23.王建磊、曹卉萌:ChatGPT 的传播特质、逻辑、范式,深圳大学学报(人文社会科学版)2023 年第 3 期。程序,这就需要充足的数字劳动者去加以维护,才能实现高效和持续的智能创作。ChatGPT的智能创作系统的一般装置无需数字劳动者的参与,借助数字物理系统(CPS)而直接具有专有性能,通过脑联网的各种传感器,数字终端能够与数字劳动者直接相连接。ChatGPT 是人类创作的智能模拟,借助多模人机接口,数字劳动者能够融入 CPS 而无需直接进行创作就能修改和操控智能创作过程。ChatGPT 的智能创作系统借由 CPS 对数字劳动过程进行改进,使得数字劳动过程摆脱了以往数字技术积累的限制。但
11、生成式 AI 的应用绝非代表着数字劳动者从 ChatGPT 中得到解放,除了少数借助关键数字技能而享受较高待遇的核心数字劳动者之外,大多数数字劳动者的数字生存状况会更加严峻。而由于生成式 AI 更迭迅速,核心数字劳动者的岗位也并非稳固。例如数字寡头云集的美国硅谷在 2022 年全年有 1046 家科技公司总共裁员超过 16 万人。对于数字劳动者而言,比被数字剥削更凄惨的是失去被数字剥削的工作而等待重新上岗。这也使得数字资本进一步强化了对在岗数字劳动者降薪的动力,也因此提高了在岗数字劳动者的压力,而被迫延长工作时间。2022 年 10 月 31 日,马斯克入主推特之后,作出“任务最后期限”的规定
12、,这使得推特员工不得不延长工作时间甚至按照“997”模式工作。ChatGPT 的普及应用也提升了数字资本有机构成,新的数字产业的涌现能够吸纳 ChatGPT 的算力,然而被裁掉的数字劳动者却难以全部转移到新的数字产业部门。但不论是过渡到新的数字产业部门,还是处于待业状态中,数字劳动者的数字生存境况实质上都恶化了。ChatGPT 并非简单取消数字劳动分工,而是把原先的数字劳动分工以更加隐秘的方式加以更新。ChatGPT 对数字劳动分工模式的更新,呈现出生成式 AI 与数字劳动模式融合的特点。实际上,高质量的数字内容尚无法由 ChatGPT 单独完成,而是由 ChatGPT 与数字劳动者共创来实现
13、。它包括以下三个步骤:首先,由数字劳动者向 ChatGPT 发问,问题的知识面越广和语言表达水平越高,得到的智能生成内容越具有创造性和精确性。其次,ChatGPT 对人类语料库进行精准检索,生成精简、有条理的数字内容。最后,数字劳动者对数字内容进行消化、论证和润色之后,使得合作共创的数字内容达到高水平。ChatGPT 替代数字分工模式的同时,也对数字平台进行重构,将其转变为 ChatGPT 的分支体系。ChatGPT 因原本的数字劳动分工不能满足数字资本积累需求而生成,促使数字资本借助生成式 AI 加强对数字劳动过程的操控,并重塑数字劳动分工模式。数字劳动过程中 ChatGPT 的采用取决于其
14、是否提高数字剩余价值率,当数字资本可以通过非常低的成本肆意挥霍数字劳动力时,就不会使用训练成本高昂的 ChatGPT。ChatGPT 所依托的大型语言模型和高算力相对应的是高资金消耗,一次训练成本甚至高达 1200 万美元,OpenAI 在 2022 年的净亏损就高达 5.45 亿美元。ChatGPT 的高算力需要数百万的 GPU 芯片加以支撑,而这就把传统劳动也纳入智能创作系统,由此造成传统劳动场所内的剥削更加严重。例如,在非洲刚果民主共和国发生了钴、锡等矿物质开采的矿工被奴役事件,在柬埔寨出现了在有毒环境下开展装配工作的情况。210东南学术2023 年第 4 期 数据来源:Layoffs.
15、fyi。参见马斯克接管后,推特开始“997”了,https:/ Fuchs,Digital labor and Karl Marx,New York:Routledge,2014,p.4.二二、C Ch ha at tG GP PT T 的的本本质质是是人人类类劳劳动动的的“技技术术存存在在物物”对 ChatGPT 能否与数字劳动者一样创造数字价值的判断,涉及对 ChatGPT 本质的理解。ChatGPT 是由数字劳动者以生成式 AI 为原理所创造的,能够运用“准人类智能”开展智能创作,本质上是“以人类智能为原型的技术再现”。ChatGPT 运行的关键在于具有智能学习能力,并运用大数据持续总结
16、规律、优化算法和自我训练,从而能够提高后续智能创作的速度和精度。随着由复杂非线性变化架构产生的神经网络技术的运用,ChatGPT 把输入的感官数据转化为神经网络能够识别的数值,进而实现了能够对人类感官语言进行识别和聚合的“准人类智能”。ChatGPT 借助内设智能学习系统来促使自身的智能系统能够得以持续更迭,即把大量的人类知识和经验输入 ChatGPT 的智能操作系统中,使得 ChatGPT 能够模拟人类的内容创作。ChatGPT 还具有逻辑运算能力,能够对数学定理进行证明,或把相关数字工作转化成数学定理加以证明,使得 ChatGPT 能够借助“标准化”的方法去探索新领域。由此可见 ChatG
17、PT 具有三个智能特征:一是对人类知识的自主学习;二是对普遍问题的自主对话;三是对数字内容的自主创作。ChatGPT 主要依靠模拟人类神经网络的数字程序,实现了理解感官语言、逻辑推理、自我学习等技能。由此,ChatGPT 虽然获得了数字运算能力,但并未获得跟数字劳动者相似的生物性思维能力。ChatGPT 所呈现出来的数字属性是对人类智能的补充和延展,是人类智能在智能生成内容中的模拟和在线。ChatGPT 仅仅是数字劳动者在智能化的条件下,在数据重组、排序和创造方面比数字劳动更具优势的数字程序系统。数据是“灵魂”,ChatGPT 必须借助数字终端对数据进行运算才能实现。数据是数字劳动者在数字社会
18、中所生成的,只有把数字劳动者的知识和经验转化为可以被 ChatGPT 感知和运算的数据之后,才能实现数字内容的智能生成,并逐步替代数字劳动。人工的多少决定了智能的强弱,这就很直观地呈现出 ChatGPT 的内在逻辑。因此,ChatGPT 实质上是由数字劳动者创造出来的“数字技术存在物”,它并非是 ChatGPT 本身所具有的“智能”,而是对人类智能的模拟和增强。ChatGPT 蕴涵着数字劳动者的数化劳动,并成为数字价值量的载体,具有生成式 AI 密集和数字劳动密集的双重属性。但是,ChatGPT不论是从理论上还是实践上都无法成为创造数字价值的“活劳动”。表面上看,ChatGPT 似乎不仅能够借
19、助数字程序来实现自主学习,还能够以“准人类智能”把数字生产资料作用于数字劳动对象。然而,一旦没有数字劳动者的监测与维护,ChatGPT 就变成失去智能的一行代码而已。智能生成内容仅仅形成了数字劳动流动的假象,实质上是数字劳动者所创造的生成式 AI 的外化。因此,ChatGPT 是数字劳动流动的外在表现。数字劳动不仅具有数字使用价值,还能生成新的数字价值,也能使得数字生产资料的数字价值获得保值。创造新的数字价值,即是数字劳动力“加进新价值而保存价值”。与之相比,ChatGPT 并不具有数字劳动的二重性。虽然 ChatGPT 能够借助自身的数字使用价值来代替数字劳动,提升数据商品的数字价值量,但数
20、字资本借助于 ChatGPT 创造数字剩余价211 刁生富等:重估:人工智能与人的生存,电子工业出版社 2019 年版,第 6 页。马克思恩格斯文集第 5 卷,人民出版社 2009 年版,第 240 页。值,不论是绝对数字剩余劳动还是相对数字剩余劳动,都并非“机器所代替的劳动能力”,而源自使用其的数字劳动力。从表面上看,ChatGPT 是应用生成式 AI 对数字内容的自动生成,实际上这一生成是 ChatGPT 依托数字劳动对数字价值的转移。因为 ChatGPT 并不是活的数字劳动力,而是数字生产中的一种数字生产资料,其自身不仅不能生成新的数字价值,而且作为数字生产资料本身的数字价值要转移至数据
21、商品中,也需要数字劳动者借助数字程序设计来实现。然而,这种数字价值转移过程并没有带来增殖,所转移的数字价值仅是ChatGPT 运用算力而造成的数字使用价值的损耗,即 ChatGPT 的折旧,当 ChatGPT 的数字使用价值全都转移完毕,也就达到下架的程度了。ChatGPT 代替了直接数字劳动,使得原本的直接数字劳动转变为间接数字劳动而参与到智能创作过程中。ChatGPT 的应用愈广,数字劳动者直接参与数字劳动就愈少,与数字劳动对象的接触也就愈少,这似乎是数字劳动逐步脱离智能创作过程,因此出现了否定“剩余价值的唯一源泉是活劳动”的观点。固然,ChatGPT 成为“总体数字工人”的一个数字程序,
22、只需完成属于其的数字功能,而无需数字劳动者直接接触数字劳动对象。但 ChatGPT 仅能够取代直接数字劳动而并非全部的数字劳动过程,数字劳动者的数据录入、代码编写、算法设计等数字劳动行为皆间接作用于数字劳动对象,属于间接数字劳动。因此,生成式 AI使得数字劳动改变了传统的直接参与数字价值创造的方式,而以间接、隐蔽的方式参与到数字价值增殖过程中。在 ChatGPT 出现以前,人类就发明了各种技术并广泛应用于生产生活中,如收音机帮人们听得更多,电视帮助人们看得更远,但是,人们绝不会认为收音机能够代替我们的耳朵,也不会认为电视能够代替我们的眼睛。同样,当智能生成内容时,数字劳动者的大脑也不会停止思考
23、,而是经过大脑价值判断之后再进行新的创作。因此,面对 ChatGPT,人们并不会抛弃自己的数字劳动,而是把数字劳动转移到更具数字价值的地方。ChatGPT 加持下的数字劳动并非简单写代码式的体力投入,而是要把情感、智慧、灵感、经验、道德、审美等融入数字具体劳动过程中。ChatGPT 在学习情感表达架构和经验性训练之后,能够识别人类情感。例如数字劳动者问 ChatGPT“阳了怎么办”,ChatGPT 能结合前后文语境理解“阳”的意思,不仅准确回答了问题,还会关心其身体健康。ChatGPT 只是为了数字社会的发展增添了动力,却并不会改变数字劳动者在数字社会发展中的主体性,创造性数字劳动依旧是先进数
24、字生产力的来源。数字劳动者的“无用性”是相对于 ChatGPT 在数字资本生产体系中的应用而言,只要数字劳动并非“资本所需要的”,数字劳动者就是多余的。当 ChatGPT 不再受到数字资本的束缚时,构建于数字交换价值之上的智能创作就不再存在,人类数字生存最基本的那部分数字劳动也会随之消失,人们就会更好地开展丰富和完善自身本质的数字劳动。因此,数字劳动者就会变成富有创造力的阶级,其主体性也会得以强化。数字劳动者是数字社会财富的生产者和消费者,这是其数字社会性本质的主要表现。然而,ChatGPT 并不具有这种数字社会性,其智能程度无论如何提高都无法超越数字劳动者的数字社会主体性。因此,即使生成式
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