随着人工智能技术在生产领域的深度渗透, 生产工具的智能化革新、劳动方式的根本性转变以及生产关系的系统性重构已成为不可逆转的时代趋势, 这不仅重塑了传统的生产流程与组织形态, 更对价值创造的本质、主体及分配逻辑提出了全新挑战。在此背景下, 立足马克思劳动价值论这一马克思主义政治经济学的核心理论, 深入探究人工智能时代新型生产关系中的价值创造机制, 既具有重要的理论意义———能够在当代语境下深化对马克思劳动价值论科学内涵的理解与诠释, 有力回应“劳动价值论是否过时”的理论争议, 为马克思主义理论的时代化发展提供新的研究视角; 也具有深刻的现实意义———有助于揭示新型生产关系中价值创造的内在规律与本质特征, 为规范数据要素分配、保障劳动者合法权益、推动生产关系向更公平合理的方向演进提供坚实的理论支撑与实践指引。

马克思劳动价值论作为马克思主义政治经济学的重要组成部分, 其核心内涵植根于对商品经济运行规律的深刻剖析, 而生产关系的理论基础则是这一理论在社会生产结构中的延伸与应用。在人工智能重塑生产领域的当下, 重溯这一理论体系的核心范畴, 不仅是理解当代价值创造机制的钥匙, 更是把握生产关系变革本质的前提。

商品作为资本主义经济的细胞, 其内在的二因素构成了劳动价值论的逻辑起点。马克思指出: “潜藏在商品中的使用价值和价值的内部对立, 就通过外部对立, 即通过两个商品的关系表现出来了, 在这个关系中, 价值要被表现的商品只是直接当作使用价值, 而另一个表现价值的商品只是直接当作交换价值。所以, 一个商品的简单的价值形式, 就是该商品中所包含的使用价值和价值的对立的简单表现形式。”^[1]77在人工智能主导的生产场景中, 智能设备生产的商品, 如算法服务、智能终端等, 依然具备这二重属性———其使用价值表现为对生产效率的提升或生活需求的满足, 而其价值本质并未因生产工具的智能化而改变, 仍是人类劳动的凝结。值得注意的是, 人工智能的应用虽能极大提升商品的使用价值总量, 却无法凭空创造价值, 这一点构成了批判“技术决定论”和“数据价值论”的理论支点。

劳动二重性理论是理解劳动价值论的枢纽, 也是破解人工智能时代价值创造谜题的关键。马克思将生产商品的劳动区分为具体劳动和抽象劳动, “具体劳动生产使用价值, 抽象劳动生产价值, 价值的实体就是人类抽象劳动的凝结”^[2]2。在智能生产中, 人工智能仅能执行预设的具体劳动, 它可以按照程序完成精密加工、数据筛选等任务, 却无法进行具有自觉目的性的抽象劳动。这种本质区别决定了人工智能始终是“物化劳动”的延伸, 而非价值的创造者。同时, 人工智能的应用推动了劳动形式的复杂化, 劳动者与智能系统的协同劳动更凸显了抽象劳动的高强度特征, 其创造的价值量也必然遵循“比较复杂的劳动只是自乘的或不如说多倍的简单劳动”^[1]58的规律。

价值量决定问题是劳动价值论的核心命题, 其原理在人工智能时代展现出更强的解释力。马克思认为, 商品的价值量由生产商品的社会必要劳动时间决定, 即“在现有的社会正常的生产条件下, 在社会平均的劳动熟练程度和劳动强度下制造某种使用价值所需要的劳动时间”^[1]52。人工智能的普及通过提升个别劳动生产率, 加速了个别劳动时间向社会必要劳动时间的转化: 率先采用智能生产工具的企业能以更少的个别劳动时间生产商品, 在市场竞争中获得超额剩余价值; 而当人工智能成为社会正常的生产条件时, 社会必要劳动时间整体缩短, 推动商品价值量下降。这一过程不仅没有否定价值量决定规律, 反而印证了马克思对劳动生产率与价值量关系的科学判断———劳动生产率的提高始终以活劳动的积累和创新为前提, 其最终效果仍需通过社会必要劳动时间的计量得以体现。

生产关系的理论基础植根于马克思对社会生产总过程的分析, 其核心是生产资料所有制以及由此决定的人与人之间的物质利益关系。马克思明确指出, 生产关系是同“物质生产力的一定发展阶段相适合的”^[3]10, 其总和构成社会的经济基础。在生产关系的三维结构中, 生产资料所有制是决定性因素, 它决定了人们在生产中的地位和60人工智能时代新型生产关系下的价值创造机制———基于马克思劳动价值论的阐释相互关系, 进而决定产品的分配方式。人工智能时代的生产资料形态发生了显著变化, 算法、数据、智能设备成为核心生产资料, 其所有制形式, 如平台企业垄断、国家所有、劳动者集体所有, 直接塑造了新型生产关系的性质: 当数据和算法被少数资本集团独占时, 劳动者与生产资料的分离会以数据异化的形式加剧; 而当生产资料向社会公有方向发展时, 则可能为“联合起来的个人”^[4]53共同占有生产资料创造条件。

生产关系与价值创造的辩证关联, 在智能生产时代呈现出新的表现形式。一方面, 生产关系作为物质利益关系的总和, 制约着价值创造的方向和目的。在资本逻辑主导的生产关系中, 人工智能的应用往往以最大化剩余价值为目标, 导致价值创造与劳动者福祉的脱节; 而在更公平的生产关系中, 智能技术可能成为提升劳动者主体性、拓展自由劳动时间的工具。另一方面, 价值创造方式的变革也会反作用于生产关系。当数据处理、算法研发等新型劳动成为价值创造的核心环节时, 从事这些劳动的群体必然会要求在生产关系中获得相应的地位和权益, 推动生产关系的适应性调整。这种相互作用机制, 正是马克思主义关于生产力与生产关系矛盾运动原理在当代的生动体现。

从历史唯物主义视角看, 劳动价值论与生产关系理论共同构成了分析社会经济结构的完整框架。马克思通过对商品、劳动、价值等范畴的分析, 揭示了资本主义生产关系的剥削本质。在资本与劳动的对立中, 工人创造的剩余价值被资本家无偿占有, 而生产资料的资本主义私有制则是这一过程的制度根源。人工智能的应用并未消除这一本质矛盾, 只是将其转化为新的形式: 算法管理强化了对劳动过程的控制, 数据垄断加剧了剩余价值的掠夺, 平台经济中的零工劳动使剥削关系更趋隐蔽等。只有立足劳动价值论的科学内核, 才能穿透技术表象, 认清新型生产关系中资本与劳动矛盾的实质, 为构建更公平合理的社会经济秩序提供理论指引。

综上, 马克思劳动价值论的核心内涵———商品二因素、劳动二重性、价值量决定规律———为解析人工智能时代的价值创造提供了不可替代的理论工具, 而生产关系理论则揭示了这些价值创造活动背后的社会关系本质。二者的有机统一, 不仅是理解历史上各种生产方式演变的钥匙, 更是把握人工智能时代新型生产关系构建方向的根本遵循。在技术变革的浪潮中, 坚守并发展这一理论体系, 对于抵制历史唯心主义的技术决定论、捍卫劳动者的主体地位、推动社会向更高级阶段发展, 具有无可替代的理论价值和实践意义。

人工智能技术的迅猛发展正深刻重塑着生产领域的基本格局, 推动生产关系从传统形态向新型形态加速转变。这种新型生产关系并非对既有模式的简单修正, 而是在生产资料、劳动主体、劳动过程等核心维度发生的系统性变革, 其特征既体现了技术进步的客观要求, 也折射出社会关系在数字时代的复杂重构。

生产资料的智能化与数据化转型构成了新型生产关系最显著的物质基础变革。在传统工业时代, 生产资料主要表现为土地、机器、厂房等有形资产, 而在人工智能时代, 智能工具和数据资源通过功能互补、协同运作以及共同推动生产力发展, 共同构成了人工智能时代生产资料的核心结构。智能生产工具的革新尤为突出: 从制造业的工业机器人、智能生产线, 到服务业的算法决策系统、自动化客服平台, 这些以人工智能为核心的生产工具不再是被动的劳动辅助者, 而是具备一定自主决策能力的活性要素。它们通过算法迭代不断优化劳动流程, 甚至能在预设范围内调整生产参数, 这种智能化特征使得生产资料与劳动者的互动方式发生根本改变: 劳动者从直接操控工具转向对智能系统的监督、调试与升级, 形成人机协同的新型操作范式。更为关键的是, 数据作为新型生产资料的核心地位日益凸显。在智能生产体系当中, 数据已超越了传统意义上劳动对象的范畴, 演变为推动智能工具持续进化与优化的核心驱动力。具体而言, 智能工具的算法训练过程, 需以海量且多元的数据作为基础素材, 通过对这些数据的深度剖析与学习, 算法得以不断修正和完善, 从而提升其精准度和适应性; 模型的优化同样依赖于数据的滋养, 丰富的数据能够为模型提供更为全面和真实的场景信息, 助力模型在复杂多变的生产环境中实现性能的跃升; 而生产流程的改进, 更是离不开数据的支撑, 通过对生产过程中产生的各类数据进行实时监测与分析, 能够精准定位流程中的瓶颈环节和潜在问题, 进而有针对性地开展优化工作, 实现生产效率与质量的双重提升。这种数据要素的非竞争性、可复制性特征, 打破了传统生产资料的稀缺性限制, 却也因数据权属的模糊性引发了新的矛盾: 平台企业通过对用户数据的占有形成垄断优势, 劳动者与数据生产资料的分离以数字鸿沟的形式呈现, 这种新型异化现象成为生产关系调整必须面对的核心问题。

劳动主体的多元化与异化新形态是新型生产关系在“人与人关系”维度的集中体现。传统生产关系中, 劳动主体主要表现为产业工人、农业劳动者等相对同质化的群体, 而人工智能时代的劳动主体则呈现出显著的分化趋势: 一方面, 掌握算法研发、数据建模等高端技能的知识型劳动者成为价值创造的核心力量, 他们凭借对智能生产资料的掌控力在生产关系中占据优势地位; 另一方面, 从事数据标注、内容审核、平台配送等工作的数字零工群体规模不断扩大, 他们依托智能平台获取劳动机会, 却难以获得传统劳动者的社会保障与权益保护。这种分化不仅是技能差异的结果, 更反映了生产关系中权力结构的重塑。算法成为新的管理者, 其设定的规则直接决定劳动任务的分配、劳动报酬的计算乃至劳动资格的认定, 劳动者对算法的依附性空前增强。与此同时, 马克思所揭示的异化劳动现象在新型生产关系中以更隐蔽的形式复现: 劳动者创造的算法系统反过来控制劳动过程, 导致“劳动异化”; 数据作为劳动成果被平台无偿占有并转化为资本, 形成“数据异化”; 劳动内容被算法切割为碎片化的任务, 劳动者难以感知劳动的整体意义, 引发“意义异化”。这些新形态的异化, 使得劳动主体的主体性面临严峻挑战, 也成为新型生产关系伦理建构的紧迫议题。

劳动过程的社会化与协作化重构标志着新型生产关系在组织形态上的突破。传统生产关系中的劳动过程多局限于企业内部的科层制组织, 分工明确且空间集中, 而人工智能技术通过打破时空限制, 推动劳动过程向跨边界社会化协作转型。平台化生产模式是这种变革的典型代表: 电商平台连接千万商家与消费者, 共享出行平台整合分散的司机与车辆, 众包平台汇聚全球的创意劳动者, 这些平台通过算法实现供需匹配与流程协调, 使劳动过程突破了单一企业的边界, 形成“无围墙的工厂”。在这种模式下, 生产组织不再依赖传统的层级管理, 而是依靠数据驱动的算法治理, 劳动协作效率极大提升, 但也因算法的黑箱操作导致协作关系非透明化。劳动分工的深度与广度也发生质的飞跃: 一方面, 人工智能承担了大量重复性劳动, 如数据清洗、基础组装, 使人类劳动更多向创意设计、战略决策等高附加值环节集中, 形成人机分工的新格局; 另一方面, 全球范围内的知识共享与技能互补成为可能, 一个软件开发项目可以由分布在不同国家的程序员协同完成, 一个科研课题能够通过在线平台整合跨学科专家的智慧, 这种全球化协作使劳动过程的社会化程度达到前所未有的水平。值得注意的是, 这种社会化协作并未消除劳动的不平等, 反而可能因技术壁垒、数据垄断等因素加剧全球劳动分工中的“中心边缘”结构, 发达国家凭借算法优势占据价值链高端, 发展中国家则更多从事低附加值的数字劳动, 这种新型国际生产关系的不平等亟待纠正。

生产资料、劳动主体、劳动过程的变革共同塑造了新型生产关系的动态性特征。与传统生产关系相对稳定的形态不同, 人工智能时代的生产关系处于持续调整之中, 其核心驱动力来自技术迭代与社会博弈的双重作用。一方面, 人工智能技术的快速进化不断提出新的生产关系适配需求。当通用人工智能能够承担更复杂的劳动任务时, 劳动主体的构成、生产资料的权属、分配方式都必须随之调整。另一方面, 不同社会群体围绕数据控制权、算法话语权、劳动权益保障的博弈, 也推动生产关系在冲突与妥协中重构。这种动态性使得新型生产关系呈现出“未完成性”特征, 既包含技术进步带来的解放潜能, 也潜藏着资本逻辑主导下的异化风险, 如何引导其向更公平、更具包容性的方向发展, 也成为理论与实践层面的重大课题。

从马克思主义政治经济学的视角审视, 这些特征的本质是生产力发展引发的生产关系适应性变革。人工智能作为新质生产力的核心, 其发展必然要求生产关系在所有制形式、分配方式、管理体制等方面作出调整, 而新型生产关系的构建过程, 本质上是人们围绕智能生产资料的占有、使用、收益所进行的利益关系重构。这种重构既可能强化资本对劳动的控制, 如平台垄断导致的新型剥削, 也可能为劳动者主体地位的提升创造条件, 如通过数据公有化实现劳动成果共享, 其最终走向取决于社会制度的选择与阶级力量的对比。因此, 把握人工智能时代新型生产关系的主要特征, 不仅是理解技术与社会互动规律的钥匙, 更是推动生产关系向更高级形态发展的理论前提。

在人工智能深度嵌入生产过程的背景下, 新型生产关系中的价值创造机制呈现出诸多看似矛盾的现象: 智能机器的高效运转似乎在替代人类劳动创造财富, 数据要素的快速增值仿佛形成了独立的价值源泉, 平台经济的分配模式更对传统价值分配逻辑提出挑战。然而, 当我们以马克思劳动价值论为分析工具穿透这些表象时, 便能发现价值创造的本质规律并未因技术形态的变革而失效, 反而在新的生产关系中展现出更强的解释力。这种解析不仅是对马克思主义理论当代生命力的验证, 更是把握新型生产关系本质的关键。

人工智能作为生产工具的属性定位, 是理解新型价值创造机制的逻辑起点。马克思在劳动价值论中明确指出, 生产资料作为物化劳动只能在生产过程中转移自身的价值, 而不能创造新价值———“生产资料只有在劳动过程中丧失掉存在于旧的使用价值形态中的价值, 才把价值转移到新形态的产品上”^[1]239。这一原理同样适用于人工智能:无论是精密的工业机器人、复杂的算法系统, 还是高度智能化的决策平台, 其本质都是人类劳动的产物, 是过去劳动的凝结。在生产过程中, 人工智能通过执行预设的程序完成具体劳动, 如自动化生产线组装零部件、算法系统处理交易数据等, 这些活动确实能极大提升使用价值的生产效率, 但这仅仅是具体劳动形式的革新, 并未改变价值创造的源泉。人工智能之所以能高效参与生产, 根本原因在于其承载了研发者、制造者、维护者的大量复杂劳动, 如算法工程师的编程劳动、数据科学家的建模劳动、技术工人的调试劳动等, 这些活劳动的凝结赋予了人工智能智能化的属性, 而人工智能在生产中的应用, 本质上是这些前期劳动在生产过程中的延续与实现。那种认为“人工智能创造价值”的观点, 混淆了使用价值生产与价值创造的本质区别, 将具体劳动的效率提升等同于抽象劳动的价值生成, 最终陷入了“使用价值创造价值”的误区。从历史维度看, 这与蒸汽机时代有人认为“机器创造价值”、电力时代有人主张“能源创造价值”的误区具有同质性, 都是未能区分劳动的二重性所致。

活劳动在新型生产关系中依然占据价值创造的核心地位, 但其表现形式与实现路径已发生深刻变革。马克思强调, “劳动是唯一的价值源泉”^[5]75, 这里的劳动特指“活劳动”, 即劳动者在生产过程中付出的体力和脑力的总和。在人工智能主导的生产场景中, 活劳动的形态从传统的体力劳动与简单脑力劳动, 转向以复杂脑力劳动为核心的多元形态。例如, 算法研发者的创造性劳动决定了智能系统的效能边界, 数据分析师的抽象劳动赋予原始数据以经济价值, 智能设备运维者的监管劳动保障生产流程的顺畅运行, 等等, 这些劳动虽然不再直接表现为对劳动对象的物理改造, 却通过作用于智能生产资料, 成为价值创造的决定性力量。这种转变并未否定活劳动的核心地位, 反而通过提升劳动的复杂程度, 使得单位时间内的价值创造量大幅增加。在平台经济中, 这种规律体现得尤为明显。举个最直观的例子, 外卖平台的算法系统固然是价值创造的重要条件, 但骑手的配送劳动、商家的服务劳动、平台运营者的管理劳动等活劳动的总和, 才是平台价值的真正源泉。算法的作用在于优化这些活劳动的配置效率, 却无法替代活劳动本身。因为一旦脱离了千万骑手的实际配送行为, 再先进的算法也无法产生任何价值。值得注意的是, 新型生产关系中活劳动的异化现象, 恰恰从反面印证了其核心地位, 因为资本对算法的垄断本质上是对复杂脑力劳动成果的占有。这些现象的存在, 正是因为活劳动仍是价值创造不可替代的主体。

数据要素在价值创造中的作用, 只有置于马克思主义的分析框架中才能得到科学界定。在新型生产关系中, 数据作为关键生产要素的地位日益凸显, 其快速增值的表象往往引发“数据创造价值”的误读。事实上, 从劳动价值论视角看, 数据的价值形成遵循着清晰的劳动逻辑: 原始数据如用户的浏览记录、生产的传感器数据, 本身只是自然存在的信息, 不具有任何价值, 只有经过人类劳动的加工处理, 如数据标注者的分类劳动、算法工程师的建模劳动、分析师的解读劳动等, 才能转化为具有使用价值的“数据产品”, 其价值量取决于这些加工劳动的社会必要劳动时间。这意味着, 数据要素的价值本质上仍是活劳动的凝结, 是劳动对象与劳动过程相结合的产物。数据能在生产中发挥重要作用, 根本原因在于它承载了人类劳动的结晶, 能够降低后续生产过程的社会必要劳动时间。正如企业通过分析用户数据优化产品设计, 实质是利用前期数据加工劳动的成果, 减少了新产品研发中的盲目性劳动。数据要素的非竞争性特征, 即可重复使用而不损耗, 使得其承载的劳动价值能够在多次生产过程中转移, 这就造成了“数据自身增值”的假象。在资本主导的生产关系中, 数据往往被平台企业以“占有”替代“所有”, 通过对用户数据的无偿攫取, 将数据加工劳动创造的价值转化为资本收益, 这种“数据剥削”现象的本质, 仍是资本对活劳动创造的剩余价值的掠夺, 与马克思揭示的资本主义剥削规律一脉相承。

在新型生产关系中, 价值创造的整体机制体现为活劳动、人工智能、数据要素在生产过程中的辩证统一。这种统一并非简单的要素堆砌, 而是遵循着“活劳动主导、人工智能赋能、数据要素承载”的内在逻辑。具体而言, 活劳动是价值创造的核心, 它通过研发、操作、管理等具体形式, 赋予人工智能和数据以经济意义。人工智能作为物化劳动的高级形态, 能够提升活劳动的效率、拓展活劳动的边界, 从而成为价值创造的重要支撑条件。数据则是劳动对象与劳动成果的统一体, 它既为活劳动提供作用对象, 又承载着活劳动所创造的价值, 并在再生产过程中实现价值的转移。在这一机制中, 三者的地位有明确的主次之分。活劳动是“目的因”, 它决定了价值创造的方向和本质属性; 人工智能是“动力因”, 它影响着价值创造的效率和规模; 数据是“质料因”, 它构成了价值创造的物质基础和载体。以智能制造为例进行说明: 工程师的研发劳动和工人的操作劳动(均属于活劳动) 是价值创造的核心环节。工程师通过研发设计出智能生产线的算法逻辑, 工人则通过操作保障生产线的稳定运行。智能生产线(人工智能) 则通过自动化流程显著提升这些活劳动的效率, 使得单位时间内生产的产品数量大幅增加。同时, 生产过程中产生的设备运行数据(数据要素) 经过分析师的加工处理后, 可用于优化生产参数, 进一步降低社会必要劳动时间。值得注意的是, 在这个过程中, 人工智能和数据要素的作用始终依附于活劳动, 它们的价值贡献最终都要还原为活劳动的节约或增效。这种机制既遵循传统生产关系中价值创造的本质规律, 又因技术形态的变革而呈现出新的特征, 如价值创造的社会化程度更高、活劳动的复杂程度加深、价值载体的形态更加抽象等。

马克思主义关于价值创造的理论, 对破解新型生产关系中的现实矛盾具有深刻的指导意义。在当前平台经济发展进程中, “零工劳动报酬偏低” “数据收益分配失衡”等问题逐渐凸显。这些问题看似是技术变革催生的新状况, 实则是价值创造与价值分配相互脱节的外在表现。其深层次根源在于, 算法、数据等生产资料在部分场景下存在不合理的占有与分配格局, 使得活劳动所创造的价值, 被部分市场主体通过“技术租金”“数据溢价”等手段过度攫取。依据劳动价值论的内在逻辑, 化解这些矛盾的关键在于重新构建生产资料的占有关系, 确保活劳动在价值分配环节能够获取与其实际贡献相匹配的份额, 使新型生产关系回归“劳动创造价值、劳动者享有价值”的马克思主义原则, 这不仅是实现社会公平的要求, 更是释放人工智能时代生产力发展潜能的必然选择———只有当劳动者能够公平分享价值创造的成果时, 其参与生产的积极性、创造性才能得到充分激发, 从而推动新型生产关系向更高级、更合理的形态发展。

从马克思劳动价值论的视角看, 对新型生产关系中价值创造机制的解析, 不是对劳动价值论的否定或背离, 而是在新的历史条件下对其内涵的丰富与发展。马克思在《资本论》中分析的蒸汽机时代的价值创造, 与当今人工智能时代的价值创造, 在具体形态上存在巨大差异, 但价值的本质———人类抽象劳动的凝结并未改变; 价值创造的主体———活劳动也未改变。劳动价值论凭借其本质的稳定性, 展现出对新型生产关系强大的解释效能。然而, 新型生产关系在形态上持续演变, 就要求我们在坚守劳动价值论理论内核的同时, 与时俱进地拓展其分析范畴, 以更好地契合现实发展需求, 这种拓展是理论逻辑与实践需求紧密结合的必然结果。具体而言, 其一, 抽象劳动是撇开劳动具体形式的无差别的人类劳动, 是形成商品价值的源泉。在新型生产关系中, 算法研发等新型复杂劳动大量涌现。从理论逻辑来讲, 将算法研发等新型复杂劳动纳入抽象劳动的分析框架, 是对劳动价值论中抽象劳动概念的深化与丰富。在实践中, 数字经济的蓬勃发展也使得算法研发成为推动产业升级和创新的关键力量。通过将其纳入抽象劳动分析框架, 能够更精准地衡量其在价值创造中的贡献, 为合理分配价值提供坚实的理论依据。其二, 在传统生产关系里, 劳动对象主要是自然物质资源。但在新型生产关系中, 数据要素成为重要的生产要素, 深刻改变了价值形成的逻辑。数据作为劳动对象, 是人们在生产、生活等活动中产生和积累的信息集合。数据本身并不直接创造价值, 然而经过劳动者的采集、整理、分析和应用等劳动过程, 数据能够转化为有价值的信息和知识, 进而参与到价值创造中。将数据要素纳入价值形成逻辑链条, 有助于我们更全面地理解新型生产关系下的价值创造过程。其三, 社会必要劳动时间是在现有的社会正常的生产条件下, 在社会平均的劳动熟练程度和劳动强度下, 制造某种使用价值所需要的劳动时间, 它决定了商品的价值量。在新型生产关系中, 平台协作等新型劳动组织形式不断涌现, 改变了传统生产模式下劳动的组合和协作方式。将平台协作等新型劳动组织形式纳入社会必要劳动时间的计算维度, 是对劳动价值论中社会必要劳动时间概念的创新发展, 能够更准确地反映新型生产关系下的商品价值量, 为市场调节和资源配置提供科学依据。

总之, 通过将算法研发等新型复杂劳动纳入抽象劳动分析框架、将数据要素纳入价值形成逻辑链条、将平台协作等新型劳动组织形式纳入社会必要劳动时间计算维度, 我们在坚持劳动价值论理论内核的基础上, 实现了对其分析范畴的有效拓展, 使其能够更好地解释和指导新型生产关系下的经济实践。这种坚持与发展的统一, 正是马克思主义理论开放性与科学性的体现, 也为我们把握人工智能时代的经济规律、构建更合理的生产关系提供了坚实的理论基础。

人工智能时代的价值创造实践正以其前所未有的复杂性, 对传统经济理论构成严峻挑战, 各种质疑马克思劳动价值论的论调也随之泛起。这些挑战既源于技术变革带来的表象困惑, 也植根于资本逻辑对价值本质的刻意遮蔽。然而, 当我们以历史唯物主义的方法深入剖析这些挑战的实质, 便能清晰地看到, 马克思劳动价值论不仅没有过时, 反而为破解当代价值谜题提供了科学的理论工具, 其解释力在新的时代语境中愈发凸显。

当代价值创造机制面临的理论挑战, 集中表现为对劳动价值论核心命题的质疑与否定。最具代表性的观点是“人工智能价值论”, 这种观点将智能机器的高效运转等同于价值创造能力, 认为随着自动驾驶、智能工厂等技术的普及, 人类劳动正在失去价值源泉的地位, 甚至宣称劳动价值论已不适用于智能时代。这种论调的根本谬误在于割裂了劳动二重性的辩证关系。人工智能固然能以远超人类的效率完成具体劳动, 但这些活动始终停留在使用价值生产的层面, 无法触及价值创造的核心, 即抽象劳动。智能机器本质上是人类编程劳动、调试劳动、维护劳动的物化, 其在生产中的作用无论多么关键, 都只是活劳动的延伸而非替代。另一种颇具迷惑性的观点是“数据价值论”, 主张数据作为独立于劳动的生产要素, 本身就是价值的源泉, 认为平台企业的巨额财富源于数据的自然增值。这种观点忽视了一个基本事实: 原始数据只是未经加工的信息集合, 其价值的形成完全依赖于人类的劳动投入。无论是数据采集时的设备操作劳动、数据清洗时的分类标注劳动, 还是数据分析时的建模解读劳动, 每一个环节都凝结着活劳动的付出。数据的增值, 实质是不同环节劳动价值的叠加与转移, 而非数据自身的创造。还有一种观点试图以“服务业占比上升”“非物质生产扩张”为由否定劳动价值论, 认为知识、创意等无形产品的价值无法用劳动时间衡量。这显然是对马克思劳动价值论的狭隘理解, 马克思早已指出, 劳动不仅包括物质生产领域的劳动, 也包括服务于生产和消费的劳动, 只要这些劳动能够满足社会需求并凝结抽象劳动, 就必然创造价值。创意设计、知识服务等活动之所以具有高价值, 恰恰是因为它们包含了高强度的复杂劳动, 其价值量等于多倍的简单劳动, 这完全可以用社会必要劳动时间来计量。这些理论挑战的共同特点, 是将价值创造的某一条件, 如生产工具、劳动对象, 误判为价值源泉, 陷入了“只见物不见人”的形而上学误区, 而马克思劳动价值论对劳动与资本、具体劳动与抽象劳动、使用价值与价值的辩证分析, 正是破解这些迷思的理论钥匙。

新型生产关系在实践中面临诸多现实困境, 而这恰恰进一步彰显了马克思劳动价值论的解释力与批判性。平台经济的迅猛发展, 使得价值分配严重失衡的问题愈发凸显, 这集中反映了当代价值创造与分配之间的矛盾。以网约车、外卖配送等典型平台模式为例, 众多骑手的配送劳动是平台价值创造的核心源泉。他们投入大量的劳动时间, 这直接决定了平台服务的覆盖范围和服务质量。然而, 骑手所获得的报酬却微薄, 往往仅能维持基本生活, 而大部分剩余价值被平台以“技术服务费” “信息费”等名义获取。从深层次分析, 这种分配失衡的根源在于平台企业对算法与数据等关键生产资料的掌控。平台凭借对这些生产资料的独占优势, 构建起一种对劳动者不利的分配格局, 实质上是平台企业为了控制劳动过程、实现自身利益最大化而精心设计的工具。

马克思所揭示的关于价值创造与分配的核心规律, 在当下新型生产关系中以更为复杂且隐蔽的形态得以呈现。数据垄断所引发的价值侵占是当下突出的现实难题。在数字经济浪潮中, 平台企业常常以提供免费服务为诱饵, 吸引用户提供大量数据。随后, 平台凭借自身技术优势对这些数据进行深度加工, 将其转化为广告精准推送、个性化营销等盈利模式。用户在提供数据的过程中, 实际上付出了无形的劳动, 像信息输入、行为反馈等。然而, 他们却无法参与到数据增值所带来的收益分配当中。从本质上看, 这反映出在数据成为关键生产要素的情境下, 掌握数据资源的主体对不占有数据资源的用户所创造价值的无偿获取, 是生产资料占有优势方对另一方价值贡献的不合理占有, 体现了生产资料占有与价值分配之间的不公平关系。这种现象与马克思所描述的“劳动所生产的对象, 即劳动的产品, 作为一种异己的存在物, 作为不依赖于生产者的力量, 同劳动相对立”^[3]51高度契合, 并且在数字时代被推向了新的高度。在算法的控制下, 劳动不再是劳动者自主的活动, 而是被外在的规则和指标所束缚, 劳动者与劳动产品、劳动过程之间的关系被扭曲。

这些现实困境的出现, 并非意味着劳动价值论失去了效力。恰恰相反, 它们是劳动价值论所揭示的规律在当代社会的具体体现。只要生产资料占有的不平等状况依然存在, 只要劳动的社会化程度与生产资料占有的分散性之间存在矛盾, 价值创造与分配的失衡就难以避免。马克思劳动价值论通过对这些现象的本质剖析, 为我们认清新型生产关系的剥削性、不平等性提供了锐利的理论武器。

马克思劳动价值论的当代解释力, 不仅体现在对挑战与困境的批判上, 更体现在其对未来价值创造机制的指引上。这种理论的科学性首先在于其历史唯物主义的方法论, 它不是将价值创造视为永恒不变的抽象公式, 而是将其置于具体的历史条件与生产关系中进行分析。在人工智能时代, 劳动价值论不仅没有过时, 反而凭借其独特优势展现出强大的适应性与生命力, 具体体现在以下四个层次:

首先, 劳动价值论能够灵活接纳新的生产要素, 与时代发展保持同步。在智能时代, 新的劳动形态、生产工具和劳动对象不断涌现。劳动价值论通过拓展“社会必要劳动时间”的内涵, 将算法研发这类复杂且高附加值的劳动纳入计量范畴, 精准衡量其价值创造; 同时丰富“生产资料”的外延, 把数据、算法等视为新型生产资料, 认识到它们在价值创造过程中的关键作用。这种对传统概念的拓展与丰富, 使劳动价值论能够紧跟时代步伐, 为分析智能时代的经济现象提供有效的理论框架。

其次, 劳动价值论具有深刻的解释力, 能穿透表象把握价值本质。它始终将人及其劳动置于价值创造的核心位置, 这一立场在智能时代尤为关键。当技术主义思潮试图把人贬低为机器的附属品, 当资本逻辑企图将一切事物都量化成可交易的商品时, 劳动价值论坚守“劳动是人的本质活动” “价值是人的劳动的凝结”的观点。这不仅是对经济规律的正确认知, 更是从哲学层面捍卫了人的主体性, 提醒我们在追求技术进步和经济效益的同时, 不能忽视人的价值和尊严。

再次, 劳动价值论为构建公平合理的价值分配制度提供了坚实的理论支撑。它明确指出劳动者是价值创造的主体, 因此价值分配应当以劳动贡献为核心。这一原则为纠正当代价值分配不均衡的状况指明了方向。在智能时代, 无论是推动数据要素依据贡献参与分配, 确保数据创造者能够获得应有的回报; 还是建立算法透明化的监管机制, 防止算法滥用导致的不公平现象; 又或是完善数字劳工的权益保障体系, 维护数字劳动者的合法权益, 其理论源头都可追溯到劳动价值论对劳动者主体地位的确认。

最后, 劳动价值论具有开放性, 能够持续吸收新的实践经验以丰富自身内涵。马克思在蒸汽机时代创立的劳动价值论, 成功解释了电力时代、信息时代的价值现象。面对智能时代的新挑战, 它同样能够通过理论创新来阐释新的价值创造过程。这种开放性并非对核心命题的否定, 而是在坚守“劳动是价值唯一源泉”的基础上, 对具体实现形式进行深化与拓展, 使劳动价值论始终保持与时俱进的理论品质。

面对当代价值创造机制的复杂挑战, 马克思劳动价值论展现出强大的理论韧性与解释力。那些宣称劳动价值论过时的观点, 要么是对理论本身的误解, 要么是对现实表象的误读。在人工智能重塑生产关系的今天, 我们更需要坚守劳动价值论的科学内核, 以此为武器剖析价值创造的本质、批判资本逻辑的异化、指引更公平合理的社会经济秩序构建。这不仅是发展马克思主义理论的内在要求, 更是回应时代课题、实现人的解放与发展的现实需要。

综上所述, 在全面审视人工智能时代新型生产关系及其价值创造机制的过程中, 我们不难发现, 这一时代的到来不仅深刻重塑了生产领域的面貌, 也对传统经济理论提出了诸多挑战。然而, 正是这些挑战, 凸显了马克思劳动价值论在当代的强大解释力与深远意义。面对人工智能时代的种种挑战, 马克思劳动价值论不仅没有过时, 反而以其深刻的洞察力和强大的解释力, 为我们揭示了新型生产关系中价值创造的本质规律。无论是劳动二重性的揭示, 还是社会必要劳动时间决定价值量的原理, 都在新的历史条件下得到了验证与拓展。同时, 劳动价值论的开放性也使其能够不断吸纳新的实践经验, 丰富自身的理论内涵, 保持与时俱进的理论品质。

展望未来, 新型生产关系需向更公平合理的方向演进, 要求我们在政策层面强化劳动者主体地位, 保障其在人机协作中的主导权; 在制度层面推动生产资料所有制改革, 促进数据要素的公平分配; 在理论层面持续深化劳动价值论研究, 指导实践发展, 为构建更加公平合理的生产关系提供坚实的理论支撑。