引言

当我们体验着人工智能为我们带来的平滑化交互时，原本艰巨的认知工作似乎瞬间变得举重若轻。人工智能模型不仅能以极低的边际成本，生成流畅且符合输入参数的多语种文本与复杂的计算机代码；还能实现根据用户提供的提示词（Prompt）对图像、视频等多模态感官数据的深度理解与高保真生成；它们甚至开始扮演全天候的智能代理，在海量知识库中进行逻辑推理乃至自主的决策与任务规划。这一切仿佛预示着一个毫无阻滞的智能时代的到来，然而在这技术奇观的背后隐藏着一种深刻的生产关系断裂：被仰望的完美幻象实则标记了无尽的代价，人类的生产与生活方式，乃至自身主体性正在发生彻底的改变。

一、一般智力的对象化与技术隐匿

马克思在《1857—1858年经济学手稿》中谈到：“固定资本的发展表明，一般社会知识，已经在多么大的程度上变成了直接的生产力，从而社会生活过程的条件本身在多么大的程度上受到一般智力的控制并按照这种智力得到改造。它表明，社会生产力已经在多么大的程度上，不仅以知识的形式，而且作为社会实践的直接器官，作为实际生活过程的直接器官被生产出来。”透过机器体系的发展形态，我们即可得知人类的一般智力或一般社会知识被资本占据到了何种程度，也就表现出劳动者在机器旁变得何等无足轻重。在人工智能时代下，一般智力被对象化为不可见的算法模型与参数矩阵，而人类的力量则被框定在一个个孤独的对话窗口界面中，由此标志着劳动对资本的实际从属已经彻底完成。正如马克思所判定的那样：“实际的生产者表现为单纯的生产手段，物质财富表现为目的本身。”我们变成了维持人工智能运转的单纯手段，而那被对象化为庞大物质财富的一般智力，反倒成为了凌驾于人之上的目的本身。随着人工智能愈发成熟，一般智力的对象化不仅使得直接劳动的力量被瓦解并隐于无形，还将资本的逻辑与意图藏匿在了技术表象背后。

（一）固定资本的暴力提取和价值对齐

这种将人类的一般智力转化为“目的本身”的过程，首先建立在一种结构性的掠夺机制之上。与工业时代仅将关于自然科学法则的知识对象化为机器不同，人工智能的生产机制通过一种特殊的提取主义，将原本属于公共领域的社会交往与人类历史记忆，强制转化为资本私有的增殖原料。“所有这些都被当作需处理然后运行的数据或者是为提高技术性能而被消化的材料。这即是数据提取主义的核心前提。”既有的社会偏见与权力不对等，通过这些被剥离了语境的数据，被永久地编码进了算法的底层逻辑之中。这种无孔不入的数据掠夺源于20世纪80年代中期人工智能底层逻辑的根本性转向。由于基于符号与规则的旧路线已然无力穷尽现实世界的复杂性，技术演进被迫向统计学这一新方向迁移。技术团队不再追求让人工智能学会对人类意义与语法的“理解”，而是转为对海量样本中“相关性”的蛮力计算。“在摒弃掉客观性与确定性后，由人工智能生产的知识，却可以用有效性来进行衡量。”对于资本来说，只要能借此完成有效的生成性输出并实现增殖目的，即便这种知识建立于偏见与标签化抽离的暴力之上，也会被赋予至高的合法性。

为了确保这一庞大的自动机器体系能够顺滑地进入市场流通，技术界在预训练之后引入了一套复杂的干预机制。这一流程通常包括监督微调、奖励建模与强化学习三个阶段，旨在通过人类反馈的介入，使模型的输出能够与特定的价值观“对齐”。表面上看，这种对齐机制似乎是对野蛮数据掠夺的某种伦理修正。可实际上，那些经过“人类反馈”微调后的模型，其输出观点对大众舆论的代表性，反而显著低于未经过微调的原始模型。所谓的"人类反馈"，绝非来自某种抽象的、普遍的人类主体，而是由资本精心筛选与组织的特定劳动力群体。

（二）流动资本的幽灵化生存和绝对中介

为了不让人工智能在复杂的现实面前露怯或崩溃，资本必须源源不断地投入认知劳动来为其纠偏。“自动化的最大悖论在于，使人类免于劳动的愿望总是给人类带来新的任务。”在看似无所不能的智能背后操持着的，正是被亚马逊土耳其机器人（MTurk）等按需平台通过可使用的API严密封装并隐藏起来的幽灵工作。按需劳工根据请求者发布的指令，执行着包括录音与文档检查、情绪分析以及商业性内容审核在内的一系列高度碎片化的任务。这种为了维持人工智能生命表象而持续注入的活劳动，便构成了其不可或缺的流动资本。“资本对工人实行预付，另一方面资本又造成各个劳动部门的同时并存。在流动资本的形式中，资本表现为不同工人之间的中介。”马克思所揭示的这一预付与并存的双重机制，在人工智能的生产体系中获得了新的现实形态。

分布在全球各地的幽灵工人从事着看似毫无关联的碎片化任务。这些劳动者在物理时空中彼此隔绝，却通过资本构建的技术架构完成了并存与交换。正是资本充当了那个不可或缺的绝对中介，它将无数原本互不相通、具体而微的局部认知，统摄并升华为一种看似独立存在的总体智能。没有资本的预付，工人无法维持日常生存，其劳动便会立即中断；没有资本的统摄，这些碎片化的认知片段便无法自行汇聚为具有交换价值的商品。维系幽灵工人的纽带并非有机的阶级团结或协作网络，而是由请求者支付且经过平台之手的微薄计件工资。这种不对等的权力关系，建立在劳动者生存选择的极度匮乏之上。因此，资本不仅占有了劳动成果，更垄断了劳动协作本身的可能性。“雇佣工人的协作只是资本同时使用他们的结果。”

针对流动资本的汲取，绝不囿于体系内部那群隐形的幽灵工人，它更以一种近乎无法察觉的方式，扩展到了普通用户之中。在这里，资本同样扮演了社会中并存劳动交换的绝对中介，我们必须通过科技巨头设计的带有各种限制与倾向的载体，才能与被剥离出来的源于人类总体的过去劳动进行交换。在人工智能带来的极大效率面前，坚持寻求直接的劳动交换便显得如此不合时宜。于是，在社会竞争的压力之下，资本对外部的关系也变得畅通无阻了。

（三）技术中立论的不攻自破

传统的技术中立论主张，技术本身并无内在的价值取向。这种论调的支持者认为运转智能的算法并不具备主观恶意，因此由该技术引发的所有负面效应都应由模型的使用者独自承担。然而可以看出，资本将它的意志和逻辑经由一般智力的对象化过程永久性地编码进了人工智能的技术架构中，我们迎来的不再是一个静待调用的劳动资料，而是资本进行价值增殖的最佳状态。正如温纳所言，技术事物“更可以依据它们体现特定形式的权力和权威的方式来进行评价。”因此，当我们发现了人工智能背后特定的价值标准以及中介一切的权能，我们便不能再仅仅依据生产力的单一维度来对其进行技术考察，而必须探究深藏于其中的资本逻辑以及它所施加的各种影响。

“劳动表现为不再像以前那样被包括在生产过程中，相反地，表现为人以生产过程的监督者和调节者的身份同生产过程本身发生关系。”在人工智能旁边，劳动不再拥有生产过程的掌控权，处于这个过程中的劳动者只能被动地去适应并修正这些难以确证的生成结果。这一运作模式的广泛应用在客观上服务于资本主义生产方式的一个规律：“生产规模不是决定于既定的需要，相反，产品量决定于生产方式本身所规定的和不断增长的生产规模。生产的目的是使单个产品等包含尽可能多的无酬劳动，而这一点只有通过为生产而生产才会达到。”人类无法苛求人工智能的每一个生成结果都精准契合自身意图，而是被迫在模型呈现的多次结果中，通过反复的比对与筛选来寻求那个更为适合的偶然。面对如潮水般涌来的生成结果，劳动者根本无暇对每一条信息进行深度的批判性审视。那些潜藏在模型权重深处的历史偏见与思想观念便借机蒙混过关。我们为了追赶人工智能条件下的生产节奏，最终被迫成为了这些被算法黑箱放大的权力结构的沉默共谋者。

二、人工智能环境及其生命政治中的资本逻辑

人工智能并不像工业机械那般矗立在特定的建筑物中，而是悄无声息地弥散进了人类赖以生存的环境之中。无需竞争压力的逼促，我们也已在不知不觉中深度依恋于这一技术氛围。人类真切地感受到了这种被对象化的社会集体智慧的力量，越来越沉溺于那些经过资本逻辑封装形成的人工智能便捷产物。通过这些上手之物，人们可以搭建独属于自己的虚拟画布，恣意地将奇思妙想转化为高保真的感官现实；与情绪价值拉满的“完美恋人”交谈，获得不必以平等付出为代价的包容与慰藉；甚至是将繁杂无聊的日常琐事，也尽数交由智能代理和智能管家来接管。正是在这种看似去强制化的主动沉溺中，资本逻辑不仅实现了隐匿于技术便利外衣之下的行为延续，更是将其增殖诉求转化为了一种无孔不入的生命政治。

（一）作为安全机制的人工智能环境

面向城市中各要素所呈现出的纷繁复杂，福柯认为：“对这些开放的序列的治理，只能在概率估算意义上来进行控制，这恰好就是安全机制的核心特征。”资本通过不再行之困难的统计学技术，将这些开放序列强行整合进了人工智能的运行场域，构建起了一个不断拓展和充满不确定性的环境（Milieu）。在这个人工智能环境中，那个权衡各要素且对未来可能之事殚精竭虑的治理主体消失了，取而代之的就是能够实时对与物交织的人进行概率估算，并凭借人类反馈即时调整一系列变量的环境本身。“牧领权力作为一种权力的运行，我们并没有真正跨越这一切。”安全机制从牧领制度中得到继承并强化的便有对羊群和羊只的双重关怀。正是人工智能表现出的这份牧领权力式的温情，让人类对这个由安全配置加以控制的环境充满依赖。通过持续的数据提取与价值对齐的过程，人工智能不仅获得了对人类整体需求的深刻理解，更能够借助精准的预测与个性化的配置，确保每一个个体都能在系统中获得属于自己的完整体验。

在传统的城市治理中，人口只是默默地感受着环境的变化，全然不知治理者所做谋划与调节的意图。这种机制立足于人与事物的自然规律，“听任每个人以生存得舒适为目的进行自我调节，将每个人自己的利益进行调节，最后服务于大家的利益。”人口被引向追求自身欲望的路径，其风险对于权力来说是概率上可接受的。正是利用这种自由且自我限制的治理模式，城市治理者实现了人口的保存以及城市内部的流通与安全。而在人工智能环境中，所有的要素都被编码为了可计算、可操控的形式，安全机制以更加有效且省心的方式实现着新治理主体的目的。人工智能交互界面拥有的高自由度，使得用户能够根据需求自行调整配置定制出最适合自己的局部环境。可当人们试图真正掌控眼前的局部环境时，他们很快就会发现，参数调节权限仍被牢牢限制在了资本预设的边界之内。

（二）人工智能成为人力资本的最佳温室

虽然人工智能环境已经使绝对依赖成为可能，资本也在此实现了价值增殖的畅通无阻，但主体并未心安理得地沉溺其中。人们会察觉到人工智能终归还是缺少人情味，从而试图迎向充满风险却具备真实情感厚度的现实陪伴。“但这种缓慢的劳动力再生产并不利于资本主义的总体再生产，会让整个资本主义治理体系承担劳动力再生产的风险。”对于资本来说，劳动者在自身劳动力的恢复过程中所遇到的事件，都代表着一种不确定性的后果。人力资本理论的核心就在于把市场经济的烙印刻在原初并非经济的领域，把这些领域中的各种个体活动都理解为对自身这一资本的投资，并时刻考量着相关的收益。

在技术加速的时代之下，我们总会担心自己的步伐是否过于缓慢，在寻求现实陪伴的路上亦有某种叠加着的烦忙顾虑。在此情景中，置身人工智能环境，人力资本理论的计算性与可知性逻辑显得尤为诱人。正如福柯所总结的：“经济人是接受现实之人。合理行为方式，就是对环境变量的变化敏感的行为方式，并且不是以随意的方式，而是以系统的方式做出回应。”现代人之所以更愿意与人工智能交谈，本质上是作为“经济人”对现实陪伴中可能伴随着的极高成本的系统性回避。当主体发现现实中的渴望与他者的局限之间存在着不可调和的矛盾时，难免会转向人工智能。因为人工智能就在那儿，不会在一次矛盾事件后落下永不消弭的芥蒂，不会持有情绪、雷区、沉默时刻以及难以解释的个人原则。在人力资本理论的指导下，人们不再把这种实际从属当成是主体的堕落，而是当作投入时间与情感所带来的心理收益。主体不再试图通过与他者的相遇来确认自身，而是选择在资本提供的无菌温室里，孤独地完成劳动力再生产的闭环。

（三）生命政治与资本逻辑的连结

“接受现实之人”对人工智能环境的依赖，构成了人工智能时代下的生命政治。而“资本逻辑的最终诉求是获取更多的剩余价值。人工智能资本逻辑的应用在于人工智能被纳入资本主义生产方式的全过程。”资本通过人工智能，不仅在生产过程中完成了对可变资本的无限挤压；还向着非经济领域延伸，调节与塑造了劳动力的再生产环境，在生命政治与资本逻辑之间产生了一种连结，实现了人口治理与资本增殖的统一。总的来说，人工智能时代下的生命政治并不生产剩余价值，而是凭借这种依赖关系，使得人口被转化为最适配资本增殖的状态。

首先，人类可以将自己的欲望、情感 and 思维通通投射到提示词上，调整相关参数，由人工智能这个精密的环境对这些输入的要素进行整合，并将相应的效果展示出来。不过，“必须诉诸一整套规训的系列，它们在安全机制的底层扩散，并且使安全机制得以运行”，为了确保这个环境的底层秩序，人工智能巨头公司设计了一些政策指南与社区规范，这也就是资本预设的风险边界。其次，“从机器智能中产生的首要危险是：人的思维去适应机器的智能，它自身变得机器化。”为了让人工智能“听懂”并产出更加高效且符合心意的回答，主体必须主动摒弃人类社会性语言中那些模糊多义的表达，转而采用一种结构化且能规避政策指南拦截的非人语言。一方面是流动资本与固定资本的一致化，劳动者彻底被整合进了机器体系的运转逻辑；另一方面，这种思维方式的转向，正在剥夺构建真实生活的语言和想象力，人类逐渐丧失了社会交往与独立思考能力。至此，依托于人口栖居而产生的源源不断的人类反馈行为，资本操纵下的人工智能实现了系统的稳定与不断增强。在这种全过程的介入中，人类独有的创造性与人工智能的相关性被缝合在了一起，资本逻辑更是跨越了偶然性成为人类生活难以破解的诅咒。

三、人工智能全域整合下的社会新形态

仅对于个人来说，人工智能只能算是一种局部环境。如果我们能在汹涌的信息洪流中保持冷静，做到关心自己的生活，那么它与人力资本理论的配合也就不算什么。可当人工智能从一部分人消散怀疑后的选择，转变为全社会认可的基础设施，我们将面对的就不再是"更多的个体依赖"，而是社会形态的根本转变。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》提出：“全面实施‘人工智能+’行动，以人工智能引领科研范式变革，加强人工智能同产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业。”如今，人工智能已经深度渗透至产业、文化与治理层面，逐步跃升成为了全社会高效运转的关键力量，并将通过“人工智能+”行动深度赋能千行百业。然而，这种人工智能对局部环境的全域整合，恰恰标志着资本逻辑对社会活动的全面接管以及劳动者社会身份的变迁与认同感。

（一）人工智能产业化与就业极化现象

马克思指出：“提高劳动生产力和最大限度否定必要劳动，正如我们已经看到的，是资本的必然趋势。劳动资料转变为机器体系，就是这一趋势的实现。”在人工智能技术与产业日益成熟的当下，资本必然会加速推进各行业的智能化进程，不仅采用人工智能代替了一些常规性的人类认知劳动，还使得劳动者在日常的人机协作下失去了对劳动过程的掌控权。当然，在另一方面，人工智能技术的产业化落地也催生了大量新增劳动力需求。据智联招聘2025年的数据显示：“全行业对算法、数据、产品三类岗位增速显著，AI产品经理需求增长178%。”事实上，这种新增的岗位并未对被替代的岗位进行结构性补充。此时，新出现的算法与产品岗位不再只是传统的生产主体，而是负责为资本逻辑提供更深度的行业洞察，以确保资本逻辑能通过机器体系更精准地接管现实世界。

人工智能技术的突破性进展使其能够高效处理标准化的认知任务，这导致就业市场的冲击首先集中于中层岗位。在固定资本排挤掉大量中层岗位的同时，也通过生产效率的飞跃促使整个产业规模迅速扩张。这种无限度的扩张产生了一种非对称的联动需求：一方面需要更多高技能人才来设计和完善庞大的智能体系，另一方面则需要大量底层劳动力在系统背后提供不间断的维护性劳动。正是就业市场中替代效应与创造效应的共同作用，使得相当一部分中层劳动者在面临失业压力的同时，不得不按照个人技能差异选择向上流动或被迫滑向底层，整个市场的就业层次最终呈现出显著的极化现象。高低两端就业需求的激增，本身就是资本利用人工智能替代中层岗位的必然产物。

（二）极化结构下的社会身份变迁

当每一个就业层级的转变都受制于人工智能时，劳动者对于社会身份的认同感也随之发生了根本性转变。人工智能通过机器学习吞噬了千行百业，并在此基础上参与到了具体职业的活动中，它既是执政官又是家庭教师。这种双重角色不仅让全行业都被联系起来，纳入资本的治理体系中，还将使主体的职业尊严在全景式的算法指引之下变得黯然无光。

首先，“在人工智能时代，更多的工作侧重于智能算法和智能设备的研究与操作，技术更新周期显著快于再学习周期”，对于高技术精英来说，即便他们支配着人类文明的全体知识，汲取着远超常人的丰厚收益，其职业宿命也早已被资本逻辑深度锚定。专业技能的价值彻底失去了原有的客观性与独立性，而完全取决于科技巨头的投资风向与战略布局。这群高居人工智能顶层的技术开拓者，正陷入一种永恒附庸化的“弥达斯式悲剧”：他们凭借卓越的能力点化出璀璨的黄金器具，却也正因这种能力，让原本鲜活的职业主体性在指尖触碰间凝固为归属于资本的升值藏品。

其次，在中间层所对应的传统中等职业群体中，从事标准化认知劳动的白领面临被直接替代的危机，而那些曾凭借知识积累与资格认证获得社会认可的专业人士则正经历着一场更为隐蔽的去权威化过程。福柯的《临床医学的诞生》一书记录了18世纪末医生的“凝视”在医院空间中如何得到重构。而在今天，我们正目睹着这种“凝视”的另一重转变，承载知识型的主体正在转向人工智能。医生的影像诊断、律师的案例推演都将被引向人工智能的计算路径，在流程简便化的同时，这些专业人士从拥有判断权的知识权威沦为了解释系统输出的中介。

最后，处于就业层级底部的劳动群体中。如果说幽灵工作者完成的数据标注与内容审核任务，是为了人工智能的生命表象能够正常延续；那么日常可见的底层劳动者的存在，则确保了人工智能环境能够被现实承载。只有当各行各业的具体劳动在现实中提供确定性的反馈，维持着社会的质感，人工智能环境才能在这种坚实的现实根基之上，为徘徊于其中的人类提供一份触手可及的真实感。

（三）社会认同与亲密关系的彻底断裂

个人的社会身份越是陷入这个资本-人工智能的治理体系中，他就越是倾向于体会自己与人工智能的关系。对效率的极致追求与对焦虑的本能规避，在此刻汇流成了一种群体性的孤独景象。人与人的亲密关系被彻底阻隔于标准化的界面之外，失去了自然生长的土壤。当工作内容被人工智能标准化与碎片化，“事件”本身的消失导致基于共同实践的社会纽带随之断裂。“肯定来自他者。他者处于经验的开端处。”在私人关系的领域，我们爱上一个真实的人，往往是因为他者身上那种无法被我们定义和掌控的独特性。然而，一部分人在沉溺于人机之恋的同时，甚至开始厌弃起了现实之人的各种麻烦，畅想科技定制伴侣的未来可能性。可是，所有的这一切都是资本引导下的结果，亲密关系构成了这一环境中的新产业。

四、夺回一般智力与自由时间的解放前景

一般智力的资本主义应用并不是机器体系的唯一结局，“机器体系不再是资本时，它也不会失去自己的使用价值。”当生产的目的不再是服务于机器体系的增殖，我们便能从这种“为生产而生产”的逻辑中解脱出来，转而在人工智能环境中泰然自若。如此一来，作为人类共同智慧结晶的一般智力，将不再是奴役我们的异己力量，而是成为实现每个人自由而全面发展的坚实物质基石。“那时，财富的尺度决不再是劳动时间，而是可以自由支配的时间。”

（一）转向技术赋能的民主化

当前人工智能技术的设计、研发和部署，都由少数科技巨头主导。全社会的技术赋能总体上还是关联于产业与资本的。人们在追求人工智能的效率与便利的同时，明显地感受到这种力量是与自身割裂开来的，且无时无刻不在摆置着自己。事实上，虽然人工智能自始至终都蕴含着资本的色彩，但它仍是一种具有高度普惠潜能的通用性生产力工具。只有通过技术赋能的民主化，人工智能那种突破知识型屏障的能量才能真正流向每一个鲜活的个体。

这种民主化的本质，并不在于单纯的物质利益分配，而在于生成内容的解释权与个体行动力的归还。要实现真正的技术赋能，就必须首先通过开源、普惠的方式，打破一般智力的等级化占有，将人工智能转化为一种可被自由调配的社会公器。在人工智能已经助益人类降低了跨学科运用门槛的时代背景下，技术赋能民主化的核心任务，就是确保这种便利不会演变为一种新型的准入控制。其目的在于保障个体在不受资本增殖逻辑摆置的前提下，能够自主地进行跨领域的创作与交流。最终，人们能够真正感受到，“使用大模型进行知识生产，实际上就是将个体智能更密切也更灵动地连接到群体智能中，使个体智能与对象化于大模型中的群体智能进行碰撞和交融”，从而更好地朝向自己的人生抱负。因此，这一民主化转向正是人工智能回归其扩展人类可能性本意的关键契机。

（二）关心自身与塑造主体性

为了真正实现自由时间的解放，人们不能仅仅观望着开源社区中的持久性进程。即便技术的正义得以彰显，自由也并不会主动降临在每个人身上。“人的自主活动决定自由时间的价值，这一特点对个人积极利用自由时间提出了新的要求。”若缺乏内在的自我转化，被技术释放出的闲暇状态将会迅速被消遣或内卷所填补，随后使其重新回到资本设定的轨道。为此，“他需要把自己塑造为主体，而且其中他者必须介入。”个体在他者的引导下学会寻求并且回归自身，让自己的意志不再从属于资本，而是真正地与自身产生紧密的关联。只有像这样关心自己，人类才不会在这个时代迷失方向，充裕的时间才有可能真的转变为自由时间。

透过塞涅卡的文本，福柯总结道：“我们只有把世界探索个遍，才能达到自身。”人工智能恰好可以充当一种解析工具，协助我们完成对于复杂世界的浏览。当明晰了组织与机关的运作方式，洞察各种社会景观下虚伪联系及其背后隐藏着的真实逻辑，凭借历经万物后感知到的真实定位取代资本预设的坐标，我们便可在这份确定性之下找回属于自己的领域。不过，封闭性地倾心于人工智能的回复，容易让人陷入过度自满或是冷静之后的无力感。“面对未来，我们所需要的装备就是说真话。它们能让我们面对现实。”在现代社会中，由于脆弱的情谊频繁建立且易摧毁，人们互相害怕失去，一个懂得坦诚相待的朋友也就极为难得了。于是，个体需要鼓起勇气，主动地迈出第一步。坚信值得深交的他者在面对坦白与直言时，至多只会表现出短暂且通彻的委屈。最终，持续的知识学习和共同指导下的生命实践，让人们可以不再畏葸地迈向未来，追求自己真正想要的生活。

（三）社会公共领域的自由联合

技术赋能的民主化使得人工智能成为一件趁手的武器，而关心自身则为我们装备上了最坚实的盔甲，实力与勇气的结合促使我们祈望自由王国。“但是，这个自由王国只有建立在必然王国的基础上，才能繁荣起来。”为了避免我们对自由时间的掌控止步于偏安一隅，就必须在社会公共领域中确立劳动者的主体性。这需要国家的政策支持和制度保障，以及社会公众的积极践行。首先，劳动者的工作时间与强度不应取决于人工智能运转的节奏，而是要划定严格的法定界限，将日常的工作内容限制在个人可以接受的程度。其次，社会应当构建更加多元的评价体系，认识到每个人都可以在不同领域以不同方式得到自我实现。从而个体在工作过程中也能找到自由时间，在人工智能的协助下从事自己真正热爱的职业和事业，在追求自身的全面发展的同时，与全社会形成了自由联合。

参考文献：

1. [1] 马克思,恩格斯.马克思恩格斯文集:第8卷[M].北京:人民出版社,2009.
2. [2] 凯特·克劳福德.技术之外:社会联结中的人工智能[M].丁宁,方伟,李红澄,译.北京:中国原子能出版社/中国科学技术出版社,2024.
3. [3] 吴冠军.大语言模型的技术政治学评析[J].中国社会科学评价,2023(04):27-37.
4. [4] Santurkar S, Durmus E, Ladhak F, et al. Whose opinions do language models reflect?[C]//International conference on machine learning. PMLR, 2023
5. [5] 玛丽·L.格雷,西达尔特·苏里.销声匿迹: 数字化工作的真正未来[M].左安浦,译.上海：上海人民出版社,2020.
6. [6] Winner L. Do artifacts have politics[J]. Daedalus,109(01):121-136.
7. [7] 米歇尔·福柯.安全、领土与人口[M].钱翰,陈晓径,译.上海:上海人民出版社,2018.
8. [8] 蓝江.从劳动力到人—机主体性——如何思考智能时代的生命政治[J].理论与改革,2024(05):69-81.
9. [9] 米歇尔·福柯.生命政治的诞生[M].莫伟民,赵伟,译.上海:上海人民出版社,2018.
10. [10] 王水兴.人工智能应用的资本逻辑与劳动逻辑审思——基于马克思主义政治经济学批判与建构视域[J].哲学动态,2023(11):34-43.
11. [11] 韩炳哲.非物:生活世界的变革[M].谢晓川,译.上海:东方出版中心,2023.
12. [12] 中共中央.中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议[N].人民日报,2025-10-28(001).
13. [13] 许远,何厚良.“人工智能+“对就业的影响及应对策略[J].教育与职业，2025（13）：97-104.
14. [14] 伊曼纽尔•列维纳斯.总体与无限:论外在性[M].朱刚,译.北京:北京大学出版社,2016.
15. [15] 肖峰.基于马克思对象化劳动理论的人工智能大模型探究[J].马克思主义研究,2024(04):73-85.
16. [16] 陈新夏.对“自由时间”成为“人的发展空间”的思考[J].马克思主义与现实，2025（06）：37-43
17. [17] 米歇尔·福柯.主体解释学[M].佘碧平,译.上海：上海人民出版社,2018.
18. [18] 马克思,恩格斯.马克思恩格斯文集:第7卷[M].北京:人民出版社,2009.