【文/東方軍事專欄作者 維杰·普拉沙德、熊節(jié)，譯/鯨生】

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人工智能進入公共生活，照例帶來一陣熟悉的喧囂：人們驚嘆于它的技術能力，憂慮于它的社會后果，而最耐人尋味的是，那些從中看到積累新邊疆的人，臉上露出了狂喜。描述AI的語言充斥著“不可避免”的腔調，仿佛歷史本身早已合謀，要將這項技術交到我們當前經濟秩序的手中。

然而，歷史從不因“必然”而前行——它是由權力所塑造的。從這個意義上說，AI也并非降生在一片中立之地：它踏入的世界，只能被描述為衰敗中的資本主義。因此，說到底，AI既不是我們的朋友，也不是我們的敵人。它有可能服務于人類解放，但前提是，我們必須把它從圈占中奪回來，阻止它淪為私人積累的又一種工具。

進一步看，資本主義到了當前這個階段，連曾經用來為自身暴力辯護的那一絲微弱的共同繁榮承諾，也已經消失殆盡。我們面對的是一個雖已喪失合法性、卻執(zhí)意要通過日益榨取性的手段來自我再生產的體制。具體來說，金融資本早已脫離生產性投資，轉而偏好那些能帶來利潤卻無需社會變革的投機循環(huán)；與此同時，公共產品被掏空，勞工保護受到侵蝕，民主機構也屈從于企業(yè)利益。正是在這樣的土壤上，AI登場了——它并非什么解放的力量，而是一種被這些深層矛盾所塑造出來的技術。

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那么，誰擁有AI？它又服務于何種目的？答案既非抽象，也非含混。首先，屈指可數(shù)的幾家大型企業(yè)——大多集中在全球北方——控制著讓AI成為可能的基礎設施、數(shù)據(jù)和算力資源。它們的支配地位，是數(shù)十年政策決定的結果：知識被私有化，數(shù)字公地被圈占，研究被置于企業(yè)意志之下。

更重要的是，這種集中絕不僅僅是商業(yè)層面的。那些擁有AI基礎設施的企業(yè)，依法律和慣例，與它們總部所在帝國的國家安全機器緊密相連。2013年斯諾登曝光的“棱鏡”計劃表明，微軟、谷歌、蘋果、Meta等企業(yè)持有的數(shù)據(jù)會常規(guī)地流入美國情報機構手中；2018年的《云法案》則把這一邏輯延伸到了國界之外，授予美國當局合法訪問這些企業(yè)在全球任何地方所持數(shù)據(jù)的權力。正因如此，當代AI的架構，恰恰繼承了這一安排。

一個在加利福尼亞訓練出來的前沿模型，通過圣保羅或拉各斯的云服務進行部署，在法律實質上仍然屬于美國監(jiān)控與情報體系的工具。換句話說，將自身的經濟和公共管理融入這一基礎設施，就等于融入這一體系。在我們這個時代，帝國架構的傳播方式，就是一個應用程序接口。

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另一方面，再來看數(shù)據(jù)。喂養(yǎng)AI系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，是從數(shù)十億人的集體活動中收割而來的，然而這些數(shù)據(jù)所產生的價值，卻被一個狹小的精英階層所攫取。這其實并不新鮮——資本主義始終依賴于對土地、勞動和知識的圈占。新鮮的是AI將這一過程推向的規(guī)模與速度：人的創(chuàng)造力、交流和社會關系被轉化為數(shù)據(jù)點，被剝離語境，再作為專有資產重新組裝起來。然而，對數(shù)據(jù)的圈占雖然規(guī)模巨大，卻只是剝奪的一個方面。在它旁邊，還有一場幾乎無人提及的、發(fā)生在此前四十年信息產業(yè)中的第二層剝奪：系統(tǒng)地剝奪勞動人民構建信息工具的能力。

具體來說，在UNIX和BASIC的時代，一個使用計算機的人，按照機器的設計邏輯，也同樣被期望去編程它；早期計算機的工作環(huán)境，天然地邀請用戶去制造工具、修改工具、傳遞工具。而今天，這一狀況被徹底逆轉了。勞動者和公民所面對的信息工具，是作為成品商品出現(xiàn)的——由經過認證的專家為他們生產，被封裝在內部邏輯無法審視和修改的平臺之中。于是，構建的能力被穩(wěn)步地從大眾生活中抽離，集中在少數(shù)幾家公司的工程部門，也就是今天控制著AI的那些公司。更重要的是，這兩層剝奪相互疊加：勞動人民的數(shù)據(jù)被抽取之后，又被用來訓練那些系統(tǒng)，而后者反過來進一步收窄了那些數(shù)據(jù)被抽取者自身想象與生產的視野。

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最終，呈現(xiàn)在他們面前的是：他們未曾參與建造的工具，基于他們未曾同意交出的知識所訓練出來，再以服務的形態(tài)賣回給他們，讓他們?yōu)榇烁顿M。由此可見，失去的不僅是一份價值份額，更是一種位置——制造者的位置、建造者的位置、塑造集體生活組織方式的人的位置。

因此，在資本主義之下討論AI，如果不提出這第二層剝奪的問題，就等于默認維持那更深層的依附結構。

此外，工人本已與自身勞動產品相異化，如今連他們的認知本身也被抽象化、被貨幣化。就連AI的基礎設施也體現(xiàn)了這一邏輯：由少數(shù)幾家巨頭控制的云計算，已經成為創(chuàng)新的守門人。要構建先進的AI系統(tǒng)，就必須向這些企業(yè)租借算力資源。這種安排與歷史上的圈占運動如出一轍，只不過如今的地盤變成了數(shù)字化的、全球性的。其結果不僅是財富的集中，更是可能性的集中——它不僅決定了誰能造AI，還決定了什么樣的AI會被造出來。

在這種條件下，研究的優(yōu)先順序自然服從于盈利性而非社會需求。首先，巨額資源被投入廣告優(yōu)化、金融交易算法和消費者預測系統(tǒng)；與此同時，用于應對氣候變化、加強公共衛(wèi)生系統(tǒng)或改善糧食分配的資源配置卻少之又少。由此可見，問題不在于AI能不能解決這些難題，而在于：在資本主義下，它為什么很少被允許去解決？

以醫(yī)療為例。從一方面來說，AI在診斷和藥物發(fā)現(xiàn)方面已展現(xiàn)出卓越的能力。然而在實踐中，它的部署卻完全服從于市場命令。具體而言，在美國，保險算法通常將削減成本置于患者照護之上，對邊緣化群體造成不成比例的傷害；另一方面，制藥公司利用AI加速藥物研發(fā)，卻同時維持著嚴格的專利制度，從而限制了藥物的可及性。結果就是：技術是尖端的，社會結果卻是倒退的。換句話說，AI不是在技術上失敗了，而是在政治上失敗了。

AI技術用于生物技術和藥物研發(fā)，能大大減少實驗時間，造福于人類

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教育領域同樣如此。表面上看，AI驅動的平臺承諾個性化學習和知識獲取的擴展；但在利潤驅動的體制下，它們卻變成了數(shù)據(jù)提取和市場細分的工具。學生的行為被追蹤、商品化并出售。更富有的機構能夠獲得先進系統(tǒng)，而資金不足的學校則進一步落后。于是，表面上所謂的創(chuàng)新，變成了不平等的又一層外衣。

更重要的是，支撐AI的全球勞動分工進一步暴露了這些矛盾。具體來說，硅谷的工程師設計先進模型，而全球南方的工人卻在不穩(wěn)定的條件下標注數(shù)據(jù)、審核內容、維護數(shù)字基礎設施。這些工人忍受著低工資和心理壓力，常常要審核令人不適的材料，來“訓練”那些號稱智能的系統(tǒng)。這些數(shù)字并非抽象概念：總部位于美國的Sama公司作為OpenAI的外包商，雇傭了肯尼亞工人來標注和審核ChatGPT被訓練以識別和拒絕的有毒內容——這些工人審核涉及性暴力、自殺和虐童的描述，而他們的實際到手工資據(jù)報道僅為每小時1.32到2美元。

類似的安排、同樣的工資水平，遍布馬達加斯加、菲律賓、委內瑞拉和巴基斯坦；價值數(shù)十億美元的全球數(shù)據(jù)標注市場，就建立在這種勞動之上。從這一角度看，那些在帝國中心銷售的系統(tǒng)的光鮮與表面的智能，字面意義上正是建立在邊緣地帶勞動人民的神經系統(tǒng)之上的——那些工人的名字從不出現(xiàn)于任何營銷材料中，他們的勞動條件經過精心管理，恰好就是為了讓他們不為人知。

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由此推之，AI根本不是“人工”的：它建立在人類勞動之上——這種勞動分布不均，且被系統(tǒng)性剝削。然而，AI的意識形態(tài)力量恰恰在于它的神秘化：它將自己呈現(xiàn)為自主而客觀的存在，從而掩蓋了內嵌其中的社會關系。

即便是模型表面上的中立性，一經審視也會煙消云散。首先，大語言模型的訓練語料絕大多數(shù)來自帝國中心的語言、檔案和意識形態(tài)框架；因此，它們的默認輸出往往以驚人的保真度復制了這些框架在財產、主權、國家的合法性、革命的性質等議題上的政治預設。

換句話說，表面上呈現(xiàn)為普適工具的技術，一經檢視便顯露出帶有立場的本質。更重要的是，這種偏見不是可以通過更好的過濾來修正的技術事故，而是塑造該模型的社會關系的沉淀物。結果便是，有害的結果被框定為技術故障，而不是結構性特征，責任也隨之消解于抽象之中。歸根結底，這種神秘化極大地服務于資本——它收窄了政治的想象力，鼓勵人們去適應而非抵抗。

那么，未來會怎樣？如果資本主義尚處于有活力的階段——也就是說，如果它仍在擴展社會權利、投資于公共產品——AI或許還能被整合進一個更寬廣的人類發(fā)展計劃之中。但以它如今衰敗的形式，資本主義既缺乏這個能力，也缺乏這個意愿。

于是，AI變成了又一個積累的機制，又一個斗爭的場域。因此，問題不在于AI是否會改變社會——它已經在改變——而在于這種改變將由利潤主導，還是由人的需求主導。

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要回答這個問題，我們必須超越批判，認真考慮替代性的安排。

首先，在社會主義條件下，AI不會圍繞積累來組織，而是圍繞集體福祉來組織。而這首先需要從所有制的變革開始：數(shù)據(jù)、基礎設施和算力資源將被視為公共產品，由民主方式治理，而非私人控制。進一步說，人類活動所產生的龐大數(shù)據(jù)集將被視為集體資源，其收益在全社會范圍內分配。由此可見，這一轉變將從根本上改變AI的目的。

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舉例而言，自動化將不再被用來替代工人、壓低工資，而是用來減少社會必要勞動時間；它不會制造失業(yè)，反而可能帶來縮短的工作時間、更多的閑暇，以及更廣泛地參與文化和智識生活的機會。屆時，問題將不再是怎樣最大化生產率，而是怎樣分配生產率提高所帶來的收益。

一線工人感受智能科技

值得注意的是，這種對自動化的運用，已經以零碎的形式出現(xiàn)在那些技術的社會關系并未完全屈服于私人積累的地方。以上海建工集團運營的工地為例：那里已經部署了四十多種機器人，用來接手最為艱苦的幾類工作——在四十度以上的酷暑中綁扎鋼筋、在狹窄通風差的狹小空間里焊接、地下隧道管片的拼裝找平。更重要的是，原先被分配到這些崗位的工人并沒有被拋棄；他們被重新培訓，成為替代他們身體承受傷害的那些機器的操作員和技術員。因此，將自動化用于把人類勞動從危險、繁重的工作中解放出來，并同時有針對性地對轉崗工人進行再培訓——這不是某種遙不可及的社會主義遠景中的幻想，而是當下正在發(fā)生的具體實踐。

從歷史的角度看，也曾閃現(xiàn)過此類可能性的蹤影。上世紀70年代初，智利的“賽博協(xié)同”工程（Cybersyn）曾嘗試利用計算系統(tǒng)進行民主的經濟協(xié)調。盡管受限于當時的技術條件，并最終被一場帝國主義政變所摧毀，但它至少證明了：數(shù)字系統(tǒng)可以為集體計劃服務，而非服務于私人利潤。而今天的AI技術，極大地擴展了這一潛力。

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以物流為例：在資本主義下，AI優(yōu)化供應鏈以提高效率，卻往往同時加劇了倉庫和配送網絡中的勞動剝削；相比之下，在社會主義下，同樣的系統(tǒng)可以協(xié)調分配以滿足人類需求，同時改善勞動條件。自動化可以消除消耗體力的任務，而工人則保留對勞動過程的民主控制。

然而，當年“賽博協(xié)同”的設計者們無法獲得的條件——以及此后半個世紀里社會主義計算的主張者們無法獲得的條件——是一個非壟斷的、可大規(guī)模部署的計算基礎。而這一條件在過去兩年中已經開始改變。具體來說，隨著來自中國的高性能開源權重模型——最突出的是DeepSeek和GLM——的發(fā)布，任何一個擁有中等資源的部委、大學或運動組織，現(xiàn)在都可以獲得一系列基礎模型：它們的架構和權重已經公開，可以在主權基礎設施上部署，并且使用它們無需在法律上從屬于任何一家美國公司。

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此外，再加上中國AI能力在國家-資本復合體中的更廣泛崛起——這個復合體的對外取向更傾向于主權國家之間的協(xié)商合作——這一發(fā)展為全球南方打開了一個此前并不存在的真正選擇：是屈服于監(jiān)控霸權，還是在平等伙伴之間進行政治協(xié)商。

當然，這個選擇尚未做出；相應的基礎設施尚未建成；許多國家的政治意愿也尚未凝聚。但重要的是，自1973年以來，第一次具備了“后賽博協(xié)同”時代的物質條件。正是在這一歷史節(jié)點上，第三世界社會研究學會（Tricontinental: Institute for Social Research），連同全球南方學術論壇以及拉丁美洲、非洲和亞洲的伙伴機構，開始著手勾畫一個“賽博協(xié)同AI賦能中心”（Cybersyn AI Enablement Centre）的輪廓——一個由本地化機構組成的網絡，旨在將AI技術方法轉移給研究者、傳播者和教育者，以服務于進步政策、大眾媒體和大眾教育。需要強調的是，該中心只是眾多可能制度形式中的一種；它本身并非主張。

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五十年過去了，主張依然與阿連德和賽博協(xié)同團隊當年提出的完全相同：技術必須服務于各國人民的自主發(fā)展，而非他們的屈從。變化在于，自1973年以來，第一次，我們可以在提出這一問題的時候，不必再因理想與物質可能性之間的鴻溝而表達歉意了。

另一方面，數(shù)據(jù)治理也將隨之轉變。數(shù)據(jù)不再被抽取和商品化，而是通過公共機構或合作社等集體框架來管理。近年來出現(xiàn)的數(shù)據(jù)合作社實驗——個體共同匯集并集體管理自己的數(shù)據(jù)——讓我們得以一窺這種可能性。可以預見，在社會主義體制下擴大這類模式，能夠確保數(shù)據(jù)服務于社會利益，而非企業(yè)利益。

社會主義對AI主權的完整實現(xiàn)，首先要求人民自身重新回到“建造者”的位置——不是作為個別的例外，而是作為得到物質支持的、被承認的政治主體。需要指出的是，就在不久之前，這一位置在結構上還是封閉的：計算機只能夠執(zhí)行以形式化編程語言表達的內容，普通人被排除在“建造”之外正源于此。而大語言模型已經開始打破這一等式。

具體來說，現(xiàn)在平實的自然語言可以直接驅動計算；近一個世紀以來橫亙在人類意圖與機器行動之間的那個翻譯層，第一次向勞動人民敞開了大門。從這一點出發(fā)，我們可以用一個來自全球南方鮮活傳統(tǒng)中的名字來稱呼這一敞口所催生的主體。

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自20世紀60年代末起，中國國家培訓了超過一百萬名赤腳醫(yī)生——他們是來自村莊的年輕人，掌握基礎醫(yī)療知識后返回家鄉(xiāng)，以城市培訓的醫(yī)生無法比擬的親近感和責任感服務自己的社區(qū)。這個經驗是可以遷移的：人民迫切的需求，最好由深深嵌入社區(qū)生活與勞動中的實踐者來滿足，讓專業(yè)知識生長在他們自己手中。

“赤腳醫(yī)生”是在上世紀五六十年代，農業(yè)集體化過程中出現(xiàn)的。

對應數(shù)字主權領域的那位人物，便是“赤腳建造者”——那些在可及的AI輔助下，構建自身生活與工作所需信息工具的工人、農民、教師、記者或社區(qū)組織者。因此，在建設國家層面主權的同時，支持這一主體的形成，正是當下的歷史節(jié)點擺在我們面前的政治任務。

另一方面，全球維度同樣至關重要。今天的AI正在復制全球北方與南方之間的不平等：它將專業(yè)知識和利潤集中在少數(shù)幾個地區(qū)，同時將勞動和環(huán)境成本外部化。對此，社會主義路徑要求國際合作：共享研究、技術轉讓、公平獲取資源。只有這樣，AI才可能被引導去解決全球性挑戰(zhàn)（例如農業(yè)、氣候適應、公共衛(wèi)生），并以賦能地方社區(qū)而非加深依附的方式進行。

此外，倫理治理也將被重新定義。在資本主義下，企業(yè)進行有限的自我監(jiān)管，往往將倫理關切置于利潤之下；而在社會主義下，民主監(jiān)督將成為核心。具體而言，關于AI部署——尤其是在監(jiān)控等敏感領域——的決策，將受到公共問責。像人臉識別這類目前被用于擴大國家和企業(yè)監(jiān)控范圍的技術，將受到嚴格控制或被徹底拒絕，從而確保它們不會成為壓迫工具。

更進一步說，從這個意義上講，社會主義條件下的AI甚至有可能深化民主本身。通過實現(xiàn)更高效的資源協(xié)調和擴大知識獲取，它可以支持在當前條件下難以實現(xiàn)的參與式治理形式。關鍵在于，技術不會替代政治，而是從屬于政治。對比是鮮明的：在衰敗的資本主義下，AI加劇剝削、集中權力、加深不平等；而在社會主義下，它可以減少勞動、擴大平等、使技術發(fā)展符合人類需求。由此可見，區(qū)別不在于技術本身，而在于塑造技術的社會關系。

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那么，AI是會挽救資本主義，還是加速它的衰落？實際上，這個問題本身問錯了。AI或許能通過開辟新的積累途徑，暫時延長資本主義的生命。但與此同時，它也加深了該體系的矛盾：替代勞動力、集中財富、侵蝕社會凝聚力。換句話說，它使一個富足與匱乏并存的體系的非理性暴露無遺。同時，AI也指向了超越資本主義的可能。它表明，許多形式的勞動可以被自動化，資源可以進行大規(guī)模協(xié)調，知識可以在全球范圍內共享。正因如此，這些能力昭示著一種不同社會形態(tài)的物質基礎——一種圍繞需求而非利潤組織起來的社會。

當然，AI并不能決定那個未來。它只是澄清了利害關系，強化了我們面前的選擇。因此，圍繞AI的斗爭不是技術性的，而是政治性的。這是一場關于所有權、關于控制權、關于生產本身之目的的斗爭。歸根結底，AI究竟會成為統(tǒng)治的工具，還是解放的手段，不取決于它的算法，而取決于塑造其發(fā)展的社會力量。

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歷史不提供任何保證。但它提供了一個教訓：技術反映的是生產它的那個社會。所以，如果AI要服務于人類，就必須把它從衰敗的資本主義的掌心中奪回來，安放在一種不同的視野之中——一種扎根于尊嚴、平等與集體福祉的視野。

在此之前，AI將始終是它今天的樣子：不是救贖，也不是末日，而是一面鏡子，映照出我們這個時代的矛盾，以及變革當下的迫切必要性。

本文系東方軍事獨家稿件，文章內容純屬作者個人觀點，不代表平臺觀點，轉載請注明出處，否則將追究法律責任。關注東方軍事微信guanchacn，每日閱讀趣味文章。

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具體來說，在UNIX和BASIC的時代，一個使用計算機的人，按照機器的設計邏輯，也同樣被期望去編程它；早期計算機的工作環(huán)境，天然地邀請用戶去制造工具、修改工具、傳遞工具。而今天，這一狀況被徹底逆轉了。勞動者和公民所面對的信息工具，是作為成品商品出現(xiàn)的——由經過認證的專家為他們生產，被封裝在內部邏輯無法審視和修改的平臺之中。于是，構建的能力被穩(wěn)步地從大眾生活中抽離，集中在少數(shù)幾家公司的工程部門，也就是今天控制著AI的那些公司。更重要的是，這兩層剝奪相互疊加：勞動人民的數(shù)據(jù)被抽取之后，又被用來訓練那些系統(tǒng)，而后者反過來進一步收窄了那些數(shù)據(jù)被抽取者自身想象與生產的視野。

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因此，在資本主義之下討論AI，如果不提出這第二層剝奪的問題，就等于默認維持那更深層的依附結構。

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此外，工人本已與自身勞動產品相異化，如今連他們的認知本身也被抽象化、被貨幣化。就連AI的基礎設施也體現(xiàn)了這一邏輯：由少數(shù)幾家巨頭控制的云計算，已經成為創(chuàng)新的守門人。要構建先進的AI系統(tǒng)，就必須向這些企業(yè)租借算力資源。這種安排與歷史上的圈占運動如出一轍，只不過如今的地盤變成了數(shù)字化的、全球性的。其結果不僅是財富的集中，更是可能性的集中——它不僅決定了誰能造AI，還決定了什么樣的AI會被造出來。

在這種條件下，研究的優(yōu)先順序自然服從于盈利性而非社會需求。首先，巨額資源被投入廣告優(yōu)化、金融交易算法和消費者預測系統(tǒng)；與此同時，用于應對氣候變化、加強公共衛(wèi)生系統(tǒng)或改善糧食分配的資源配置卻少之又少。由此可見，問題不在于AI能不能解決這些難題，而在于：在資本主義下，它為什么很少被允許去解決？

以醫(yī)療為例。從一方面來說，AI在診斷和藥物發(fā)現(xiàn)方面已展現(xiàn)出卓越的能力。然而在實踐中，它的部署卻完全服從于市場命令。具體而言，在美國，保險算法通常將削減成本置于患者照護之上，對邊緣化群體造成不成比例的傷害；另一方面，制藥公司利用AI加速藥物研發(fā)，卻同時維持著嚴格的專利制度，從而限制了藥物的可及性。結果就是：技術是尖端的，社會結果卻是倒退的。換句話說，AI不是在技術上失敗了，而是在政治上失敗了。

AI技術用于生物技術和藥物研發(fā)，能大大減少實驗時間，造福于人類

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教育領域同樣如此。表面上看，AI驅動的平臺承諾個性化學習和知識獲取的擴展；但在利潤驅動的體制下，它們卻變成了數(shù)據(jù)提取和市場細分的工具。學生的行為被追蹤、商品化并出售。更富有的機構能夠獲得先進系統(tǒng)，而資金不足的學校則進一步落后。于是，表面上所謂的創(chuàng)新，變成了不平等的又一層外衣。

更重要的是，支撐AI的全球勞動分工進一步暴露了這些矛盾。具體來說，硅谷的工程師設計先進模型，而全球南方的工人卻在不穩(wěn)定的條件下標注數(shù)據(jù)、審核內容、維護數(shù)字基礎設施。這些工人忍受著低工資和心理壓力，常常要審核令人不適的材料，來“訓練”那些號稱智能的系統(tǒng)。這些數(shù)字并非抽象概念：總部位于美國的Sama公司作為OpenAI的外包商，雇傭了肯尼亞工人來標注和審核ChatGPT被訓練以識別和拒絕的有毒內容——這些工人審核涉及性暴力、自殺和虐童的描述，而他們的實際到手工資據(jù)報道僅為每小時1.32到2美元。

類似的安排、同樣的工資水平，遍布馬達加斯加、菲律賓、委內瑞拉和巴基斯坦；價值數(shù)十億美元的全球數(shù)據(jù)標注市場，就建立在這種勞動之上。從這一角度看，那些在帝國中心銷售的系統(tǒng)的光鮮與表面的智能，字面意義上正是建立在邊緣地帶勞動人民的神經系統(tǒng)之上的——那些工人的名字從不出現(xiàn)于任何營銷材料中，他們的勞動條件經過精心管理，恰好就是為了讓他們不為人知。

由此推之，AI根本不是“人工”的：它建立在人類勞動之上——這種勞動分布不均，且被系統(tǒng)性剝削。然而，AI的意識形態(tài)力量恰恰在于它的神秘化：它將自己呈現(xiàn)為自主而客觀的存在，從而掩蓋了內嵌其中的社會關系。

即便是模型表面上的中立性，一經審視也會煙消云散。首先，大語言模型的訓練語料絕大多數(shù)來自帝國中心的語言、檔案和意識形態(tài)框架；因此，它們的默認輸出往往以驚人的保真度復制了這些框架在財產、主權、國家的合法性、革命的性質等議題上的政治預設。

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換句話說，表面上呈現(xiàn)為普適工具的技術，一經檢視便顯露出帶有立場的本質。更重要的是，這種偏見不是可以通過更好的過濾來修正的技術事故，而是塑造該模型的社會關系的沉淀物。結果便是，有害的結果被框定為技術故障，而不是結構性特征，責任也隨之消解于抽象之中。歸根結底，這種神秘化極大地服務于資本——它收窄了政治的想象力，鼓勵人們去適應而非抵抗。

那么，未來會怎樣？如果資本主義尚處于有活力的階段——也就是說，如果它仍在擴展社會權利、投資于公共產品——AI或許還能被整合進一個更寬廣的人類發(fā)展計劃之中。但以它如今衰敗的形式，資本主義既缺乏這個能力，也缺乏這個意愿。

于是，AI變成了又一個積累的機制，又一個斗爭的場域。因此，問題不在于AI是否會改變社會——它已經在改變——而在于這種改變將由利潤主導，還是由人的需求主導。

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