AI时代重思马克思系列——劳动、资本和机器: 人工智能产业的政治经济学史(7)历史语境

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作者：微信文章
本系列由个人译选自英文书籍《自动化与自主性——AI工业时代的劳动力、资本和机器》，仅作学习参考，不做任何商用用途。



引言



      在短短五十余年间，人工智能从少数工程师、科学家与数学家的边缘研究兴趣，发展为21世纪网络资本主义中备受瞩目的核心。¹ 将人工智能置于其历史与社会语境中审视，我们便会发现它绝非一项无关利害的智力探索。自诞生之初，人工智能便作为一种自动化技术，与资本和国家紧密交织。

      人工智能首次出现时，正值早期工业自动化技术被用于粉碎有组织的产业工人之力量的阶段；数十年后，它又被应用于捕获并自动化各类技术领域专家工人的知识。围绕所谓“专家系统”构建的人工智能产业第一时代，于20世纪90年代逐渐式微。但自21世纪10年代中期起，基于机器学习的第二代人工智能产业在更广泛的科技产业中崛起。如今，机器学习被用于从数据中提取模型与问题解决方案——人们希望，这一过程无需先从活劳动中捕获知识即可实现自动化。

      在这段简史中，我还将介绍人工智能的主要学派，并揭示它们如何展现出资本始终试图导向自身目的的技术递归能力。这一历史勾勒为下一章分析当代人工智能产业奠定了基础。

      ¹ 此处“五十余年”的时间跨度大致对应从20世纪50年代人工智能概念萌芽至21世纪初的快速发展期，具体可根据上下文调整表述。
历史语境




      会思考的机器这一概念可追溯至古代（Husbands et al. 2008）。一般认为，真正意义上的AI研究始于首台通用数字计算机ENIAC投入使用后不到十年，以及艾伦·图灵自杀两年后——地点是二战后的马萨诸塞州。正是在1956年的达特茅斯夏季研究项目中，“人工智能”这一术语被创造出来。AI研究兴起于战后美国，其起点是一个已对信息技术的递归可能性着迷的政治经济语境——此时资本与劳动之间的对立正呈现出技术中介下的新强度。让我们先考察这一社会技术环境相关的四个特征。

      第一是控制论——这门研究从计算机到大脑再到组织等复杂系统如何处理信息以实现广义上被称为“控制与通信”行为的跨学科学科——在智识与技术上的影响。通过主张大脑与计算机本质上采用相同的机制，控制论模糊了人与机器的边界。控制论的一个核心关切是反馈——即系统基于将输出用作输入来形成回路、从而响应环境的过程。因此，控制论者与图灵一样，关注递归现象。控制论在二战期间的炮兵研究中兴起（Wiener 2019 [1948], 8–11）：新飞机的速度提升使依赖熟练人类操作员的传统高射炮瞄准方法失效，于是诺伯特·维纳及其同事设计了一台能进行相关计算并自动瞄准火炮的机器。

      此类控制论的成功在20世纪40至50年代催生了新的信念——人类能够设计并制造比自身更复杂的机器（Johnston 2008, 25）。它还引发了大量得到政府与军方大量支持的研究与应用热潮（Kline 2015）。控制论的影响无论怎样高估都不为过，即便其术语如今已不常被明确使用。正如约翰·约翰斯顿（2008）所言，控制论“构成了历史联结点，后工业世界的基础设施——信息网络与计算集合体——正是从这一联结点首次发展起来的”（25）。

      早期AI与控制论并未明确区分。两个领域都对智能感兴趣，且1956年达特茅斯研讨会的若干参与者都涉及控制论研究。保罗·爱德华兹（1996）认为，通过模糊人与机器的边界，控制论促成了二战后“赛博格话语”的出现（2）。AI将继承并推进这一话语：控制论将计算机与大脑进行类比，而早期AI研究者提出了“更全面、更抽象的计算机-心智隐喻”（Edwards 1996, 252，原文强调）。这最终将社群分裂为两类：关注符号系统、逻辑与心理学的AI研究者，以及更感兴趣于自组织系统与神经生理学的控制论者（Kline 2011, 6）。

      第二个背景因素是，受战争期间机械化与新自动化技术进步的推动，同盟国资本的工业生产能力大幅增长。1946年，《财富》杂志发表了一篇有影响力的文章《无需人类的机器》，呼吁将战时自动机械的技术进步全面应用于日常制造业（Leaver and Brown 1946）。两年后，“自动化”一词首次得到公开定义（Le Grand 1948）。

      新生产技术伴随着福特主义劳动组织的强化。尽管亨利·福特备受赞誉的装配线早在1913年就已投产，但利用机器简化并加快工作、增加管理层对工人控制的趋势在战后加速（Noble 1986, 39）。新生产技术对工人而言往往是灾难性的：仅1940至1945年间，美国就有约8.8万名工人在工业事故中丧生，超过1100万人受伤（Noble 1986, 23）。

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      高级福特主义与用于数据处理的大型计算机及计算机化生产机械的引入同时发生（Smith 2000, 5）。1952年，第一台商业可用的计算机数控（CNC）机器——一台车床——上市，并迅速成为资本与劳动冲突的导火索（Noble 1986）。1959年，第一台工业机器人Unimate被安装在通用汽车位于新泽西的一家工厂：它由一条机械臂组成，可编程一次执行一项任务；1961年进入大规模生产并被广泛复制，导致工业机器人数量激增（Wallén 2008, 9–10）。信息技术递归能力的经济潜力正变得日益明显。

      第三个因素是产业劳动力的面貌变化。二战期间，劳动力构成发生了剧烈却暂时的改变——女性与非裔美国人被雇佣以填补此前为白人男性保留的岗位。尽管战后他们大部分被解雇，但福特主义职场中剩余的产业工人在战后面对资本时处于强势地位：美国的战时不罢工承诺到期，“新获得力量的工会[准备]测试自身实力”（Noble 1986, 24）。工人的力量体现在无数次罢工中：二战期间，美国发生了14471次罢工，涉及近700万工人（Noble 1986, 22）。

      这支好战的工人队伍推动资本对劳动发起多管齐下的攻击，其中一个有力手段便是应用自动化技术。资本看到了“前所未有的机会”——“降低技能要求、更集中的管理控制，以及机器替代工人”（Noble 1986, 36）。控制论者维纳（1949）致信全美汽车工人联合会（UAW）主席沃尔特·鲁瑟（后者未回复），担忧“无员工的工厂”可能出现，并指出：“任何与奴隶劳动竞争的劳动——无论奴隶是人类还是机器——都必须接受奴隶劳动的工作条件。”

      最终，20世纪中叶的自动化技术并未实现其推广者承诺的疯狂完美目标，也未对劳动造成末日般的影响。不过，它们确实让企业得以减少非熟练与低技能工人的雇佣数量（Noble 1986）。自动化与许多资本主义国家转向凯恩斯主义福利、劳资之间达成“阶级妥协”相结合，促使产业工人用革命性的进攻换取福利与加薪（Harvey 2007, 10）。

      第四个背景因素——也关乎劳动面貌的变化——是围绕计算技术兴起的新型劳动力。达特茅斯研讨会一年后，管理理论家彼得·德鲁克（1957）辩称：

      如今，装配线已过时……即使是机械工作，也最好组织为高技能与高知识水平工人的共同努力——他们在共同的努力中、为实现共同的目标，行使负责任的、决策性的个体判断……自动化很可能将非熟练工人从生产车间淘汰。但它会用同等数量的高技能与高判断力工人替代他……他们每个人都在自己的知识领域工作，拥有广泛的判断自由裁量权。然而，他们每个人都必须与他人密切合作——与他们持续沟通，不断调整以适应他们的决策，反过来做出影响他人工作的决策。（67）

      基于手工劳动的自动化与技术增强的沟通，一种新型知识工作者被认为会出现。回顾过去，我们知道德鲁克观察到的现象仅适用于全球少数地区的少数工人：高技能协作与沟通工作确实出现了，但它并未从根本上改变工作性质。甚至在德鲁克写作时，已出现了缺乏他所赋予知识工作者之光辉特征的计算机工作。

      早期计算机劳动力按性别划分：男性从事工程硬件工作——他们受到媒体与学术界的关注；而软件生产或编程则由女性从事——这一工作不被视为有声望，甚至对公众隐瞒（Light 1999）。以ENIAC为例，它由琼·詹宁斯与弗朗西斯·比拉斯领导的女性团队编程（Abbate 2012, 24–33）。大卫·艾伦·格里尔（2005）认为，在二战初期的最早阶段，计算机工作是“被剥夺者的工作——给予那些缺乏经济或社会地位以从事科学事业者的机会。女性可能是计算机从业者中占比最大的群体，但还有非裔美国人、犹太人、爱尔兰人、残障人士，以及仅仅贫穷的人加入”（276）。

【评：难怪会有“码农”、“硅农”这种蔑称】

      战后，早期程序员难以替代：退伍军人不具备相关技能，因此随着需求激增，许多女性留在了劳动力队伍中（Little 2017）。1950年，只有几百名程序员；但五年后，约10000名程序员操作着约1000台现有计算机。到1960年，“在蓬勃发展的商业计算机市场中”，编程“成为独立的职业，约有60000名从业者服务于约5000台机器。编程开始成为一门手艺”（Edwards 1996, 248）。

      尽管远非完整的图景，这些因素勾勒出了AI兴起的社会语境：一个变化的工人阶级面对日益控制论化的资本的语境。本章其余部分将追溯当代AI产业如何从这一初始语境发展而来。