屈炳祥：驳“机器创造价值”“数据价值论”等谬论

智能化时代商品价值来源探析

屈炳祥

摘要：在智能化浪潮席卷全球的背景下，人工智能、大数据、物联网与生成式AI等前沿技术深度嵌入生产与消费全过程，商品形态与生产方式发生深刻变革，传统经济理论面临严峻挑战。尤其在价值来源问题上，一些观点认为，随着自动化系统的普及与智能机器“自主决策”能力的增强，活劳动在价值创造中的核心地位被削弱，甚至提出“机器创造价值”“数据即资本”等主张，试图动摇马克思劳动价值论的理论根基。但笔者认为，智能设备、算法与数据本身不创造价值，而只不过是活劳动的物化形式与延伸载体，因而，在生产形式日益智能化的社会，活劳动仍是商品价值的唯一源泉。

一、引言

自第一次工业革命以来，技术变革始终是推动生产方式演进的核心动力。从蒸汽机到电力，从自动化到信息化，每一次技术跃迁都深刻重塑着劳动组织、生产效率与价值分配格局。当前正在展开的智能化革命，则将这一进程推向前所未有的高度。以人工智能、物联网、区块链、大数据分析和生成式模型为代表的智能技术，正全面渗透到制造业、服务业乃至精神产品生产领域，彻底重构商品从设计、生产、流通到消费的全生命周期。

在此背景下，商品形态日趋多元：一方面，“无人工厂”“黑灯车间”实现了高度自动化的实物生产，人类在生产线上的直接参与几近消失;另一方面，数字音乐、电子书、AI生成图像、智能软件、虚拟服务等非物质化商品迅速崛起，其边际成本趋零、复制传播便捷的特性，挑战了传统价值量度的逻辑。与此同时，劳动形态也发生深刻变迁——体力劳动被机器替代，重复性脑力劳动被算法接管，劳动者更多转向研发、管理、创意与平台服务等高阶职能。数字平台上的“零工经济”劳动者如网约车司机、外卖骑手、内容创作者，其劳动过程受算法调度与绩效监控，呈现出高度组织化却又个体化的新特征。

正是在这一复杂图景中，一些西方学者质疑：当机器能够“学习”“决策”甚至“创作”时，是否意味着机器本身已经成为价值创造的主体?当数据成为“新石油”，算法成为“新工人”，是否宣告了劳动价值论的终结?这些观点虽具传播力，但这多是建立在对马克思劳动价值理论的误读之上的。马克思在《资本论》中明确指出：“劳动是价值的实体和内在尺度，但是它本身没有价值。”(《资本论》第一卷，人民出版社2004年版，第65页)这一论断揭示了价值的本质是凝结的抽象人类劳动，而非任何物质或技术要素的东西。

然而，智能化时代的新现象确实对劳动价值论提出了现实挑战：如何解释AI生成内容的价值?如何界定平台用户“免费劳动”的经济意义?如何测算数字商品的社会必要劳动时间?等等。这些问题要求我们在坚持劳动价值论基本立场的同时，对其进行时代性的阐释与发展。本文正是基于此考虑，通过系统分析智能化生产中的价值生成机制，回应理论争议，拓展理论边界，彰显劳动价值论在数字时代的解释力、生命力与真理性。

二、马克思劳动价值论的核心内涵与理论基础

马克思在《资本论》开篇即指出，资本主义社会的财富表现为一个“庞大的商品堆积”，商品是分析资本主义经济的逻辑起点。商品具有使用价值和价值二重属性：使用价值是商品能够满足人们某种需要的属性，是商品的自然属性;价值则是凝结在商品中的无差别的人类劳动，是商品的社会属性。(《资本论》第一卷，人民出版社2004年版，第47页)二者统一于商品之中，但又彼此独立：一个物品可以有使用价值而无价值(如空气、阳光)，也可以有价值而无直接使用价值(如尚未售出的商品)。

商品的二重性根源于生产商品的劳动二重性，即具体劳动和抽象劳动。具体劳动是指生产一定使用价值的具体形式的劳动，如纺织工的织布劳动、程序员的编码劳动、厨师的烹饪劳动等等，这些形式的劳动创造商品的使用价值;抽象劳动则是撇开一切具体形式的、无差别的一般人类劳动，它形成商品的价值。(《资本论》第一卷，人民出版社2004年版，第60页)劳动二重性理论是理解马克思主义政治经济学的枢纽，它科学地解释了为何不同质的劳动成果可以在市场上按比例交换——因为它们背后都凝结着等量的抽象劳动。这一理论突破了古典政治经济学将价值归结为“效用”或“稀缺性”的局限，为劳动价值论奠定了坚实的哲学与经济学基础。

马克思进一步指出，商品的价值量由生产该商品所耗费的劳动量决定，而劳动量则以劳动时间为尺度。但决定商品价值量的不是个别劳动时间，而是社会必要劳动时间。所谓社会必要劳动时间，就是“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”。(《资本论》第一卷，人民出版社2004年版，第52页)

社会必要劳动时间并非固定不变，而是动态调整的。它反映的是某一历史阶段的社会平均生产效率。例如，当某企业率先采用先进机器，其个别劳动时间低于社会必要劳动时间，该企业便能获得超额利润;而当该技术普及后，社会必要劳动时间会因此而下降，进而商品的整体价值也会降低。这一规律揭示了价值量与劳动生产率之间的反向关系：在劳动支出量不变的情况下，劳动生产率越高，单位商品所包含的价值量越小。

在智能化时代，这一规律依然适用，但表现形式较为复杂。例如，AI模型的训练初期耗时巨大，对应极高的劳动投入，但一旦模型建成，生成内容的成本就会变得很低。这是否意味着AI内容无价值?答案是否定的。AI生成的每一段文本或图像，其价值仍可追溯至模型训练过程中投入的海量标注劳动、算法设计劳动与算力消耗所体现的人类劳动。社会必要劳动时间在此体现为“系统研发的平均劳动成本”除以“总产出数量”的长期平均值。

马克思劳动价值论告诉我们，活劳动是商品价值的唯一源泉。在生产过程中，生产资料(如机器、原材料、数据)作为过去劳动的结果，其价值会通过具体劳动转移到新产品中，但不会创造新的价值。只有活劳动，即劳动者在生产过程中耗费的体力和脑力，才能创造新的价值。(《资本论》第一卷，人民出版社2004年版，第232页)这一观点具有深刻的理论与现实意义。它揭示了资本主义剥削的秘密：资本家通过占有生产资料，使劳动者在必要劳动时间之外强制劳动者进行剩余劳动，从而无偿占有剩余价值。即使在高度自动化的今天，这一基本逻辑并未改变。智能机器虽然能够“自主运行”，但其运行离不开人类设计的程序、训练的数据以及技术人员的控制与维护——所有这些环节都凝结着人的活劳动。机器本身只是死劳动的载体，它能转移价值，但不能创造价值。(《资本论》第一卷，人民出版社2004年版，第424、427页)

三、智能化时代商品生产与价值生成的新特征

智能化时代最显著的特征是生产方式的自动化与智能化。“无人工厂”与“黑灯工厂”的出现，使得生产过程中人类直接劳动的参与大幅减少。在这些工厂中，智能机器人、自动化生产线和算法控制系统能够自主完成原材料加工、产品组装、质量检测等一系列环节，生产效率提升数十倍，乃至更高。以德国西门子安贝格工厂为例，该“工业4.0”标杆工厂实现了99%的自动化率，每秒可生产一个PLC控制器，错误率低于百万分之一。整个生产流程由MES系统实时调度，设备自诊断、自校准、自修复。表面看，工厂“无人”，但背后是数千名工程师、程序员、数据科学家在研发、调试、维护系统的持续投入。这些劳动虽不直接作用于产品，却构成了价值创造的必要前提。

此外，AI在工业质检、预测性维护、供应链优化中的应用，进一步提升了生产效率。但这些算法本身是人类智力劳动的结晶，其优化过程依赖大量标注数据与反复迭代，本质上仍是活劳动的积累。因此，自动化程度的提高并未消除劳动，而是将劳动前置化、隐蔽化与复杂化。

随着数字经济的发展，商品形态日益呈现出数字化与非物质化的特征。数字音乐、电子书籍、软件服务、AI生成的图像与文本等数字商品，无需依赖传统的物质载体，即可通过网络进行传播和消费。这些商品的生产过程与传统实物商品存在显著差异，其价值生成逻辑也更为复杂。以生成式人工智能为例，如OpenAI的GPT系列、StabilityAI的StableDiffusion，通过对海量文本与图像数据的学习，能够自主生成高质量的内容。这些内容在满足人们精神文化需求的同时，也具有了商品的属性——可销售、可订阅、可嵌入商业应用。

然而，这里就给我们提出了一个问题，即AI生成的商品是否具有价值?其价值来源又是什么?答案是肯定的：AI生成内容具有使用价值和价值，但其价值来源并非AI本身，而是其背后诸多科技工作者人类劳动的凝结。训练一个大型语言模型需数千张GPU运行数月，消耗巨额电力与算力，而这些算力的背后是芯片制造、数据中心运维、能源供应等环节的劳动投入。更重要的是，训练数据的清洗、标注、去偏工作，依赖大量“隐形劳动者”——数据标注员、内容审核员、算法伦理师。他们的劳动被嵌入模型之中，成为AI“创造性”的基础。因此，AI生成内容的价值，实质是这些前置劳动的结晶。这是不用任何怀疑的、千真万确的客观事实。

在智能化时代，劳动形态发生了深刻变化。一方面，传统的体力劳动和重复性脑力劳动逐渐被智能机器替代，劳动者更多地从事创造性、管理性和服务性劳动;另一方面，数字劳动、平台劳动、情感劳动等新型劳动形态不断涌现，劳动的边界愈发模糊。

例如，在共享经济平台上，网约车司机、外卖骑手等劳动者通过平台获取订单，其劳动过程受到平台算法的严格管控。这种劳动形态既不同于传统的工厂劳动，也具有一定的自主性和灵活性。平台通过评分系统、派单机制、时间压力等手段，实现对劳动过程的“算法控制”，劳动者在“自由接单”的表象下，实则处于高度规训状态。

此外，用户在社交媒体上的内容创作、点赞、评论、数据生成等行为，也在为平台创造价值。Facebook、抖音、小红书等平台依靠用户生成内容(UGC)吸引流量，再通过广告变现。这些用户虽未被雇用，但其“数字劳动”无偿贡献了平台的核心资产。这种劳动的隐蔽性，使得其价值常被忽视或剥削，成为数字资本主义的新特征。

四、对违背马克思劳动价值论观点的商榷

部分学者认为，在智能化生产中，智能机器能够自主完成生产任务，甚至具有“学习能力”和“创造性”，因此机器也能创造价值。这种观点混淆了使用价值与价值的区别，也忽视了机器背后的人类劳动。

马克思在《资本论》中指出：“机器不是使产品变便宜，而是使产品随着机器的价值相应地变贵。”(《资本论》第一卷，人民出版社2004年版，第427页)机器作为生产资料，其价值是由生产机器所耗费的人类劳动决定的。在生产过程中，机器的价值会逐渐转移到新产品中，但这只是价值的转移，而非新价值的创造。智能机器的运行离不开人类预先编写的程序、算法以及后期的维护和管理，这些都凝结着人类的活劳动。

例如，一条自动化生产线的研发、设计和调试，需要大量工程师和技术人员的劳动;生产线运行过程中的故障排除、参数优化，也离不开人类的参与。即使是具有自主学习能力的人工智能模型，其训练数据的标注、算法的优化同样需要人类劳动的投入。由此使我们明白，智能化条件下，机器人仍然不过是人类劳动的一种工具，它同以往的所有机器一样，是不可能创造价值的，能够创造价值的只有人类的活劳动。这才是价值的唯一源泉。

随着大数据技术的发展，一些学者提出“数据价值论”，认为数据是智能化时代的核心生产要素，数据本身具有价值，甚至是价值的源泉。这种观点将数据与劳动割裂开来，忽视了数据背后的人类劳动。

数据本身是客观存在的，其价值的形成离不开人类的劳动。首先，数据的采集、整理和存储需要耗费大量的人力和物力。例如，为了训练人工智能模型，需要对海量的图像、文本数据进行标注，这一过程需要大量标注人员的劳动。其次，数据的分析和应用需要依赖人类的知识和技能。数据只有通过人类的加工和解读，才能转化为有价值的信息和知识，为生产和决策提供支持。

马克思在《资本论》中指出：“劳动是财富之父，土地是财富之母。”(《资本论》第一卷，人民出版社2004年版，第57页)在智能化时代，数据可以看作是“数字土地”，但它本身并不能创造价值。创造价值的仍然是人的活劳动。只有人的活劳动，通过对数据进行加工和利用，才能形成其价值。因此，“数据价值论”本质上也是对劳动价值论的误解，它没有认识到数据价值的形成离不开人类的活劳动。

面对“无人工厂”中人类劳动的缺失，一些学者质疑劳动价值论的适用性。然而，从马克思的“总体劳动”视角来看，“无人工厂”并非真正的“无人”，而是劳动的形式发生了变化。马克思在《资本论》中提出了“总体工人”的概念，他指出：“为了从事生产劳动，现在不一定要亲自动手;只要成为总体工人的一个器官，完成他所属的某一种职能就够了。”(《资本论》第一卷，人民出版社2004年版，第582页)在智能化生产中，虽然直接参与生产过程的工人减少了，但为生产提供支持的研发人员、工程师、数据分析师、维护人员等，都属于“总体工人”的范畴。他们的劳动虽然不直接作用于劳动对象，但通过为智能生产提供技术支持和管理服务，间接参与了价值创造过程。

例如，“无人工厂”的运行依赖于智能系统的研发和维护，而这些工作需要大量的程序员、算法工程师和技术人员的劳动。此外，工厂的原材料供应、产品销售、物流配送等环节，也离不开众多劳动者的参与。因此，“无人工厂”的价值创造是“总体工人”共同劳动的结果，活劳动依然是价值的唯一源泉。

五、智能化时代劳动价值论的拓展与深化

在智能化时代，劳动的内涵得到了极大拓展。传统劳动价值论主要关注物质生产领域的体力劳动，而在今天，脑力劳动和数字劳动在价值创造中的作用日益凸显。

脑力劳动不仅包括科学研究、技术创新等创造性劳动，还包括管理、决策、服务等复杂劳动。这些劳动具有更高的复杂性和创造性，能够创造更多的价值。马克思曾指出：“比较复杂的劳动只是自乘的或不如说多倍的简单劳动，因此，少量的复杂劳动等于多量的简单劳动。”(《资本论》第一卷，人民出版社2004年版，第58页)在智能化时代，复杂劳动的比重不断提高，其在价值创造中的贡献更多，也更重要。

数字劳动是智能化时代的新型劳动形态，它包括数据标注、内容创作、平台运营、用户交互等一系列与数字技术相关的劳动。这些劳动虽然形式多样，但本质上都是人类劳动的体现，它们通过创造数字商品或为数字经济提供服务，参与价值创造过程。例如，用户在社交媒体上创作的短视频，不仅为平台带来了流量，也通过广告变现等方式创造了价值。因此，我们需要将数字劳动纳入劳动价值论的研究范畴，拓展劳动价值论的内涵。

智能化时代，生产的社会化程度不断提高，价值创造也呈现出协同化的特征。在传统生产方式中，价值创造主要依赖个体或企业内部的劳动，而在今天，价值创造更多地是通过跨企业、跨领域劳动者的协同劳动来实现的。

例如，一款智能手机的生产，需要芯片制造商、屏幕供应商、软件开发商、组装工厂等多个主体的协同合作。每个主体都在价值创造过程中发挥着独特的作用，他们的劳动共同构成了智能手机的价值。此外，开源软件、众包平台等新型生产组织方式，也使得价值创造的主体更加多元化，劳动的协同性更加突出。

马克思在《资本论》中分析了资本主义生产的社会化特征，而智能化时代的生产社会化程度远超马克思所处的时代。这要求我们在劳动价值论的框架下，研究协同劳动的价值创造机制，探讨不同主体在价值创造中的贡献分配问题。

在智能化时代，社会必要劳动时间的计算面临新的挑战。传统的社会必要劳动时间主要基于物质生产领域的平均劳动时间，而在数字经济中，商品的生产过程更加复杂，劳动的形态更加多样，这使得社会必要劳动时间的计算难度加大。一方面，数字商品的生产往往具有边际成本为零的特征。例如，一款软件一旦开发完成，复制和传播的成本几乎为零。这使得传统的社会必要劳动时间概念难以直接应用于数字商品的价值度量。另一方面，智能化生产中的劳动效率受技术水平、算法优化等因素的影响较大，社会必要劳动时间的动态变化更加频繁。

为了应对这些挑战，我们需要探索社会必要劳动时间的数字化计算方法。例如，通过大数据分析和人工智能算法，实时监测不同生产主体的劳动效率，动态计算社会必要劳动时间。同时，我们也需要认识到，社会必要劳动时间作为价值的度量尺度，其本质是社会劳动的平均化，即使在数字化时代，这一本质依然不会改变。

六、智能化时代坚持和发展劳动价值论的现实意义

1.为数字经济的发展提供理论指导

随着数字经济的快速发展，平台垄断、数据剥削、劳动异化等问题日益凸显。坚持和发展劳动价值论，能够为解决这些问题提供理论指导。

劳动价值论强调劳动者在价值创造中的主体地位与唯一性，这就要求我们在数字经济发展过程中，保障劳动者的合法权益，避免平台企业对劳动者的过度剥削。例如，通过完善劳动法律法规，规范平台劳动的用工关系，保障网约车司机、外卖骑手等劳动者的劳动报酬和社会保障。同时，劳动价值论也为数据产权的界定和分配提供了理论依据，数据作为劳动的产物，其价值应归属于创造数据的劳动者，而不能被平台企业无偿占有。

2.揭示智能化时代的剥削本质

在资本主义制度下，智能化技术的应用并没有改变资本主义剥削的本质，反而使得剥削更加隐蔽和深化。资本家通过占有智能生产资料，不仅占有直接生产过程中劳动者创造的剩余价值，还通过平台算法、数据垄断等方式，占有数字劳动者创造的价值。

马克思劳动价值论揭示了资本主义剥削的秘密，即资本家无偿占有劳动者创造的剩余价值。在智能化时代，这一剥削关系依然存在，只是形式发生了变化。例如，平台企业通过算法控制劳动者的劳动过程，压低劳动报酬，同时通过收集和利用用户数据获取巨额利润。坚持劳动价值论，能够帮助我们认清智能化时代资本主义剥削的新形式，为反对剥削、追求公平正义提供理论支持。

3.推动人的自由全面发展

马克思劳动价值论不仅是一种经济理论，更是一种关于人的解放的理论。它强调劳动是人的本质活动，人的自由全面发展离不开劳动的解放。在智能化时代，智能技术的应用既为劳动解放提供了可能，也带来了新的挑战。

一方面，智能技术的应用能够替代重复性、危险性的劳动，减轻劳动者的劳动强度，为劳动者提供更多的自由时间，促进人的自由全面发展。另一方面，智能化技术的应用也可能导致劳动异化的加剧，劳动者可能被算法控制，成为智能机器的附属品。坚持和发展劳动价值论，要求我们在发展智能技术的同时，注重人的主体地位，推动劳动的解放与人的自由全面发展相统一。

七、简短的结论

智能化时代的到来，给马克思劳动价值论带来了新的挑战，但并未动摇其理论根基，否定它的科学性与真理性。通过对“机器创造价值”“数据价值论”等错误观点的批判，我们可以清晰地看到，智能机器、数据等生产要素虽然在价值创造过程中发挥着重要作用，但是它们本身并不能创造价值，成为价值的源泉，成为价值源泉的唯有人的活劳动。

同时，智能化时代也要求我们对劳动价值论进行拓展与深化。劳动内涵的拓展、价值创造的社会化以及价值度量的新挑战，都需要我们在坚持劳动价值论基本立场的基础上，结合时代特征进行理论创新。坚持和发展劳动价值论，不仅能够为理解智能化时代的商品价值问题提供理论指导，还能为数字经济的健康发展、劳动者权益的保障以及人的自由全面发展提供现实支撑。

马克思在《资本论》手稿中指出：“无论哪一个社会形态，在它所能容纳的全部生产力发挥出来以前，是决不会灭亡的;而新的更高的生产关系，在它的物质存在条件在旧社会的胎胞里成熟以前，是决不会出现的。”(《资本论》第一卷，人民出版社2004年版，第832页)智能化时代的生产力变革，正在推动生产关系的调整与变革。我们应立足劳动价值论的理论基础，积极应对时代挑战，推动马克思主义政治经济学的创新与发展，为构建更加公平、合理的经济秩序贡献理论智慧。

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