AI：权力争夺
近期的《雅各宾》发表了研究者 Jason Resnikoff 的文章，认为 AI 并非一项特定的技术，而只是一种叙述。AI 不过是这个利用技术乌托邦主义来贬低劳动的叙述中的一个新篇章。AI 有可能对工人造成严重伤害——原因并非来自技术本身，而在于老板掌控了它。
AI 的物质变化未消除人类劳动，反而使其退化
作者认为，这在机械化的历史中早有先例，从工业革命伊始，技术不但没有减轻工作量，反而使雇主利用技术——甚至只是技术的概念——把原本优质的工作变成了低技能劳动，并通过技术掩盖人类的劳动，让劳动力成本更低。
雇主们借用 AI 这个词汇来编织一个技术进步、打压工会和劳动退化密不可分的叙述。然而，这种退化并非技术的本质，而是资本和劳动关系的产物。
AI 与工作未来的讨论是雇主削弱工人权力的延续
目前关于 AI 和工作未来的讨论，只不过是雇主长期以来试图削弱工人权力、声称人类劳动价值下降的又一新篇章。当技术企业家谈论“AI 做这个”、“AI 做那个”时（比如埃隆·马斯克向前英国首相里希·苏纳克承诺的“AI 将带来丰裕的时代，人人无需工作，因为‘AI 能够包揽一切’”），他们用的“AI”一词更多是掩盖实际情况。
AI 并非技术，而是希望和希望的具现
学术研究领域的 AI 通常并非特指某种技术，而是如权威人士玛格丽特·A·博登所定义的“让计算机做与人类思维类似的事情的实践”。换句话说，AI 更像是一种希望，即制造出表现得像是智能的机器。没有一项单一技术让 AI 在计算机科学中独树一帜。
当前许多关于 AI 的讨论集中在人工神经网络在机器学习中的应用。机器学习指的是使用算法在大量数据集中寻找模式以进行统计预测，如 ChatGPT 这样的聊天机器人。聊天机器人通过庞大的计算能力和海量数据来计算一个词出现在另一个词旁边的统计概率。
人类的思考方式与 AI 不同
机器学习通常依赖于设计者来帮助系统解释数据，这时人工神经网络派上用场（机器学习和人工神经网络只是 AI 的两种工具）。人工神经网络是一组链接的软件程序（每个程序称为一个节点），每个节点可以计算一项特定任务。以 ChatGPT 为例（属于大语言模型类别），每个节点是一个运行数学模型（称为线性回归模型）的程序，接收数据、预测统计可能性并生成输出。
这些节点相互连接，每个链接有不同权重，用于影响最终的输出。这种模仿与人类意识相去甚远。研究人员并不了解大脑的运作，因此无法真正将语言规则编码进机器内。相反，他们采用了微软研究院研究员凯特·克劳福德称之为的“概率或蛮力方法”。人类并不以这种方式思考。
AI 的成本很高，而且污染环境
例如，儿童并不是通过阅读所有维基百科的内容并统计词语的相邻频率来学习语言的。此外，这些系统消耗大量能源且费用高昂。训练 ChatGPT-4 的成本约为 7800 万美元；Google 的 Gemini Ultra 则达到 1.91 亿美元。人类学会和使用语言的成本远低于此。
在标准机器学习中，人类标记不同输入以教导机器如何组织数据及其在决定最终输出时的重要性。例如，许多人领着极低的报酬“预训练”或教导计算机程序辨认图像内容，标记图片以便程序区分花瓶和杯子。
AI 用廉价劳动力隐藏人类劳动
据《卫报》报道，OpenAI 在肯尼亚雇用合同工为 ChatGPT 标记涉及暴力、自残、谋杀等内容的文本和图像，报酬低得惊人。多名工人声称这些工作条件剥削性极强，并请求肯尼亚政府对 OpenAI 展开调查。
《卫报》的文章以非洲员工 Mercy 和 Anita 的经历为例。Mercy 是一名位于肯尼亚内罗毕的内容审核员，她的工作包括审查社交媒体上的暴力或色情内容，以确保其符合公司的社区准则。这些内容常常涉及极端暴力、性虐待等，给她的心理带来了沉重的负担。
Anita 则在乌干达北部城市古鲁从事数据标注工作，负责分析视频内容中的司机面部表情，帮助构建 AI 的“车内行为监测系统”。她的工作压力大，报酬低，长时间面对电脑屏幕注视枯燥的视频内容，每周 45 小时的劳动报酬仅略高于 200 美元，约合每小时 1.16 美元。
当代 AI 趋势：将技术神秘化
文章指出，全球南方（如非洲）的工人因经济脆弱性，不得不接受这样的工作条件，而雇主通常对他们的身心健康缺乏关怀。内容审核公司会通过闭路电视监控系统、指纹扫描等监视员工的行为，计算每一秒的工作效率。尽管这些公司声称为贫困地区提供就业机会，但实际工作条件令人窒息，且合同通常仅为短期，员工随时可能失去工作。
工人不敢抱怨，因为知道自己很容易被替代。
根据《雅各宾》文章的作者，当代 AI 的使用趋势却趋向于将技术神秘化，将其包裹成一个庞大且难以理解的革命性机制。这种效果并非偶然，而是符合资本的利益。
AI 不过是关于技术的叙述
AI，并不是一项革命性的技术，而是关于技术的一个叙述。AI 不过是这个利用技术乌托邦主义来贬低劳动的叙述中的一个新篇章。
几家法国大型连锁超市声称他们使用“人工智能”来识别小偷，然而实际情况是这些监控是由马达加斯加的员工通过观看监控视频完成的，而这些员工每月的收入仅在 90 至 100 欧元之间。同样的情况也发生在所谓的“Voice in Action”技术（其制造商声称这是一个“人工智能驱动的”系统）上，该技术在美国的快餐店接收顾客的得来速订单；事实上，超过 70% 的订单都是由菲律宾的员工处理的。
人类学家玛丽·格雷（Mary Gray）和微软的高级首席研究员西达尔斯·苏里（Siddharth Suri）形象地称这种将人力劳动隐藏在数字前台的做法为“幽灵工作”。
AI 作为自动化话语的新迭代
将人工智能仅视为一种技术——无论是机器学习还是数字平台——都是错误的。这引出了关于自动化的话语，而近年来的人工智能热潮正是其最新的迭代。
科技进步的理念早在战后时期之前就已出现，但在二战之后，这些理念逐渐凝聚成了一种通常被用来削弱工人权力的意识形态。这种意识形态的初始版本是二战后美国出现的自动化话语，该话语主张所有技术变革必然指向人类劳动，尤其是蓝领工业劳动的消失。
自动化话语与工人权力
它是由两种相互交织的现象直接产物的。首先，是在激进的 1930 年代后形成的工会组织力量，这对资本构成了威胁；其次，是战后时期非凡的技术热情。从 1930 年代开始，美国企业就试图将自己及其产品描绘为带来左翼激进分子曾与政治革命联系在一起的那种乌托邦式未来的源头。
二战的胜利、政府资助的技术突破以及随之而来的经济繁荣似乎印证了这种观点。正如 1955 年《商业周刊》所说，人们“感到实验室和工厂里诞生了某种新事物和革命性事物”。因此，从工业领袖到工会官员，再到学生运动成员，甚至一些激进的女权主义者，都觉得或许美国技术能够克服工业资本主义生产中最痛苦的特征：阶级斗争和工作异化。
自动化话语：技术的乌托邦叙述
这种普遍的信念促使福特汽车公司的一位生产副总裁创造了“自动化”一词，用来描述公司通过再造工业社会本身的过程，以对抗工会、恶化工作条件。福特公司及其他公司很快将“自动化”描绘成一种将根本改变工业工作场所的革命性技术。
自动化的定义模糊不清，但仍有许多美国人真心相信它会独立地带来丰裕，同时消灭无产阶级，并且用社会学家和著名公共知识分子丹尼尔·贝尔的话说，用高技能的白领“薪水阶层”取而代之。
然而，各行业中的经理和工人所称的自动化往往只是导致工作条件恶化和加速工作，而非机器代替人工劳动。
AI 与早期机械化形式的相似性
AI 就像早期的机械化形式一样，后者包括自 20 世纪 50 年代以来对白领办公室工作的计算机化机械化，其中雇主的目标是将技术含量较高的白领工作转变为更便宜的半技术性工作。
在 20 世纪下半叶，计算机制造
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