王志宏，楊震

（中國電信股份有限公司上海研究院，上海 200122）

1 引言

人工智能技術(shù)受到世界各國的普遍重視，被視為新一代技術(shù)革命，將對(duì)未來的世界經(jīng)濟(jì)格局、政治格局等產(chǎn)生影響。隨著技術(shù)的快速發(fā)展，業(yè)界普遍把研究重點(diǎn)聚焦在算法（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等）、處理芯片（GPU、神經(jīng)元芯片等）以及以TensorFlow為代表的各類人工智能系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)上。雖然眾多學(xué)者已經(jīng)認(rèn)識(shí)到人工智能技術(shù)在社會(huì)經(jīng)濟(jì)中將獲得的地位，但對(duì)于人工智能技術(shù)本身將如何與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合、滲透到各個(gè)行業(yè)中，各參與方的角色如何定義、作用如何衡量；在人工智能技術(shù)研發(fā)及推廣中，勞動(dòng)者與勞動(dòng)對(duì)象的關(guān)系如何確定、進(jìn)一步的生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系如何演進(jìn)；由人工智能應(yīng)用所形成的新的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中，各參與方如何協(xié)調(diào)發(fā)展，如原有勞動(dòng)系統(tǒng)如何引入人工智能技術(shù)并進(jìn)行相應(yīng)的評(píng)價(jià)，如何根據(jù)有效的反饋進(jìn)行必要的調(diào)整；進(jìn)一步地，如何從哲學(xué)和歷史唯物主義角度分析人工智能技術(shù)發(fā)展所需的各類條件，以期在人工智能技術(shù)普及應(yīng)用中，最大程度地造福人類社會(huì)、減少對(duì)傳統(tǒng)行業(yè)及社會(huì)分工的沖擊就顯得十分必要。

本文首先從哲學(xué)角度分析了人工智能技術(shù)在人類社會(huì)歷史發(fā)展中的地位及價(jià)值，之后從系統(tǒng)科學(xué)角度分析了人工智能技術(shù)要在各個(gè)經(jīng)濟(jì)單元進(jìn)行有效運(yùn)作需要考慮的因素，最后結(jié)合人工智能技術(shù)目前的進(jìn)展，從微觀層面給出人工智能技術(shù)在某個(gè)細(xì)分單元應(yīng)用所面臨的評(píng)價(jià)及評(píng)估方式。

2 人工智能技術(shù)本質(zhì)的認(rèn)識(shí)[1,2]

在2017年7月國務(wù)院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》（以下簡稱《規(guī)劃》）中明確指出：人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力，將進(jìn)一步釋放歷次科技革命和產(chǎn)業(yè)變革積蓄的巨大能量，并創(chuàng)造新的強(qiáng)大引擎，重構(gòu)生產(chǎn)、分配、交換、消費(fèi)等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)各環(huán)節(jié)，形成從宏觀到微觀各領(lǐng)域的智能化新需求，催生新技術(shù)、新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式，引發(fā)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)重大變革，深刻改變?nèi)祟惿a(chǎn)生活方式和思維模式，實(shí)現(xiàn)社會(huì)生產(chǎn)力的整體躍升。……推動(dòng)人工智能與各行業(yè)融合創(chuàng)新，在制造、農(nóng)業(yè)、物流、金融、商務(wù)、家居等重點(diǎn)行業(yè)和領(lǐng)域開展人工智能應(yīng)用試點(diǎn)示范。

《規(guī)劃》對(duì)“人工智能”的要求，不但是技術(shù)的深入研究，還更加注重技術(shù)與實(shí)體產(chǎn)業(yè)的融合，但各行業(yè)都存在傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)及技術(shù)運(yùn)行系統(tǒng)，因此要想使人工智能技術(shù)順利成功地在各行業(yè)應(yīng)用，必須解決兩方面的問題：一方面是科學(xué)技術(shù)的思考，即如何用“系統(tǒng)”模擬人腦工作、認(rèn)識(shí)世界的原理、模型化要解決的行業(yè)問題，并用計(jì)算機(jī)及智能系統(tǒng)針對(duì)具體勞動(dòng)對(duì)象進(jìn)行傳統(tǒng)上由人類才能完成的勞動(dòng)；另一方面，是如何認(rèn)識(shí)在這個(gè)過程中人類勞動(dòng)的問題，即在人工智能系統(tǒng)中，以人為主體的角色及勞動(dòng)價(jià)值問題。對(duì)第一個(gè)問題的研究，解決的是人工智能基本的技術(shù)、行業(yè)應(yīng)用問題；而對(duì)第二個(gè)問題的解決，是人工智能未來研究及應(yīng)用的根本，即如何解決各行業(yè)應(yīng)用人工智能技術(shù)帶來的對(duì)原有勞動(dòng)及協(xié)作體系的沖擊、行業(yè)原有勞動(dòng)者在新的“技術(shù)環(huán)境”中如何從事勞動(dòng)生產(chǎn)、如何判斷其勞動(dòng)價(jià)值并相應(yīng)地分配勞動(dòng)資料及勞動(dòng)成果問題。

從科學(xué)的角度看，人工智能目前并沒有嚴(yán)格的定義[3]，目前大家普遍認(rèn)可的觀點(diǎn)是：人工智能是模擬人腦如何認(rèn)識(shí)世界、進(jìn)行模型化，之后使計(jì)算機(jī)做過去只有人才能做的智能工作。這其中包含兩方面的含義：人工智能是使用技術(shù)手段模擬人腦工作原理、感知外部信息、認(rèn)知并反饋的技術(shù)；是使客觀世界模型化、以腦力勞動(dòng)為核心的勞動(dòng)，勞動(dòng)的基礎(chǔ)有物質(zhì)生產(chǎn)工具，如計(jì)算機(jī)或智能系統(tǒng)完成類似人類的傳統(tǒng)勞動(dòng)，也有非物質(zhì)的信息、數(shù)據(jù)，如感知的外部環(huán)境信息。因此，從勞動(dòng)的觀點(diǎn)看，人工智能技術(shù)的應(yīng)用涉及勞動(dòng)資料、勞動(dòng)對(duì)象、勞動(dòng)關(guān)系的根本轉(zhuǎn)變，對(duì)其的認(rèn)識(shí)不應(yīng)僅局限在技術(shù)范疇，而應(yīng)擴(kuò)大到系統(tǒng)科學(xué)、哲學(xué)及勞動(dòng)價(jià)值的分析范疇。已有學(xué)者開始思考以人工智能技術(shù)為核心的新型勞動(dòng)、勞動(dòng)關(guān)系、勞動(dòng)價(jià)值的問題，如參考文獻(xiàn)[4]基于對(duì)馬克思的《資本論》《德意志意識(shí)形態(tài)》等著作的研究，認(rèn)為馬克思提出的生產(chǎn)資料概念可以界定為：“生產(chǎn)資料是人們從事物質(zhì)生產(chǎn)和精神生產(chǎn)的物質(zhì)條件的總和，是自然產(chǎn)生且可用于生產(chǎn)勞動(dòng)的和由文明創(chuàng)造的各種勞動(dòng)資料、勞動(dòng)對(duì)象、勞動(dòng)工具、勞動(dòng)產(chǎn)品等物質(zhì)條件的總和。”認(rèn)為數(shù)據(jù)就是生產(chǎn)資料的一部分，圍繞數(shù)據(jù)進(jìn)行生產(chǎn)勞動(dòng)是更高級(jí)的勞動(dòng)，可能會(huì)重構(gòu)新的生產(chǎn)關(guān)系和交換活動(dòng)關(guān)系，改變以生產(chǎn)資料為轉(zhuǎn)移的分配形式。因此，人工智能應(yīng)用的本質(zhì)從技術(shù)范疇講，是人類認(rèn)知世界的深化及模擬；從哲學(xué)及經(jīng)濟(jì)學(xué)范疇看，是唯物主義勞動(dòng)價(jià)值論的實(shí)際體現(xiàn)和發(fā)展。

3 從系統(tǒng)科學(xué)的角度認(rèn)識(shí)人工智能

各行業(yè)人工智能技術(shù)的應(yīng)用應(yīng)從系統(tǒng)科學(xué)的角度進(jìn)行思考。首先，人工智能技術(shù)應(yīng)用本身是一項(xiàng)系統(tǒng)工程。以基于大數(shù)據(jù)的人工智能來看，其由以下幾個(gè)必要步驟構(gòu)成：對(duì)于要解決的問題進(jìn)行客觀抽象，用數(shù)學(xué)手段進(jìn)行建模；針對(duì)要訓(xùn)練的模型準(zhǔn)備必要的數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、清洗、格式轉(zhuǎn)換、標(biāo)注等；選取合適的算法訓(xùn)練模型，并進(jìn)行應(yīng)用；在應(yīng)用過程中不斷根據(jù)使用情況及新業(yè)務(wù)需求，搜集新的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的升級(jí)訓(xùn)練，使其符合實(shí)際應(yīng)用需求；由應(yīng)用效果及目標(biāo)評(píng)價(jià)的反饋，進(jìn)一步優(yōu)化數(shù)據(jù)收集、處理、標(biāo)注的流程，使新模型的訓(xùn)練任務(wù)更加容易進(jìn)行等。這個(gè)遞進(jìn)并包含反饋的過程，本身就是一項(xiàng)系統(tǒng)工程。其次，人工智能技術(shù)的應(yīng)用是依托已有的產(chǎn)品及勞動(dòng)系統(tǒng)的工作，必將對(duì)原有的勞動(dòng)系統(tǒng)產(chǎn)生影響，對(duì)原有產(chǎn)品、產(chǎn)品的生產(chǎn)工具、勞動(dòng)者產(chǎn)生影響，如勞動(dòng)者的勞動(dòng)對(duì)象、勞動(dòng)資料、勞動(dòng)工具、勞動(dòng)成果等，都與傳統(tǒng)的勞動(dòng)方式有著較大的區(qū)別。這里所說的“系統(tǒng)”，微觀上是應(yīng)用人工智能技術(shù)的企業(yè)、行業(yè)已有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)；宏觀上是超出技術(shù)之外的整個(gè)社會(huì)的生產(chǎn)、協(xié)作勞動(dòng)系統(tǒng)。

系統(tǒng)科學(xué)認(rèn)為：事物之間存在各類作用關(guān)系，從模型角度來看，系統(tǒng)可抽象為包括3種構(gòu)成要件，包括系統(tǒng)要素、連接、功能或目標(biāo)[5]。由于人工智能技術(shù)是新一代的技術(shù)革命，因此需要從系統(tǒng)科學(xué)的角度，分析由于人工智能技術(shù)的引入形成的新的生產(chǎn)系統(tǒng)中要素、連接、功能和目標(biāo)的新內(nèi)涵。從社會(huì)宏觀層面來看，人工智能的推進(jìn)及頂層設(shè)計(jì)者如何認(rèn)識(shí)并實(shí)現(xiàn)“以數(shù)據(jù)為勞動(dòng)對(duì)象、基礎(chǔ)工具是芯片、計(jì)算機(jī)、軟件算法的新系統(tǒng)”與原有勞動(dòng)系統(tǒng)之間的有機(jī)結(jié)合；如何確認(rèn)并指導(dǎo)建立“系統(tǒng)要素”之間的“連接（關(guān)系）”、整個(gè)系統(tǒng)的“功能目標(biāo)”都是值得進(jìn)一步思考的問題。

以人工智能應(yīng)用為核心的協(xié)作勞動(dòng)系統(tǒng)必須具備以下能力：適應(yīng)性、自組織及層次性。適應(yīng)性指人工智能技術(shù)的某一部分技術(shù)應(yīng)用特征適合各行業(yè)的業(yè)務(wù)及技術(shù)應(yīng)用特點(diǎn)，不但使人工智能的研究成果能在各行業(yè)應(yīng)用，還能夠方便各行業(yè)的管理者進(jìn)行評(píng)估，不但對(duì)技術(shù)本身的應(yīng)用價(jià)值進(jìn)行評(píng)估，還能評(píng)估從業(yè)者在人工智能勞動(dòng)方面的勞動(dòng)成果及價(jià)值；自組織指為了使行業(yè)經(jīng)濟(jì)或作業(yè)系統(tǒng)能根據(jù)人工智能技術(shù)的發(fā)展，以主動(dòng)或隱含的方式逐漸演進(jìn)，本質(zhì)意義是發(fā)揮勞動(dòng)者最大的主觀能動(dòng)性，圍繞新的生產(chǎn)資料進(jìn)行生產(chǎn)；層次性則是放大到社會(huì)系統(tǒng)中，面向人類社會(huì)向“自由王國”演進(jìn)的需求，社會(huì)各類勞動(dòng)單元在以人工智能為代表的智力勞動(dòng)關(guān)系中都有明確的分工及位置。

以智能制造為例，國內(nèi)外針對(duì)智能制造領(lǐng)域應(yīng)用人工智能的基礎(chǔ)“數(shù)據(jù)”提出了各類概念，如信息物理系統(tǒng)（cyber-physical system，CPS）、“數(shù)字雙胞胎”、工業(yè)大數(shù)據(jù)等，本質(zhì)是對(duì)圍繞智能制造各類生產(chǎn)元素、生產(chǎn)流程、工藝、產(chǎn)品的數(shù)字化描述、信息空間的還原，應(yīng)用人工智能技術(shù)優(yōu)化生產(chǎn)流程、工藝等智力勞動(dòng)，以期產(chǎn)生更大的價(jià)值。但各個(gè)行業(yè)、企業(yè)針對(duì)同一對(duì)象的數(shù)據(jù)描述不同，更有甚者，同一企業(yè)內(nèi)部針對(duì)同一對(duì)象，由于使用者的知識(shí)背景、出發(fā)角度、任務(wù)目標(biāo)的不同，也可能存在差異；其次，任務(wù)完成的分工協(xié)作單元也存在差異，一個(gè)生產(chǎn)單元（數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)單元）應(yīng)用另一個(gè)生產(chǎn)單元（價(jià)值、產(chǎn)品形成單元）產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益，如何從整體上形成“系統(tǒng)”性的評(píng)價(jià)及反饋回路，使“貢獻(xiàn)單元”的價(jià)值獲得認(rèn)定，并獲得在以人工智能技術(shù)應(yīng)用為核心的勞動(dòng)協(xié)作系統(tǒng)中的位置，以持續(xù)這個(gè)“數(shù)據(jù)產(chǎn)生、應(yīng)用”的過程都值得考慮。

4 人工智能技術(shù)從哲學(xué)角度的思考

人工智能越來越具備面向全社會(huì)普及的需求，并且具備影響或重塑整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)體系、價(jià)值認(rèn)定體系，進(jìn)一步影響社會(huì)架構(gòu)等的作用，因此必須從哲學(xué)層面進(jìn)行更高層次的思考。而這種思考至少包含兩個(gè)部分：其一是從經(jīng)濟(jì)角度的哲學(xué)思考；其二是從勞動(dòng)角度的哲學(xué)思考。

馬克思主義早已給出：經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)是由社會(huì)一定發(fā)展階段的生產(chǎn)力所決定的生產(chǎn)關(guān)系的總和，而生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系與科學(xué)技術(shù)、勞動(dòng)工具、勞動(dòng)對(duì)象密切相關(guān)。哲學(xué)家對(duì)世界各類系統(tǒng)、現(xiàn)象的認(rèn)識(shí)早有以下結(jié)論：世界是普遍聯(lián)系的，通常是指事物或現(xiàn)象之間以及事物內(nèi)部要素之間相互連結(jié)、相互依賴、相互影響、相互作用、相互轉(zhuǎn)化。同理，經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的各類元素也不是彼此孤立的，而是相互影響、動(dòng)態(tài)變化的，尤其是在由一系列復(fù)雜系統(tǒng)構(gòu)成的動(dòng)態(tài)情境之中。因此，要想實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合，更應(yīng)該關(guān)注“與人工智能應(yīng)用相關(guān)的經(jīng)濟(jì)問題”，而其深層次的核心問題就是“人工智能的哲學(xué)問題”。當(dāng)代西方主流經(jīng)濟(jì)學(xué)派較少從社會(huì)基本制度層面研究經(jīng)濟(jì)問題，大多是在經(jīng)濟(jì)運(yùn)行層面、發(fā)展生產(chǎn)力即提高效率、效益方面做文章。從某種意義上說，是研究如何增加、聚積、擁有財(cái)富的理論[1]。目前的理論解決不了以人工智能為核心的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)構(gòu)建問題，因?yàn)槠渲唤鉀Q了以投入產(chǎn)出為核心的經(jīng)濟(jì)效益問題，解決不了社會(huì)普通勞動(dòng)者參與及受益的問題、勞動(dòng)成果分配問題；此外，從資本參與分配的角度看，普通勞動(dòng)者具備先天的劣勢。

對(duì)馬克思主義勞動(dòng)價(jià)值論的再認(rèn)識(shí)可以很好地解決這個(gè)問題。從歷史的角度看，人工智能是人類有可能超越以物質(zhì)為核心的新生產(chǎn)關(guān)系形成的關(guān)鍵技術(shù)。馬克思在《資本論》的第3卷中闡述了他對(duì)“自由王國”的理論構(gòu)想：“事實(shí)上，自由王國只是在由必需和外在目的規(guī)定要做的勞動(dòng)終止的地方才開始；因而按照事物的本性來說，它存在于真正物質(zhì)生產(chǎn)領(lǐng)域的彼岸。……在這個(gè)必然王國的彼岸，作為目的本身的人類能力的發(fā)展，真正的自由王國，就開始了。”[6,7]這種必然王國中的自由只能是“社會(huì)化的人，聯(lián)合起來的生產(chǎn)者，將合理地調(diào)節(jié)他們和自然之間的物質(zhì)變換，把它置于他們的共同控制之下，而不讓它作為盲目的力量來統(tǒng)治自己；靠消耗最小的力量，在最無愧于和最適合于他們的人類本性的條件下進(jìn)行這種物質(zhì)變換”[8]。

從以上論述中可以看出，人工智能技術(shù)的研究和應(yīng)用目標(biāo)符合“自由王國”對(duì)勞動(dòng)者和勞動(dòng)目的的描述，人工智能技術(shù)的研究和應(yīng)用的主要對(duì)象是數(shù)據(jù)，目的是獲得傳統(tǒng)以物質(zhì)為勞動(dòng)對(duì)象之外的更高級(jí)的勞動(dòng)成果。因此，作為“自由王國”基礎(chǔ)的必然王國的高級(jí)階段，必然開始探索超越傳統(tǒng)以生存為目的、圍繞物質(zhì)進(jìn)行勞動(dòng)的新的勞動(dòng)方法、勞動(dòng)工具及勞動(dòng)關(guān)系的形成。原中國社會(huì)科學(xué)院院長李鐵映早在20世紀(jì)初就預(yù)見到信息經(jīng)濟(jì)這一種新的經(jīng)濟(jì)形勢，在2003年發(fā)表的《關(guān)于勞動(dòng)價(jià)值的讀書筆記》中給出：“人的勞動(dòng)是具有社會(huì)性的。人類勞動(dòng)是在一定的社會(huì)歷史形態(tài)中進(jìn)行的，是不斷發(fā)展的。對(duì)于勞動(dòng)，應(yīng)從不同的角度進(jìn)行考察?？茖W(xué)技術(shù)的發(fā)展和生產(chǎn)的規(guī)模化、社會(huì)化，促進(jìn)了分工和協(xié)作在更高的層次上發(fā)展，因而產(chǎn)生了大量新的勞動(dòng)形態(tài)。”[1]從人類整體的需要看，可把勞動(dòng)歸納為3種具體形態(tài)：一是物質(zhì)生產(chǎn)勞動(dòng)，創(chuàng)造新的物質(zhì)產(chǎn)品；二是精神生產(chǎn)勞動(dòng)，創(chuàng)造精神文化產(chǎn)品；三是社會(huì)服務(wù)性勞動(dòng)。科學(xué)技術(shù)勞動(dòng)滲透在上述3種勞動(dòng)形態(tài)中。從產(chǎn)業(yè)的角度看，可將勞動(dòng)劃分為 3個(gè)或4個(gè)層次。繼第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)之后, 第三產(chǎn)業(yè)得到了巨大的發(fā)展。包括在第三產(chǎn)業(yè)中的科學(xué)研究及應(yīng)用等勞動(dòng)，有從第三產(chǎn)業(yè)分離出來、形成第四產(chǎn)業(yè)的趨勢，而這正是人工智能技術(shù)應(yīng)用所面臨的現(xiàn)實(shí)環(huán)境。

在馬克思看來，“時(shí)間是人類發(fā)展的空間”，真正的經(jīng)濟(jì)是勞動(dòng)時(shí)間的節(jié)約，而“節(jié)約勞動(dòng)時(shí)間等于增加自由時(shí)間，即增加使個(gè)人得到充分發(fā)展的時(shí)間，而個(gè)人的充分發(fā)展又作為最大的生產(chǎn)力反作用于勞動(dòng)生產(chǎn)力”[9,10]。人工智能技術(shù)的應(yīng)用將極大節(jié)省人類的體力勞動(dòng)時(shí)間，隨著科技的進(jìn)步，相同的物質(zhì)生活資料，只需少量的人力即可完成，因此人類將獲得更多的時(shí)間，即獲得了更多的自我發(fā)展時(shí)間；其次，人工智能的勞動(dòng)具備超越“物質(zhì)生產(chǎn)”的特性，因此在一定條件下，全體勞動(dòng)者都具備針對(duì)以往不能接觸的生產(chǎn)資料進(jìn)行生產(chǎn)的特點(diǎn)，遺留的問題就剩下勞動(dòng)價(jià)值判斷及歸屬分配問題。

從社會(huì)分配角度看，生產(chǎn)要素的存在和發(fā)展是一個(gè)自然歷史過程，是伴隨一切生產(chǎn)過程始終的、必然的、自然的形態(tài)。在商品經(jīng)濟(jì)條件下，生產(chǎn)要素參與分配是必然的、自然的形態(tài)。這一點(diǎn)在馬克思的論述中已有表達(dá)：“如果說經(jīng)濟(jì)形式，交換、確立了主體之間的全面平等，那么內(nèi)容，即促使人們進(jìn)行交換的個(gè)人材料和物質(zhì)材料，則確立了自由。”以數(shù)據(jù)為生產(chǎn)要素的人工智能技術(shù)應(yīng)用發(fā)展，可以滿足以上所有先賢的設(shè)想，從勞動(dòng)角度，其拓展了傳統(tǒng)勞動(dòng)的形態(tài)，從參與分配的角度，普通大眾都是生產(chǎn)要素“數(shù)據(jù)”的貢獻(xiàn)者，如果再有技術(shù)手段對(duì)生產(chǎn)要素所有權(quán)、勞動(dòng)價(jià)值認(rèn)定，那么人類社會(huì)將會(huì)開始進(jìn)入向自由王國演進(jìn)的階段。這個(gè)階段的生產(chǎn)勞動(dòng)是在滿足基本物質(zhì)需求基礎(chǔ)之上的更高級(jí)的勞動(dòng)，從生產(chǎn)要素所有權(quán)、勞動(dòng)價(jià)值的再分配來看，符合先賢的設(shè)想。這種生產(chǎn)、分配將超越由資本為主體的控制范疇，克服大資本攫取勞動(dòng)資料，進(jìn)而對(duì)分配進(jìn)行控制的社會(huì)架構(gòu)弊端。

5 人工智能在社會(huì)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域進(jìn)行推廣過程中需要解決及認(rèn)識(shí)的問題

如上文所述，以“人工智能”為核心的新型勞動(dòng)面臨的問題是：人工智能如何影響已有的系統(tǒng)運(yùn)行，新型勞動(dòng)協(xié)作系統(tǒng)如何構(gòu)建，勞動(dòng)關(guān)系如何形成，原有勞動(dòng)者如何適應(yīng)新的技術(shù)并獲得在新型勞動(dòng)協(xié)作中的位置，進(jìn)一步地，如何評(píng)價(jià)圍繞人工智能技術(shù)應(yīng)用的勞動(dòng)價(jià)值。但由于歷史階段的限制，目前階段還沒有形成對(duì)以人工智能技術(shù)應(yīng)用為核心勞動(dòng)價(jià)值判斷的有效手段，資本及巨頭公司的介入，在目前人工智能技術(shù)的應(yīng)用普及、價(jià)值分配中占據(jù)了主導(dǎo)地位。雖然這種原始的推動(dòng)力量對(duì)于人工智能技術(shù)的研發(fā)必不可少，具備進(jìn)步意義，但從整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行長遠(yuǎn)角度看，其顯示了馬克思對(duì)資本主義批判 “資本劣根性”的缺陷。資本形成了人力資源、數(shù)據(jù)、應(yīng)用平臺(tái)的壟斷，客觀上也為后來者造成了壁壘；而資本對(duì)以人工智能技術(shù)為核心最大的損害是：資本在價(jià)值分配中占據(jù)主導(dǎo)地位，使普通勞動(dòng)者的勞動(dòng)價(jià)值難以體現(xiàn)?；谝陨戏治?，人工智能在社會(huì)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域需要解決的問題有以下幾點(diǎn)。

5.1 如何認(rèn)識(shí)以人工智能技術(shù)為核心的新一代生產(chǎn)方式和生產(chǎn)關(guān)系

馬克思主義經(jīng)濟(jì)學(xué)的核心是如何解放和發(fā)展生產(chǎn)力，而新技術(shù)的出現(xiàn)，圍繞新技術(shù)在社會(huì)經(jīng)濟(jì)體系運(yùn)行中的生產(chǎn)力如何培育、發(fā)展和解放是亟待研究的課題。筆者認(rèn)為，要圍繞人工智能技術(shù)構(gòu)建相應(yīng)的勞動(dòng)協(xié)作平臺(tái)，形成穩(wěn)定的勞動(dòng)系統(tǒng)，使社會(huì)各個(gè)單元的廣大勞動(dòng)者都參與到這個(gè)新一代的勞動(dòng)系統(tǒng)中。而在這個(gè)過程中，首先要解決的是在大資本、巨頭推動(dòng)下以人工智能為核心的生產(chǎn)關(guān)系的界定問題。目前以企業(yè)為主的核心平臺(tái)沒有考慮面向廣大勞動(dòng)者生產(chǎn)勞動(dòng)的問題，具體表現(xiàn)就是資本驅(qū)動(dòng)下的資源匯聚迅速，但是開放不足；其次是大公司依靠技術(shù)壟斷造成的封閉技術(shù)運(yùn)行體系對(duì)普通勞動(dòng)者的排斥。大公司掌握著大量的社會(huì)資本，并且可以通過金融手段調(diào)動(dòng)更多的社會(huì)資本，資本的聚集效應(yīng)一旦達(dá)成，資本對(duì)生產(chǎn)資料的控制作用將會(huì)具有排他性；并且目前階段資本也參與社會(huì)分配，小的公司或勞動(dòng)個(gè)體很難與大公司在一個(gè)層面進(jìn)行競爭。因此，解決這個(gè)問題的核心是怎樣在以人工智能技術(shù)為核心的生產(chǎn)協(xié)作平臺(tái)或技術(shù)價(jià)值鏈上找到普通勞動(dòng)者的位置，形成與人工智能技術(shù)應(yīng)用普及相適應(yīng)的生產(chǎn)關(guān)系，并以此為核心構(gòu)建“新型的社會(huì)化的生產(chǎn)協(xié)作平臺(tái)”。

5.2 如何判斷人工智能的價(jià)值，并評(píng)估普通勞動(dòng)者的勞動(dòng)價(jià)值[1]

在《資本論》中，馬克思以商品作為其理論分析的邏輯起點(diǎn)。馬克思當(dāng)時(shí)批判資本主義，一個(gè)很重要的原因是資本主義阻礙社會(huì)生產(chǎn)力的進(jìn)一步解放和發(fā)展[1]。在第1卷第1章中，馬克思集中分析了商品的二重性（使用價(jià)值和價(jià)值）和勞動(dòng)的二重性（具體勞動(dòng)和抽象勞動(dòng)），認(rèn)為勞動(dòng)的二重性決定了商品的二重性。而以人工智能技術(shù)應(yīng)用為核心的信息技術(shù)（基礎(chǔ)是通信、互聯(lián)網(wǎng)等）由于其勞動(dòng)的核心要素是數(shù)據(jù)，目的是數(shù)據(jù)內(nèi)在價(jià)值的發(fā)現(xiàn)，并在此基礎(chǔ)上反作用于傳統(tǒng)以物質(zhì)為核心的勞動(dòng)產(chǎn)品，因此其與以往的勞動(dòng)價(jià)值分析有一定差異，應(yīng)更多地關(guān)注抽象勞動(dòng)及抽象勞動(dòng)相關(guān)的對(duì)象及工具。因此在新的勞動(dòng)關(guān)系背景下，“人工智能”勞動(dòng)價(jià)值的本質(zhì)、價(jià)值實(shí)體、價(jià)值量、價(jià)值載體、價(jià)值形式、價(jià)值構(gòu)成、價(jià)值轉(zhuǎn)形、價(jià)值規(guī)律、國際價(jià)值等都需要重新認(rèn)識(shí)并定義[1,11-13]。

與蒸汽動(dòng)力、電力的普及對(duì)原先的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了嚴(yán)重的沖擊、形成了新的社會(huì)階級(jí)、影響了社會(huì)結(jié)構(gòu)的演變類似，人工智能技術(shù)的大規(guī)模使用及普及必然導(dǎo)致很多工作被智能機(jī)器替代，使得傳統(tǒng)人力資源需求量減小，造成一定量的結(jié)構(gòu)性失業(yè)，成為經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展中的不穩(wěn)定因素。而這個(gè)問題的根源有三：對(duì)人工智能的主要?jiǎng)趧?dòng)資料“數(shù)據(jù)”的價(jià)值認(rèn)定問題；圍繞數(shù)據(jù)進(jìn)行生產(chǎn)所產(chǎn)生新價(jià)值的認(rèn)定問題；廣大勞動(dòng)者如何在前述以人工智能勞動(dòng)為核心的勞動(dòng)平臺(tái)上進(jìn)行勞動(dòng)并對(duì)勞動(dòng)成果進(jìn)行分類的問題。與傳統(tǒng)勞動(dòng)最大的區(qū)別是，目前急需解決的問題是智能勞動(dòng)價(jià)值衡量方法的缺失。

關(guān)于勞動(dòng)者如何勞動(dòng)的問題，從兩個(gè)層面來看：一個(gè)層面是如何使社會(huì)的廣大勞動(dòng)者參與到以人工智能為核心的生產(chǎn)勞動(dòng)中；另一個(gè)層面是如何衡量勞動(dòng)者的勞動(dòng)成果，其勞動(dòng)價(jià)值如何體現(xiàn)。目前參與人工智能勞動(dòng)具有很高的門檻，以受過高等教育高學(xué)歷者為主，勞動(dòng)者不但要有很好的數(shù)據(jù)及自然科學(xué)教育基礎(chǔ)，還需具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)及編程能力，因此普通的、知識(shí)儲(chǔ)備不足的勞動(dòng)者還難以馬上參與到人工智能的勞動(dòng)中。其次，產(chǎn)業(yè)界各類公司也不斷推出圍繞自身核心競爭力打造的各類開源平臺(tái)，圍繞這個(gè)平臺(tái)進(jìn)行生產(chǎn)的價(jià)值，很難與平臺(tái)外的勞動(dòng)者分享。為了解決這個(gè)問題，需要從生產(chǎn)資料的角度進(jìn)行分析，參考當(dāng)前社會(huì)應(yīng)確立生產(chǎn)資料參與分配的基本機(jī)制，開發(fā)從屬于這個(gè)機(jī)制的輔助系統(tǒng)。人工智能核心的生產(chǎn)資料是“數(shù)據(jù)”，對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的認(rèn)知要從3個(gè)角度來分析：第一，誰產(chǎn)生的這些數(shù)據(jù)；第二，誰擁有這些數(shù)據(jù)；第三，誰對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行加工并通過產(chǎn)品的形式產(chǎn)生新的價(jià)值?？傊?，新形勢下的生產(chǎn)資料所有權(quán)及價(jià)值認(rèn)定機(jī)制、勞動(dòng)者參與人工智能勞動(dòng)及勞動(dòng)價(jià)值認(rèn)定機(jī)制，還需要進(jìn)行研究。

6 運(yùn)營商該如何認(rèn)識(shí)并確立在以人工智能為核心的未來經(jīng)濟(jì)體系中的位置

2018年3月“兩會(huì)”期間，國務(wù)院總理李克強(qiáng)再次把人工智能技術(shù)應(yīng)用及與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合寫入政府工作報(bào)告[14]：加強(qiáng)新一代人工智能研發(fā)應(yīng)用，在醫(yī)療、養(yǎng)老、教育、文化、體育等多領(lǐng)域推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)”。發(fā)展智能產(chǎn)業(yè)，拓展智能生活。同時(shí)，對(duì)運(yùn)營商也提出了要求：加大網(wǎng)絡(luò)提速降費(fèi)力度，實(shí)現(xiàn)高速寬帶城鄉(xiāng)全覆蓋，擴(kuò)大公共場所免費(fèi)上網(wǎng)范圍，明顯降低家庭寬帶、企業(yè)寬帶和專線使用費(fèi)，取消流量“漫游”費(fèi)，移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)流量資費(fèi)年內(nèi)至少降低30%。這個(gè)要求的目的是讓群眾和企業(yè)切實(shí)受益，為數(shù)字中國建設(shè)加油助力。

目前國家經(jīng)濟(jì)進(jìn)行結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)型、供給側(cè)改革、培育以人工智能為代表的新興產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)，給運(yùn)營商未來網(wǎng)絡(luò)建設(shè)及自身轉(zhuǎn)型指明了方向，即運(yùn)營商的未來網(wǎng)絡(luò)發(fā)展需更加貼近或面向信息內(nèi)容理解服務(wù)需求，在滿足信息及時(shí)傳遞的基礎(chǔ)上，提供面向信息內(nèi)容理解及人工智能應(yīng)用的基礎(chǔ)信息通信及服務(wù)架構(gòu)。通信運(yùn)營商傳統(tǒng)意義上承擔(dān)信息傳遞的任務(wù)，信息革命的基礎(chǔ)就是信息的快速、準(zhǔn)確傳遞。隨著4G、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的推廣及 5G技術(shù)進(jìn)入現(xiàn)網(wǎng)試驗(yàn)階段，信息及時(shí)傳遞的問題基本得到解決，互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展就得益于運(yùn)營商基礎(chǔ)通信設(shè)施的完善。基于此，筆者認(rèn)為未來運(yùn)營商在人工智能的技術(shù)研究及應(yīng)用方面有兩個(gè)方向：在傳統(tǒng)通信網(wǎng)的基礎(chǔ)上，更加面向以人工智能勞動(dòng)為核心的生產(chǎn)協(xié)作平臺(tái)的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研發(fā)，使未來網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)為面向人工智能技術(shù)應(yīng)用服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)；人工智能基礎(chǔ)核心技術(shù)的跟蹤及研發(fā)，一方面為未來的“智能”網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行技術(shù)儲(chǔ)備，另一方面服務(wù)于社會(huì)新經(jīng)濟(jì)條件下的各類信息服務(wù)需求。具體思考及建議如下。

6.1 運(yùn)營商面向人工智能社會(huì)化應(yīng)用的需求

（1）面向未來網(wǎng)絡(luò)需求及應(yīng)用的人工智能技術(shù)利用人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，探索未來網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和控制機(jī)制，研究基于大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能的物理傳輸層優(yōu)化理論、多層網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)配技術(shù)、自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)控制新架構(gòu)和新型組網(wǎng)技術(shù)；面向邊緣計(jì)算、云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的需求，研究通信和計(jì)算相融合的理論及相關(guān)技術(shù)。

（2）面向未來基于人工智能技術(shù)引用的勞動(dòng)協(xié)作平臺(tái)進(jìn)行研究及構(gòu)建

結(jié)合以上分析，由于運(yùn)營商自身特殊的地位，其有別于谷歌、百度等類型的人工智能公司，其應(yīng)該更多地服務(wù)于國家戰(zhàn)略方向，服務(wù)于國家經(jīng)濟(jì)整體面向智能化轉(zhuǎn)型發(fā)展的戰(zhàn)略目標(biāo)，應(yīng)該構(gòu)建以底層通信、數(shù)據(jù)內(nèi)容理解、數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)支撐、人工智能生產(chǎn)勞動(dòng)關(guān)系確認(rèn)為目標(biāo)的新一代信息傳遞及內(nèi)容服務(wù)支持平臺(tái)。之所以由運(yùn)營商完成這個(gè)工作，主要原因如下：這種基礎(chǔ)勞動(dòng)協(xié)作平臺(tái)不應(yīng)該屬于某個(gè)公司、組織或個(gè)人，而是全民所有，具備公益性質(zhì)，是信息勞動(dòng)的基礎(chǔ)設(shè)施；以資本為主要的驅(qū)動(dòng)方式雖然在技術(shù)研發(fā)方面具備進(jìn)步意義，但從長遠(yuǎn)看，大公司在新興領(lǐng)域通過收購、不計(jì)成本的競爭，會(huì)限制新興公司的發(fā)展；目前關(guān)于以人工智能勞動(dòng)為核心的勞動(dòng)價(jià)值認(rèn)定及分配機(jī)制研究不充分，也不具備有效的支撐系統(tǒng)，資本的目的還是贏利并參與社會(huì)勞動(dòng)價(jià)值分配，未來隨著商業(yè)目標(biāo)的清晰，這些大公司客觀上會(huì)限制普通勞動(dòng)者參與到人工智能技術(shù)的應(yīng)用勞動(dòng)中，如無有效的法律制衡，大公司及資本驅(qū)動(dòng)的人工智能協(xié)作平臺(tái)會(huì)對(duì)形成社會(huì)化的人工智能勞動(dòng)平臺(tái)起到阻礙作用。這個(gè)未來可能形成的基于人工智能技術(shù)應(yīng)用的協(xié)作平臺(tái)的特征如下：

· 底層信息傳遞與信息內(nèi)容理解的支持能力有效融合；

· 具備面向勞動(dòng)者、勞動(dòng)工具的人工智能勞動(dòng)價(jià)值認(rèn)定的機(jī)制及保障；

· 具備面向數(shù)據(jù)內(nèi)容理解及價(jià)值發(fā)現(xiàn)的支撐及價(jià)值認(rèn)定所需的支撐數(shù)據(jù)的采集及對(duì)外服務(wù)機(jī)制；

· 有助于形成新的以人工智能為核心的新生產(chǎn)關(guān)系。

6.2 運(yùn)營商關(guān)于人工智能技術(shù)的研究

（1）針對(duì)信息內(nèi)容理解的所需技術(shù)的研究

主要包括對(duì)信息3種基礎(chǔ)表達(dá)方式（文本、聲音、圖像）中與人工智能相關(guān)的基礎(chǔ)技術(shù)的研究及跟蹤。重點(diǎn)聚焦以自然語言理解（語音識(shí)別、語義理解）、圖像內(nèi)容理解為代表的人工智能基礎(chǔ)理論技術(shù)與實(shí)際業(yè)務(wù)需求相結(jié)合的應(yīng)用研究，如面向短小文本的特征提取、分類、聚類、意圖理解、上下文理解等算法研究，為未來可能的基于運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)的人工智能技術(shù)應(yīng)用進(jìn)行知識(shí)儲(chǔ)備。

（2）人工智能整體技術(shù)架構(gòu)研究及設(shè)計(jì)

作為構(gòu)架以人工智能技術(shù)為核心的生產(chǎn)勞動(dòng)平臺(tái)的第1步，運(yùn)營商應(yīng)該首先進(jìn)行面向電信業(yè)務(wù)運(yùn)營、各類業(yè)務(wù)應(yīng)用需求的人工智能技術(shù)基礎(chǔ)能力提供的架構(gòu)研究及設(shè)計(jì)，挑選重點(diǎn)領(lǐng)域探索人工智能技術(shù)應(yīng)用的方法及系統(tǒng)架構(gòu)。聚焦知識(shí)圖譜、自然語言處理、機(jī)器視覺等技術(shù)，如面向智慧運(yùn)營、智能制造、物聯(lián)網(wǎng)等業(yè)務(wù)需求，形成“互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)認(rèn)知”+“物聯(lián)網(wǎng)、智能制造數(shù)據(jù)認(rèn)知”的技術(shù)研發(fā)架構(gòu)，使人工智能技術(shù)能方便地應(yīng)用到各類業(yè)務(wù)系統(tǒng)中。

（3）進(jìn)行人工智能算法標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用的研發(fā)

形成面向智能客服、智能視頻、智慧運(yùn)營、智能制造、智慧城市、智能知識(shí)庫等業(yè)務(wù)應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)化能力輸出。人工智能技術(shù)的一大難點(diǎn)是應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)化問題，即做哪些基礎(chǔ)工作，能達(dá)到什么樣的智能應(yīng)用效果；進(jìn)一步地，在人工智能的應(yīng)用過程中，如何根據(jù)使用情況進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整；最后如何評(píng)價(jià)其應(yīng)用效果等，都需要進(jìn)一步研究。

6.3 人工智能在運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用的特點(diǎn)和難點(diǎn)

由于人工智能的核心是對(duì)客觀世界的認(rèn)識(shí)及計(jì)算機(jī)模擬，這為電信運(yùn)營商在技術(shù)路徑戰(zhàn)略選擇方面擺脫對(duì)傳統(tǒng)設(shè)備商的依賴提供了可能。在新時(shí)期，運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)思路已經(jīng)從信息及時(shí)傳遞演變?yōu)槊嫦驊?yīng)用的信息傳遞，5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的主要業(yè)務(wù)需求是行業(yè)應(yīng)用，典型的有智能制造（工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)）、智能駕駛、智慧城市、智慧家庭、AR/VR、超高清視頻等。已有學(xué)者開始了這方面的研究，如最近幾年以 SDN（software defined networking，軟件定義網(wǎng)絡(luò)）和 NFV（network function virtualization，網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化）為代表的新型網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，其被關(guān)注的主要原因之一是開放性和軟件編程接口打破了傳統(tǒng)電信設(shè)備軟硬件一體化的封閉模式，有望建立和利用更廣泛、開放和頑健的產(chǎn)業(yè)鏈[15,16]；在SDN的基礎(chǔ)上，學(xué)者們又提出了面向 5G應(yīng)用的邊緣計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)切片的概念。邊緣計(jì)算通過將IT服務(wù)環(huán)境與云計(jì)算在網(wǎng)絡(luò)邊緣相結(jié)合，從而構(gòu)建更加智能的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)，MEC被視為向 5G 過渡的關(guān)鍵技術(shù)和架構(gòu)性概念。而網(wǎng)絡(luò)切片是借助SDN 技術(shù)幫助實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的控制/數(shù)據(jù)平面分離，并在兩者之間定義開放接口，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)切片中的網(wǎng)絡(luò)功能的靈活定義。

而實(shí)現(xiàn)以上新型網(wǎng)絡(luò)的重要基礎(chǔ)是對(duì)個(gè)人及行業(yè)用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)需求特征的刻畫及及時(shí)預(yù)測，人工智能技術(shù)的發(fā)展使得利用業(yè)務(wù)特征數(shù)據(jù)建立大量用戶及業(yè)務(wù)的時(shí)空關(guān)聯(lián)特征成為可能。從這個(gè)角度看，人工智能技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的難點(diǎn)在于用戶、行業(yè)個(gè)性化信息特征的認(rèn)知、刻畫、建模。如人工智能與邊緣計(jì)算的結(jié)合點(diǎn)在于：人工智能技術(shù)在邊緣側(cè)的業(yè)務(wù)感知、網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)分配技術(shù)；面向業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)交換及存儲(chǔ)技術(shù)；人工智能技術(shù)在邊緣側(cè)的計(jì)算模型及動(dòng)態(tài)加載技術(shù)；邊緣節(jié)點(diǎn)人工智能計(jì)算的任務(wù)分配及計(jì)算能力的獲得；其他與人工智能相關(guān)的具體技術(shù)還包括編程模型、命名規(guī)則、數(shù)據(jù)抽象、服務(wù)管理、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)及安全等。限于篇幅，本文不展開進(jìn)行論述[17-20]。

7 結(jié)束語

雖然已有學(xué)者對(duì)人工智能技術(shù)的哲學(xué)、社會(huì)學(xué)問題進(jìn)行思考，但從形成新一代社會(huì)分工的基礎(chǔ)支撐技術(shù)的角度，人工智能技術(shù)的內(nèi)在價(jià)值和特性還有很多值得深入研究的地方。人工智能技術(shù)的應(yīng)用不同于傳統(tǒng)的勞動(dòng)，對(duì)于勞動(dòng)價(jià)值的判斷、勞動(dòng)者如何勞動(dòng)、如何參與社會(huì)價(jià)值分配、如何進(jìn)行人工智能相關(guān)的生產(chǎn)資料分配、進(jìn)一步社會(huì)的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)如何進(jìn)行相適應(yīng)的調(diào)整等問題，都需要進(jìn)行深入研究及實(shí)踐探索。供給側(cè)改革是調(diào)整生產(chǎn)力生產(chǎn)關(guān)系的改革，是改變傳統(tǒng)勞動(dòng)方式改革，是賦予商品新價(jià)值、提升商品使用價(jià)值的改革，這對(duì)人工智能技術(shù)、應(yīng)用平臺(tái)的研發(fā)提出了需求。各行業(yè)正在具體地應(yīng)用人工智能技術(shù)，只有站在系統(tǒng)的高度，從整個(gè)協(xié)作系統(tǒng)的高度規(guī)劃、應(yīng)用并評(píng)價(jià)人工智能，才能達(dá)到好的應(yīng)用效果，避免了由于某一個(gè)環(huán)節(jié)應(yīng)用人工智能效益的不顯著，而影響行業(yè)整體應(yīng)用該技術(shù)的進(jìn)程。

人工智能技術(shù)的興起為電信運(yùn)營商未來的發(fā)展提供了廣闊的前景，為運(yùn)營商從傳統(tǒng)的信息傳遞服務(wù)向信息“連接”（依靠信息之間相關(guān)性的信息聚合）、進(jìn)一步向信息內(nèi)容理解服務(wù)轉(zhuǎn)變提供了機(jī)會(huì)；以運(yùn)營商（國家公益層面）為核心建立面向社會(huì)大規(guī)模應(yīng)用人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)勞動(dòng)協(xié)作平臺(tái)，推進(jìn)從信息傳遞演進(jìn)到可以判斷信息價(jià)值的服務(wù)勞動(dòng)生產(chǎn)協(xié)作平臺(tái)及網(wǎng)絡(luò)。對(duì)于克服由于私人資本、巨頭公司在以人工智能為核心的新的社會(huì)生產(chǎn)關(guān)系形成中的先天缺陷意義重大。

參考文獻(xiàn)：

[1] 李鐵映.關(guān)于勞動(dòng)價(jià)值論的讀書筆記[J].東岳論叢, 2003,24(6)： 5-16.LI T Y.Reading notes about the theory of labor value[J].Dongyue Tribune, 2003, 24(6)： 5-16.

[2] 國務(wù)院.國務(wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知[EB].2017.The State Council.The notice of the State Council on issuing the new generation of artificial intelligence development plan[EB].2017

[3] 王志宏, 楊震.人工智能技術(shù)研究及未來智能化信息服務(wù)體系的思考[J].電信科學(xué), 2017, 33(5)： 1-11 WANF Z H, YANG Z.Research on artificial intelligence technology and the future intelligent information service architecture[J].Telecommunications Science, 2017, 33(5)： 1-11.

[4] 阮朝輝.馬克思主義生產(chǎn)方式視閾中的數(shù)據(jù)技術(shù)：性質(zhì)、地位與作用[J].探索, 2018(1)： 21-31.RUAN Z H.The data technology in the perspective of the mode of production of Marx doctrine： nature, status and function[J].Probe, 2018(1)： 21-31.

[5] MEADOWS D H.系統(tǒng)之美[M].邱昭良, 譯.杭州： 浙江人民出版社, 2012.MEADOWS D H.Thinking in systems： a primer[M].Translated by QIU Z L.Hangzhou： Publishing of Zhejiang People’s Publishing House, 2012.

[6] 馬克思恩格斯全集： 第25 卷[M].北京： 人民出版社, 1974.Complete works of Marx and Engels： 25[M].Beijing： People’s Publishing House, 1974.

[7] 何玉長, 宗素娟.人工智能、智能經(jīng)濟(jì)與智能勞動(dòng)價(jià)值——基于馬克思勞動(dòng)價(jià)值論的思考[J].毛澤東鄧小平理論研究,2017(10)： 36-43.HE Y C, ZONG S J.The artificial intelligence, intelligent economy and the value of intelligent labor-the thinking based on Marx’s labor theory of value[J].Studies on Mao Zedong and Deng Xiaoping Theories, 2017(10)： 36-43.

[8] 閻孟偉.人的自由本質(zhì)及其現(xiàn)實(shí)化過程——重溫馬克思的自由觀和“自由王國”理論[J].理論與現(xiàn)代化, 2017(5)： 100-106.YAN M W.Human’s essence of freedom and its process of actualization： a review of Marx’s viewpoint of freedom and the theory of the realm of freedom[J].Theory and Modernization,2017(5)： 100-106.

[9] 馬克思恩格斯全集： 第 46卷（下）[M].北京： 人民出版社,1979.Complete works of Marx and Engels： 46(II)[M].Beijing： People’s Publishing House, 1979.

[10] 馬克思恩格斯全集：第47卷[M].北京： 人民出版社, 1979： 195.Complete works of Marx and Engels： 47[M].Beijing： People’s Publishing House, 1979： 195.

[11] 朱炳元.勞動(dòng)價(jià)值論： 方法論、基本內(nèi)涵與當(dāng)代視野[J].貴州師范大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）, 2018(1)： 10-18.ZHU B Y.The theory of labor value： methodology, basic connotation and contemporary vision[J].Journal of Guizhou Normal University(Social Sciences), 2018(1)： 10-18.

[12] 屈炳祥.《資本論》的科學(xué)性與歷史創(chuàng)造性—基于《資本論》與《21世紀(jì)資本論》的比較研究[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)研究, 2017(7)：12-20.QU B X.The scientific nature and historical creativity of Das Kapital[J].Contemporary Economic Research, 2017(7)： 12-20.

[13] 劉平.勞動(dòng)價(jià)值論的社會(huì)理論及其分析技術(shù)[J].中國社會(huì)科學(xué), 2002(4)： 21-30, 203.LIU P.The labor theory of value： its social theory and analytical technology[J].Social Sciences in China, 2002(4)： 21-30,203.

[14] 政府工作報(bào)告[EB].2018.The report of government work[EB].2018.

[15] 韋樂平.SDN的戰(zhàn)略性思考[J].電信科學(xué), 2015, 31(1)： 7-12.WEI L P.Strategic thinking on SDN [J].Telecommunications Science, 2015, 31(1)： 7-12.

[16] 趙慧玲, 史凡.SDN/NFV的發(fā)展與挑戰(zhàn)[J].電信科學(xué), 2014,30(8)： 13-18.ZHAO H L, SHI F.Development and challenge of SDN/NFV[J].Telecommunications Science, 2014, 30(8)： 13-18.

[17] 李子姝, 謝人超, 孫禮, 等.移動(dòng)邊緣計(jì)算綜述[J].電信科學(xué),2018, 34(1)： 1-15.LI Z S, XIE R C, SUN L, et al.A survey of mobile edge computing[J].Telecommunications Science, 2018, 34(1)： 1-15.

[18] 項(xiàng)弘禹, 肖揚(yáng)文, 張賢, 等.5G邊緣計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)[J].電信科學(xué), 2017, 33(6)： 54-63.XIANG H Y, XIAO Y W, ZHANG X, et al.Edge computing and network slicing technology in 5G[J].Telecommunications Science, 2018, 34(1)： 1-15.

[19] 鄭毅, 華一強(qiáng), 何曉峰.SDN的特征、發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢[J].電信科學(xué), 2013, 29(9)： 102-107.ZHENG Y, HUA Y Q, HE X F.Characteristics, development and future of SDN[J].Telecommunications Science, 2013,29(9)： 102-107.

[20] 張琰, 盛敏, 李建東.大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的“人工智能”無線網(wǎng)絡(luò)[J].中興通訊技術(shù), 2018, 24(2).ZHANG Y, SHENG M, LI J D.Big data-driven “artificial intelligence” wireless network[J].ZTE Technology Journal, 2018,24(2).