生成式人工智能技术对人的异化及其应对

一、引言

随着生成式人工智能（如ChatGPT、GPT-4 等）的快速发展，其在文本生成、图像创作、代码编写等领域的应用日益广泛。根据 ⟨（2023 年全球人工智能发展报告》，生成式人工智能的市场规模预计将在未来五年内增长 300% ，其在教育、媒体、文化创作等领域的渗透率已达到 40% 以上。然而，技术的迅猛发展也带来了诸多隐忧，尤其是对人类思维、劳动和社会关系的异化影响。无论是技术在自然维面上的反自然性、知识维面上的不确定性 ， 还是技术在人本维面上的反目的性 ， 都决定了技术异化具有必然性。人们可以弱化或消除技术异化在众多方面的作用和影响， 但技术异化本身是不能彻底根除的。

二、生成式人工智能技术对人的异化的具体表征

2022 年底的 ChatGPT 以及 2023 年初 GPT-4 横空出世，引燃了公众对生成式人工智能的关注。生成式人工智能学习的是“世界模型”，他将海量互联网文本作为学习语料，可以学习到整个世界，具备了“世界模型”能力之后就可以生成文本、图片、音频、视频、剧本、代码等与人类生活息息相关的事物，生成式人工智能学习数据中的联合概率分布，对已有数据进行总结归纳，在此基础上使用深度学习技术等创作模仿式、缝合式的内容，自动生成新事物1。生成式人工智能对人的异化主要体现在认知领域、劳动领域以及社交领域。

（一）认知领域的异化：思维能力退化

生成式人工智能依托深度学习构建的世界模型，通过对互联网中海量语料、图像数据、代码库的概率分布学习，正在重塑人类认知世界的方式。生成式人工智能不仅能够生成符合语法规则的文本、具有视觉张力的图像，甚至可以根据需求自动生成可执行代码，其多模态内容生产能力已渗透至知识生产的各个环节。

生成式人工智能的异化效应在认知层面首先是认知惰性，当用户通过自然语言指令直接获取人工智能生成的答案时，问题解决的逻辑链条被简化为 " 输入 - 输出 " 的机械过程。以哲学思辨类问题为例，生成式人工智能往往能快速整合数据库中的理论观点形成结构化回答，但这种现成的知识跳过了人类思维中最关键的概念辨析 - 逻辑推演 - 矛盾揭示环节，导致学习者丧失了在质疑与求证中深化认知的机会。更深层的异化体现为批判性思维的退化。生成式人工智能的算法本质是对既有数据的统计归纳，其输出内容必然受制于训练集的偏见与局限。当用户长期接受这种经过数据筛选的答案，会不自觉地形成算法依赖。更重要的是，算法推荐的模式化答案会通过信息茧房效应强化认知固化，使个体丧失对多元视角的包容能力。

（二）劳动领域的异化：职业价值消解

在内容创作、数据分析等知识生产领域，生成式人工智能正通过算法建模与深度学习技术重构脑力劳动的价值逻辑。从文本自动生成到数据可视化分析，人工智能系统凭借每秒处理百万级数据的运算能力，正在替代传统意义上的 " 知识工人 " 角色，这种替代性劳动引发的职业危机，本质上是数字时代劳动异化的新型表现。技术工具本应作为延伸人类认知边界的智能假肢，却在资本逐利逻辑的驱动下异化为独立的劳动主体，劳动者在与人工智能的效能对比中产生技能贬值焦虑，导致劳动者产生自我价值怀疑。

（三）社交领域的异化：情感联结虚化

生成式人工智能依托自然语言处理技术生成的社交话术，正在将人类情感交流重构为可计算的符号系统。从节日祝福语到日常聊天模板，算法通过学习海量社交文本的语义特征与情感倾向，能够自动生成符合场景需求的应答内容。这种依托于算法的社交表面上提升了互动效率，却在深层结构上消解了情感交流的本真性，使马克思所揭示的人与人关系的异化在数字时代呈现出新的表现形态。这种社交异化首先是情感表达的去个性化，当用户选择生成式人工智能的通用祝福模板时，本应承载独特情感体验的话语被简化为标准化符号。更深层的异化体现为关系建构的工具化，生成式人工智能的社交话术本质上是基于效率优化逻辑的程序设计，将情感交流异化为达成特定社交目的的工具。当用户使用人工智能生成的话术脚本进行职场沟通时，对话过程不再是主体间的意义建构，而成为对算法预设策略的机械执行。

三、生成式人工智能技术对人的异化的原因分析

生成式人工智能技术对人的异化根源于技术对人的支配、资本对价值的追求、人对惯性依赖、伦理规范的滞后。这些因素交织在一起，构成了生成式人工智能技术对人的异化的复杂成因。

（一）技术逻辑的内在悖论：从工具理性到自主异化

生成式人工智能的技术本质是通过概率预测重构世界模型，其算法逻辑天然蕴含着对人类主体性的消解。一方面，深度学习依赖海量数据，导致人工智能输出内容本质上是对既有数据的整合，这种非创造性特征使得人类在使用人工智能时，被迫将复杂认知过程简化为“数据投喂 - 结果获取”的机械流程，形成算法依赖。另一方面，人工智能系统的黑箱特性使其决策过程脱离人类理解范畴，当用户无条件接受人工智能生成的内容时，技术已从工具异化为支配人类的思维。

（二）资本逻辑的驱动：效率至上与价值扭曲

马克思在《资本论》中指出：“资本本质上是死劳动，它能够像吸血鬼一样通过活劳动来延续自身的生命。”2 在劳资关系下技术表现为资本生产力，表现为与单个劳动者相对立的力量，表现为支配活劳动的力量的发展程度。3 在资本主义生产模式下，生成式人工智能被资本转化为剥削工具。企业为追求利润最大化，将人工智能广泛应用于内容生产、客服等领域，通过替代人力来压缩成本。人的工作内容被简化为给人工智能提供提示词或者是审核人工智能输出时，工作的内在意义和成就感就会被削弱。这种资本主导的技术应用，使人工智能从增强人类能力的初衷异化为榨取认知剩余价值的手段，劳动者在人工智能效能竞赛中陷入技能贬值与价值认同危机。

（三）社会认知的惯性依赖：数字时代的认知惰性

人类在技术便利面前认知逐渐退化，生成式人工智能提供的即时答案满足了快节奏社会对效率的需求，却削弱了个体主动探索的动力。以教育领域为例，学生使用人工智能完成论文写作时，跳过了文献调研、逻辑推演等核心学术训练，导致批判性思维与知识建构能力退化。这种依赖本质上是工业文明以来技术依赖的延续，当工具理性成为主导，人类逐渐丧失对认知过程的自主掌控。

（四）伦理规范的滞后性：制度约束缺位

生成式人工智能技术在取得相应技术进步的同时，相应的技术伦理理论构建却并未跟上步伐。生成式人工智能所牵涉到的诸多伦理问题，像是数据隐私、算法存在的偏见、知识产权等等，常常超出了传统伦理理论所能涉及的框架范围。人工智能技术的出现，引入了人与机器、机器与机器之间颇为复杂的交互情形。全新的关系交互模式已然打破了过去人们对于伦理问题所形成的固有理解。现有的伦理理论实际上已经没办法全方位地应对技术所带来的全新挑战了，迫切需要以一种更为灵活且更具包容性的视角去重新加以审视并进行建构，从而能够更好地指导技术发展，使其可以服务于人类的整体利益4。

四、生成式人工智能技术对人的异化的突围策略

生成式人工智能技术本身具有极大的生产力，我们不能因为生成式人工智能技术在资本关系下的异化就拒斥一切先进生产力，而应将其置于适应人与社会自由全面发展的生产关系中，发挥生成式人工智能技术的积极作用，破解异化困境。

（一）技术设计层面：构建“人类在回路”的协同框架

数据透明是构建信任的基础，人工智能系统应公开核心训练数据来源，包括数据采集的渠道、数据标注的方式和流程，以及数据处理的算法和标准。这不仅有助于外界了解人工智能系统的“知识储备”，还能避免因数据偏差导致的不公平决策。算法可解释性是打破黑箱的关键。技术开发者应在人工智能系统中嵌入技术解释模块，使得人工智能的决策逻辑能够以人类可理解的方式呈现。明确人机权责边界是协同的核心。人工智能应被定位为人类的辅助工具，在工作中进行初步的分析和判断，但最终的决定权必须掌握在人类手中。此外，还需要建立相应的责任追溯机制，当人工智能决策出现问题时，能够明确是数据问题、算法问题还是人为操作问题，确保责任可追溯，避免出现责任真空。

（二）教育与认知培养：重塑批判性技术素养

在人工智能深度渗透社会各领域的背景下，学生教育需要构建抵御算法依赖的能力体系，通过系统性课程设计与教学模式革新，培养具备批判性思维和创新能力的复合型人才。在学生教育中应加入算法原理等课程，培养学生对人工智能输出的质疑能力。训练学生的深度思考能力，要求学生脱离人工智能独立完成哲学分析、科研假设等任务，重建逻辑推演与创新思维能力。

（三）社会制度调适：构建技术异化缓冲机制

在人工智能技术加速重塑就业格局的背景下，社会制度需要建立系统化的技术异化缓冲机制，通过多维度政策设计缓解人工智能引发的结构性失业危机，保障劳动者的职业尊严与社会稳定。建立覆盖全行业的人工智能就业影响监测平台，对岗位替代进行风险评估。同时引入人工智能驱动的职业能力诊断系统，通过模拟工作场景测试，识别失业者的技能缺口与职业潜力，生成个性化的再培训方案。对因人工智能失业的人员提供数字技能普惠课程，涵盖人工智能工具使用、基础编程、数据可视化等通用技能。对使用人工智能技术实现显著增效的企业征收税，征收的税用于失业补贴与职业培训。

（四）伦理与哲学反思：重建技术与人的本真关系

在人工智能技术高速发展的当下，亟需以马克思异化理论为镜鉴，重新审视技术与人的关系，人的自由全面发展应是技术应用的终极价值坐标。马克思异化理论揭示，当技术发展脱离人的本质需求，会导致劳动者与劳动产品、劳动过程、类本质及他人的四重异化。在人工智能时代，这种异化呈现出新形态，算法操控下的认知异化、社会关系的异化、自动化替代引发的劳动异化等。马克思认为，人的本质在于自由自觉的活动。人工智能技术的发展不应以效率至上为单一导向，而应该服务于人的创造性、社会性与精神性需求。

五、结语

生成式人工智能技术对人的异化，是工业文明以来技术理性不断扩张在当下的体现。要摆脱这一困境，不能仅依靠技术设计的伦理转变和教育体系的认知重塑，更需要社会从哲学高度重新审视“技术 - 人 - 社会”的关系。只有在工具理性和价值理性之间找到平衡，才能让生成式人工智能真正成为助力人类文明进步的赋能者，而不是导致人异化的支配者，从而实现技术与人的和谐共生。

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作者简介：路正彩（2002-2-）女，汉族，甘肃靖远，研究生在读，研究方向：思想政治教育。