通用人工智能的全面介入将重新定义人类工作的意义。

随着人工智能技术的快速发展，机器系统正逐渐获得类人的认知、学习、推理和决策能力，其应用范围正从执行特定任务扩展到自主解决复杂的跨领域问题。在技​​术与社会结构同时变革的关键时刻，重新思考工作作为人类本质对于人类文明的发展方向和未来走向极为重要。 1、通用人工智能的影响，工作要素发生新的变化随着通用人工智能的兴起，工作已经从使用工具的理性实践转向以智能为核心的创造性过程。随着机器人开始救援任务，甚至能够推断几何定理，技术系统所表现出的理解突破了工具的定义，并呈现出一种新的视角。一种有生命但“智能”的存在方式。在此背景下，工作作为“人类本质力量的客观化”需要重新考虑其内涵局限性以及通过通用人工智能的介入而实现的内涵表现。通用人工智能将重构生产资料，扩大劳动主体的界限。传统的生产工具遵循确定性的“预设执行”逻辑，其功能限制是在制造过程中设定的。常见的人工智能驱动系统，例如 NVIDIA VIMA 框架中的多模态机器人，通过联合集成视觉、语言和动作来主动响应非结构化环境，展现出传统工具所不具备的知识创造能力。这样，生产工具就从被动的客体变成了具有与主体相似的认知属性的新型存在。这种转变模糊了劳动主体和劳动客体的界限，扩大了劳动主体和劳动客体的界限。明确劳动主体的范围。通用人工智能将参与生产过程，扩大劳动价值维度。马克思在机器工业时代描述的社会必要劳动时间的核心衡量标准并没有被取代，而是重新注入了智能内容。由人工智能驱动的科学研究和技术工作证明了人机协作的复杂性。以上海人工智能研究院的“学术型”科学模式为例。物体发现方面的革命性进展癌症和化学合成将实验周期从几年缩短到几个月，并大大提高了结果转化的效率。这是由于工作时间的密度和创造造成的。它表明，性不再单纯依赖于人类个体的生物输入，而是体现为通过算法凝结的“智能工作时间”麦克风优化和数据迭代。随着这种转变，价值形成的动态结构已经从人类劳动的单向生产转变为人与机器的共同生产。传统劳动价值论因此面临新的诠释。通用人工智能将介入社会合作，重构劳动关系。这种变化首先体现在结构重组中，控制从集中控制转向分散控制，传统官僚机构的垂直指挥线被智能代理网络所取代。其次，工作组织方式从固定岗位转变为基于任务的团队，工作人员与智能系统形成高效、短期的智能连接，实现动态目标。第三，雇佣关系的维护逻辑也在更新，传统的契约约束逐渐被新的关系模式取代基于合作、共享认知和价值一致性。由此，生产体系内的权利与责任边界、利益格局呈现出去中心化、自适应、网络化合作的特征。工作组织形式发生了变化。 2、通用人工智能背景下工作面临的挑战通用人工智能在提高生产效率和智能协作的同时，也带来了新的挑战：劳动异化。这种异化隐藏在算法逻辑、估值和问责体系的结构性变化中。男性在工作中的主导地位和价值观的实现面临多重挑战。首先是决策优化与认知自主之间的矛盾。通用人工智能虽然通过决策链上的算法优势提升效率，但其逻辑预设和优化目标逐渐削弱了工人的参与度。认知主观性并将其判断限制于系统反馈。长期依赖通用人工智能最优路径不仅会削弱工人的自主性，还会巩固先入之见和认知参考，影响创新思维。二是评价与结果归属之间的矛盾。在多智能体协作和自生成任务场景中，工作成果的所有权边界变得越来越模糊。通用人工智能自行生成代码、设计解决方案和知识结构，智能体的价值评价体系逐渐转向以“容错性”和“自主性”为核心指标，导致以工作时间和实物投资衡量的价值体系崩溃。现有的分配机制也使得间接创造中的人类价值难以量化，例如任务之间的协调。迫切需要结合传统的价值识别方法ds 与数字协作模型形成新的分配激励。国家。三是安全协调和责任认定的特殊困境。随着通用人工智能快速学习和迭代，其决策变得越来越难以预测和解释，从而模糊了责任界限。多个代理之间协作和动态决策的黑匣子性质引发了更多的责任困境。可以说，当通用人工智能的行为超出设计者和操作者的预期时，开发者很难界定设计缺陷与系统自主演化之间的责任比例，从而产生多智能体协作框架内的复杂决策链，进一步加剧了不确定性，导致责任追究变得困难。 3.通过干预重构工作意义Artifi全面探讨社会一般智力。随着通用人工智能从工作场所的辅助工具转变为核心参与者，传统的工作价值逻辑正在被重构。这也迫使我们重新定义工作的意义，人类如何从被动适应工具的“工人”进化为主动塑造技术人性的“智能合作者”。首先，权利与责任的同构决定了人与机器的关系，系统协调明确了结果的归属。为人类和机器制定清晰的权利和责任框架是解决人工智能治理总体挑战的关键任务。参考欧盟人工智能法按照rRisk等级分类监管的思路，必须迫使人类在智能制造、医疗诊断等高确定性、高风险领域保留对关键决策的否决权。 c. 产权归属不明晰的问题通用人工智能产生的内容结果要解决这一问题，需要考虑建立“人机共创知识产权基金”机制。例如，在法律层面，可以根据人类对生成内容的创造性贡献来定义权利所有权。此外，在自动驾驶等前沿领域进行测试的“系统故障日志可追溯性”模型提供了一条技术上可行的途径，通过数据黑匣子记录决策链并定义人和机器的责任。其次，价值核算调整了分配制度和劳动报酬对人性的意义。传统基于社会必要工作时间的衡量体系面临解读困境，需要通过技术工具的创新，建立与通用人工智能贡献相当的核算和价值分配体系。一些研究人员提出了“模块化公平决策模型（PFDM）”，可以动态适应不同场景的公平性要求，而无需重新训练。提供技术工具来衡量和优化通用人工智能在决策中的伦理价值，让工作的意义回归人性。第三，技术治理通过纳入道德规范来优化协作生态系统并重组工作秩序。通过技术手段将要求伦理融入到通用人工智能系统中，是实现可靠的人机共生的长期保障。通用人工智能的综合应用要求相关决策不仅追求效率，更要恪守公平、安全、可靠的伦理标准。这需要在人工智能的整个生命周期中进行道德治理。在这个领域已经做了很多探索。为了例如，华为提出了覆盖整个生命周期的伦理治理框架：“算法开发-偏差检测-公平评估-伦理审查-社会影响评估-实施监控”。通过将伦理价值观融入到技术设计和治理过程中，推动伦理作为界面，从而重塑以人为本、兼顾效率和正义的新工作秩序，让技术发展与社会福祉良性互动。 （作者单位：上海交通大学马克思主义学院、习近平新时代中国特色社会主义思想）原标题：《随着人工智能的深刻介入，人类劳动的意义正在被重新定义》专栏编辑：王震 文字编辑：王震 本文作者：冯中枢宝金 标题图片来源：上官 标题图片 图片编辑：徐嘉敏 邮件编辑邮箱：shhgcsxh@163.c奥姆
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