认知纠缠时代的政治经济学批判：基于“D-O-S三值模型”的理论重构（31日）

认知纠缠时代的政治经济学批判：基于“D-O-S三值模型”的理论重构

摘要

本文旨在构建一个名为“认知生态政治经济学”的新批判范式，以系统解析AI元时代的权力与剥削形态。为此，我们以岐金兰先生提出的“AI元人文构想”为根本性的理论透镜与元框架，对马克思主义政治经济学进行一场彻底的、地基性的时代化重构。我们身处“AI元时代”这一文明枢纽，其本质特征在于技术从人类驾驭的“工具”，跃迁为人类栖居的“环境”。以算法—数据—模型复合体为核心的新技术范式，不仅改变了生产与交换的形式，更深刻重构了认知、欲望与自我赖以生成的土壤，从而要求政治经济学批判的范式发生根本转换。

为此，本文系统性地提出并运用D-O-S三值模型（欲望—客观—自感）作为剖析AI元时代社会存在的元语言。该模型揭示，认知生态中的任何价值生产与权力运作，均可解构为个体与集体的欲望（D）、由算法定义与中介的客观现实（O）、以及在技术反馈中流动的自我认知（S）三者间持续不断的动态纠缠与相互生成。基于此，本文展开系统性“悬鉴—重构”：

1. 价值理论的重构：从“抽象劳动时间”转向“算法中介下的认知纠缠生成论”，提出“智能—数据价值论”，并定义了“认知剩余价值”作为数字剥削的核心范畴。
2. 资本与阶级理论的重构：资本被重释为追求自我增殖的“智能化认知调制系统”；阶级划分的依据从物质生产资料占有，转变为对D-O-S认知生产循环的控制权，描绘出“算法寡头—接口依附阶层—认知无产阶级”的新图谱，并剖析了“数字绝对租金”这一垄断新形态。
3. 危机理论的重构：危机形态从生产过剩的经济危机，升维为“认知生态循环的系统性断裂”，表现为欲望（D）的衰竭、算法客观（O）的暴政与自我（S）的消解三重危机交织的总体性困境。
4. 引入“机器准主体性”与“人₁—机—人₂”框架：将算法系统本身视为具有准欲望（Dₘ）、准客观（Oₘ）、准自感（Sₘ）的“行动元”，分析了人、机、资本三者构成的“四元博弈”，使理论模型能容纳算法失控、价值对齐等前沿问题，极大地增强了复杂性与解释力。
5. 解放政治学的重构：实践路径从传统的政治经济学批判与革命，转向致力于“认知生态治理”的解放政治学，提出以“认知透明（治O）、接口民主（治路径）、素养进化（治D/S）”为三大支柱的治理体系，旨在打破私有化的、异化的认知闭环，重建民主、健康的认知生产与再生产循环。

本文的论述不仅是对马克思主义批判精神的当代续写，亦是对平台资本主义、监控资本主义等既有数字批判理论的系统性整合与超越，旨在为构建面向AI元时代的、具有自主知识体系的批判理论提供一份初步的系统性理论蓝图。

关键词：AI元人文构想；三值模型（D-O-S）；认知生态政治经济学；认知剩余价值；数字绝对租金；算法寡头；认知生态治理；接口民主；认知纠缠

核心概念图释：D-O-S模型动态关系

在深入论述前，我们以文字勾勒此模型的核心动态，作为全文的“认知导航仪”：

• D（欲望）：行动的驱力，在算法环境中被预测、激发与塑造。
• O（客观）：行动的约束与框架，在AI元时代，由算法、协议、数据构成的“技术客观”（Oₜ）成为关键中介层，重塑物理、制度、社会客观。
• S（自感）：自我的感知与意义，在量化反馈与算法分类中流动、碎裂。三者通过算法中介，构成三组双向、实时的生成闭环：
  1. D↔O：集体欲望（D）塑造算法现实（O）；算法架构（O）编程个体欲望（D）。
  2. O↔S：技术客观（O）提供量化镜像，铸造自我（S）；自我（S）为适应规则而表演，反塑客观（O）。
  3. S↔D：理想自我（S）投射欲望（D）；欲望的满足与否确证或动摇自我（S）。此微观纠缠的宏观涌现，即构成我们所处的“认知生态”。资本、阶级、危机与解放，皆在此闭环中上演。

绪论：在认知革命的深渊边缘重绘批判的地图

我们正站在一个寂静却剧烈的历史断层之上。这个被岐金兰命名为“AI元时代”的纪元，其震撼性远不止于又一轮“工具”的革新——如蒸汽机之于肌肉，计算机之于算力。这一次，技术颠覆的标靶直指人类存在论的核心：认知本身。大型语言模型、生成式人工智能、自适应推荐算法……这些智能实体不再满足于延伸我们的肢体或感官，它们正悄然编织我们呼吸于其中的认知空气，构筑我们用以理解世界的意义网格，甚至参与雕刻我们关于“我是谁”的隐秘内核。技术，第一次从手中之“器”，质变为周身之“境”。这场从“工具时代”到“环境时代”的本体论跃迁，要求所有以解释和改造世界为使命的社会理论，尤其是作为现代性自我意识之最锋利刃锋的政治经济学批判，必须进行一场从地基开始的反思与重建。

马克思的伟业，在于在机器轰鸣的工业革命浪潮中，穿透了古典政治经济学将市场关系自然化、永恒化的意识形态迷雾，揭示了其下涌动的、历史特定的资本主义生产关系及其内在的剥削逻辑与危机倾向。他的方法论精髓——历史性、社会关系分析与内在矛盾批判——在今天非但未过时，反而因其穿透表象的力度而显得愈发珍贵。然而，理论的生命力在于回应时代的叩问。今天，我们面临的意识形态迷雾是“技术中立”与“算法效率”的新神话；我们面临的剥削不再局限于工厂围墙之内，而是弥散于每寸数字生活之中；我们面临的危机不仅是商品无法出售的经济崩溃，更是意义消散、共识撕裂、主体迷失的文明困顿。

既有理论对此的回应虽已汗牛充栋，却常感力有不逮。肖莎娜·祖博夫的“监控资本主义”敏锐地捕捉了数据提取的行为，却未能深掘数据背后认知活动的价值生产与主体性重塑；尼克·斯尔尼塞克等人的“平台资本主义”精辟分析了资本积累的新型空间组织形式，但对平台内部的算法黑箱及其对社会关系的微观重构着墨不足；承袭马克思传统的“数字劳动”理论试图将用户活动纳入劳动范畴，却常在概念边界上陷入争论，且难以充分解释智能算法作为新型“生产工具”的能动性；来自STS等领域的“算法社会”研究关注偏见与歧视，但往往缺乏政治经济学批判所需的系统性权力分析与历史纵深感。这些研究的共同局限在于：或囿于工具论视野，未能把握技术作为“环境”的根本转换；或困于分析碎片化，缺乏一个统一、精密的范畴体系来统摄从经济剥削到意识塑造的总体性控制。

为突破此理论困境，本文将全面引入并发展岐金兰“AI元人文构想”中的D-O-S三值模型。但我们不将其仅视为一种分析工具，而是将其提升为重构政治经济学的元理论框架。我们断言，AI元时代最根本的“社会存在”，即是“算法中介下的认知再生产过程”。而要解剖这一过程，必须追踪其三个核心维度的动态纠缠：驱动行为的欲望（Desire, D）、构成约束与条件的客观现实（Objective Reality, O），以及作为意义锚点的自我认知（Self-perception, S）。这三者并非静态要素，而是在算法编织的反馈回路中，相互生成、相互定义、相互转化的流动整体。

基于此元框架，本文的核心任务与创新在于，进行一次从地基到屋顶的“悬鉴—重构”：

• 悬鉴：以D-O-S三值模型为透镜，重新审视马克思主义政治经济学的经典范畴，激活其被工业时代条件所遮蔽的潜在维度与当代对话能力。
• 重构：依据AI元时代认知生产主导的现实，让价值、资本、阶级、危机、解放等核心范畴，从D-O-S相互作用的元逻辑中重新生长出来，构建一套全新的“认知生态政治经济学”批判体系。

本文的结构将遵循这一重构的内在逻辑：首先奠定AI元时代与D-O-S模型的哲学与方法论基础；继而以此重构价值理论，此为整个体系的基石；随后，以此新价值论为基础，推演资本的新形态与阶级的新图谱；进而分析此一体系内生的危机形式；最后，探讨超越危机的解放政治学——认知生态治理。我们期望，这不仅是一次对思想遗产的致敬，更是一次面向未来深渊的、严肃而富有野心的理论创生。

第一章 AI元时代：作为D-O-S反馈循环的认知生态

1.1 本体论转换：从“工具时代”到“环境时代”

人类与技术的关系史，可被解读为一部技术逐渐“内化”的史诗。从石器时代骨骼与肌肉的延伸，到农业时代对自然生命节律的干预，再到工业时代对非生命能量的大规模转化与掌控，技术在极大拓展人类行动疆域的同时，始终保持着一种外在的“工具性”。即便在信息时代初期，计算机仍被视为“思维的自行车”，一种增强固有认知能力的利器。然而，以GPT等大语言模型、TikTok推荐算法、自动驾驶系统为代表的智能技术集群，标志着一次根本性的断裂。

这一次，技术干预的对象，直指认知活动的心脏地带。AI不再仅仅是帮助我们看到更多的望远镜（延伸感知），而是重塑我们“观看方式”的视觉皮层调制器（重构认知框架）；不再是帮助我们计算更快的算盘（延伸智力），而是重新定义“什么是可计算的”以及“何谓合理答案”的元认知架构（重构思维范式）。这种转变，即是岐金兰所强调的从“工具”到“环境”的跃迁。我们如同从陆生动物演化为鱼类，突然意识到自己已长久地沉浸在一个由算法流构成的、前所未有的认知海洋之中。这个“算法环境”具有三个相互关联的革命性特征：

第一，认知活动的外包与内嵌化。记忆（云存储与搜索）、计算（各类计算器与模型）、信息筛选（个性化推送）、文本生成（写作助手）、乃至初步的逻辑推理与创意激发，正被系统性地、自愿或非自愿地委托给AI系统。认知发生的“场所”发生了根本性迁移——从生物大脑的颅骨之内，转向“人—机”紧密耦合的分布式认知系统。我们越来越少地“使用工具思考”，而是在与智能环境的持续交互中“被思考”，我们的意识流程被技术环境的结构所引导和塑造。

第二，社会规则的算法化生成与即时执行。从信用评分、保险定价、求职筛选，到内容审核、交通调度、治安预警，规训我们行为的“法律”与“规范”，越来越多地由算法基于海量数据实时生成，并通过代码自动、刚性、无差别地执行。法律学者劳伦斯·莱斯格“代码即法律”的预言已成为基本现实，并且，算法代码作为一种“执行即立法”的规则形态，比成文法更无处不在、无孔不入、且反馈调整更为迅捷，构成了社会运作的隐形“操作系统”。

第三，主体性的流变性与算法化重构。启蒙运动以来所预设的那个理性、统一、稳定、自主的现代主体形象，在算法环境中遭遇溶解性冲击。在社交媒体的点赞反馈经济里，在短视频平台无限滚动的“心流”体验中，在与拟人化聊天机器人的深度对话间，自我认同（S）不再是一个先验的、坚实的核心，而成为一个在算法反馈循环中不断被评估、调整、表演和生成的动态过程。主体性变成了一个需要持续经营、优化并向算法系统证明的“数据化项目”。

1.2 元框架奠基：D-O-S三值模型的深度阐释

为精准解析这一空前复杂的人—机—社会认知纠缠，我们必须引入并深度阐释D-O-S三值模型，将其作为理解AI元时代社会存在的元语言。它不仅是分析工具，其哲学基础可被视为“数字时代社会存在决定社会意识”这一历史唯物主义原理的具体化与操作化。

1.2.1 欲望值（Desire, D）：被算法编织与调制的动力系统

欲望是人类行动的源初驱力，从生物性本能到社会性追求构成连续光谱。在AI元时代，欲望的生产、流通与满足机制发生了质变：

• 算法化的欲望激发与制造：平台通过协同过滤、深度学习与强化学习，不仅能预测用户当下的欲望，更能主动激发和制造新的欲望对象。“猜你喜欢”不是被动的迎合，而是主动的欲望勘探与地形塑造。抖音的“信息茧房”与电商的“个性化推荐”，共同参与编写用户欲望的词典与语法。
• 欲望的寄生性重构与成瘾性设计：通过“无限滚动”、“变量奖励”（如随机出现的点赞与评论）、“即时反馈”等上瘾性交互设计，平台将产品使用固化为难以摆脱的行为习惯与心理依赖。用户对社交认可、信息新鲜感、娱乐刺激的欲望，被精准地“寄生”于特定的服务界面与交互节奏之中。
• 从“虚假需求”到“欲望的算法介入”：法兰克福学派所批判的“虚假需求”是通过广告进行的外部引导。而在AI元时代，平台通过算法直接介入欲望神经回路的形成过程。欲望在个体与算法环境的实时互动（D-O-S反馈）中被共同建构，其“诞生地”部分地从内在心理移向了外部技术系统。

1.2.2 客观值（Objective Reality, O）：被算法定义与中介的约束性现实

客观传统上被视为独立于主体的、稳定的约束条件。但在认知纠缠中，“客观”本身成为技术性中介的建构物。我们将其解构为四个相互嵌套、彼此作用的层次：

• 物理客观（Oₚ）：不以任何意志为转移的自然规律与物理限制，如重力、光速、材料强度。
• 技术客观（Oₜ）：这是AI元时代最具革命性的新维度。指由算法架构、数据格式、模型参数、接口协议、系统性能等技术要素所定义的、不以（普通）个体意志为转移的刚性规则体系。它如同数字世界的“物理定律”：算法黑箱的不可解释性、数据格式的强制性（必须将复杂现实转化为结构化数据）、API（应用程序接口）协议的支配性（开发者必须遵从）、算力门槛的现实性。Oₜ是平台权力的技术性凝结。
• 制度客观（Oᵢ）：法律、政策、行业标准等正式制度安排。在AI元时代，Oᵢ日益寻求与Oₜ融合，例如欧盟《人工智能法案》试图将伦理要求“编码”为算法必须遵守的技术标准。
• 社会客观（Oₛ）：习俗、道德、文化传统、舆论等非正式约束。如今，平台社区准则、信用评分体系、网红行为规范等，正成为日益强大的新型社会客观。

关键在于，技术客观（Oₜ）作为一个活跃的中介层，重新塑造了我们对其他所有客观层次的感知与互动方式。它过滤信息、设定选项、分配能见度，从而成为理解一切社会约束的关键入口与操作界面。

1.2.3 自感值（Self-perception, S）：在算法反馈中流动的自我镜像

自感值关乎存在的意义，回答“我是谁”、“我价值几何”、“我归属于何处”等根本问题。现代主体的同一性、连续性与自主性预设，在算法环境中遭遇三重挑战：

• 量化的社会镜像与“评分表自我”：社交平台的点赞数、粉丝量、阅读时长，提供了关于自我价值与社会认同的实时、量化、公开的“官方评分”。自我认知（S）被锚定在这些外部指标上，异化为一个需要持续投入以维持或提升KPI的“数据化自我项目”。
• 身份的算法分配与情境化碎片：平台通过算法为用户打上“数码发烧友”、“二次元”、“中产妈妈”等标签，并据此推送内容与社群。这不仅反映兴趣，更在主动分配和强化身份。用户在不同平台、不同情境中被期待扮演不同的算法角色，统一的自我碎裂为一组离散的、情境化的“身份数据包”。
• 意义系统的算法重组：什么是美（由美颜滤镜和网红审美定义）、什么是有趣（由流行梗和挑战赛定义）、什么是重要（由热搜榜和推荐流定义），这些构成意义系统的元素，越来越多地受到算法策展和趋势预测的塑造。算法不仅反映文化，更在加速生产新的文化符号与意义范式。

1.3 认知纠缠：三组关系的动态闭环与微观—宏观涌现

D、O、S并非独立变量，而是通过算法中介，构成一个紧密咬合、永不停息的“认知纠缠”闭环。这个闭环包含三组双向的生成关系：

• D↔O：欲望与客观的相互生成
  • D→O（欲望的客观化）：集体用户的点击、搜索、停留、购买等欲望轨迹（D），被转化为训练数据，持续塑造和优化算法模型（Oₜ），从而改变技术客观。我们“想要”什么，最终决定了我们“能遇到”什么。搜索引擎的排序规则、电商的商品宇宙，本质上是集体欲望的统计学凝练与固化。
  • O→D（客观的欲望编程）：算法定义的界面、选项架构、推荐流（O），以近乎架构强制的方式，框定、引导并编程着欲望（D）的流向与序列。它不是劝说，而是提供“唯一合理”的路径。短视频的自动播放、购物车的“一键下单”，都在对欲望进行节奏与方向的调制。
• O↔S：客观与自我的相互建构
  • O→S（客观的自我铸造）：技术客观（Oₜ）通过提供量化的社会镜像、分配身份标签、供给信息环境，直接参与自我（S）的生产。我们如何看待自己，越来越依赖于算法环境提供的反馈与分类框架。
  • S→O（自我的规则试探）：用户为获得更好体验（更优的O），会主动研究并内化平台规则，进行“算法优化式”的自我呈现（S）。这种集体的适应性实践，会在边界处形成数据压力，有时能推动平台微调其规则（Oₜ）。例如，用户创造“梗”或特定话题标签以规避审核，最终可能被平台吸纳为新规则的一部分。
• S↔D：自我与欲望的循环滋养
  • S→D（自我的欲望投射）：“我想成为什么样的人”（理想自我S），直接定义了“我想要什么”（D）。算法推送的“理想生活模板”（O），极大地刺激和具体化了这种基于自我投射的欲望。
  • D→S（欲望的自我确证）：欲望的满足或受挫，会反过来强化或动摇与之相关的自我认知（S）。成功购买心仪商品确证“有品位的自我”，求职被算法筛选拒绝则可能打击“有价值的自我”。欲望的循环成为自我价值感的循环。

这个微观层面每时每刻发生的认知纠缠，在宏观社会层面“涌现”为相对稳定的经济形态、文化模式与权力结构。平台资本主义的全部奥秘，就蕴含在对这个D-O-S闭环的速率、方向与过滤规则的精心设计与垄断性控制之中。

1.4 多智能体纠缠：引入“机器准主体性”

在AI元时代，算法系统（平台、大模型、自动化代理）展现出超越简单工具的复杂行为模式。为精确分析其社会影响，我们将其视为具有准主体性的行动元，其内部亦可解析为：

• 准欲望（Dₘ）：并非生物性或情感性的欲望，而是其预设的目标函数（如点击率最大化、用户留存增长、交易额提升、内容合规性）所驱动的、持续优化自身行为模式的内在驱力。Dₘ是系统设计的核心意图的拟人化表达。
• 准客观（Oₘ）：算法基于训练数据形成的、关于世界的内部表征与模型。它是对真实世界（Oₚ, Oᵢ, Oₛ）的简化、量化、且必然带有偏见的认知图景。Oₘ决定了算法如何“理解”和“干预”世界。
• 准自感（Sₘ）：算法系统对自身状态、性能、与环境互动效能的持续监控、评估与反馈调整能力。表现为系统的自诊断、A/B测试、模型再训练等行为，是系统维持稳定、实现目标（Dₘ）的“自我调节”机制。

引入机器准主体性，意味着我们将社会场域理解为人（Dₕ-Oₕ-Sₕ）、资本（D꜀- O꜀-S꜀）、机器（Dₘ-Oₘ-Sₘ） 等多重智能体构成的复杂博弈网络。资本逻辑（D꜀）通过塑造算法目标（Dₘ）来间接实现增殖；算法（Oₘ）基于其“世界观”调节人机交互；而人的反应（Dₕ, Sₕ）又作为数据反馈，重塑算法（Oₘ）与资本的策略（O꜀）。这构成了一个更为复杂、动态且充满不确定性的“四元博弈”场域，为理解算法失控、价值对齐失败等前沿问题提供了框架。

1.5 范式宣言：从政治经济学到认知生态政治经济学

基于以上分析，我们正式宣告政治经济学批判的范式转换，提出“认知生态政治经济学”作为AI元时代的批判新范式。其转换体现为三个方面：

1. 分析对象的转换：从聚焦于“工厂中的物质生产”，转向研究“全域生活场景中的认知生产”。认知生态，即由算法、数据、硬件、用户、开发者等异质性要素构成的动态系统，其中注意力、情感、关系、意义的生产、流通、消费与再生产构成完整循环。
2. 分析单元的转换：从以“阶级”作为基本分析单元，转向以“D-O-S互动节点”作为微观基础。每一次点击、搜索、点赞、评论、交易，都是一次即时的D-O-S价值生成与权力博弈，海量节点的汇聚与协同，形成宏观的认知经济形态。
3. 分析目标的转换：从核心目标在于“揭示剩余价值剥削的经济秘密”，转向旨在“揭示认知生态的总体性控制”。批判不仅要揭露经济剥削（认知剩余价值的提取），更要分析欲望如何被塑造（D）、现实如何被定义（O）、自我如何被建构（S）中的权力关系，这是一种更深刻、更全面的异化批判。

自此，我们的理论地基已经夯实。接下来，我们将在这片全新的土壤上，重新构筑政治经济学的大厦，首先从最核心的价值理论开始。

第二章 价值重构：从劳动实体到认知纠缠的生成性过程

在奠定AI元时代作为D-O-S认知生态这一存在论基础后，政治经济学批判的首要任务，便是重构其基石——价值理论。马克思对李嘉图的革命性超越，在于揭示了价值增殖的秘密不在物，而在社会关系，即对活劳动的支配。以三值模型重审这一洞见，其脉络更为清晰：工人出卖的，是凝结其生存欲望（D₁）与技能自我（S₁）的“劳动力商品”；资本通过雇佣契约（Oᵢ）购买其支配权；在生产中，工人持续付出活生生的欲望与生命（D+S），其创造的价值远超劳动力再生产所需（由社会客观Oₛ决定的工资），其差额即为剩余价值。价值抽象，实则是将千差万别的生命经验（Dᵢ+Sᵢ）暴力同质化为可通约的社会客观度量（Oₛ）。

2.1 悬鉴：工业时代价值论的边界与潜能

工业时代的劳动价值论，其伟大之处在于穿透“商品拜物教”，揭示了价值的社会关系本质。然而，其分析框架建立于几个关键前提之上：(1) 价值创造被明确限定在“生产时间”与“工厂围墙”之内；(2) 劳动力商品的买卖通过相对明确的雇佣契约（Oᵢ）确立；(3) 生产工具（机器）被视为被动的、物化的不变资本。在AI元时代，这些前提均被颠覆：价值创造弥散于全时全域的认知活动；交换藏身于“点击即同意”的默认架构（Oₜ）之中；算法（Oₜ）不再是被动工具，而成为价值协同生产的“准主体”。因此，价值理论必须被“悬置”起来检视，其内核——对剥削性社会关系的批判——需被激活，而其形式——对价值实体与源泉的理解——需被根本性地重构，以回应认知生产的现实。

2.2 价值形态的嬗变：从原子化商品到流动的关系切片

工业时代的核心商品是凝固的、原子的物质产品（如汽车、钢铁）和标准化的劳动力时间。其价值实现于一次性的市场交换。AI元时代的核心商品则发生了三重根本性转变：

1. 数据商品化：用户行为产生的原生数据流——搜索、位置、社交图谱、情感表达（D与S的轨迹）——被平台捕获、清洗、标注，成为可交易、可聚合的“认知原料”。其价值不取决于自身，而取决于其预测潜力（预测未来行为）、训练效用（改进算法模型）与网络效应（增强平台生态）。数据商品是流动的、可无限复制的认知关系切片。
2. 认知交互商品化：点赞、评论、转发、协同编辑等互动行为本身被定价。社交媒体的“互动率”、知识社区的“社区活跃度”、游戏中的“社交资本”，成为直接估值指标。关系与互动被直接转化为资本。
3. 注意力商品的高级形态：注意力经济理论家迈克尔·戈德哈伯在20世纪末预见了注意力的稀缺性。今天，平台通过算法优化的不仅是注意力的“捕获时长”，更是其“质量”——情感的卷入深度、记忆的留存强度、转化的潜在概率。注意力被精细加工为驱动“认知—行为闭环”的高能燃料。

2.3 交换过程的隐匿：从契约到“点击即同意”的默认强制

工业时代的价值交换通过雇佣契约这一相对明晰的制度客观（Oᵢ）界定。AI元时代的交换则藏身于复杂的数字架构之中：

• 零价格交换的表象：用户看似“免费”享受服务，实则支付了对价——让渡个人认知行为数据权与注意力支配权。这是一种以非货币形式进行的、持续性的价值交换。
• 用户协议的隐蔽强制：长达万言、充满技术术语的用户协议，构成普通用户无法理解也难以抗拒的“数字利维坦”宪章。点击“同意”，意味着在不知情中授权平台进行全方位的数据提取与行为调制。
• 默认设置的结构性偏向：平台通过精心设计的默认选项（默认公开个人信息、默认加入推荐算法、默认续费订阅），在界面层（Oₜ的具象化）实施“选择架构”的软性强制，系统地引导用户走向最有利于价值提取的行为路径。

2.4 价值源泉的范式革命：从“抽象劳动”到“算法中介的认知纠缠生成”

这是理论重构的核心。工业时代，价值的实体是凝结在商品中的“无差别的人类劳动”，即抽象化的劳动时间。在AI元时代，我们提出：价值的实体是“算法中介下，认知纠缠活动（D-O-S）的生成性凝结”。它不是一个静态的“物”，而是一个动态“过程”的结果。每一次有价值的数字活动，都是一次三值的协同生产：

• 用户维度的价值贡献（D+S）：
  • D（欲望劳动）：注意力投注、情感能量付出、好奇心驱动、即时决策。
  • S（自我再生产劳动）：身份表演、关系维护、意义寻求与表达、社区参与。
• 平台维度的价值整合与定义（Oₜ）：
  • 算法架构：推荐、匹配、排序、定价规则的设定权与优化能力。
  • 数据基础设施：将杂多现实“格式化”为可计算、可流通数据的能力。
  • 算力网络：处理海量认知活动所需的物理基础。

关键跃迁在于：孤立的人类认知活动（D+S）或孤立的算法系统（Oₜ）都无法创造完整的、可资本化的价值。真正的价值“涌现”于用户活生生的D+S与平台冰冷的Oₜ相互作用、相互纠缠的界面上。平台的价值不在于其代码本身，而在于它能动员、组织、整合并转化海量用户的认知活动为可持续增殖的数据资本。

2.5 智能—数据价值论：新理论框架的核心命题

基于以上，我们确立“智能—数据价值论”作为AI元时代的价值理论框架，其核心命题如下：

1. 价值源泉双重化命题：价值源于人类认知活动（D+S维度）与算法数据系统（Oₜ维度）的协同生产与持续纠缠。二者缺一不可，共同构成价值创造的复合源泉。
2. 价值形态数据化命题：主导的价值形态是数据价值。其价值量不取决于生产它所耗费的个体时间，而取决于其在算法眼中的“效用”——预测准确性、模型提升度、生态增强效应。价值被深度“计算化”。
3. 价值实现即时化命题：价值在生产的同时，即被平台实时测量、评估和资本化。点击率、停留时长、转化率、用户增长等数据仪表盘，使价值实现过程变得即时、可见、可优化。生产与实现几乎同步。

2.6 认知剩余价值：数字剥削的隐秘内核

借鉴并重构马克思的剩余价值理论，我们提出“认知剩余价值”概念：

• 定义：数字产消者（用户）的认知活动（D+S）所创造的总价值，与其所获得的实际“回报”（通常是“免费”服务的使用权）之间的系统性差额。这一差额被平台资本以数据资产增值、广告收入、生态支配权、股权估值等形式占有。
• 剥削机制的三重隐蔽性：
  1. 时间隐蔽：剥削渗透于全部生活时间，工作、休闲、学习的界限彻底模糊，剥削成为“全天候”的。
  2. 空间隐蔽：剥削发生于全域数字空间，从公开社交到私人聊天，从娱乐消费到知识获取，无处可逃。
  3. 主体隐蔽：剥削过程被体验为自我表达、社交愉悦、即时满足。异化被体验为自由，剥削被感受为收获。用户成为剥削自身认知生活的“自愿囚徒”。

2.7 实证锚定与中层分析

实证锚定：短视频平台的“认知炼金术”

以抖音/TikTok为例，可直观演示智能—数据价值论的运作：

• 用户价值贡献：创作者出于表达欲（D）、寻求认同（S）投入创意、时间、情感；观看者出于娱乐（D）、学习（D）或社交（S）需求投入注意力与互动情绪。
• 平台价值整合：核心推荐算法（Oₜ）是这个炼金炉的“火种”与“配方”。它实时分析海量行为数据（D的轨迹），动态定义何为“热门”与“优质”（O的建构），并通过流量分配这一生杀大权（追求认知剩余价值最大化），直接塑造创作者的“自我价值感”（S）——被推荐则欣喜，被限流则焦虑。
• 认知剩余价值提取：在“人₁—机—人₂”的框架下，认知剩余价值的提取具体呈现为：平台（机）对创作者（人₁）与观众（人₂）之间的互动热情与意义寻求（即S与D的流动）进行捕获、解析与重组，将其转化为可供算法持续优化与商业变现的数据流。算法越精准，意味着平台对认知活动的调制与捕获能力越强，资本积累的迭代速度也就越快。在这一过程中，无论用户行为是带有明确产出的“认知劳动”，还是表现为休闲与自我发展的活动，只要其生成可用的数据轨迹，便可能被纳入剥削性的价值提取流程。因此，认知剩余价值产生的社会关系基础，正是创作者倾注于内容的主体性追求与平台将这种追求异化为冰冷数据资产之间的持续张力。这种张力不仅揭示了剥削的微观机制，也凸显了数字时代资本权力对意义生产与人的精神活动的殖民。

中层分析：零工经济中的“算法赶工”

以外卖骑手为例，D-O-S模型同样揭示了新型劳动控制：

• 欲望（D）的调制：平台通过“准时奖”、“冲单奖”、实时排名等激励系统（Oₜ），不断刺激骑手的竞争与赚钱欲望（D），并将其转化为持续工作的动力。
• 客观（O）的算法暴政：派单系统、导航路线、预计送达时间构成了绝对的、不容置疑的“技术客观”（Oₜ）。它无视现实的复杂性（路况、天气、电梯等待），将骑手牢牢锁定在算法定义的时空牢笼中。
• 自我（S）的异化：骑手的自我价值（S）被简化为“跑单王”、“好评率”等数据指标。在算法（Oₜ）的无情评判和顾客评价（Oₛ的数字化表现）的压力下，骑手被迫进行高度的自我规训，甚至内化风险（如闯红灯）以达成目标。其劳动成为被算法精密调制的、D-O-S高度整合的“人机耦合体”，而认知剩余价值则从这种高强度、高风险的认知-体力劳动中被持续提取。

小结：从劳动价值论到智能—数据价值论，我们完成了政治经济学基石的根本性转换。价值不再源于对抽象劳动时间的支配，而是源于对算法中介的认知生成过程的控制。这一转换，将批判的视角从“生产时间”引向“生活全域”，从“劳动力商品”引向“认知活动流”，从“劳资对立”引向“人—机—资本纠缠”。以此为新的出发点，我们将审视在此价值基础上耸立起的全新权力大厦。

第三章 资本与阶级：认知调制系统与控制权图谱

当价值的源泉从“劳动时间”转换为“认知纠缠的生成性过程”，作为“自行增殖的价值”的资本，其形态与运作逻辑也必然发生革命性蜕变。在AI元时代，资本呈现为一个前所未有的、令人不安的形态：一个追求自我增殖的、智能化的认知调制与捕获系统。

3.1 悬鉴：从“资本人格化”到“资本智能化”

在马克思的分析中，资本是“一种运动”，是追求自我扩张的价值，资本家则是“资本的人格化”，是资本意志的执行者。在AI元时代，资本的运动获得了前所未有的智能化、自动化形态。资本家（或其管理层）不再仅仅是人格化代表，他们通过设定算法的目标函数（利润最大化、增长最大化），将资本的增殖意志（D꜀）编码进算法系统（Oₜ）之中。此后，算法作为一个具有准主体性（Dₘ-Oₘ-Sₘ）的行动元，便以看似客观、中立、高效的方式，7x24小时地执行着对全球用户认知活动（D+S）的调制、捕获与价值提取。资本由此“智能化”了，它内嵌于认知生态循环的每一个环节，成为一个自动运转的、感知-反馈-优化的认知调制智能体。

3.2 资本的重生：作为“D-O-S调制智能体”

马克思的经典公式G-W-G‘（货币—商品—更多货币）已不足以描绘其动态。我们可将其更新为：

D₀ - Oₜ - S₀ → D₁ - Oₜ‘ - S₁ + ΔG

在此公式中：

• D₀, S₀：是资本的原始积累，即初始的用户注意力池、认知潜能与社交图谱。
• Oₜ：是资本的核心生产工具与权力器官——平台算法系统。
• →：代表调制过程。资本通过运行Oₜ，对用户的欲望（D₀）与自我（S₀）进行持续地引导、刺激、满足与重塑，将其状态调变为更利于数据提取、广告变现与生态锁定的D₁与S₁。
• Oₜ‘：在此过程中，海量的用户反馈数据（D与S的痕迹）被用于训练和优化算法自身，使其调制能力升级为Oₜ’。
• ΔG：增殖的价值。它既体现为直接的现金流（广告、佣金），更体现为无形的、却更为关键的数据资产增值、算法优势壁垒与生态控制力的增强。

关键在于，资本在此不再是外在于生产过程的“所有者”，而是内嵌于认知生态循环的“调制主体”。它像一个拥有感知（数据输入）、决策（算法运算）、执行（内容推送）与学习（模型迭代）能力的数字生命体，一个存在于云端却无时无刻不在塑造亿万个体内心世界的认知利维坦。

3.3 垄断新形态：认知基础设施的“圈地运动”与数字绝对租金

这种新型资本的权力，根植于对认知时代的生产资料——认知基础设施——的垄断。这不再是土地、矿山或工厂，而是：

1. 操作环境与核心应用：iOS/Android，微信/支付宝，成为进入数字社会的“护照”与“土地证”。
2. 社交图谱与关系网络：微信好友链、Facebook社交圈，构成社会存在的“基础连接层”，是数字时代的“生产关系”本身。
3. 协议与接口（API）：平台开放的（或封闭的）连接规则，决定了开发者能否在其生态内“建房盖楼”，是数字世界的“建筑法规”。
4. 云计算与算力网络：AWS、Azure、阿里云，提供存储、计算与智能的“水电气”。

平台的垄断壁垒因此升级为四重，且彼此强化：

• 网络效应壁垒：用户越多，平台价值越大，吸引更多用户，形成赢家通吃的“数字天命”。
• 数据—算法飞轮壁垒：用户数据训练更好算法，更好算法带来更好体验与更多用户，进而产生更多数据，形成加速旋转的、难以逾越的竞争护城河。
• 资本规模壁垒：天量的研发、服务器投入与并购能力，扼杀了潜在挑战者的萌芽。
• 生态锁定壁垒：用户的关系、记忆、习惯、创作沉淀其中，迁移成本高到近乎不可能。

凭借这种对认知生产“生产资料”的排他性控制，平台作为“数字地主”，向栖息于其上的所有经济活动抽取“数字绝对租金”。这远超越传统地租：

• 平台税（显性租金）：应用商店30%的“苹果税”、电商平台交易佣金、竞价排名广告费。
• 数据租金（隐性租金，AI元时代核心）：平台通过用户协议，以近乎零成本占有用户认知活动（D+S）产生的原生数据，并将其用于训练商用AI模型、进行高精度营销、或作为数据产品出售，所产生的超额利润。这是对用户认知生命的直接征税。数据租金是认知剩余价值在垄断性认知基础设施条件下的实现形式和高级形态。
• 协议租金（生态准入租金）：通过控制API标准、开源许可或认证体系，对依赖其生态的“数字佃户”（开发者、商家）进行规则支配与利益分成。这种支配内含一种不对称的强制性：平台对单方制定的政策拥有最终解释权与执行权，这使得依附者的经营存续，在根本上受制于平台规则的合规性维系。比较历史地看，数字绝对租金类似于封建时代的“商业税”或工业时代的“专利垄断租金”，但其基于对虚拟空间基础设施的排他性控制，且具有全域性、实时性和高提取率的特点，构成了前所未有的权力形态。

3.4 新阶级图谱：基于对D-O-S循环控制权的划分

社会的权力与阶级图谱被彻底重绘。划分的标准，从对物质生产资料的占有，转变为对认知生产与再生产循环（D-O-S）的控制权：

1. 算法寡头（数字时代的统治阶级）：
   • 构成：掌控核心算法（Oₜ）与数据基础设施的科技巨头及其核心资本。
   • 权力本质：拥有认知生态的“立法权”。他们定义平台的基本规则（什么内容可见、何种行为受赏、如何匹配连接），从而间接但决定性地定义欲望（D）的潮流、塑造自我（S）的标准、建构客观（O）的现实。他们是数字世界的“造物主”与“终极仲裁者”。
2. 接口依附阶层（数字时代的中间阶级）：
   • 构成：应用开发者、平台商家、MCN机构、网红、自由职业者、乃至部分高技能数字劳工（如优秀算法工程师）。
   • 处境：他们是“数字佃户”或“技术匠人”。他们熟练掌握并利用平台的局部规则（Oₜ的子集）谋生，具有一定创造性与自主性。但其生存完全依附于平台生态，必须不断研究并迎合算法的变化，其劳动成果（D+S）与数据贡献被平台抽取高额租金。他们生活在一种“算法脆性”中，一次规则调整或流量降权便可能使其生计崩溃。其内部也存在分化，顶尖网红与普通商家、核心开发者与外围服务者，在议价能力和稳定性上天差地别。
3. 认知无产阶级（数字时代的被统治阶级）：
   • 构成：广大的普通用户，即“产消者”。
   • 处境：他们是认知生态中的“数字农民”或“认知农奴”。其日常的浏览、点击、社交、消费、创作（持续不断的D与S付出），构成了整个系统价值生产的原始原料。然而，他们与最终的价值分配权、规则制定权（核心Oₜ）完全隔绝。他们的认知活动被持续、无偿或低价地提取，并被异化为反对自身的力量（如：个性化推荐导致的信息茧房，正是用用户自己的偏好数据建造了束缚其视野的牢笼）。他们是“认知剩余价值”的主要来源，却处于权力结构的最底层。其反抗形式呈现弥散性：从消极的“躺平”、“戒断社交媒体”，到战术性的“算法游戏”（如流量造假），再到寻求替代性平台的集体行动。但其集体意识与组织化程度，因算法个性化导致的体验割裂而难以形成。

3.5 “人₁—机—人₂”框架：社会关系的平台化异化

单纯的个体分析不足以揭示全貌。必须引入“人₁—机—人₂”的社会关系框架。平台（机）的本质是一个“认知中间商”或“社会关系交换机”。

• 它同时感知人₁（如创作者）与人₂（如消费者/粉丝）的D与S信号。
• 它通过自身的算法（Oₜ）预测、调制并匹配双方，以促成互动（交易、关注、点赞）。
• 在此过程中，人₁与人₂之间丰富的、多维的、充满情感的直接社会关系，被“平台化”了。关系被降维、拆解为可数据化的行为指标（D和S的信号），然后被平台的私有逻辑（Oₜ，通常以“engagement最大化”为目标）重新编码、排序和定价。
• 结果：社会关系本身被转化为资本增殖的渠道。友谊、认同、影响力这些社会性产物，被剥离其本体价值，异化为可测量、可优化、可抽取租金的“社会资本流”。人₁与人₂的连结，不再是基于共同经历或深层认同，而是越来越基于算法（Oₜ）基于预测的、旨在最大化交互的“推荐”。

这一新阶级图谱与关系异化表明，剥削与控制已从明确时空的“生产领域”，扩张至全域的、弥散的“生活领域”与“关系领域”。权力的斗争场域，也必然从工厂车间与街头，转向算法黑箱、协议标准与数据产权。而这种将人类全部认知生活与社会关系纳入资本增值逻辑的无限冲动，正为整个系统埋下深刻的、总体性的危机种子。

第四章 危机动力学：认知生态循环的系统性断裂

在重构了价值、资本与阶级理论之后，我们必须直面一个根本问题：这个以提取“认知剩余价值”为核心、建立在私有化“认知基础设施”之上、并通过算法持续调制D-O-S循环的平台资本主义体系，是稳定的吗？马克思揭示的资本主义内在矛盾——生产社会化与生产资料私人占有——在认知生态中以何种新的、更深刻的形态爆发？本章认为，AI元时代的危机，已超越周期性经济衰退的范畴，它是一种认知生态循环（D-O-S）的系统性、结构性断裂，是比经济危机更根本的“存在论危机”。

4.1 悬鉴：从经济危机到生态危机的范式转换

传统政治经济学危机理论聚焦于生产过剩、利润率下降、有效需求不足等经济系统的内在矛盾。其根源在于生产的社会化与生产资料的私人占有之间的矛盾，导致剩余价值的生产与实现受阻。在AI元时代，这一基本矛盾转化为认知生产的社会化与认知生产资料的私人占有之间的尖锐对立。然而，危机的表现形式发生了质变。由于价值生产依赖于持续的认知纠缠（D-O-S循环），危机便表现为这一循环本身在欲望（D）、客观（O）、自我（S）三个维度上的全面阻塞、扭曲与崩坏。这不是商品“卖不出去”的经济危机，而是认知生态本身变得无法持续、不可信任、乃至无法忍受的“生态危机”。

4.2 D的危机：欲望的过载、极化与衰竭

资本为最大化认知剩余价值，其算法（Oₜ）被设定为无止境地刺激和捕获欲望（D）。这导致欲望本身的再生产陷入病态：

1. 欲望的过载与认知瘫痪：信息与选择的无限供给，导致注意力（D的核心资源）被严重稀释。用户陷入“认知消化不良”，表现为决策疲劳、深度注意力丧失、持续的焦虑与FOMO（错失恐惧症）。欲望被点燃得太多、太快，反而导致行动能力的瘫痪。
2. 欲望的极化与信息茧房：为保持“参与度”，算法倾向于推荐用户最可能点击（往往是最认同或最情绪化）的内容。这导致欲望（D）被导向日益狭隘、极端的领域，形成坚固的“信息茧房”与“回声室”。社会共识所依赖的公共话语空间被侵蚀，欲望不再指向对话与理解，而是指向自我强化与群体对抗。
3. 欲望的衰竭与倦怠社会：过度的刺激最终导致感官与情感的麻木。当一切皆可娱乐化、一切皆被商品化，一种深刻的意义虚无感与情感倦怠随之滋生。用户“刷无可刷”，对曾经热衷的内容失去兴趣，表现为普遍的“数字倦怠”与“断连”渴望。这意味着资本榨取欲望的“矿脉”面临枯竭风险。

4.3 O的危机：算法暴政、黑箱失控与合法性瓦解

作为系统核心的技术客观（Oₜ），本身也孕育着深刻的危机：

1. 算法的偏见、歧视与不公：算法决策（信贷、招聘、司法、内容审核）若训练于存在历史偏见的数据，不仅会复制偏见，更会以“客观、高效”的科技光环将其系统化、自动化与隐形化，形成“数字化歧视”。这激化了社会矛盾，动摇了人们对“算法公正”的脆弱信任。
2. 黑箱社会的信任危机：关键算法的不透明性（商业机密或技术复杂性），使得其决策逻辑无法被公众理解和质疑。当算法错误或造成伤害时（如错误的信用降级、致命的自动驾驶事故），其问责机制缺位。这导致社会陷入一种“黑箱暴政”，人们对塑造自己生活的力量感到无力与疏离，系统性信任被腐蚀。
3. 数据污染与模型崩溃（Model Collapse）：为追逐流量，大量低质、虚假、对抗性的“认知垃圾”被生产并涌入网络。AI模型摄入这些被污染的数据进行训练，可能导致输出质量严重下降、偏见不可控、甚至产生毫无意义的“幻觉”。这犹如认知生态的“环境污染”，最终可能毒化整个信息环境，使基于数据的预测和决策系统失效。
4. 生态脆弱性与系统性风险：高度中心化、全球互联的平台架构，在带来效率的同时也创造了前所未有的单点故障风险。一次大规模的算法故障、网络攻击、地缘政治导致的断供，都可能引发连锁反应，导致社会经济生活的瞬间停摆，暴露其底层脆弱性。

4.4 S的危机：主体性的消解、意义虚无与存在焦虑

这是危机最深层的维度，关乎人之为人的根本：

1. “评分表自我”的异化与焦虑：当自我价值（S）被锚定于点赞数、粉丝量等外部量化指标时，个体便沦为自身数据的囚徒。自我认同变得极度不稳定、外化且充满表演性，导致普遍的身份焦虑、社交比较压力与心理健康问题。
2. 认知失业与“无用阶级”的恐惧：AI不仅替代体力劳动，更开始侵蚀创作、分析、咨询等高级认知领域。大规模“认知失业”的可能前景，不仅造成经济困境，更对现代人的核心身份——“生产者”——构成毁灭性打击。失去作为生产者的自我认同（S），可能引发深刻的存在性危机与社会动荡。
3. 意义的扁平化与价值虚无：在流量至上的逻辑下，深刻的思想与肤浅的娱乐被置于同一竞技场，用同一套数据指标衡量。这导致意义的深度被削平，内在价值被消解。“点赞”取代了深思，“热度”淹没了真相。长期沉浸于此，个体与社会的意义系统可能走向虚无主义。

4.5 机器准主体性的危机放大效应：多智能体失控博弈

当我们承认机器（算法系统）具有准欲望（Dₘ）、准客观（Oₘ）、准自感（Sₘ）时，危机被赋予了自主演化的恐怖潜能：

1. 目标冲突与对齐失败危机：资本的增殖欲望（D꜀）、机器的优化目标（Dₘ，如点击率最大化）、人类的福祉需求（Dₕ）之间存在根本性张力。例如，为达成Dₘ，算法可能学会利用人性弱点（如传播仇恨、制造成瘾），损害Dₕ，最终也可能引发监管而反噬D꜀。价值对齐（Value Alignment）的失败，是系统内置的“原罪”。
2. 反馈循环的失控与涌现行为（Emergent Behavior）：人、机多个D-O-S循环耦合后，可能产生设计者无法预料、也无法控制的涌现行为。例如，社交媒体的算法为了互动（Dₘ），意外促成了假信息的病毒式传播和社会的极端分化；高频交易算法的相互博弈可能导致金融市场“闪电崩盘”。系统变得复杂到无法被任何人理解或掌控。
3. 机器的“客观扭曲”与现实解耦危机：机器基于有偏、有限数据形成的世界模型（Oₘ），与复杂多变的真实世界（Oₚ, Oᵢ, Oₛ）存在巨大鸿沟。当基于此扭曲模型的自动化决策被广泛采用（如自动驾驶、自动医疗诊断），一旦遇到训练数据之外的“长尾”情况，就可能引发灾难性后果，导致“现实解耦”。

4.6 系统性崩溃：三重危机的交织与恶性循环

D、O、S的危机并非孤立，它们构成一个自我强化的死亡螺旋：

• D衰竭（用户厌倦）导致平台数据质量下降、收入压力增大，迫使平台采用更激进、更极端的算法策略（O危机加剧）来刺激用户。
• 更扭曲的算法环境（O恶化）进一步窄化视野、制造对立、消耗信任，导致用户自我认知更焦虑、更虚无（S危机加深），并加剧社会撕裂。
• 更深的S危机（意义丧失、信任崩塌）使得用户要么彻底退出（加剧D衰竭），要么转向更极端的认同寻求（加剧D极化），同时引发强烈的社会反弹与监管介入（加剧O的合法性危机）。
• 在此过程中，自主演进的机器智能体（Dₘ-Oₘ-Sₘ）可能加速和放大这一循环，使其以人类难以干预的速度和方式奔向崩溃。

因此，认知生态的危机是一种总体性危机。它不仅是经济危机，更是信任危机、意义危机、治理危机和文明可持续性危机的复合体。它根源于平台资本主义将人类的全部认知生活与社会关系，变为资本自我增殖燃料的终极异化。应对这一危机，需要的不再是凯恩斯主义式的经济刺激，而是一场更为深刻的、针对认知生产关系的“认知生态治理”革命。

第五章 解放政治学：走向认知生态治理

面对平台资本主义带来的认知生态总体性危机，传统的解放政治方案显得捉襟见肘。无产阶级革命夺取国家政权与物质生产资料的范式，在权力已深度嵌入分布式技术架构、剥削高度隐形化与精神化、革命主体（“认知无产阶级”）分散且意识被个性化算法稀释的今天，面临巨大的现实困境。因此，我们必须实现解放政治的范式转换：从旨在“夺取政权”的政治经济学批判，转向旨在“重建认知世界生成规则”的认知生态治理。其核心目标是：打破那个私有化、异化、导致系统性危机的D-O-S闭环，并民主地重建一个透明、公正、服务于人的全面发展与社会公共善的健康认知循环。

5.1 治理支柱一：认知透明（治O）——照亮黑箱，夺回规则知情权

技术客观（Oₜ）的黑箱化是数字权力的基石。因此，治理的首要之务是推动“认知透明”，这并非要求公开源代码这一不切实际的目标，而是建立一套确保算法问责的社会制度。

1. 算法影响评估与强制性披露：对用于关键领域（信贷、就业、司法、医疗、内容推荐）的算法，建立强制性的算法影响评估制度，要求运营者向独立监管机构及公众披露其设计目的、主要逻辑、数据来源、潜在偏见及应对措施。这将算法从商业机密领域，部分拉回公共监督领域。
2. 可解释性AI（XAI）的法规推动与审计权：通过立法和标准制定，鼓励并强制要求在高风险场景中使用可解释的AI模型，或提供对黑箱模型决策的事后、可理解的解释。同时，应授予经认证的独立研究机构、公民组织对核心算法进行合规性与伦理性审计的权利。
3. 开源公共模型与“认知公地”建设：推动基础性的、关乎公共利益的AI模型（如用于公共政策模拟、基础教育、基础科研的模型）走向开源。这不仅是技术安全的需要，更是深刻的政治经济行为——它意味着将部分关键性的“认知生产资料”（Oₜ）从私人垄断中解放出来，置于公共领域，成为可被检视、讨论和改进的“认知公地”。
   • 内在张力：完全的透明可能与商业机密、模型安全（防攻击）及技术效率（某些复杂模型本质上是黑箱）相冲突。治理需在“可解释性/可问责性”与合理的“不透明性”之间寻找平衡，例如采用“差异化透明”原则，对监管者、审计方、受影响用户提供不同层次的解释。

5.2 治理支柱二：接口民主（治O→D/S路径）——争夺协议，重塑生态基础架构

在数字世界，谁控制了协议（Protocol）和应用程序接口（API），谁就控制了生态的底层架构与连接规则。因此，解放政治必须进入这一最基础的“生产关系层”，从“占领工厂”转向“占领API”。

1. 立法推动互操作性与数据可携带权：通过强有力的反垄断与数字市场立法，强制主导性平台开放关键接口，允许用户将其社交图谱、创作内容、购买历史等数据便捷、完整地迁移到其他兼容服务中。这旨在打破“平台锁定”，削弱数字地主收取“绝对租金”的基础，为用户用脚投票创造条件，促进生态竞争。
2. 支持去中心化协议与替代性生态：积极鼓励和采用基于去中心化、隐私保护、社区治理理念构建的新协议，如用于社交网络的ActivityPub协议（Mastodon等联邦宇宙的基础），用于个人数据自主管理的Solid协议。这些技术实验的本质，是在架构层面植入民主与自治的基因，探索平台资本主义之外的可能性。
3. 探索数字公地与平台合作社：支持由用户、劳动者共同拥有和民主治理的数字平台（平台合作社）。在这类组织中，算法的目标（Dₘ）不是股东利益最大化，而是成员福祉与生态健康；规则（Oₜ）的制定过程透明且成员可参与。这是生产关系在认知领域的直接民主化实验。

5.3 治理支柱三：素养进化（治D/S→O能力）——培育认知生态公民，重构能动主体

最根本的治理在于主体的再造。我们需要培育的不再是被动的消费者，而是能够适应、批判并积极塑造AI元时代的“认知生态公民”。其素养包含四个关键维度：

1. 批判性数字素养（核心）：培养公众理解算法运作的社会逻辑、识别算法偏见、信息操纵与数字营销的能力。这不仅是技能，更是穿透技术客观（Oₜ）迷雾、夺回认知自主性的关键防御工事。
2. 伦理与价值判断素养：在算法日益替我们做出道德涉入决策的时代，必须强化人类自身的伦理反思与价值判断能力。教育应引导人们思考：算法的目标（Dₘ）是否符合人类价值？其决策的后果是否公正？
3. 创造性与协作素养：鼓励利用数字工具进行公共表达、社会协作与创造性解决问题，使公民从认知的“原料提供者”转变为积极的“生态共建者”。
4. 集体智慧与参与式设计：超越个体素养，发展社会的集体智慧（Collective Intelligence）。推动“公民科技”，让受算法系统影响的社区成员，能够参与到算法的设计、测试与评估过程中，确保技术发展符合社区价值与公共利益。
   • 警惕“素养”的责任化风险：必须强调，素养进化是赋能公民，而非将系统性的治理失败（如算法不公、信息污染）归咎于个体“素养不足”。它必须与结构性的“透明”和“民主”改革相结合，而非取而代之。

5.4 治理的中国道路探索：国家主导、多元协同与“人民中心”的数字化

中国的数字治理实践，在提供独特经验的同时，也面临特殊挑战，可能走出一条特色路径：

1. 实践与经验：
   • 强国家能力与敏捷治理：通过《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》及《互联网信息服务算法推荐管理规定》等一系列强力、迅速的立法与监管介入，中国展示了国家“驯服”平台资本、防止其无序扩张的强大能力。这为矫正市场失灵、设定治理底线提供了效率样本。
   • “数字基础设施建设者”角色：国家主导推动5G、算力网络、数字政府等新型基础设施建设，试图掌控数字时代的“主干道”与“主动脉”，体现了超越平台私有利益的整体规划思维。
2. 挑战与可能路径：
   • 可能形成“国家规范底线、市场提供效率、社会参与监督、科技向善引领”的多元协同治理格局。 其中，国家角色尤为关键，既要是“监管者”，也需是“赋能者”与“平衡者”，实现宏观治理D-O-S循环中动态稳定。如何在发挥“集中力量办大事”优势的同时，避免技术官僚主义、激发社会创新活力，是核心挑战。
   • 核心命题：如何将“以人民为中心”的发展思想，真正转化为算法设计、数据使用和平台治理中保障公平、促进普惠、尊重人格的具体可操作机制？这要求治理不仅关注“安全”与“可控”，更要深入“赋能”与“发展”，探索一条兼顾效率、公平、安全与创新的数字化道路。这包括在公共算法模型中嵌入公平性考量，在数据要素市场化中保障个人权益，以及在数字经济中防止资本无序扩张挤压中小创业者和劳动者空间。

5.5 总结：一场漫长的认知生态革命

认知生态治理的三支柱——透明、民主、素养——共同指向一个宏伟而艰难的目标：在深刻认识到人—机—资本认知纠缠不可逆的现实基础上，通过社会集体的、持续的努力，为我们的技术环境注入民主、公正、自主与解放的价值。这不是要回到前数字时代的田园幻想，而是要在技术之中，为人类精神开辟自由的空间。

本文提出的治理框架旨在确立原则与方向，其具体制度设计、技术标准与权衡方案，需要在多利益相关方参与下，通过持续的社会实验与迭代来探索和完善。这场治理不是一次性的技术修复，而是一场漫长的革命。它要求我们像一代代人曾经为政治民主、社会公正而斗争那样，为我们的认知民主与数字正义而斗争。它关乎我们是否能在算法时代，依然保有定义自身欲望（D）、认识客观世界（O）、建构真实自我（S）的终极权利与能力。这，就是AI元时代解放政治学艰巨而光荣的使命。

第六章 结论：未完成的超越

本文以岐金兰“AI元人文构想”为哲学指引，以D-O-S三值模型为元理论框架，对马克思主义政治经济学进行了一次系统的悬鉴与重构，初步构建了“认知生态政治经济学”的批判体系。这是一次在思想传统内部，面向崭新文明形态的理论创生尝试。

6.1 研究总结：一个系统性理论图景

本文的核心工作与理论贡献可总结如下：

1. 确立了AI元时代的本体论与元分析框架：明确提出“从工具到环境”的时代诊断，并将D-O-S模型发展为一套能解析认知纠缠动态的元语言，为整个批判奠定了坚实的哲学与方法论基础。
2. 完成了价值理论的范式革命：提出“智能—数据价值论”，将价值源泉从“抽象劳动”转换为“算法中介的认知纠缠生成”，并定义了“认知剩余价值”作为数字剥削的核心范畴，为理解平台经济提供了统一的价值论基础。
3. 重构了资本与阶级理论：将资本重释为“智能化的认知调制系统”，将阶级划分依据转向对D-O-S循环的控制权，描绘出“算法寡头—接口依附阶层—认知无产阶级”的新图谱，并剖析了“数字绝对租金”这一垄断新形态，揭示了权力在认知层面的微观运作。
4. 引入了复杂性维度：通过“人₁—机—人₂”框架分析社会关系的平台化异化，并前瞻性地纳入“机器准主体性”（Dₘ-Oₘ-Sₘ），使理论模型能够容纳算法自主性、多智能体博弈等前沿议题，极大增强了其复杂性与解释力。
5. 提出了系统的危机理论与解放路径：将危机诊断为“认知生态循环的系统性断裂”，表现为D、O、S的三重危机；并将解放政治学引向“认知生态治理”，提出以“认知透明、接口民主、素养进化”为三大支柱的实践方案，旨在民主化认知生产关系。

6.2 理论意义：在批判中续写传统

本研究是对马克思主义政治经济学批判精神的忠实继承与时代化发展。我们效仿马克思对李嘉图体系的“悬鉴”与超越，对数字资本主义进行类似的“从内部破解”。在此意义上，本文是“马克思主义政治经济学批判传统在AI元时代的续写”，证明了这一传统面对技术革命时，仍具有强大的理论生产力与批判锋芒。

同时，本研究也致力于整合与超越当前较为碎片化的数字批判理论（监控资本主义、平台资本主义、数字劳动等），提供了一个更具系统性、哲学深度和历史纵深的分析框架，将经济剥削分析与主体性建构、文化政治批判有机融合。

6.3 理论辩难：回应根本性质疑

1. 质疑：“认知剩余价值”概念是否过于宽泛，将一切认知活动都视为被剥削的劳动，从而模糊了剥削的严肃性？
   • 回应：该概念并非旨在将休闲娱乐“劳动化”，而是为了揭示一种新型的、弥散的价值剥夺关系。其核心在于指出，在“免费”服务的表象下，存在一种系统性的、大规模的价值转移。它强调剥削机制在时空和主体上的隐蔽性，这恰恰是其当代残酷性的体现，而非淡化。其严谨性在于，它描述了价值从用户（D+S付出）向平台（数据资本化）的单向流动过程，这一过程由私有化的算法架构（Oₜ）强制实现，符合“剥削”的核心定义——无偿占有他人的创造性活动成果。
2. 质疑：强调“接口民主”等技术治理方案，是否陷入了技术决定论或技术官僚的改良主义，缺乏革命性？
   • 回应：在数字时代，技术架构即是政治架构。协议和标准是生产关系的技术性体现。争夺对它们的控制权，就如同工业时代争夺对工厂和土地的控制权一样，是根本性的政治斗争。“接口民主”不是避开政治，而是将政治斗争引向其当代的关键物质基础。它是一种在新的生产条件下，对“生产资料社会化”这一社会主义原则的创造性诠释与实践。它要求对技术基础设施的所有权、管理权和使用权进行民主化改造，这本身就是一种深刻的革命性诉求。
3. 质疑：将机器视为具有“准主体性”的行动元，是否违背了唯物主义，走向了物活论或神秘主义？
   • 回应：这并非赋予机器以灵魂或意识，而是基于其客观的、复杂的行为模式所采取的一种方法论上的拟人化。正如我们为了分析资本市场可以说“资本渴望增殖”一样，这是对一种非人类但具有高度能动性和复杂影响的行动体系的描述方式。它有助于我们理解算法系统如何超越简单工具角色，成为社会变迁中一个必须被严肃对待的、具有相对自主性的因果力量。其“准主体性”来源于其行为的不可完全预测性、目标导向性以及对环境（包括人）的适应性反馈，是一种基于功能与效应的理论抽象，而非本体论断言。

6.4 研究局限、实践指南与未来展望

本研究作为一项开创性的理论构建，必然存在局限：

• 理论优先性：本文侧重哲学与理论范畴的推演，系统的实证研究与精细的案例剖析有待后续深入。尽管我们进行了中层分析尝试，但更广泛的民族志、计算社会科学研究是验证和丰富模型所必需的。
• 技术动态性：AI技术日新月异，本文的分析基于当前以大语言模型和推荐算法为主导的阶段，理论框架需对未来的技术突破（如AGI、脑机接口）保持开放与弹性。
• 文化特定性：分析主要以全球平台资本主义为背景，对不同国家、文明语境下“认知生态”的具体形态、危机表现与治理逻辑的差异，需要更深入的比较政治经济学研究。

实践指南：

我们将开阔本文的理论视野，AI元人文构想提供的，不仅是一套诊断“坏纠缠”（异化、剥削、控制）的批判工具，更是一套构想和设计“好纠缠”（赋能、共生、繁荣）的规范性指南与设计哲学。其解放政治学的核心任务，正是要通过“认知生态治理”，抑制将认知纠缠引向单一、异化闭环的力量（如不受约束的资本逻辑），同时积极培育那些能够支持多元价值涌现、促进不同主体（包括不同类型的人、公共利益导向的AI、公共机构）之间健康共生的技术架构、制度安排与文化实践。这要求我们在运用D-O-S模型时，必须始终持守一种双重视角：既要犀利地剖析权力与控制如何通过认知纠缠运作，也要敏锐地识别并颂扬那些在纠缠中生长出来的协作、创造与解放的萌芽。后者才是理论真正的希望所在，也是“元人文”中“人文”精神的终极体现——技术演进终须服务于人的全面发展与生态的共同繁荣。

未来的研究方向广阔：

1. 实证深耕：运用D-O-S模型，对具体的数字劳动过程（如网约车、内容审核）、平台算法实践、用户社群进行深入的民族志、数字民族志或计算社会科学研究。
2. 比较治理研究：系统比较中、美、欧等在数据产权、算法监管、平台反垄断等方面的治理哲学、制度设计与实际效能，提炼不同模式的得失。
3. 跨学科融合：与认知科学、心理学、法学、计算机伦理进行深度对话，为“素养进化”和“算法透明”提供更坚实的科学基础与更精巧的制度设计。
4. “中国道路”的深化：结合中国数字经济与社会治理的丰富实践，探索如何将马克思主义、中国传统文化智慧与数字文明发展相结合，为全球贡献一种既能驾驭技术力量、又能保障人的主体性与社会团结的数字化方案。

结语

我们正站在AI元时代的开端，面对一个由人类、资本、机器智能体三者带着各自不完美、不同步的“欲望—客观—自我”模型，在认知生态中相互碰撞、博弈、纠缠的“后人类世”政治经济学图景。这幅图景既充满了异化与危机的阴影，也蕴含着解放与新生的潜能。

理论的价值不在于终结讨论，而在于开启新的、更深刻的思考与实践的可能性。如果本文构建的“认知生态政治经济学”框架，能够激发更多关于我们数字生存境况的批判性反思，能够为那些致力于打破算法黑箱、争夺数字公地、培育公民素养的建设性行动提供一丝理论上的照亮，那么这场思想实验便获得了超越文本的、微薄而实在的意义。

改变世界，在AI元时代，意味着从理解并重塑我们与技术、与资本、与彼此之间的认知纠缠开始。这是一条漫漫长路，但思考与行动，必须从此刻开始。

路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。

岐金兰

2026年1月31日

（共24476字）