面对互联网大企业的“算法治理”,“打工人”该往何处去?
2021-01-12 20:43:33
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来源: 探索与争鸣杂志   原创 黄再胜

面对互联网大企业的“算法治理”,“打工人”该往何处去?

黄再胜|国防大学政治学院教授

本文原载于《探索与争鸣》2020年第5期

原题《人工智能时代的价值危机、资本应对与数字劳动反抗》

为方便阅读,有删减

非经注明,文中图片均来自网络

近年来,随着信息网络技术的飞速发展,“数字化生存”已经成为人类生产生活的常态。物联网、大数据、云计算与人工智能技术的融合发展,催生数据革命和智能经济新形态,人类正加速迈进人工智能时代。各种算法等数字机器(digital machine)的出场,推动当代资本主义进入数字资本主义新阶段。与资本主义工业文明如影随形的“机器问题”,在“这一次真的不一样” 的惊叹中卷土重来,智能机器取代人的潮流正势不可挡,资本家梦寐以求的不需要“劳动的火焰笼罩着”的无人经济似乎不再是遥不可及。

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就资本主义价值运动而言,人工智能时代数字化、网络化和智能化生产,不仅对资本主义商品生产的价值创造和价值实现产生现实挑战,而且基于共有的网络协同生产(commons-based peer production)实践,使得其价值本体性遭遇前所未有的生产关系变革的冲击。利用数字机器的算法生产力,资本开始新一轮时空修复和剥夺性积累,竭力实现对大众生命政治活动的吸纳和人类生活经验的价值化,以不断维系资本主义商品生产的价值构式。面对日益加深的数字奴役和算法操控,人工智能时代的劳动解放,既需要警惕“无用阶级”等技术悲观论思潮,又要摒弃技术加速主义的数字乌托邦幻想,探求更加切合实际的斗争策略和反抗路径。从根本上讲,借鉴当代西方马克思主义数字劳动观,洞悉人工智能时代资本主义价值运动的实践逻辑,科学揭示其内在矛盾、剥削本质和劳动反抗路径,不仅是开辟21世纪马克思主义政治经济学新境界的题中之义,而且对于推动新时代中国智能经济高质量发展不无镜鉴。

人工智能时代价值运动的三重危机

在资本主义生产方式下,资本通过对劳动的吸纳和规训,不断地用对象化劳动吮吸活劳动,以实现剩余价值生产和资本主义生产关系的再生产。进入人工智能时代,资本主义商品生产的智能化、商品形态的数据化以及网络协同生产的共有化,正使得当代资本主义价值运动遭遇前所未有的窘境。

(一)资本有机构成趋于无限大与“价值形成危机”

自工业资本主义以来,无偿占有他人的剩余劳动,是资本增值运动的基本逻辑。在资本主义价值运动的无限扩张中,相对剩余价值生产促使“资本的趋势是赋予生产的科学的性质,而直接劳动则被贬低为只是生产过程的一个要素”。其结果是,科学技术的普遍应用导致资本有机构成不断提高,却使得资本增值运动遭遇自身无法克服的内在矛盾:即“一方面,资本唤起科学和自然界的一切力量,同样也唤起社会结合和社会交往的一切力量,以便使财富的创造不取决于耗费在这种创造上的劳动时间。另一方面,资本想用劳动时间去衡量这样造出来的巨大社会力量,并把这些力量限制在为把已经创造了价值作为价值来保持所需要的限度之内”。换言之,资本在追逐自我增殖过程中,却不可避免地引致商品价值实体“空壳化”的致命矛盾。

进入人工智能时代,一旦完全自动化生产成为可能,实现了“死劳动对活劳动的最彻底替代”,商品生产中活劳动因素消失,资本有机构成趋于无限大,商品价值赖以形成的实体基础自然化于无形。退一步讲,即使刻意去维系资本主义商品生产的价值构式,也必将产生一种甚是荒唐的情形:一方面,产品供给极其充裕;另一方面,又因无人问津而导致生产绝对过剩。普遍劳动者连出卖自身劳动力的“自由”都不复存在,又何以获得收入用以消费!正因如此,最终消费需求日益萎缩,引发资本循环中生产和流通环节的断裂,必将使资本主义遭遇“经济奇点”(economic singularity),进一步将商品固有的内在矛盾对立推向极限:一方面,生产力的极大发展,各种财富得以充分涌流,经济稀缺让步于经济过剩;另一方面,商品生产的价值构式日趋萎缩,资本主义价值运动的社会实在性不断被侵蚀。于是,“资本也就促使自身这一统治生产的形式发生解体”。

(二)信息(认知)商品零边际成本与“价值实现危机”

美国社会学家杰里米·里夫金在畅销书《零边际成本社会》中预言,随着资本主义市场竞争和技术创新,生产力发展终将跃过“终点线”,即商品生产边际成本趋向于零。实际上,自20世纪70年代末以来,资本主义社会进入认知资本主义新阶段。信息(认知)商品生产成为资本逐利和资本积累的主要场域。相比于传统的有形物质产品,信息(认知)商品具有典型的消费非竞争性,边际复制成本极低甚至可忽略不计。

从商品内在矛盾的现实运动看,信息(认知)商品的零边际成本特征,使其商品价值决定和价值实现呈现新情况新表征。对此,自治马克思主义强调非物质劳动的特殊性,即工作投入与日常生活的日益融合,武断地认为马克思意义上的“社会必要劳动时间”已经不复存在。因此,进入认知资本主义阶段,信息(认知)商品的价值决定已经陷入“度量危机”(crisis of measurability)。而保罗·迈森则认为,信息(认知)商品生产的零边际成本,只是意味着其价值形成的社会必要劳动时间微不足计。供给充裕的信息(认知)商品生产会因遭遇“定价危机”和“利润枯竭”而使资本主义市场机制走向瓦解。

美国社会学家杰里米·里夫金(Jeremy Rifkin)

马克思劳动价值论认为,无论是从商品生产过程看,还是从商品流通过程看,一定量的活劳动投入始终是商品价值形成的实体基础。在笔者看来,在探寻信息(认知)商品价值形成的实体因素时,上述论断都混同了产品复制成本和商品再生产成本,只强调其边际劳动投入,而对从构念到商业化应用的整个产品生产周期全部劳动耗费几无论及,在此基础上得出信息(认知)商品价值归零的错误结论。

实际上,软件开发等商业实践表明,信息(认知)商品复制成本虽然极低,但开发的初始成本却往往高得令人咋舌,需要大量的复杂劳动投入。从一段时间以来社会热议的IT界“996”现象,就窥见一斑。从商品的价值总量看,信息(认知)商品价值形成的实体基础应该是从研发、量产、维护到更新的全部劳动投入。信息(认知)商品的个别价值,就是其商品价值总量在社会有效需求量中的均摊。相比于有形的物质商品,信息(认知)商品价值运动面临的挑战,既不是自治马克思主义所指“社会必要劳动时间”的缺场;也不是保罗·迈森所强调“零边际成本”引发的市场定价困境。从商品两重性的对立统一看,真正的问题在于:在诸如软件、创意等信息(认知)商品生产中,由于其复制成本极低,客观上造就了潜在用户不经市场交换就占有使用价值的消费可能。如此,信息(认知)商品基于交换价值的生产流通难以维系,资本主义价值运动的市场基础也就会随之动摇。

进入人工智能时代,互联网平台经济快速崛起引爆了数据革命。借助数据分析挖掘形成的数据商品和服务,成为资本竞相逐利的新宠。相比于图书、唱片等传统信息(认知)商品,数据商品的数字化生产和流通,可以在轻松的鼠标点击瞬间完成,因而具有更加彻底的零边际成本特征。在“自由、免费、共享”等互联网文化冲击下,数据商品生产和数据资本价值运动,自然面临更具挑战性的“价值实现危机”冲击。正如克里斯·安德森所言,“在数字化市场上,免费总是消费者能得到的一种选择⋯⋯早晚有一天,数字产品王国的生产者会发现,他们一直在和免费作斗争”。

(三)基于共有的网络协同生产与“价值存在危机”

“商品具有价值,是因为它是社会劳动的结晶。”从本体论上看,价值作为一种社会建构,其存在的前提就是人类物质生产中私人劳动与社会劳动的普遍对立。一旦私人劳动无须通过市场交换的社会确证(social validation),直接成为社会劳动的一部分,社会分工下的劳动产品直接构成社会财富的元素,价值存在的社会生产关系基础就会自行消失。如此看来,资本主义生产方式的实际限度不再是资本过度积累和生产相对过剩危机,而恰恰是价值本身的存在性危机了。

自工业资本主义以来,资产阶级千方百计地通过对生产资料的剥夺性积累,不断制造私人劳动与社会劳动的对立,不遗余力地拓展人类物质生产商品化的时空域,以维系资本主义资本运动的价值构式。进入认知资本主义阶段,从事信息、知识、符号、情感和关系等生产的非物质劳动成为财富创造的霸权形态,资本对“普遍智能”的攫取愈发普遍而显著。随着信息网络技术的广泛应用,基于通用公共授权(GPL)和Linux式对等生产,对大众“认知剩余”聚合和利用而形成的“横向规模经济”,显示出巨大的财富创造潜能。维基百科、免费开源软件(FOSS)等成功实践,无不展示出人类物质生产以社会共有逻辑替代资本逻辑的现实可能。并且,在基于共有的网络协同生产模式中,自主的、分布式和全球接入的劳动分配替代了资本控制下的劳动分工,极大地激发了大众创造潜能。3D打印技术的不断成熟和推广应用,则进一步为人类有形物质产品生产开启协同共享的“大众生产”模式提供了新空间。

进入人工智能时代,数据作为“新石油”,成为人类财富创造最为关键的生产要素。数据的要素属性天然地排斥资本逻辑推动的“数字圈地”、数据垄断和数据资本化。毕竟,作为“普遍智能”物化的海量数据只有作为全社会共同使用的生产资料,才能最大效率地被挖掘分析利用,实现其使用价值的充分释放。正如涂子沛所言,“数据就像基因,掌握一个人的一个基因价值不大,但若掌握一个人的至全部人的全部基因,那价值就巨大了”。仅从大数据意义上讲,人工智能时代生产条件和劳动的社会化进一步发展,“产品不再是单个直接劳动的产品,相反地,作为生产者出现的,是社会活动的结合”的生产特征得以充分彰显,资本主义交换价值的实践理性也就愈发显得狭隘了。

人工智能时代价值危机的资本应对

进入人工智能时代,为应对“财富系统膨胀”和“价值系统萎缩”矛盾发展的多重挑战,资本化“危”为“机”,利用数字网络技术进行新一轮时空修复和剥夺性积累,竭力开辟“窃取他人剩余劳动”的新空间,不断推动大众生命政治活动和人类生活经验的价值化。其结果是,在数据革命浪潮中,资本对数字劳动的吸纳和规训以及对“普遍智能”的攫取和垄断,悄然将资本主义价值运动危机化于无形。

(一)“价值形成危机”的资本应对

资本主义相对剩余价值生产导致资本有机构成不断提高。从资本价值运动过程看,资本有机构成的提高,造成了“资本没有意识到的矛盾”,即资本一方面“竭力把劳动时间缩成最低限度,另一方面又使劳动时间成为财富的唯一源泉”。但生产技术扩散实践表明,资本有机构成的提高是一个渐近的动态过程。就全社会商品价值形成而言,只要不同部门资本有机构成有高有低,资本就可以通过社会总剩余劳动在部门内和部门间的按比例分割,来克服机器替代劳动而导致商品价值实体的“空壳化”。同时,资本不断开辟低资本有机构成的新行业新部门,以尽可能地占有更多的他人剩余劳动,来对冲高资本有机构成部门中活劳动的减少对商品价值实体的侵蚀。二战后,发达国家服务业兴起,国际资本输出对发展中国家廉价劳动力的“变相盘剥”,以及时下零工经济(gig economy)的方兴未艾,都是资本不断进行的“新地理大发现”,用以化解因资本成机构成提高而引发的“价值形成危机”。

进入人工智能时代,受制于资本主义生产方式下机器应用的狭隘性,智能化机器体系的应用在较长时期内只是局限于部分国家、局部地区和某些行业。进而,“机器取代人”不会对资本主义商品价值形成产生根本冲击。因为受平均利润率规律支配,单个资本参与社会总资本所占有的剩余劳动总量的分割,能够很大程度上对冲智能化生产中商品价值实体的“空壳化”。正因如此,近年来,发达国家资本一边不遗余力推行所谓的工业4.0战略,加速“机器换人”步伐;一边又费尽心机地故伎重演,不断寻找“窃取他人剩余劳动”的新方式新路径,以便把财富生产系统和价值生产系统的失衡控制在资本价值运动的有限基础之上。

首先,欧美发达国家竭力维护和强化资本主导的新国际分工体系,通过劳动外包和技术输出,以极不公正的国际贸易条件,不断抽取广大发展中国家廉价劳动力的剩余劳动。正如福克斯指出,苹果手机等信息数码产品外表时尚光鲜,但其“从头到脚”无不被“劳动的火焰笼罩着”,这些劳动包括非洲刚果金矿工的非人般奴役、中国富士康操作工单调重复的体力劳动、印度呼叫中心女员工泰勒制化的情感劳动,以及美国本土编程人员看似自由但工作却极不稳定的脑力劳动等。在此背景下,随着资本结构趋于无形化和金融化,在无须大规模生产投资和雇佣工人的情况下,跨国资本的盈利性却得到极大改善,其利润中来自外围世界的比例日益增大。

其次,资本紧紧抓住信息网络技术发展的历史契机,竭力开辟“死劳动吸纳活劳动”的新场域和新途径。一方面,从资本剥削劳动的广度看,智能经济新业态新模式不断催生形态各异的数字劳动,从网络众包中的微劳动(micro-work)到平台用户的免费劳动,生产与消费、工作与闲暇、劳动与娱乐的界限日益模糊,资本的触角从工作场所扩展至社会的每个角落。进入人工智能时代,资本不再满足于雇佣劳动制下对人们体力劳动和智力劳动的吸纳,而是凭借平台垄断和数据抓取,实现对大众生命政治活动的吸纳,个体主体性正在被资本所工具化、规训化和价值化,从而将资本逻辑悄然浸染到人们的日常生活和普遍的社会交往之中。另一方面,从资本剥削劳动的深度看,伴随着具体劳动过程的数字化、网络化和智能化,数字泰勒主义应运而生,数字劳动者逃离了装配生产线,却又深陷App、智能算法等数字机器体系所左右的数字漩涡(digital vortex)。借助无处不在的数字监控和数字化考核,资本不断侵蚀劳动自主性,把数字劳工的劳动强度推向极限。

(二)“价值实现危机”的资本应对

世界正在进入以信息产业为主导的经济发展时期。相比于有形的物质商品,信息(认知)产品的零边际成本特征,滋生了不经市场交换占有其使用价值的消费空间,极大地威胁商品的价值实现和资本积累。为确保信息(认知)商品生产有利可图,资本不惜借助公权的力量,极力鼓吹和推行知识产权制度,通过垄断定价来实现资本增值的“一己私利”。实践表明,资本主义知识产权制度的创设和推行,一定程度上保证了信息(认知)商品价值的市场实现;而信息(认知)商品市场供给形成的人设稀缺性(artificial scarcity),为资本“名正言顺”地操纵市场,获取高额垄断利润打开了便利之门。

进入人工智能时代,数据的要素化和数据商品的大行其道,给资本通过垄断实现自我增殖提供了新的历史契机。资本以提供免费信息服务方式在短时期内吸引和集聚巨量用户,大肆进行“数字圈地”。其中,掌握数字网络平台的科技巨头竞相通过操作系统授用、应用程序编程接口和标准开发工具包等,精心构筑“带围墙的花园”(walled garden),攫取和垄断了呈指数级增长的海量数据。进一步,资本利用各种算法等数字机器,对源源不断的人类生产生活信息进行“二次加工”,形成功能各异的数据产品或服务,用以优化生产流程、洞察消费者偏好、控制员工行为、协调外包服务、开发增值产品或直接向广告商出售。

随着“超级明星”企业的崛起,部门内的自由竞争日渐式微,产品竞争逐渐被平台竞争所取代。在资本主义数据商品化和资产化过程中,资本甚至无须知识产权制度的庇荫,只需凭借数据要素资源的独占和数据商品“私人定制”的垄断供给,就能不断积聚市场权力而赚得盆满钵满。如此,自信息革命以来,一直困扰资本运动的“价值实现危机”难题,在数据革命引爆的数据资本化浪潮中被轻易消解。于是,进入人工智能时代,牢牢控制数据资源,成为资本最为生死攸关的事情了。

(三)“价值存在危机”的资本应对

马克思指出,随着社会生产力的发展,人类的“普遍智能” 即“一般科学劳动”“自然科学在工艺上的应用”,以及“产生于总生产中的社会组织的并表现为社会劳动的自然赐予的一般生产力”,在人类物质生产生活中所发挥的作用越来越重要。在资本主义生产方式下,商品生产过程中劳动的社会化持续发展,不断加剧商品内在的私人劳动与社会劳动的对立。为克服“价值存在危机”,在福特制盛行的工业资本主义时期,资本竭力发展(热动力)机器体系,将自然科学技术加以对象化,通过对人类“普遍智能”的无偿利用,不断巩固资本主义商品生产的价值构式。

进入人工智能时代,各种算法等数字机器大行其道,使得资本对蕴藏于大众社会交往中的“活知识”的应用成为现实。面对基于共有的网络协同生产模式冲击,在剩余价值规律之下,一方面,资本利用平台服务垄断竭力进行新一轮“剥夺性积累”,将活跃于数字网络空间的“普遍智能”以大数据形式收入囊中,精心构筑起大众生命政治活动和人类生活经验价值化的私有制基础;另一方面,资本积极打造平台经济生态圈,通过与基于共有的网络协同生产模式共生发展,不经意间将人们的“认知剩余”纳入商品生产和资本积累的价值体系之中。实践中,公共版权(copyleft)并不排斥商业应用。牢牢掌控网络数字平台的科技巨头,通过参与开源软件系统开发、提供升级服务、售卖衍生软件应用或将用户生成内容(UGC)商品化,实现以数字劳动生产条件的共有逻辑,来强化资本增殖的市场逻辑。譬如,当今90%的世界500强企业都运行GNU/Linux系统。而亚马逊的推荐系统、谷歌的PageRank算法、大型多人在线游戏(MMOGs)中的情景开发,无一不是人工智能时代资本无偿利用民智的杰作。

人工智能时代数字劳动反抗的可能路径

进入人工智能时代,各种算法等数字机器的普遍应用,并没有“直接把社会必要劳动缩减到最低限度”,相反数字劳动俨然成为霸权劳动的新形态。随着资本对大众生命政治活动的吸纳和规训,劳动对资本数字奴役的反抗,比以往任何时候都更加需要“全世界数字劳工联合起来”,共同探索数字网络新技术“为我所用”进行自我解放的可能路径。

(一)“不稳定陷阱”与全民基本收入计划

进入人工智能时代,资本对劳动的实质性吸纳进一步加深,借助数字泰勒主义,资本一方面强化了对劳动过程的全面控制;另一方面,伴随零工经济的兴起,资本竭力推行工作“优步化”(Uberisation),加剧了普通劳动者就业和收入不稳定,也产生了更富弹性的劳动后备军。从长远看 “无人经济”成为常态,普通劳动者甚至连出卖自身劳动力的“自由”也化为虚无。鉴于此,当下热议的全民基本收入计划(UBI),就是要通过对资本利得和机器人征税,让社会所有人都能分享“人工智能红利”,使社会每一份子获得最起码的基本生活保障。并且,通过对资本垄断利润的再分配,也能使那些游离于雇佣劳动制之外,热衷于“数字共有”(digital commons)事业的人们免于生存之忧。从本质上讲,UBI就是大众从事生命政治生产而获取的社会工资。诚然,UBI依然根植于货币与抽象劳动编织的价值之网中,因而其反抗资本的实践功效有限。但在其“炸毁”资本主义所有制基础的物质条件还远不具备,“机器问题”又以超乎想象的速度再一次向我们扑来时,至少在有组织的劳动反抗还未到来之际,普罗众生自身的劳动力再生产能够得以维持,也使得基于共有的网络协同生产等“共产主义因素”不至于在仍处强势的资本剥夺性积累中湮灭。

财经记者安妮·劳瑞(Annie Lowrey)在其新书《给人民发钱:全民基本收入将如何终结贫困、革新工作、重塑世界》中,探究了UBI(Universal Basic Income)

(二)数据要素生产与数字劳动的主体确认

进入人工智能时代,数据对于数字机器的价值就如同电力、煤炭等对于热动力机器之作用。在政治经济学语境下,资本竭力宣称数据是一种“就在那里”尚待发掘的“自然资源”。西方左翼则坚称,数据作为“原料”也即“被劳动过滤过的劳动对象”,本身就是以在线用户免费劳动为代表的数字劳动的结晶。在笔者看来,至少就用户生成内容形成的数据(volunteered data)而言,众多在线用户数字劳动的价值贡献没有得到认可而备受资本剥削。面对人工智能时代资本的数字奴役和算法操控,劳动反抗的现实策略之一,就是充分利用数字网络技术,建立数字工会、培育互助社区和搭建维权平台,以汇集亿万用户之力的集体行动,扭转资本主导下的数据不平等,切实维护和促进数字劳工权益。现实中,遍布伦敦、班加罗尔、圣保罗、开普敦、旧金山等世界各地的网约司机针对优步的有组织斗争,已经开始呈现联合之势。同时,在用户、平台和其他利益相关者的多边博弈中,要建立数据要素生产激励兼容机制,推动数据商品化和资产化的政府规制,遏制资本的数据滥用和算法歧视。

(三)“平台合作主义”与数字劳动自治

在现代市场经济条件下,合作制依然是能够限制私有资本权力的制度形式之一。当下,数字劳工集体行动起来,构建形式多样、自我管理和自我雇佣的劳动合作社(platform cooperatives),是最终摆脱资本数字剥削,实现劳动解放的良途。尤其是零工经济的轻资产特征,为数字劳动协同合作、共享自治提供了新机遇。实践中,平台型劳动合作社通过共建、共治、共享,不仅可以使身陷“不稳定陷阱”的数字劳工获得稳定的劳动福利保障;而且劳动自治能够促使他们重新找回在零工经济“狂欢”中被资本蚕食的就业体面与工作自尊。面对人工智能时代资本的竞争甚至“围猎”,要让关乎数字劳工福祉的“平台合作主义”呈“燎原”之势,就必须充分调动各方力量,在平台共性技术开发、金融支持、数字劳工自组织建设、政府规制等方面共同发力,精心培塑助力平台型劳动经济生存发展的良性生态圈。

中国发展智能经济如何对待数字劳动

进入新时代,大力发展智能产业和智能经济,是中国从容应对世界经济发展新格局,着力培塑国际竞争新优势的战略选择。不置可否,当前我国智能经济发展总体上由资本逻辑所主导。我们必须未雨绸缪,化挑战为机遇,在维护数字劳动权益、防范数据垄断和算法操控,以及促进智能经济多种所有制形式共同发展等方面,为全球智能经济可持续发展提供中国经验。

(一)数字劳动价值贡献与劳工权益保护

近年来,我国智能经济发展催生的新业态新模式,为充分挖掘人口红利,实现更充分就业作出了重要贡献。从数据标注员、游戏矿工等众包微劳动到任务中国(TaskCN)和猪八戒网的威客;从滴滴出行、闪送等为代表的网约零工到微信平台、大众点评等在线用户,形态各异的数字劳动已经成为数据驱动价值创造的新源泉。坚决维护数字劳工权益,是落实以人民为中心的发展思想,实现我国智能经济高质量发展的必然要求。党的十九届四中全会《决定》首次提出健全数据作为生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制。对此,首先,可以鼓励、支持和引导互联网科技领头企业先行先试,尊重和确认平台用户的数据贡献,探索建立针对活跃用户的数字劳动价值补偿机制,规范和促进数据要素生产的高质量供给。其次,着力化解零工经济中劳动权益实现的不稳定化问题,探索建立统一的网约劳动权益建设平台,明晰平台经济利益相关方义务和责任,确保数字劳动权益建设主体不落空、数字劳动权益保障随人走。再次,鼓励和支持“数字工会”的建设,完善平台企业利益相关方协商机制,促进智能经济高质量就业和劳资关系和谐。

(二)推动数据资产化与完善数据规制

近年来,我国数据产业化和产业数据化蓬勃发展,智能经济质量提升,数据资产化进程迅速推进。以BAT为代表的科技领先企业提供了行业洞察、营销支持、舆情分析、引擎推荐、API数据市场等多样化数据服务,对经济社会的创新驱动、融合带动作用显著增强。但同时,在数据交易和数据服务供给中,也存在数据过度采集滥用、数据孤岛、非法交易、用户数据泄露等行业痼疾。构建公正、透明、可持续的数据生产流通生态体系,迫切需要完善数据规制,既要促进企业合规,又要激发新业态新产品创新。为此,应密切追踪国外数据规制的有益经验和成熟做法,在数据交易规制创新上,建立覆盖数据全生命周期的数据交易规范体制机制,促进形成多边互信、良性互动的数据交易生态体系;在算法治理规制创新上,探索算法审查和算法问责的监管模式,消除算法偏见,促进算法“透明可释”,引导算法科技向善。在数据服务竞争监管上,完善平台经济反垄断规制,促进市场领先型平台企业国际竞争力提升与初创公司成长空间拓展的动态平衡。

(三)优化资本格局与促进智能经济所有制形式多样化

坚持公有制为主体、多种所有制经济共同发展,是社会主义基本经济制度的重要内容。总体上看,近年来我国智能经济特别是平台经济的疾速发展,非公有制企业独领风骚,成为新业态新产品创新的主力军。从根本上讲,迎接数据革命的挑战,防范和遏制“赢者通吃”平台垄断,营造数据交易和数据服务市场公平竞争环境,需要优化智能经济资本格局、促进多种所有制形式平台企业共同发展。从政策路径看,一方面,在推进混合所有制改革中,应引导和鼓励市场领先平台企业产权结构多元化,完善公司治理机制,推动企业履行维护数据正义和促进算法透明等方面的社会责任。另一方面,可借鉴国外平台型劳动经济的发展经验,以零工经济为突破口,分地区分行业鼓励和支持劳动自治或公有资本主导的平台企业发展,重点在基础平台、创业融资、税收支持和法律服务等方面打出政策组合拳,不断促进我国智能经济资本结构布局的动态优化和均衡发展。


 
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