生产协议：数字资本主义的繁荣牺牲了谁？ | APSR顶刊译评

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与后工业社会的主流理论相反，本文提出了一种数字资本主义的替代解释，将工厂（通常与工业制造联系在一起）重新定位为互联网经济的一个决定性但通常被忽视的特征。作者通过将数据中心和微型工作平台（microwork platforms）解释为工厂系统的数字化体现来证明这一主张，通过工厂模型的历史理论来重建一致的控制和提取机制，这些机制使工厂自成立以来就成为生产的统一基础设施。作者将这些“生产协议”（protocols of production）定义为由技术系统、空间安排和管理制度组合部署的正式规则，旨在分割任务、约束工人和监督生产。通过探讨工厂算法重新部署和适应全球数据生产的社会经济后果。作者认为这些缺席的工厂放大了异化和不稳定，是数字劳动过程的结构性社会特征。

 自第二次世界大战以来，发达资本主义社会被认为正处于与其工业化历史的历史性决裂的边缘。这一观点得到了来自不同知识、政治和学科领域（如技术未来主义科学家、新古典经济学家、自由主义社会学家、新左派批评家和马克思主义理论家）的广泛支持。这些文献描述了多种关于未来社会的愿景，如“富裕的”、“过度发达的”、“后资本主义的”、“后现代的”、“超工业的”、“后工业的”、“后福特主义的”、“网络化的”或“认知的”等，它们都强调了一个新兴社会形态的共同特征：增长水平的提高、技术变革的加速以及从工业生产到信息服务的结构性职业转变。特别是，“后工业范式”的追随者认为，在发达资本主义社会中，生产的组织和工作的性质已经发生了根本性转变，转向知识、信息和技术含量丰富的非物质生产形式，以及富有创造力和技能的劳动力的崛起。

然而，互联网时代经济生活中的一些现实却对这一观点提出了质疑。特别是在人工智能和自动化本应占主导的部门，人类的身体、大脑和情感仍然承受着数字苦差事的冲击。例如，微工作平台的兴起揭示了全球互联网经济中庞大而看不见的劳动力队伍，他们执行着如数据分类、音频和文本文件转录等小型、原子化的在线任务。全球数据工作者在灵活就业和应急工作安排上不仅工资过低、过度劳累，且主要来自不稳定的劳动力资源库，包括大量有色人种、无证移民和流离失所的难民。

本文提出了对当代资本主义的另一种解释，强调工厂对全球数据生产需求的适应是数字经济的一个决定性特征。作者认为，尽管学者们已经开始关注工业控制制度和工厂系统的数字化浸入，但这些分析往往依赖于传统的工厂体系描绘，并局限于20世纪的工业组织模型。相比之下，本文提出了一种基于长期历史的理论框架，阐释工厂作为资本主义生产所特有的社会和政治控制及价值提取机制。这些机制通过“生产协议”将劳动过程纳入资本的指挥之下，这些协议是通过多样化的技术系统、空间安排和管理制度的结合所部署的正式控制代码和规则。尽管这些协议是工厂模型的常规元素，但其可部署的基础设施是可塑的，因此允许工厂在各种物理和技术体现中调整其形式，以应对新挑战、完善对劳动的控制，并持续实现资本积累的目标。

通过探讨工厂模式数字化重新部署的全球社会经济后果，作者认为特定的生产组织系统地再现了异化和不稳定性作为劳动过程的社会特质。这些后果取决于大量可补充的不稳定工人，他们的劳动与他们工作的文化、信息和智力内容、他们使用的材料。因此，一个全球性的临时数字工人阶层、一股永无止境的数据流以及一种重复的、手动的数字劳动日常成为数字资本主义和算法自动化的重要但不被提及的幽灵。这些“缺席工厂”中的掠夺性纪律、监督和碎片化制度，对于理解数字资本的提取和积累技术，及其在全球范围内再生产异化和不稳定是至关重要的。

   自20世纪中期以来，随着计算机和机器技术的重大突破，社会开始经历从工业社会向后工业社会的转型。这一转型不仅体现在经济结构从商品生产向服务型经济的转变，更深刻地反映在职业分布的深刻变革中，其中技术阶层的崛起尤为显著。在诸多社会预测的理论实践中，丹尼尔·贝尔的《后工业社会的到来》（The Coming of Post-Industrial Society），成为了“后工业范式”最具代表性和全面性的理论，其特征是在知识、信息和技术构成的富裕经济体塑造的，社会的主要职业结构以及社会中的现行制度和一般工作质量方面与工业资本主义有了戏剧性的背离。本文论点建立在自由主义和马克思主义后工业资本主义理论家所倡导的两个核心观点之上：首先，后工业社会中生产的组织和工作的性质与福特主义特有的纪律管理制度、手工工作日常和碎片化任务截然相反；其次，以知识、信息和技术为基础的非物质生产形式是后工业经济中主要的价值来源，而一支具备技能、技术、科学训练和文化素质高的知识工作者队伍则渗透并重塑了阶级结构。当然，大多数支持这些理论框架的人都谨慎地强调，后工业社会并没有完全取代工厂、手工劳动和纪律管理实践，但在知识和信息占主导地位的地方，确实从根本上改变了它们之前的环境，限制了它们的社会经济主导地位。

对于马克思主义思想家而言，新兴的后工业工作形式、工人和工作场所的主导地位，为重新构建资本主义的批判理论奠定了基础，这种理论摆脱了传统马克思主义对工厂和工业工人的关注，转而发现和分析新的工人阶级主体、工作领域、统治形式，以及在文化和知识生产周期内进行集体政治行动的新可能性。C. 赖特·米尔斯认为后工业资本主义的批判理论需要关注非物质劳动过程和文化工具。意大利自主主义思想家安东尼奥·内格里挑战了马克思主义中的基本范畴，提供了对认知资本主义的批判理论。

然而，近期关于数字劳动过程的学术研究对这一后工业范式的核心假设提出了质疑和挑战。这些研究通过对互联网经济中广泛的生产活动，如物流、内容审核、游戏开发以及数据工作等领域的深入剖析，揭示了数字资本主义下经济生活的复杂性与多样性。这些研究不仅揭示了数字劳动的艰辛与不稳定特征，还指出了其与数字生产的文化、知识和信息内容之间的疏离感，这与早期后工业社会理论所描绘的理想图景形成了鲜明对比。在此基础上，学术界开始构建更加扎根于数字劳动过程社会现实的工厂模型理论和生产协议，以期更准确地理解和批判当前数字资本主义下的经济生活，以及其中蕴含的支配与能动性的广泛图景。

尽管工厂系统通常与工业革命时期的集中式机械生产有关，但其核心特征——资本对劳动的控制、纪律、监督和劳动过程的碎片化——自早期现代时期以来一直存在，并且在各种技术环境中持续发挥作用。这些工厂协议通过各种空间安排、技术系统和管理制度实施，对劳动过程进行标准化和控制，从而提取价值。

本文使用“生产协议”这一术语分析工厂如何通过纪律、监督和碎片化控制劳动。这些协议是针对标准化程序和行为的正式和客观指令，由多种空间安排、技术和管理制度的组合来调解和实施，以此来规范工人、分割任务和监督劳动过程。无论是以物理形式还是数字形式，工厂都是一个工作场所，工人在这里由上级权威直接组织，以执行为雇主创造价值的任务，无论最终产品是物质商品、数字商品还是物流任务。处于工厂等级链条的底层，工人必须遵循管理层制定的脚本和规则：时间和生产力被细致地追踪、量化和货币化；身体动作和认知操作由离散的、碎片化的任务决定和约束；遵守协议由纪律和监督制度规定；生产在技术上是标准化的。尽管技术（如自动化和算法）在工厂中扮演重要角色，但技术本身并没有改变工厂的根本目标，即通过控制劳动过程来实现资本积累。相反，技术的进步进一步强化了工厂协议的实施。从阿克赖特的工厂纪律法则到泰勒的科学管理，再到当今的数字平台（如谷歌和亚马逊），工厂系统的核心特征始终是通过生产协议控制劳动。

随着数字技术的普及，工厂系统并没有消失，而是通过数据中心和微工作平台等形式重新出现。这些“缺席的工厂”虽然不再局限于物理空间，但它们依旧依赖于工厂协议来控制劳动过程、分割任务和监督工人，进一步加剧了劳动的异化和不稳定。数字劳动过程深深扎根于并完全依赖于工厂模型的生产协议。

谷歌的数据工厂反映了数字生产中的更广泛的工业模式。谷歌的百万图书项目及其后续的数字图书生产过程，尽管看似代表了数字文化和知识经济的最前沿，但实际上却揭示了工厂模型在数字资本主义中的核心作用，包括其依赖的手工劳动、纪律、监控、异化和劳动力不稳定等特征。这一过程比实体书的生产更加劳动密集、碎片化和手工化，依赖于已被商业出版社放弃的流水线生产方法。谷歌在其数据中心应用工厂模型，这一做法反映了全球经济中数据驱动行业的普遍趋势，如游戏工厂和沃尔玛、亚马逊等公司在后勤工作中采用的工厂模型。亚马逊的仓库作为高度技术化的工作场所，通过扫描仪等工具对工人进行严格的监督和管理，将他们绑定到工厂的协议中。这些数字沉浸特征在互联网的“虚拟”世界中同样普遍存在。

自1940年代以来，尽管自动化被期待能终结流水线上的辛劳，但后工业社会并未如预期般到来。为了弥补自动化的不足，科技公司利用大量人力执行重复的数字任务，这些任务对技术和培训要求低。MTurk（亚马逊旗下的众包平台）算法基础设施成为工厂模型在线上的最有效配置，它实现了对生产力的跟踪、工人的监控和评估、工作速度的测量、生产的标准化、任务的碎片化和工作流程的引导，极大地增强了资本对劳动过程的控制。MTurk通过软件架构连接微工作者和雇主，允许雇主评估输出、监控表现，并根据完成率、准确性等标准裁定支付。这展示了工厂模型在技术和商品变化下的适应能力。虽然MTurk由分布式的人机网络驱动，但其劳动过程中的纪律、监督和碎片化方式不仅由技术决定，还涉及法律、社会和政治因素。通过将独立外包商的法律类别和计件工资与算法基础设施结合，MTurk创造了既不稳定又可控的劳动力。

MTurk作为数字化平台，其专利将基础设施描述为“混合机器/人类计算安排”，这体现了工厂模型的数字化转变。该描述类似于传统工厂中人类劳动受到中央动力源调控的模式。MTurk的发明者将其生产架构称为“计算机系统”，将任务分解给人类执行，从而强化了计算机在生产中的主体地位，同时低估了人类组成部分的重要性。这种做法是对工业工程师观念的数字重新部署，旨在将人类工作者视为机器的助手或“有生命的机器”。尽管在屏幕层面上，微工作平台是虚拟的，由算法和自动化技术驱动，但在屏幕之外，它们依赖于庞大的全球物理基础设施网络，这些基础设施的劳动力主要是临时和不稳定的，满足互联网的后勤和生产需求。

谷歌和MTurk在设计和技术应用上的差异展示了工厂的生产力体现可以通过多样的形式呈现。谷歌的数据中心通过物理空间划定雇佣和剥削的边界，而MTurk则通过数字化边界将工作前沿和服从扩展到固定空间之外。MTurk通过远程管理劳动实践，模糊了工作与非工作的空间-时间界限，实现了对劳动的高效价值提取。

作为工厂，谷歌和MTurk是异化的具体场所，其设计、技术和协议是实现工厂社会功能和资本积累基本目的的手段。然而，MTurk平台的独特之处在于它将控制的行使提升到了无与伦比的完美水平。MTurk以空前的迅速、准确和节俭，将工人召集到工作中，碎片化他们的劳动，分配工作，根据表现奖励或惩罚他们，并通过在线评分系统进行纪律管理，从而将监督和控制从空间限制中解放出来。

MTurk不仅通过平台控制生产导致异化，还通过生产的独特抽象商品——元数据——导致异化。在劳动力商品化的残酷字面表达中，数据工作的元数据——关于工人如何工作，他们如何表现，他们登陆的频率以及他们完成任务的速度和准确性的信息——本身被包装为商品。这些元数据被用于加强对劳动的控制、监视和纪律，不仅限于MTurk，还涉及亚马逊整个业务的各个分支。MTurk的工作过程剥夺了工作的所有内容，没收了身体和智力活动的自由，延续了工业工厂中的异化劳动过程。因此，该平台的协议剥离了微工作可能具有的主观、情感和创造性投资，这些通常被后工业资本主义理论家归于文化、艺术和智力劳动。

如今，微工作平台利用算法和全球网络连接，捕捉并利用各种身份区分（如种族、性别等）来雇佣大量不稳定工人。在跨越地理、工作签证和时区等障碍时，微工作平台通过同时雇佣世界各地充足的、异质的和偶然的劳动力，特别容易放大工厂正在进行的不稳定生产。这种不稳定生产模式不仅是工厂模型的副产品，也是数字资本主义下的一种新趋势。这些不稳定的劳动力往往来自被结构性排除在稳定就业之外的群体，如移民、难民和曾经或正在被监禁的工人，他们主要以有色人种和女性为主，集中在全球南方地区。

以谷歌的数据工厂为例，数字资本主义在硅谷等地也展现了类似的模式。虽然这些地方通常被视为创新和财富的象征，但实际上，它们也依赖于大量不稳定、临时和非正式劳动的支持。这些劳动往往由墨西哥和拉丁裔等移民工人承担，他们面临着种族化劳动等级和空间隔离等问题。这些数据工人的工作条件和生活状况都充满了不稳定性和不安全性，揭示了数字资本主义在多大程度上依赖于知识和技能的等级，而这些等级又与经济不平等和空间隔离的种族化模式密切交织。

谷歌的数据中心和亚马逊的MTurk平台展示了数字资本主义中工厂模型的主导地位。这些平台通过直接控制数字劳动过程，包括规范工人、碎片化任务和监督生产，来提取价值。与后工业资本主义工作组织的理论相反，这些“缺席的工厂”表明，工厂模型的生产协议在数据生产中同样有效和适用。在这些数据工厂内部，资本通过一系列手段（如直接规范工人、碎片化操作和监控劳动过程）来削弱劳动的政治能动性，并利用技术促进孤立、异化和匿名，同时将劳动过程细致地划分为微小的原子化任务。

此外，这些工厂的工作现实与后工业理论相悖，揭示了数字劳动的碎片化导致劳动者的人际关系和变革品质被吞没。数据工人并未与非物质劳动的高尚和启迪特质互动，而是被隔离在数据处理的体力劳动中，无法分享其服务所产生的文化和智力副产品。在调解、数字化和分类信息的过程中，他们的劳动旨在使雇主能够“有意义地”和“创造性地”与数字知识和文化的实质进行互动，但这些认知、语言、情感、技术和文化能力并未流向数字供应链中的数据工人。自动化、算法和互联网并没有阻碍，反而是促进了工厂系统的发展和对生产的控制，同时强化了自其诞生以来在创造性工作与体力劳动之间所建立的界限。

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