一、引言：智能化时代的双重变奏

当生成式人工智能以月为单位迭代进化，当数字孪生城市开始承载千万级人口的日常运转，当智能体在社会模拟中自主演化出协作规则，人类社会正经历着一场从工业文明向数智文明的深刻跃迁。这场变革的深刻性在于：它不再是技术作为工具对人类能力的简单延伸，而是技术作为“共在者”深度嵌入社会机体，重塑着生产关系的底层逻辑和政治治理的运行范式。

作为政策改进的研究者，我们必须直面一个根本性问题：在一个智能机器能够承担大部分重复性劳动的时代，劳动还是价值的源泉吗？在一个算法能够实时响应民众诉求、仿真推演政策后果的场景下，治理还是人类独有的能力吗？

本文提出的《未来国策》框架，试图回答上述问题。核心观点是：智能化时代不是劳动的终结，而是劳动价值本位的回归——从“作为商品的劳动”转向“作为人的本质体现的劳动”；同时，智能化治理不是对人的替代，而是治理函数的升级——从经验驱动的科层治理转向数据驱动的智能共治。这一框架可概括为“劳动价值本位回归”与“智能化治理函数构建”的双重命题，其根本目标是实现政治经济生活的全面智能化转型。

二、劳动价值本位的理论重构：从商品属性到人的本质

（一）工业化时代的劳动异化：作为商品的劳动

在工业资本主义的叙事中，劳动的价值通过商品形式得以实现。劳动者出卖劳动力，资本家购买劳动力，劳动过程生产出包含剩余价值的商品——这是马克思政治经济学揭示的核心逻辑。在这一逻辑下，技术扮演着双重角色：一方面，机器大工业极大地提升了劳动生产率；另一方面，技术通过延长劳动时间、扩大剩余劳动比例、生产相对过剩人口，制造了不自由的劳动时间、劳动过程和劳动成果。

福特主义的流水线生产是这一逻辑的典型写照：工人被固定在单一工位上，执行标准化、碎片化的操作，劳动沦为机器的附庸。后福特主义虽然以“灵活积累”和“激发工人创造性”为特征，但其本质仍是资本增殖逻辑的延续，只是剥削形式变得更加隐蔽。

进入数字时代，劳动异化呈现出新的形态。数字劳动——无论是后端专业技术人员的数据处理，还是普通用户的在线行为——都在生产着数据这一新型商品。用户在社交媒体上的每一次点赞、浏览、评论，都在“不知不觉中通过数字劳动‘运输’了数据商品的使用价值”，为平台资本创造着流量和利润。这种“玩劳动”表面上自由自主，实则陷入了“数字自由主义”的意识形态陷阱：劳动者获得了虚假的自主感，却失去了对自身劳动成果的支配权。

（二）智能化时代的劳动回归：作为人的本质的劳动

人工智能的突破性发展，为超越劳动的异化形态提供了历史性契机。当智能系统能够承担大部分重复性、程序性工作时，人类第一次有可能从“为生存而劳动”的必然王国走向“为创造而劳动”的自由王国。

这里需要澄清一个关键误区：人工智能替代劳动不等于劳动价值的消亡。恰恰相反，人的价值依然来源于劳动——只不过这一阶段的劳动需要在创造性基础上实现多样性、自由性和他在性。马克思曾区分两种“生产劳动”：一是直接创造物质财富的劳动，二是在特定生产关系下生产资本的劳动。智能化时代的劳动价值本位回归，指向的是第一种含义的深化和第二种含义的扬弃——劳动不再是资本增殖的工具，而是人的本质力量的体现。

这一回归包含三重内涵：

第一，劳动的创造性。当AI接管了信息检索、数据分析、流程执行等任务，人类得以专注于那些需要直觉、想象和价值判断的领域。政策制定中的伦理决断、科学研究中的范式突破、艺术创作中的情感表达——这些创造性劳动构成人的价值的核心载体。

第二，劳动的多样性。工业化时代的分工体系将人固化为“单向度”的劳动者。智能化柔性生产系统使个体能够根据兴趣和场景切换多重角色：上午参与社区治理的协商议事，下午投入开源社区的代码贡献，晚上从事文化创意的生产传播。劳动不再是谋生的手段，而是自我实现的途径。

第三，劳动的他在性。哈贝马斯的交往理论启示我们，真正的劳动应当嵌入社会交往的脉络。智能化时代的劳动价值本位，强调劳动成果的社会共享和劳动过程的相互承认。开源社区的协作模式为此提供了范本：贡献者基于共识自愿合作，知识成果向社会开放，个体价值在集体智慧中得到确认。

（三）劳动价值本位的政策意涵

从“作为商品的劳动”到“作为人的本质的劳动”，这一转变要求政策理念的根本革新。

首先，政策目标要从“促进就业”转向“促进创造性劳动”。传统就业政策关注岗位数量的维持，智能化时代则需要关注劳动质量的提升。这意味着：教育体系要培养人机协作能力而非单一技能，社会保障要支持劳动转型而非固化既有岗位，创新政策要激励原创性探索而非模仿性追赶。

其次，分配机制要从“按要素分配”转向“按劳动贡献与基本需求结合”。当智能机器承担大量生产任务，物质财富的丰裕使得全民基本收入、普惠公共服务等再分配方案具有现实可行性。但这不意味着“不劳而获”——基本保障是人的尊严的底线，而超越保障的部分仍需通过创造性劳动实现。关键在于建立“劳动创造价值—价值共享增值”的正向循环，避免陷入逃避工作、追求虚无的路径依赖。

最后，劳动关系要从“雇佣—剥削”转向“人机共生—协同创造”。数字劳动受资本剥削的本质必须正视：专业技术人员的数据处理劳动、普通用户的在线行为、平台的“玩劳动”，都在生产着被资本无偿占有的剩余价值。政策设计要确保数据权力的公共性，防止“数字佃农”被“算法领主”支配的新型剥削。

三、智能化治理函数的构建：从科层规制到人机共治

（一）治理函数的数智化升级

如果说劳动价值本位的重构回答了“智能化时代为何还要劳动”的问题，那么智能化治理函数的构建则回答“智能化时代如何治理”的问题。传统公共管理理论将治理简化为“主体—制度—工具”的三元结构，治理效能受限于人类认知的带宽与情感偏好。智能化治理则将这一结构升级为一个动态函数：

治理效果 = F（人类治理主体，智能治理体，治理规则，数据流）

其中，F是“智能化治理函数”，它不再是一次函数式的线性关系，而是包含反馈迭代、多目标优化的复杂映射。这一函数的核心特征是：治理主体从单一走向复合，治理规则从静态走向自适应，治理工具从执行终端走向认知主体。

（二）人机共生的治理主体结构

传统治理理论囿于人类行动者的单维主体预设。智能化治理彻底解构了这一预设：智能系统从被操纵的“持存物”进阶为具备认知代理能力的“共在者”。这种人机共生结构体现在三个层面：

一是技术赋能人类主体。知识图谱将碎片化信息整合为全域时空矩阵，卷积神经网络在非结构化数据中捕捉隐性规律，政策仿真系统将事后反馈转变为事前预测。人类治理主体得以从“洞穴隐喻”的局限中走出——不再仅凭经验投射的模糊阴影进行决策，而是借助数智技术实现“技术具身”的存在论重构。

二是人机各司其职。当算法系统承担起政策执行和常规响应任务，人类治理主体得以专注于战略引领与高阶决策：复杂价值排序中的伦理决断、模糊情境下的溯因推理、非线性系统中的涌现应对。人类从“治理术”的执行者跃升为“行动者网络”的编织者。

三是人机互信共生。共生秩序的动态性源于人机认知的差异互补：人类的历史意识提供长周期价值锚点，防范算法优化导致的短期主义陷阱；数智系统的实时响应能力化解突发事件的连锁反应，规避官僚系统运转迟滞引发的系统性风险。

（三）智能化治理的合意性与合理性双目标

经济社会秩序优劣之根本，在于是否有利于经济发展和社会和谐。江小涓教授提出以“合理性”与“合意性”作为评估新秩序的两个核心维度：从经济学角度，将“社会资源配置效率提高和发展成果相对公平分配”定义为合理；从社会学角度，将“具有最大公约数的社会共识和社会稳定”定义为合意。智能化治理函数必须同时收敛于这两个维度。

合理性目标的实现，依赖于智能系统对资源配置效率的提升。北京12345热线大厅的实践提供了典型案例：每天8万件市民诉求，通过AI精准分拣、派发、跟踪，实现99%的回复率、96%的解决率和97%的满意度。智能系统降低了信息成本，重构了激励体系，使曾经“笨重”的行政机器变得精准而敏捷。

合意性目标的实现，则依赖于多元主体的协商共治。小红书“元宝AI协议”风波的解决路径值得关注：用户发现平台协议允许AI使用用户输入训练模型，舆论迅速发酵，五天内平台三次修改协议——这一切发生在政府介入之前。这是典型的合作治理：用户、平台、舆论共同构建规则，效率远高于传统的立法进程。

（四）治理函数的数学表达

将上述思想转化为可操作的政策框架，需要引入治理函数的数学表达。这里尝试以中文描述核心公式：

设某一政策领域的社会状态为S，治理目标为G，则治理函数可表示为：

G = f（H， A， R， D）

其中：
H代表人类治理主体的决策权重，包括价值判断、伦理考量、战略选择；
A代表智能治理体的计算权重，包括数据分析、模式识别、方案生成；
R代表治理规则的约束强度，包括法律底线、伦理红线、程序规范；
D代表数据流的质量和规模，包括实时性、准确性、代表性。

函数f的形态由“人机协同模式”决定：

• 当问题属于常规响应（如市民诉求派发），f趋向于A主导、R标准化、D实时驱动，H承担监督角色；
• 当问题属于价值冲突（如公共资源分配），f趋向于H主导、R弹性化、D作为决策参考，A承担仿真推演角色；
• 当问题属于紧急危机（如自然灾害应对），f进入H与A的深度融合模式：A提供实时态势感知和多方案推演，H做出最终决断。

这一函数的核心特征是“动态权重”——人机分工不是固定的，而是根据问题情境、数据质量、规则约束自适应调整。这正是“智能化治理”区别于“电子政务”的本质所在：后者只是流程的线上化，前者则是决策模式的智能化重构。

四、智能经济体制：劳动价值本位的制度实现

（一）数据作为新生产资料的所有权安排

劳动价值本位的回归，要求生产关系做出相应调整。在智能化时代，数据已成为核心生产资料。谁掌握数据，谁就掌握价值创造和价值分配的主导权。

当前的数据权力格局存在显著失衡：数字平台通过掌握数据权力，攫取着由用户数字劳动创造的价值。数据既是劳动对象，也是重要的生产要素，其虚拟性特点使得垄断行为更加隐蔽。资本逻辑的“增殖性”使得数据不再是经济活动中的副产品，而是成为与资本捆绑的关键资源。

《未来国策》框架主张：数据生产资料应当实行“公共所有+社会共有”的复合产权安排。基础性、通用性数据资源（如政务数据、公共空间数据）属于公共所有，由公共信托机构管理；平台生成的数据资源实行社会共有，用户贡献的数据价值通过“数据分红”机制回馈劳动者；企业自身的生产经营数据属于企业所有，但涉及公共利益的需履行透明度义务。

（二）创造性劳动的支持体系

劳动价值本位的政策转化，核心是构建创造性劳动的支持体系。这一体系包含三个支柱：

一是教育转型。从“知识传授”转向“创造力培养”，从“单一技能”转向“人机协作”，从“阶段性学习”转向“终身学习”。智能时代的教育要培养两种能力：与机器对话的能力（算法思维、数据素养），与人对话的能力（价值沟通、伦理判断）。

二是社会保障创新。建立“基本保障+劳动激励”的双层制度：基本保障层通过全民基本收入或普惠公共服务确保人的生存尊严；劳动激励层通过创新券、科研资助、文化补贴等方式支持创造性劳动。

三是劳动成果确权。数字劳动创造的价值应当得到确权保护：专业技术人员开发的算法模型，用户贡献的行为数据，创作者生产的文化内容，都应建立清晰的权益归属和收益分配机制。

（三）智能经济运行的治理函数

将智能化治理函数应用于经济领域，可以构建“智能经济运行函数”：

经济效率 = F（市场机制， 智能调度， 数据流动， 创新激励）

其中：

• 市场机制发挥基础性资源配置作用，由价格信号引导；
• 智能调度通过算法优化供需匹配，降低交易成本；
• 数据流动保障信息的充分性，消除信息不对称；
• 创新激励通过政策和资本支持，推动技术迭代和模式创新。

这一函数的核心特征是：政府与市场不再是“二选一”的对立关系，而是通过智能系统实现“默契配合”。政府手握的“场景”成为资源分配的重要工具——公交系统订单帮助电动车跑通“最后一公里”，空域管理权支持低空经济落地发展。关键在于防止“数据权力化”风险：场景分配的过程不能成为新的权力寻租地带。

五、智能政治体制：人机共治的治理体系

（一）治理主体的复合化转型

智能政治体制的第一重变革，是治理主体从单一人类主体转向“人类—智能体”复合主体。这一转型要求：

在组织层面，政府机构内部设立“智能治理官”职位，负责算法系统的采购、部署和监管；在流程层面，政策制定引入“双轨论证”——人类专家论证和智能仿真推演并行开展；在责任层面，建立“算法影响评估”制度，重大算法部署前需评估其对社会公平、个人隐私的影响。

（二）制度的多元适配

治理制度的革新，本质上是规则体系从人类单极规范向人机多元调适的结构性转型。这要求：

重构主体适用范围。将算法系统作为有限权利主体纳入制度框架，确立其作为“电子人格”的权利义务边界。当自动驾驶汽车发生事故，责任如何认定？当医疗AI给出错误诊断，由谁承担责任？这些问题的解答，需要制度创新而非技术回避。

重塑规则解释机制。借助形式化验证技术确保法律条款的机器可读性，利用线性时序逻辑表达合同条款中“对时间与逻辑的约束”。这不是简单的“代码即法律”，而是法律与代码的相互翻译。

推动制度责任的双向嵌入。在人类维度，发展基于算法透明性要求的解释责任，使治理主体不再以“技术黑箱”为借口逃避责任；在技术维度，强化学习模型的价值对齐机制，将人类宪法原则转化为算法设计的硬约束。

（三）合理合意的动态平衡

智能政治体制的核心挑战，在于实现合理性与合意性的动态平衡。合理性追求效率，要求算法优化、快速响应；合意性追求共识，要求程序公正、多方参与。两者可能存在张力：最高效的方案未必最得人心，最合意的程序未必最有效率。

《未来国策》框架主张建立“双层治理结构”：底层是“弱秩序”的自发演化——开源社区、技术社群、行业联盟在共识基础上形成治理规则；上层是“强秩序”的底线保障——公权力筑牢合理合意底线，为弱秩序保驾护航。

在这一结构中，“弱秩序”具有向合理与合意方向趋近的内在驱动力，将在长期内迭代演进；“强秩序”必须在场，但要有边界、有节制，主要处理存在明显外部性、市场失灵和社会失序的问题。

六、结论：迈向劳动价值回归与智能治理的未来

智能化时代不是对人类价值的消解，而是对人类价值的重新发现。当智能机器承担了重复性劳动，人类得以回归劳动的本质——创造、协作、共享。当智能系统赋能治理决策，政治生活得以超越科层制的局限——敏捷、精准、共识。

《未来国策》框架的核心主张可概括为：

第一，劳动价值本位的回归。劳动依然是价值的唯一源泉，但劳动的内涵从“作为商品的劳动”升华为“作为人的本质体现的劳动”。政策设计的核心使命是促进创造性劳动，确保人人都有机会通过劳动实现自我价值。

第二，智能化治理函数的构建。治理是人机协同的函数，其目标是合理性与合意性的动态平衡。政策创新的核心任务是构建人机共治的制度框架，让智能技术服务于善治目标。

第三，政治经济生活的全面智能化。这不是技术决定论的迷思，而是对生产力发展规律的自觉顺应。智能化转型必须坚持以人为本，确保技术进步和秩序重构有利于人类社会总体福利水平提升和社会公平正义。

作为政策改进的研究者，我们有责任推动这一转型的实现。这需要在宏观层面制定国家级智能治理条例，将算法审核、数据合规纳入法治轨道；在中观层面建设“数字沙盘协同平台”，打通数据、算法与模型的共享通道；在微观层面培养“AI+政策”复合人才，构建人机协同的日常工作流程。

唯有如此，才能让“智治”与“善治”同频共振，将数字中国的技术势能转化为中国式现代化的治理动能，绘就人民满意、世界瞩目的未来图景。