要回答这个问题，我们必须超越批判，认真考虑替代性的安排。

首先，在社会主义条件下，AI不会围绕积累来组织，而是围绕集体福祉来组织。而这首先需要从所有制的变革开始：数据、基础设施和算力资源将被视为公共产品，由民主方式治理，而非私人控制。进一步说，人类活动所产生的庞大数据集将被视为集体资源，其收益在全社会范围内分配。由此可见，这一转变将从根本上改变AI的目的。

举例而言，自动化将不再被用来替代工人、压低工资，而是用来减少社会必要劳动时间；它不会制造失业，反而可能带来缩短的工作时间、更多的闲暇，以及更广泛地参与文化和智识生活的机会。届时，问题将不再是怎样最大化生产率，而是怎样分配生产率提高所带来的收益。

一线工人感受智能科技

值得注意的是，这种对自动化的运用，已经以零碎的形式出现在那些技术的社会关系并未完全屈服于私人积累的地方。以上海建工集团运营的工地为例：那里已经部署了四十多种机器人，用来接手最为艰苦的几类工作——在四十度以上的酷暑中绑扎钢筋、在狭窄通风差的狭小空间里焊接、地下隧道管片的拼装找平。更重要的是，原先被分配到这些岗位的工人并没有被抛弃；他们被重新培训，成为替代他们身体承受伤害的那些机器的操作员和技术员。因此，将自动化用于把人类劳动从危险、繁重的工作中解放出来，并同时有针对性地对转岗工人进行再培训——这不是某种遥不可及的社会主义远景中的幻想，而是当下正在发生的具体实践。

从历史的角度看，也曾闪现过此类可能性的踪影。上世纪70年代初，智利的“赛博协同”工程（Cybersyn）曾尝试利用计算系统进行民主的经济协调。尽管受限于当时的技术条件，并最终被一场帝国主义政变所摧毁，但它至少证明了：数字系统可以为集体计划服务，而非服务于私人利润。而今天的AI技术，极大地扩展了这一潜力。

以物流为例：在资本主义下，AI优化供应链以提高效率，却往往同时加剧了仓库和配送网络中的劳动剥削；相比之下，在社会主义下，同样的系统可以协调分配以满足人类需求，同时改善劳动条件。自动化可以消除消耗体力的任务，而工人则保留对劳动过程的民主控制。

然而，当年“赛博协同”的设计者们无法获得的条件——以及此后半个世纪里社会主义计算的主张者们无法获得的条件——是一个非垄断的、可大规模部署的计算基础。而这一条件在过去两年中已经开始改变。具体来说，随着来自中国的高性能开源权重模型——最突出的是DeepSeek和GLM——的发布，任何一个拥有中等资源的部委、大学或运动组织，现在都可以获得一系列基础模型：它们的架构和权重已经公开，可以在主权基础设施上部署，并且使用它们无需在法律上从属于任何一家美国公司。

此外，再加上中国AI能力在国家-资本复合体中的更广泛崛起——这个复合体的对外取向更倾向于主权国家之间的协商合作——这一发展为全球南方打开了一个此前并不存在的真正选择：是屈服于监控霸权，还是在平等伙伴之间进行政治协商。

当然，这个选择尚未做出；相应的基础设施尚未建成；许多国家的政治意愿也尚未凝聚。但重要的是，自1973年以来，第一次具备了“后赛博协同”时代的物质条件。正是在这一历史节点上，三大洲社会研究所（Tricontinental: Institute for Social Research），连同全球南方学术论坛以及拉丁美洲、非洲和亚洲的伙伴机构，开始着手勾画一个“赛博协同AI赋能中心”（Cybersyn AI Enablement Centre）的轮廓——一个由本地化机构组成的网络，旨在将AI技术方法转移给研究者、传播者和教育者，以服务于进步政策、大众媒体和大众教育。需要强调的是，该中心只是众多可能制度形式中的一种；它本身并非主张。

五十年过去了，主张依然与阿连德和赛博协同团队当年提出的完全相同：技术必须服务于各国人民的自主发展，而非他们的屈从。变化在于，自1973年以来，第一次，我们可以在提出这一问题的时候，不必再因理想与物质可能性之间的鸿沟而表达歉意了。

另一方面，数据治理也将随之转变。数据不再被抽取和商品化，而是通过公共机构或合作社等集体框架来管理。近年来出现的数据合作社实验——个体共同汇集并集体管理自己的数据——让我们得以一窥这种可能性。可以预见，在社会主义体制下扩大这类模式，能够确保数据服务于社会利益，而非企业利益。

社会主义对AI主权的完整实现，首先要求人民自身重新回到“建造者”的位置——不是作为个别的例外，而是作为得到物质支持的、被承认的政治主体。需要指出的是，就在不久之前，这一位置在结构上还是封闭的：计算机只能够执行以形式化编程语言表达的内容，普通人被排除在“建造”之外正源于此。而大语言模型已经开始打破这一等式。

具体来说，现在平实的自然语言可以直接驱动计算；近一个世纪以来横亘在人类意图与机器行动之间的那个翻译层，第一次向劳动人民敞开了大门。从这一点出发，我们可以用一个来自全球南方鲜活传统中的名字来称呼这一敞口所催生的主体。

自20世纪60年代末起，中国国家培训了超过一百万名赤脚医生——他们是来自村庄的年轻人，掌握基础医疗知识后返回家乡，以城市培训的医生无法比拟的亲近感和责任感服务自己的社区。这个经验是可以迁移的：人民迫切的需求，最好由深深嵌入社区生活与劳动中的实践者来满足，让专业知识生长在他们自己手中。

“赤脚医生”是在上世纪五六十年代，农业集体化过程中出现的。

对应数字主权领域的那位人物，便是“赤脚建造者”——那些在可及的AI辅助下，构建自身生活与工作所需信息工具的工人、农民、教师、记者或社区组织者。因此，在建设国家层面主权的同时，支持这一主体的形成，正是当下的历史节点摆在我们面前的政治任务。

另一方面，全球维度同样至关重要。今天的AI正在复制全球北方与南方之间的不平等：它将专业知识和利润集中在少数几个地区，同时将劳动和环境成本外部化。对此，社会主义路径要求国际合作：共享研究、技术转让、公平获取资源。只有这样，AI才可能被引导去解决全球性挑战（例如农业、气候适应、公共卫生），并以赋能地方社区而非加深依附的方式进行。

此外，伦理治理也将被重新定义。在资本主义下，企业进行有限的自我监管，往往将伦理关切置于利润之下；而在社会主义下，民主监督将成为核心。具体而言，关于AI部署——尤其是在监控等敏感领域——的决策，将受到公共问责。像人脸识别这类目前被用于扩大国家和企业监控范围的技术，将受到严格控制或被彻底拒绝，从而确保它们不会成为压迫工具。

更进一步说，从这个意义上讲，社会主义条件下的AI甚至有可能深化民主本身。通过实现更高效的资源协调和扩大知识获取，它可以支持在当前条件下难以实现的参与式治理形式。关键在于，技术不会替代政治，而是从属于政治。对比是鲜明的：在衰败的资本主义下，AI加剧剥削、集中权力、加深不平等；而在社会主义下，它可以减少劳动、扩大平等、使技术发展符合人类需求。由此可见，区别不在于技术本身，而在于塑造技术的社会关系。

那么，AI是会挽救资本主义，还是加速它的衰落？实际上，这个问题本身问错了。AI或许能通过开辟新的积累途径，暂时延长资本主义的生命。但与此同时，它也加深了该体系的矛盾：替代劳动力、集中财富、侵蚀社会凝聚力。换句话说，它使一个富足与匮乏并存的体系的非理性暴露无遗。同时，AI也指向了超越资本主义的可能。它表明，许多形式的劳动可以被自动化，资源可以进行大规模协调，知识可以在全球范围内共享。正因如此，这些能力昭示着一种不同社会形态的物质基础——一种围绕需求而非利润组织起来的社会。

当然，AI并不能决定那个未来。它只是澄清了利害关系，强化了我们面前的选择。因此，围绕AI的斗争不是技术性的，而是政治性的。这是一场关于所有权、关于控制权、关于生产本身之目的的斗争。归根结底，AI究竟会成为统治的工具，还是解放的手段，不取决于它的算法，而取决于塑造其发展的社会力量。

历史不提供任何保证。但它提供了一个教训：技术反映的是生产它的那个社会。所以，如果AI要服务于人类，就必须把它从衰败的资本主义的掌心中夺回来，安放在一种不同的视野之中——一种扎根于尊严、平等与集体福祉的视野。

在此之前，AI将始终是它今天的样子：不是救赎，也不是末日，而是一面镜子，映照出我们这个时代的矛盾，以及变革当下的迫切必要性。

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