Перевод этой статьи был выполнен товарищами из группы “Коммунистический Прометей”, с которой мы поддерживаем отношения, основанные на братском обсуждении и выяснении наших соответствующих позиций. Сайт товарищей: https://comprom.org А связаться с ними можно по адресу: public@comprom.org
Технология часто считается главным фактором развития капиталистического общества; сама динамика капитализма побуждает предпринимателя (как персонификацию капитала) к постоянной реконфигурации условий труда, направленной на повышение эффективности производства.
Однако технологические революции не имеют последствий, ограниченных лишь рабочей сферой, заводскими воротами; они отражаются на всём социальном организме, меняя условия жизни, потребление, привычки, инфраструктуру, институты и т.д. Изобретение полупроводников (кремниевых пластин, позволяющих усиливать и переключать электрические сигналы) и миниатюризация электронных схем, наряду с параллельным ростом их вычислительных мощностей, лежат в основе переживаемой нами цифровой революции.
С восьмидесятых годов прошлого века информационные и коммуникационные технологии быстро сменяли друг друга и эффективно завоёвывали рынок; персональные компьютеры, интернет, мобильные телефоны, цифровые платформы, социальные сети пронизали социальную ткань и каждый аспект нашей жизни (от работы до общения и развлечений).
Цифровые системы последнего поколения, основанные на развитии искусственного интеллекта (ИИ), вероятно, ещё шире и глубже повлияют на экономическую и социальную жизнь (некоторые даже говорят об онтологической революции, то есть о ниспровержении структур, составляющих человеческую реальность).
Выражение “искусственный интеллект” было впервые использовано в 1956 году на знаменитой конференции в Дартмутском колледже в Нью-Гэмпшире, организованной четырьмя исследователями – Джоном Маккарти, Марвином Мински, Натаниэлем Рочестером и Клодом Шенноном, которые впоследствии сыграли решающую роль в развитии этой зарождающейся дисциплины.
Искусственный интеллект можно определить как дисциплину, изучающую техники, методы и инструменты для симуляции, а не эмуляции естественного, типично человеческого интеллекта (прогресс в нейронауках пока лишь частично пролил свет на когнитивные функции, поэтому предпочтительнее использовать термин “симулировать”, а не “эмулировать”, поскольку функционирование естественного интеллекта не может быть воспроизведено в точности)1.
В разработке мыслящих машин (в вышеуказанном смысле) использовались по существу два взаимодополняющих подхода: символический и субсимволический (обе парадигмы применяются и не должны рассматриваться как альтернативные).
Символический подход основан на логике, которая в ходе своей эволюции предоставила формальную нотацию принципов и выражений мышления; эта формальная система позволила дать математическую базу символическому мышлению, позволив представить знания как набор символов, которыми могут манипулировать алгоритмы (то есть последовательности инструкций, определённых для выполнения конкретной задачи или решения проблемы). Примером символического искусственного интеллекта, то есть основанного на правилах и явных, жёстко предопределенных знаниях, является система Deep Blue от IBM, ставшая знаменитой в 90-х годах благодаря победе над чемпионом мира по шахматам Каспаровым2.
Субсимволический подход, напротив, основан на методах, позволяющих извлекать правила и обобщать их, отталкиваясь непосредственно от данных; в этом случае фундаментально важно иметь массив данных, достаточно большой и репрезентативный для конкретной проблемы, что позволяет построить модель, способную адаптироваться к ещё не наблюдавшимся ситуациям, проявляя определённую степень автономности в поставленной задаче. Мыслительный процесс, лежащий в основе этого подхода, – это инференция (вывод), то есть система применяет то, что было усвоено из предыдущих данных, для прогнозирования или принятия решений в новых контекстах (известная информация используется для получения выводов).
Крупные языковые модели, такие как ChatGPT, обучаются на гигантских массивах текстовых данных, что позволяет системе постигать сложность и нюансы естественного языка (обучение модели искусственного интеллекта состоит в том, чтобы научить компьютерную систему учиться с помощью примеров, а не предоставлять список заранее определённых правил). Модель ChatGPT доказала свою способность пройти тест Тьюринга (то есть генерировать тексты, неотличимые от произведённых людьми), отвечать на сложные вопросы и генерировать творческий контент, основываясь на закономерностях, выраженных в данных, без внутреннего понимания их смысла. Таким образом, критически важными являются достаточное количество данных (как правило, огромное количество) и адекватная вычислительная система, способная их обработать3.
С помощью искусственного интеллекта, следовательно, создаются машины, способные мыслить (или, точнее, симулировать мышление) без мозга, где знания выражены посредством алгоритмов.
В царстве техники
Применение ИИ в военной сфере (подсвеченное российско-украинским и ближневосточным конфликтами), новые формы социального контроля, растущая концентрация власти в руках технологических гигантов (всё более интегрированных в цифро-военную систему государственных аппаратов), возможные последствия для мира труда и окружающей среды вызывают более чем оправданное опасение относительно ИИ.
Кратко рассмотрим аспект, который наше политическое течение всегда считало центральным (не оценивая при этом остальные как незначительные), а именно последствия, которые ИИ повлечёт за собой для мира труда. Центральным, потому что говорить о труде в данном случае неизбежно означает оценивать отношения между рабочей силой и капиталом, а также последствия, которые эти изменения могут повлечь для всего процесса общественного воспроизводства.
Компьютеризация производства – это, конечно, не новость; уже несколько десятилетий мы наблюдаем комплексную реструктуризацию экономической системы через радикальное изменение организационных схем фабрики, свойственных фордистской модели.
Благодаря внедрению микроэлектроники фабрика смогла отказаться от жёстких схем сборочного конвейера, организовав производство по моделям, более функциональным для нужд и колебаний рынка. Реагирование в режиме реального времени на запросы рынка, минимизация складских запасов и связанных с этим затрат, диверсификация продукта в зависимости от целевого рынка – вот наиболее очевидные эффекты, вызванные внедрением информатики в производство.
В 80-х годах прошлого века утверждается тойотизм – модель организации фабрики, основанная на концепции Just in Time и всеобщего управления качеством. Информатизация и роботизация позволили сократить число рабочих, занятых у станков, несмотря на значительный рост производства; одновременно наблюдался рост числа занятых в программировании и контроле4.
Микроэлектроника также позволила перенести целые производственные сегменты в географические контексты, характеризующиеся стоимостью труда, решительно более низкой, чем в зонах развитого капитализма, открыв путь к процессу всеобщей девальвации рабочей силы, сопровождавшему так называемую фазу глобализации.
ИИ представляет собой дальнейший прогресс, как количественный, так и качественный, процесса автоматизации, уже запущенного с внедрением информатики в производственный мир. Вот уже несколько лет мы слышим о dark factories (тёмных фабриках), то есть полностью автоматизированных предприятиях, внутри которых работают только роботы, где как люди, так и свет стали излишними затратами.
Парадигматическим примером является “умная фабрика”, открытая в 2024 году в Чанпине (административная зона к северу от Пекина) транснациональной китайской корпорацией Xiaomi (предприятие, работающее в сфере потребительской электроники), способная производить одно смартфонное устройство каждые 3 секунды, 24 часа в сутки, достигая общей мощности в 10 миллионов устройств в год, практически при полном отсутствии рабочей силы5.
Речь идёт о полностью автоматизированной фабрике, где лишь изредка вмешивается какой-либо технический специалист для контроля системы. Благодаря передовым датчикам и алгоритмам машинного обучения роботы способны собирать данные об окружающей среде, диагностировать проблемы, оптимизировать процессы и даже самостоятельно совершенствоваться в ходе производства.
“Темные фабрики” – это не только удел гигантов передовых технологий, таких как Xiaomi или Foxconn, но и явление, которое быстро распространяется во всех отраслях промышленности; примерами в промышленности могут служить гигантская фабрика в Синьцзяне (китайский автономный регион), способная запустить 5000 ткацких станков, полностью управляемых ИИ6, или заводы в Нинбо и Цюйчжоу компании Zeekr (китайский производитель электромобилей)7.
Порт Шанхая с 2025 года превратился в роботизированный город, где контейнеры, как только разгружаются с кораблей, сканируются цифровыми системами, доставляются автономными транспортными средствами в зоны сортировки и затем размещаются специализированными роботами на грузовики, поезда или внутри соответствующих складов.
Грузовики и железнодорожные составы без водителей направляются к причалам гигантского порта Шанхая через системы ИИ; движение транспортных средств, координируемое цифровыми алгоритмами, увеличило производительность на 30–50 % при радикальном сокращении числа аварий8.
Рассматривая влияние автоматизации, направляемой ИИ, на производственный мир, мы не случайно начали с Китая; огромный объём государственных и частных инвестиций позволил Пекину занять лидирующие позиции в технологиях с высоким ростом и высокой добавленной стоимостью: батареи, солнечные панели, ветряные турбины, электромобили и передовая робототехника.
Рост числа установленных в Китае промышленных роботов, согласно Федерации промышленной робототехники (IFR), был колоссальным: с 189 000 в 2014 году до более чем 2 миллионов в 2024 году9. Имея 567 роботов на 10 000 работников, Китай находится, в сфере производственной автоматизации, решительно выше Германии (449), США (307), Италии (237) и Великобритании10.
Центральное правительство Пекина поощряет автоматизацию через субсидии и местные стимулы; программа Made in China предусматривает налоговые льготы, которые могут доходить до пятой части расходов на промышленных роботов. Китайская цель – продолжать сохранять центральную позицию на мировом производственном рынке и сохранять производственные мощности в стране, которая быстро стареет.
Экономическая конкуренция неизбежно ускоряет процессы реструктуризации также в странах “западного” капитализма, следуя тем же координатам развития: Siemens внедрила системы передовой автоматизации на заводе в Амберге (Германия), Tesla пошла по тому же пути, а Amazon увеличила число роботов в своих логистических центрах с 350 000 в 2021 году до более 750 000 в 2023 году11.
Порт Шанхая представляет, таким образом, будущее логистики, точно так же, как фабрики Xiaomi или Zeekr – будущее мира промышленного производства.
Последствия для занятости легко предсказуемы: в противовес немногим квалифицированным техническим специалистам, занимающимся удалённым надзором (способным контролировать несколько заводов из цифровых центров) и техническим обслуживанием роботизированных систем (добавим сюда экспертов по кибербезопасности), число производственных рабочих обречено на резкое, или, вернее сказать, драматическое сокращение.
Foxconn, тайваньский гигант электроники, в 2016 году заменил 60 000 рабочих роботами на одном лишь заводе в Куньшане (городской уезд в китайской провинции Цзянсу)12.
В производственном секторе только в Китае занято более 100 миллионов рабочих, согласно данным Всемирного банка. Анализ Oxford Economics от 2017 года предсказывал потерю 12 миллионов рабочих мест в производственном секторе к 2030 году из-за автоматизированных роботизированных систем13.
Применения ИИ касаются не только фабрик или логистики, но всего мира труда, в особенности сферы услуг (в “западных” странах сфера услуг занимает около трёх четвертей всей рабочей силы); 80 % предприятий уже используют системы ИИ хотя бы в одной из своих деятельностей, и более 90 % планируют увеличить свои инвестиции в данный сектор14.
Для систем искусственного интеллекта проще моделировать концептуальное, абстрактное мышление, чем формы мышления, которые на первый взгляд кажутся более простыми, но требуют работы восприятия; это объясняется тем, что перцептивный интеллект предполагает способность интерпретировать и интегрировать сенсорные стимулы (слуховые, тактильные, зрительные и т. д.), которые трудно поддаются концептуализации и, следовательно, трудно поддаются кодированию.
В этом смысле для системы ИИ “проще” выполнить проект, сформулировать диагностические гипотезы или защитить подсудимого в процессе, чем легко перемещаться в пространстве или ловко манипулировать предметами15.
Некоторые виды ручного труда вряд ли будут заменены в краткосрочной перспективе (повара, продавцы, дальнобойщики, парикмахеры, маляры, уборщики), в то время как наиболее подверженными замене оказались работники в сфере передовых услуг, даже с высокой квалификацией (аналитики, финансовые техники и специалисты, программисты, корректоры текстов, разработчики приложений, баз данных или программного обеспечения).
Согласно отчёту Rational Fx, касающемуся мониторинга наймов и увольнений в технологическом секторе, в 2025 году вследствие корпоративных реструктуризаций, вызванных внедрением систем ИИ, было сокращено более 202000 рабочих мест.
В последние месяцы все технологические гиганты анонсировали программы корпоративной реорганизации, сфокусированные на принятии систем ИИ и сокращении персонала; HP сообщила о намерении сократить от 4000 до 6000 рабочих мест к 2028 году, Meta около 3600, Microsoft около 6000 и Amazon 1400016.
В США в первые месяцы 2025 года процент безработных среди недавних выпускников вырос на 5,8 %, с ещё более высокими показателями в информационных и финансовых дисциплинах, сильно подверженных автоматизации. Европейские технологические компании с 2024 года сократили найм на 73,4 %17.
Согласно Дарио Амодей (CEO Anthropic, одной из главных ведущих компаний в области генеративного ИИ), «ИИ может уничтожить половину всех младших должностей в сфере услуг и довести общую безработицу до 20 % в течение максимум 5 лет»18.
Около 47 % рабочих мест в США, согласно часто цитируемой статье Фрея и Осборна (2017), находятся под риском автоматизации19. В 2023 году в отчёте Employment Outlook ОЭСР оценивалось, что около 28 % рабочих мест в странах-членах в высшей степени подвержены воздействию ИИ (и, следовательно, риску замены).20
Различные исследования подчёркивают, что новые цифровые системы, основанные на ИИ, всё же окажут влияние почти на все профессии; пытаясь схематизировать: низкоквалифицированные профессии особенно подвержены автоматизации и робототехнике, в то время как высококвалифицированные кажутся более подверженными компоненту искусственного интеллекта, который сильно воздействует на когнитивные способности. Среди профессий среднего уровня наиболее подверженные оказались сосредоточены в административном секторе и продажах.
Два лица капиталистического производства
Различные интеллектуалы, экономисты и обозреватели склонны преуменьшать влияние, которое ИИ может оказать на мир труда; утверждается, что цель ИИ – дополнить человеческие способности, а не заменить работника. Акцент ставится на необходимости переопределить и развить новые профессиональные навыки, которые позволят работнику эффективно взаимодействовать с машинами.
Другие подчёркивают, что сам ИИ обладает творческим потенциалом, пригодным для создания новых предпринимательских секторов, которые могут потребовать найма квалифицированного персонала.
Новые цифровые системы, кроме того, позволили бы справиться с демографическим спадом и последовательным сокращением профессиональных кадров, необходимых для потребностей компаний и общества; ИИ, кроме того, позволил бы создавать системы социального обеспечения и здравоохранения, способные управлять по доступным ценам проблемами, связанными со старением населения.
В общих чертах подчёркивается, что технологическая инновация исторически создавала, а не отнимала богатство; само сокращение мира труда, хотя и может вызвать первоначальные трудности, позволило бы всему обществу заниматься более творческими и рекреационными видами деятельности.
Речь идёт, очевидно, об аргументах не лишенных оснований, но которые склонны упускать из виду противоречия, характеризующие нынешнюю экономическую и социальную систему.
При капитализме производственный процесс является одновременно процессом труда и процессом возрастания стоимости. Процесс труда (используя слова самого Маркса из первой книги “Капитала”) «есть целесообразная деятельность для созидания потребительных стоимостей, присвоение данного природой для человеческих потребностей; всеобщее условие обмена веществ между человеком и природой, вечное естественное условие человеческой жизни»21.
Процесс труда, то есть процесс, цель которого представлена производством полезных объектов, удовлетворяющих потребности, не является, следовательно, характерным для капитализма, но присутствует во все исторические эпохи; технический прогресс позволяет рабочему (L) приводить в движение (n) растущую массу средств производства (Mp). В росте Mp по отношению к L выражается, исторически, технический прогресс и развитие производительной силы.
С этой точки зрения ИИ, как и многие другие технологические достижения, предшествовавшие ему, увеличивает производительность и, следовательно, богатство, то есть количество потребительных стоимостей, благ, которые производятся в единицу времени.
Производственный процесс при капитализме является, однако, также процессом возрастания стоимости; капиталист инвестирует деньги не для того, чтобы производить объекты, удовлетворяющие его собственные потребности, но для того, чтобы иметь экономический возврат, извлечь прибыль.
Возрастание капитала, то есть производство прибавочной стоимости, также ссылаясь на Маркса, «представляет собой определяющую цель, движущий интерес и конечный результат капиталистического процесса производства»22. Процесс возрастания стоимости характеризует капитализм по сравнению с предыдущими способами производства и является, следовательно, специфическим для текущей эпохи.
Рассматривая кратко процесс возрастания стоимости, мы вводим некоторые концепции, которые потребовали бы иного пространства, но которые мы отчасти принимаем как должное. Отправной точкой, играющей центральную роль, является трудовая теория стоимости, согласно которой товары обмениваются между собой в зависимости от количества труда, необходимого для их производства (стоимость товара определяется, следовательно, рабочим временем, общественно необходимым для его производства).
Рабочий, присутствующий на рынке, чтобы суметь выжить, продаёт единственный товар, которым он владеет, то есть свою собственную способность или рабочую силу. В этом случае, чтобы произвести и воспроизвести свою рабочую силу, рабочий должен просто жить (очевидно, питаться, одеваться и т.д.); поэтому стоимость рабочей силы представлена средствами, необходимыми для сохранения и воспроизводства рабочих.
В полном соответствии с законом трудовой стоимости рабочий продаёт свою способность к труду в обмен на заработную плату, обеспечивающую существование. При применении производственного процесса, однако, рабочая сила представляет характеристику, которая отличает её от всех других товаров, то есть возможность производить товары, стоимость которых выше, чем у используемой рабочей силы.
Процесс производства прибавочной стоимости не является, следовательно, ничем иным, как производством прибавочного труда, присвоением неоплаченного труда внутри производственного процесса; прибавочный труд, который выражается, материализуется в прибавочной стоимости.
Источником стоимости является, следовательно, не постоянный капитал (C; то есть капитал, инвестированный для покупки средств труда, сырья и т.д.), а переменный капитал (V; то есть капитал, инвестированный в заработные платы); только посредством использования рабочей силы может иметь место процесс возрастания капитала.
Постоянный капитал, который играет определяющую, сегодня мы могли бы сказать преобладающую роль в создании богатства (выраженного количеством и качеством потребительных стоимостей), не генерирует прибавочную стоимость, но ограничивается передачей товарам части своей стоимости, потреблённой в процессе производства; то есть оборудование (включая системы ИИ), сырье и всё, что не является живым трудом (то есть рабочей силой), передаёт товару, который производится, только долю труда, потребленную в производственном процессе.23
Современная буржуазная экономическая теория, которую для простоты мы назовём неоклассической, полностью отвергает трудовую теорию стоимости и центрирует экономический анализ фундаментально на динамике рынка, то есть она конфигурируется по существу как экономика обмена; знаменитое определение политической экономии Л. Роббинса выражает синтетически эту точку зрения: «Экономическая проблема сводится к условиям оптимального распределения (между альтернативными целями) данных априори дефицитных природных ресурсов».
Также некоторые теоретики, начинавшие с позиций, ссылавшихся на марксизм, считают пережитком в нынешнем обществе трудовую теорию стоимости; в ходе технологического развития, утверждают они, знания и способности к труду рабочих были полностью экспроприированы капиталом и вобраны в постоянный капитал. Капитал, в их анализе, стремится к самовозрастанию (таковы позиции, например, сторонников теории “когнитивного капитализма”).24
В первую очередь, этот анализ путает, на наш взгляд, производственный процесс с процессом возрастания стоимости; профессиональная компетенция (ноу-хау), несомненно, является существенным элементом в производственном процессе (то есть в производстве специфических потребительных стоимостей посредством специфической трудовой деятельности – того, что Маркс называет конкретным трудом), но не способствует возрастанию стоимости.
Составным элементом стоимости товара является абстрактный труд; абстрактный труд, всегда используя слова Маркса, есть «дифференцированный труд (абстрагирующийся полностью от своей особой деятельности, от своей природы и своего определённого способа бытия), всеобщий, общественно необходимый, независимый от любого содержания, и поэтому находит своё автономное выражение в деньгах, в товаре как цене, выражение, общее для всех товаров и различающееся только на основе своих качеств»25.
Как технология может влиять на органический состав капитала, и, следовательно, также на абстрактный труд, мы упомянем ниже.
Эти теоретические подходы, не рассматривая или стремясь считать пережитком процесс возрастания стоимости, неизбежно предлагают решения, которые конфигурируются по существу в рамках распределения внутри капиталистической системы (на данный момент мы не рассматриваем позиции тех, кто считает, что нынешнюю производственную систему можно постепенно устранить посредством одного лишь технологического развития); универсальный доход представлял бы собой практическое решение проблем занятости, в эпоху, когда труд стремится стать лишним (или знаменитое “работать меньше, работать всем”).
Наше политическое течение считает, что закон трудовой стоимости характеризует капитализм и что он сохранит свою объективную значимость в экономическом процессе до тех пор, пока выживает нынешний способ производства; кризисы капиталистической системы выражаются на рынке, в сфере обращения, но на самом деле генерируются неисцелимыми противоречиями производственного процесса, то есть процесса возрастания стоимости.
Производительные силы как выражение капитала
Рассмотрим, в крайнем синтезе, как процесс возрастания стоимости влияет на производственный процесс; производительность капитала проявляется, с момента своего появления (когда ещё методы труда были свойственны предыдущим способам производства), с тем фактом, что рабочий вынужден предоставлять прибавочный труд, то есть производить сверх своих непосредственных потребностей.
С самого своего начального развития капиталистическое производство характеризуется тем фактом, что средства производства, материальные условия труда (сырьё, средства труда и средства к существованию) предстают не как подчинённые рабочему, а словно он сам подчинён им.
Капитал использует труд; труд направлен на возрастание капитала, он не является средством для простого производства благ. Капиталист не осуществляет личного господства над рабочим (как это происходило в рабовладельческой и крепостной системе), но осуществляет господство над всем производственным процессом, то есть над овеществлённым трудом, над продуктом, над условиями труда и, следовательно, над самим рабочим.
Уже в своем простом виде, утверждает Маркс, это вывернутое наизнанку отношение является олицетворением вещей и овеществлением лиц.26
Формы общественно развитого труда, которые следуют одна за другой при капитализме, то есть кооперация, мануфактура (как форма разделения труда) и фабрика (как форма социального труда на основе машинного оборудования), предстают перед рабочим как формы развития, свойственные капиталу.
Также машина, то есть реализованная наука (в том смысле, что технический прогресс возможен только посредством знания и применения законов природы), предстаёт как капитал по отношению к рабочему.
Все применения науки, продукты труда, сама организация производственного процесса полностью независимы от отдельных рабочих; они возвышаются перед рабочей силой как выражения могущества капитала и предстают только как средства, направленные на эксплуатацию труда и производство прибавочной стоимости. Наука, когда она применяется в капиталистическом производственном процессе, направлена, следовательно, на то, чтобы способствовать, максимизировать процесс возрастания стоимости капитала посредством увеличения нормы прибавочной стоимости, то есть нормы эксплуатации рабочей силы. Технология в непосредственно производственных секторах, посредством робототехники и автоматизации, увеличивает производительность, в то время как в распределительных секторах позволяет рационализировать обращение капитала и перераспределение прибавочной стоимости согласно критериям оптимизации ресурсов и сокращения издержек (автоматизация банков, страховых услуг и коммерческих услуг).
Кроме того, наука позволяет максимально упростить операции человеческого труда во всех секторах, где она находит применение; технология, следовательно, упрощает и перераспределяет наиболее элементарные функции рабочей силы, определяя общую депрофессионализацию.27
С внедрением ИИ процесс овеществления и депрофессионализации, который ещё несколько лет назад казался уделом ручных рабочих и отчасти офисных сотрудников, вовлекает и будет вовлекать всё более широкие сектора интеллектуальных профессий. Системы ИИ могут рассматриваться как формы овеществлённого знания, то есть отделённого от интеллектуального труда, привнесённого извне и кристаллизованного в материальном аппарате, воплощённом машиной.
Новый интеллектуальный работник сталкивается, следовательно, с уже сформированным знанием, выраженным посредством алгоритмов, в которое он не может и не должен вмешиваться, но которое должен уметь воспроизводить бесконечное количество раз.28
Сокращение университетских программ представляет собой попытку адаптации образования к потребностям рынка труда; общее снижение знаний и перемодуляция компетенций направлены на то, чтобы взаимодействовать и следовать указаниям систем ИИ (ныне истинных хранителей знаний).
Продвижение технологических достижений, очевидно, повышает уровень подготовки для получения реального контроля над ними, но этот род образования ныне управляется в немногих центрах передового опыта или непосредственно самими предприятиями технологического сектора. Системы ИИ, следовательно, сокращают рабочую силу почти во всех экономических секторах и одновременно понижают квалификацию, тенденциально пролетаризируя мир труда.
Производительность и возрастание стоимости
Капиталист постоянно побуждается к реконфигурации способов производства; сокращение издержек позволяет справляться с конкуренцией и завоевывать новые доли рынка. Посредством роста производительности фабрика способна производить конкретную статью с количеством труда в среднем меньшим, чем у конкурирующих предприятий; индивидуальная стоимость ее продукта будет, следовательно, ниже средней рыночной.
Эта разница в стоимости, позволяющая конкурентное преимущество, представляет стимул, который постоянно подталкивает капиталиста к увеличению производительности труда и, следовательно, к постоянной революционизации самой организации производственного процесса.
Труд на более производительном предприятии действует как усиленный, исключительный труд, ограничивая тем самым необходимое время в пользу прибавочной стоимости.
Рост производительности предстаёт, следовательно, как генератор относительной прибавочной стоимости даже тогда, когда потребительная стоимость произведённого товара не входит в круг средств существования рабочих (технологическая инновация, хотя и может определять деквалификацию рабочей силы, стремится, следовательно, увеличить прибавочную стоимость, генерируемую отдельным рабочим, увеличить, с другой стороны, его эксплуатацию).
Растущая производительность труда выражается, как мы видели, в растущей массе средств производства, которую отдельный рабочий успевает приводить в действие в производственном процессе; этот аспект представляется посредством технического строения производственного процесса, то есть через отношение Mp к L.
Этот рост технического строения отражается, используя ещё раз слова Маркса, «в стоимостном строении капитала, в увеличении постоянной составной части капитальной стоимости за счет ее переменной составной части»29.
Следовательно, хотя относительная прибавочная стоимость и растёт, исторический процесс развития производительных сил, стимулируемый самой динамикой возрастания капитала, заканчивается истощением единственного источника стоимости и прибавочной стоимости, то есть переменной части капитала (v), рабочей силы.
Тенденция нормы прибыли к понижению (то есть отношение между вырванной прибавочной стоимостью и массой совокупного капитала, в его различных компонентах, инвестированного для её реализации) выражает растущую трудность возрастания стоимости перед лицом развития производительных сил капитала, основанного на росте относительной прибавочной стоимости.
Норма прибавочной стоимости (то есть рост прибавочной стоимости, генерируемой повышенной производительностью) не может, в долгосрочной перспективе, компенсировать эффект, который модификация органического строения определяет для нормы прибыли; это происходит потому, что, как отмечает Маркс, органическое строение может расти бесконечно, тогда как масса прибавочной стоимости находит свои пределы в продолжительности рабочего дня.
Искусственный интеллект, несомненно, представляет собой важный фактор развития производительных сил (достаточно вспомнить степень автоматизации, которую он способен генерировать в промышленном секторе), но составляет, именно по этой причине, грозное препятствие для процесса возрастания стоимости капитала и, следовательно, для воспроизводства социальной системы. Автоматизированные компании, именно потому, что они практически лишены рабочей силы, несомненно, генерируют богатство посредством производства товаров, но не генерируют прибавочную стоимость (в этом случае прибавочная стоимость дренируется из трудовых секторов, использующих переменный капитал – мы должны учитывать, что отдельный капиталист никогда не получает прибавочную стоимость, произведённую его компанией, но лишь долю всей социальной прибавочной стоимости, произведённой совокупной эксплуатацией рабочей силы).
Марксистский анализ обнажает, следовательно, противоречивый характер капитализма, то есть конфликт, который наступает между материальным развитием производства и его социальной формой; только освободившись от капиталистического способа производства и от потребностей возрастания стоимости, которые его характеризуют, мы смогли бы наконец сделать так, чтобы завоевания науки и техники могли быть использованы для удовлетворения потребностей и развития всего общества.
GS
1 - Дженнаро Вессио. “Искусственный интеллект для любознательных”. Стр. 14, издательство “Dedalo”.
2 - Ibidem, стр. 19.
3 - Ibidem, стр. 22.
4 - Мауро-младший Стефанини. “Новый классовый состав после реструктуризации. На пути к возобновлению пролетарской борьбы”. Prometeo, 6 декабря 1993 года.
5 - Futuro Riccio. “Темные фабрики — фабрики-призраки — уже работают самостоятельно, без света и рабочих”. futuroprossimo.it.
6 - Robot King. “Китай: призрачный завод с 5000 станками и нулевым количеством рабочих”. robohorizon.ue
7 - Марио Пиччирилло. “Армия роботов, управляемых искусственным интеллектом: вот как Китай выигрывает торговую войну”. dire.it.
8 - HPadmid. “Шанхай: порт, который управляется самостоятельно”. hackerpunk.it.
9 - Маурицио Карминьяни. “Промышленная робототехника: Китай вызывает опасения, Запад отстает”. agendadigitale.ue.
10 - ibidem.
11 - Futuro Riccio. “Темные фабрики — фабрики-призраки — уже работают самостоятельно, без света и рабочих”. futuroprossimo.it.
12 - ibidem.
13 - Массимо. “Эпоха фабрик без света: как Китай незаметно переписывает правила мировой промышленности”. altogain.it.
14 - Лудовика Фаваротто и Клаудия Шеттини. “ИИ и труд: хрупкое равновесие прогресса”. ispionline.it, 9 января 2026 года.
15 - Дженнаро Вессио. “Искусственный интеллект для любознательных”. Стр. 14, издательство «Dedalo».
16 - Лудовика Фаваротто и Клаудия Шеттини. “ИИ и труд: хрупкое равновесие прогресса”. ispionline.it, 9 января 2026 года.
17 - Андреа Даниэле Синьорелли. “Искусственный интеллект начал отнимать у нас работу”. 23.06.2025 domusweb.it.
18 - ibidem.
19 - “Влияние искусственного интеллекта на итальянских работников”. randstand.it
20 - Лудовика Фаваротто и Клаудия Шеттини. “ИИ и труд: хрупкое равновесие прогресса”. ispionline.it, 9 января 2026 года.
21 - Второе издание собрания сочинений Маркса и Энгельса, том 23, стр. 195.
22 - Второе издание собрания сочинений Маркса и Энгельса, том 47, стр. 148.
23 - По этой теме см. также: C.P. “Посткапитализм через Интернет по версии Пола Мейсона: мечта или реальность?” Prometeo 15, серия VII, июнь 2016 г.
24 - Андреа Фумагалли. “Ценность, деньги, технология”. Стр. 57. Derive Approdi.
25 - Второе издание собрания сочинений Маркса и Энгельса, том 46, стр. 177.
26 - Второе издание собрания сочинений Маркса и Энгельса, том 26-1, стр. 397.
27 - По этой теме: Мауро-младший Стефанини. “Общие тенденции в классовом составе”. Prometeo, серия IV, сентябрь 1984 года.
28 - Энцо Модуньо. “Киберкапитал”. Стр. 11, издательство “Манифесто Либри” (мы не разделяем многие политические взгляды автора, но в вопросе о реификации квалификации интеллектуального работника, вызванной искусственным интеллектом, мы в целом с ним согласны).
29 - Второе издание собрания сочинений Маркса и Энгельса, том 23, стр. 636.