世界正迈入所谓的AI时代。从大语言模型到生成式人工智能，从自动驾驶到自动化决策，技术迭代的速度不断刷新人们的认知边界。资本陷入狂热，政府展开博弈，而公众则被期待与焦虑交织的群体情绪席卷。

在令人目眩的技术高光之下，那些支撑AI神话的底层劳动者的处境与命运，却很少被真正看见。根本性的问题被反复遮蔽：谁在定义劳动的标准？谁在控制劳动的过程？谁又在承受这场技术重构所催生的结构性代价？当算法替代部分人类决策，当数字平台重塑千万人的就业形态，当新自由主义编织起“自我企业家”的意识形态，当产业链上下游的工人在技术的迷雾中彼此隐匿——workers of the world，是否还能联结？

本期节目的嘉宾、来自浙江大学社会学系的吴桐雨博士，试图回应这些问题。她的研究聚焦于AI产业链中的数字劳动，考察企业、政府与社会组织如何共同组织新型劳动形态；她亦在中美科技产业的比较中，追问不同的政治经济制度与数字文化如何塑造科技企业的劳动控制、劳动秩序与员工体验。贯穿这些研究的核心关怀是：技术从来不只是工具，它重新分配权力、组织劳动，并制造着新的不平等。

本期嘉宾

吴桐雨，俄勒冈大学人文社会科学学院社会学博士，现为浙江大学社会学系长聘副教授，研究技术如何重塑劳动、权力与社会不平等。

知识点

《牛马游戏》

《牛马游戏》基于吴桐雨在美国硅谷一家顶尖科技公司长达13个月的田野调查。她发现，公司将闯关、竞速、积分、徽章和角色扮演嵌入研发流程，调动“玩家一代”工程师的冒险欲、英雄主义与解题快感，诱使他们主动选择高风险、高回报的创新路径。“牛马游戏”由此揭示了一种以游戏激发创造力，同时占有创造力的劳动机制。对于科技资本而言，真正稀缺的并不是工程师更多的工作时间，而是最难以靠命令获得的灵感、判断和技术捷径。游戏的作用，正是让工程师把公司的创新目标体验为自己的挑战、兴趣与自我实现。这也是现代科技资本主义更隐蔽、更深入的控制：它不再满足于让知识劳动者服从，而是让他们在感觉自己自由创造时，主动交出最有价值的创造力。

数据劳工

数据标注劳动，是把原始世界翻译成机器能够理解的世界。图片、声音、文字和行为记录并不能天然成为AI的知识；它们必须先经过人的筛选、分类、判断和标注，才能变成机器可识别、可计算、可学习的数据。因此，数据标注并不是AI产业链上的简单辅助工作，而是连接现实世界与算法系统的关键环节。数据劳动者不仅告诉机器“这是什么”，还在训练它如何区分对错、判断优劣，以及什么才算“正确、得体、符合人类价值的答案”。

劳动控制论

劳动控制，是资本将劳动者“能够工作”的潜在能力，转化为符合企业目标的实际产出的过程。劳动合同购买的是劳动者的一段时间，却无法预先保证其投入多少努力、运用多少知识或创造多少价值。因此，资本主义管理的核心难题始终是：如何把不确定的劳动能力，转化为可预测、可衡量、可获利的劳动成果。这一经典问题最初由哈里·布雷弗曼系统阐释。他指出，现代管理通过将“概念”与“执行”分离，把生产知识从劳动者手中转移到管理层：管理者拆解工作、规定流程、制定标准，劳动者则负责执行被预先设计的任务。这样，复杂劳动被改造成更容易监督、衡量和替代的活动。这一过程在提高管理控制力的同时，也可能导致“去技能化”：劳动者逐渐失去对生产知识、工作节奏和完整劳动过程的掌握。