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引言

信息时代的资本主义经济正在深刻改变传统工人阶级（无产阶级）的劳动形式和生存状况。农民、工厂工人、物流仓储和配送人员、网约车司机、货运卡车司机等群体，正面临着劳动异化日益加剧和生存困境日趋严峻的局面。这些问题在发达国家与全球南方的发展中国家均有体现，但在不同地区呈现出不同特点。本文将结合马克思主义的劳动异化理论，辅以现代经济学、社会学和大众心理学的分析框架，探讨信息时代无产阶级在工作环境、劳动强度、工资收入、职业安全感和心理健康等方面遇到的挑战，并重点分析人工智能（AI）和自动化技术对这些工人群体的影响。文章将通过理论分析和具体的数据、案例，从发达国家和全球南方两个角度分别展开讨论，最终以报告形式呈现研究结论。

理论框架：劳动异化与现代分析视角

马克思主义的劳动异化理论

按照马克思的观点，劳动异化是指工人在资本主义生产中被迫与其劳动成果、劳动过程、社会关系乃至自身的“类本质”相分离 (Marx’s theory of alienation – Wikipedia)。资本主义社会的分工使工人沦为庞大机器中的机械组成部分，失去了对自身劳动活动的自主控制和对劳动成果的占有权 (Marx’s theory of alienation – Wikipedia)。具体而言，马克思描述了四种异化形式：一是劳动者与劳动产品相异化（产出物归资本家所有，与工人无关）；二是劳动者在劳动过程中被异化（工作变得单调、受人控制）；三是劳动者与自我本质相异化（无法实现自身全面发展，成了谋生的工具）；四是人与人之间相异化（劳动关系变成纯粹的商品关系，工人彼此竞争疏离）。这种异化现象使工人无法主宰自己的命运，无法将自身视为自主行动的主体，而是被迫服从资产阶级对生产资料的控制和对剩余价值的榨取 (Marx’s theory of alienation – Wikipedia)。在信息时代，虽然技术进步了，但只要资本主义生产关系不变，马克思所揭示的异化机制依然以新的形式存在。我们将看到，算法和自动化在很多场合扮演了新的“监工”和“机器”的角色，进一步限制了劳动者对工作的掌控，加剧了异化。

现代经济学和社会学视角下的劳动困境

现代经济学和社会学提供了理解当代劳动困境的不同框架。例如，“技术失业”和“技能偏向型技术变迁”理论探讨了自动化如何减少低技能岗位、提高对高技能岗位的需求，导致收入不平等加剧和某些群体失业风险上升 (The fall of employment in the manufacturing sector : Monthly Labor Review: U.S. Bureau of Labor Statistics) (Factory Reduces Workforce From 110,000 to 50,000 Thanks to Robots – Business Insider)。发达国家自20世纪末以来制造业就业大幅下降，美国制造业产出持续增长但用工大减——1980-2017年间美国制造业就业净减了约750万，其中2000-2017年减少了550万 (The fall of employment in the manufacturing sector : Monthly Labor Review: U.S. Bureau of Labor Statistics)。研究表明，在这些岗位流失中，仅约1/4可归因于国际贸易冲击，其余主要源自生产力提高和自动化 (The fall of employment in the manufacturing sector : Monthly Labor Review: U.S. Bureau of Labor Statistics)。这意味着机器替代和资本深化使大批工人被淘汰或被迫转向服务业和非正式就业。与此同时，社会学家提出了**“零工经济”和“临时工人”（Precariat）**等概念，描述了当今大量劳动者所处的不稳定就业状态：他们缺乏长期合同和社保福利，收入波动大、职业前景不确定，因而身处经济和心理上的不安全之中。信息技术催生的平台经济放大了这种不稳定性——算法作为新的管理者，对工人的工作进行高度监控和调度，被称为“数字泰勒制”（Digital Taylorism） (Amazon Says Its Injury Rates Are Down. They’re Still the Highest in the Industry. | The Nation)。所谓数字泰勒制，即通过数据和算法对员工进行精细的任务分配和绩效监控，以最大化效率，却往往以牺牲劳动者自主性和福祉为代价 (Amazon Says Its Injury Rates Are Down. They’re Still the Highest in the Industry. | The Nation)。这与马克思描述的异化情景一脉相承：工人依然只是巨型数字化工厂和平台中的齿轮。

心理学视角下的劳动压力和异化体验

从大众心理学和心理健康角度来看，当工作缺乏自主性且要求高时，容易产生强烈的压力和倦怠感。这与**“需求-控制”模型**相符：如果工作要求高而个人控制感低，往往导致工作紧张和心理健康问题（如焦虑、抑郁） (Amazon Says Its Injury Rates Are Down. They’re Still the Highest in the Industry. | The Nation)。信息时代许多底层劳动者的处境正是高要求、低控制的典型。例如，亚马逊仓库员工被系统以秒计追踪工作节奏 (Amazon Says Its Injury Rates Are Down. They’re Still the Highest in the Industry. | The Nation)、外卖骑手被算法严密约束送单时间 (A Delivery Worker Was Denied $770 in Wages. Then He Set Himself on Fire.)。这种高度受控的工作使劳动者丧失自主决策余地，长期处于紧张状态，缺乏工作的意义感和成就感——这些正是劳动异化在主观心理上的体现。此外，社会心理研究表明，工作不安全感也会损害心理健康；当劳动者担心随时失业或被机器取代时，焦虑和压力会持续积累。我们将在后文具体案例中看到，不少工人因长期超负荷和不确定的工作状态而出现了严重的心理困扰，甚至导致极端事件的发生（例如自杀或自残抗议）。总之，心理学的分析印证了马克思的判断：被异化的劳动既损害人的身体健康，也扭曲人的精神世界，使人感到沮丧和无助。

接下来，本文将围绕具体的劳动群体——农民、工厂工人、物流及配送从业者、网约车司机和货车司机——分别讨论他们在信息时代劳动异化和生存困境的表现。在每一部分中，我们将对比发达国家与全球南方的情况，并结合上述理论框架分析AI和自动化技术的影响。各部分将提供相关的数据和案例以支撑分析。

农民：技术进步下的农业劳动者困境

发达国家： 在发达国家，农业早已高度机械化和资本化，从业农民人数大幅下降，农业劳动生产率极高。然而，这并不意味着剩余农民就安枕无忧。大型农业企业和先进机器主导了现代农业生产，小农场主受到挤压，缺乏市场话语权和经济安全感。美国的例子表明，当农业与先进科技结合后，一方面农场主需要依赖昂贵的机械和数据系统（如GPS导航拖拉机、精准播种和收割机等），另一方面却受制于提供这些技术的跨国公司。农业机械的数字垄断就是一个典型案例：长期以来，农业机械巨头强制要求农民只能由官方授权维修站维修设备，农民甚至无法自行修理自己的拖拉机。这种对技术的依赖使农民失去了对生产工具的控制权。直到2023年，在舆论和立法压力下，约翰迪尔（John Deere）公司才与美国农场局签署协议，承诺保障农民对其设备的“维修自主权” (Deere & Co. will allow farmers to repair their own equipment | Reuters)。在此之前，拖拉机的复杂软件系统只有厂家授权人员才能访问，农民被迫高价等待维修 (Deere & Co. will allow farmers to repair their own equipment | Reuters)。可见，即便是拥有自己土地和设备的现代农场主，也因为信息时代技术的黑箱而处于被动地位。这种对技术和市场的被支配感，正是农业领域劳动异化的新表现：农民虽作为生产者却无法掌控生产资料和生产过程，只能听命于农业资本和技术提供商。

此外，发达国家农民还面临经济和心理压力。农产品价格受全球市场波动影响，个体农场很难左右价格走势，收入具有不确定性。气候变化带来的极端天气也增加了农业的不稳定性。由于农业经营风险高、社会支持有限，许多西方国家的农民心理健康状况令人担忧。据统计，美国农村地区自杀率明显高于城市，而农民的自杀率更是一般人群的3.5倍 ()。每10万名男性农业劳动者（农场主和工人）中有43.2人死于自杀，而全职业平均为27.4/10万 ()。这种高企的自杀率被认为与农民承担的财务压力和社会孤立有关 ()。美国农场主平均年龄接近58岁，收入近年停滞在年均约4.3万美元 () ()。他们要面对土地贷款、农资上涨、设备维护等沉重负担，一旦收成或价格不佳就可能入不敷出 ()。这说明，在发达国家，大规模机械化农业提高了生产效率，却也使剩余农民陷入资本与天气双重支配下的困境：经济上高度不稳定，精神上倍感压力和孤独。这与马克思笔下小农经济被市场力量碾压的情景一脉相承，只是披上了现代科技的外衣。

全球南方国家： 在许多发展中国家，农业仍吸纳了大量劳动力，是无产阶级的重要组成部分。然而，这些地区的农民往往是小规模生产者，收入微薄且易受外部冲击。在传统农业社会向市场经济转型的过程中，小农户常常处于弱势地位：缺乏土地所有权保障、市场信息不对称、需要通过中间商出售作物、背负高利贷债务等。这些因素使全球南方农民的生存极为脆弱，极端事件频发。印度农民自杀问题就是备受关注的例子。据印度官方犯罪记录局数据，2021年约有10,881名农民因生活重压选择自杀 (The Truth About Indian Farmer Suicides – Fair Observer)；而独立研究认为实际数字可能更高，一些邦的真实农民自杀人数可能是官方统计的5倍 (The Truth About Indian Farmer Suicides – Fair Observer)。1995-2018年间，印度有将近40万农民自杀，平均每天约有48名农民结束自己的生命 (Cultivating distress: cotton, caste and farmer suicides in India – PMC)。造成这一悲剧的原因很多：作物欠收、债务压身、农资价格高昂、农产品价格下跌以及政府支持不足等。以印度南部的一个案例为缩影：一位种植马铃薯的小农场主，欠下中间商的债务，而连续的极端天气摧毁了收成，使他无力偿债和支付女儿的婚嫁费用，最终选择了自尽 (The Truth About Indian Farmer Suicides – Fair Observer) (The Truth About Indian Farmer Suicides – Fair Observer)。在这些悲剧背后，信息时代全球农业市场和气候变化的压力，被层层传导给了最底层的农民。而发展中国家社会保障体系薄弱，农民几乎没有退路：土地就是他们赖以生存的一切，一旦失去土地或收成，他们别无他途，只能背井离乡进城打工，或者陷入债务陷阱。

就人工智能与自动化对农业的影响而言，发达国家的大型农企已经开始采用无人驾驶拖拉机、农用机器人、精准农业系统等AI技术。这些技术减少了对一线农场工人的需求：例如收割机器人可昼夜不休地工作，大幅降低季节性采摘工的雇用数量。然而，这可能导致剩余的农业劳动力进一步被挤出产业或转为临时工。在全球南方，大规模自动化尚未全面铺开，农业仍高度依赖人力，但技术差距也带来了新的不平等。一些国家出现了农业平台和数字工具帮助农民（如通过手机获得市场价格或天气信息），但小农是否能真正利用这些工具改善处境，取决于教育和基础设施等条件。另外一方面，跨国农业资本通过控制改良种子、化肥和数据平台，深入渗透发展中国家农业。许多农民被迫购买昂贵的转基因种子和农资，却承担着失败的风险。这种状况与马克思描述的**“农民和土地相异化”**相似：农民无法自主决定耕种内容和方式，而是跟随市场和公司指令行动，逐渐丧失对土地和劳动过程的情感联结和掌控。在心理层面，小农们面临的无力感、焦虑和身份认同危机，也是劳动异化的体现——传统上，农民以耕作为业、与土地共生，但在商品经济浪潮和技术冲击下，他们很多人成了“看天吃饭”的边缘化劳动者，看不到未来方向。

综上，信息时代的农民无论在发达国家还是全球南方，都面临着新的生存困境：在经济上要么被兼并淘汰，要么陷入贫困债务；在技术上要么受制于高科技垄断，要么被排除在技术进步之外；在心理和社会上则普遍缺乏安全感和成就感。这些都可以从马克思主义的异化理论得到解释，也能从现代经济和心理分析中找到注解。

工厂工人：制造业的全球迁移与机器代替

发达国家： 在发达资本主义国家，传统产业工人阶级（蓝领工人）的命运在信息时代发生了巨大转折。二战后至20世纪中叶，大批工人在工厂流水线上工作，是产业大军的主力。然而，全球化和技术革命使得大量制造业岗位向劳动力成本更低的地区转移，或被自动化生产系统所取代。以美国为例，制造业就业自2000年后急剧缩水。虽然制造业产出总体比2000年还略有增长，但用工需求大幅降低，2000-2017年间美国制造业净减少了约550万个就业岗位 (The fall of employment in the manufacturing sector : Monthly Labor Review: U.S. Bureau of Labor Statistics)。这些工作岗位的流失，使许多传统工人陷入失业或被迫转行从事服务业低薪工作，带来了严重的社会经济影响。不仅如此，留在制造业的岗位本身也在发生变化：如今工厂里的工人技能要求更高（如需要操作数控机床、监控工业机器人），而简单重复的体力工作越来越多由机器完成。这对老一代工人形成了“技能鸿沟”，许多人失去工作后难以在新岗位上立足。对于仍在流水线或加工车间工作的工人来说，自动化也并非意味着工作轻松，反而常常带来劳动强度的提升。因为当部分流程自动化后，企业会精简人员，让少数工人去看管更多机器或承担更复杂的任务。在汽车装配、电子产品组装等领域，剩下的人工工序往往是机器难以完成但对人来说既繁琐又高强度的部分。工作环境也高度数字化，工人的每道工序、每个工件都被数据系统记录。一些学者将这种现象称为“数字化流水线”，工人受到计算机的节拍指挥，人的主动性进一步被压缩。这实际上是马克思所说的工人在劳动过程中被异化的现代形式：从前工人受制于机械传送带的速度，如今他们受制于计算机和算法设定的节奏。工人在发达国家工厂中的职业安全感也大不如前——过去工厂工人依靠工会和资历可获得稳定晋升和养老金，但信息时代资本更加灵活用工，常采用合同工或临时工模式。即使是正式工，也时时担心工厂搬迁或部门自动化裁员。心理层面，一些被裁减的工人经历了严重的精神创伤，所谓美国“铁锈地带”出现的阿片类药物滥用和社区凋敝，与制造业就业崩塌不无关系。这说明，在发达国家，传统工人阶级正经历身份和生活方式的剥夺，深刻体现了异化带来的孤立无援和迷失感。正如马克思指出的，劳动者一旦失去对生产资料的掌控和对劳动的参与感，其“生命活动”就不再属于自己，这种剥夺在失业和经济边缘化中表现得淋漓尽致。

全球南方国家： 相比之下，发展中国家（尤其是东亚、东南亚等地区）在近几十年承接了大量制造业投资，产业工人队伍迅速壮大。例如，中国依靠制造业成为“世界工厂”，数亿农民工进城在工厂就业；孟加拉国、越南等国的成衣、制鞋工厂也雇佣了庞大的劳动力队伍。这些新兴工业国的工厂工人，在一定程度上实现了经济上的改善（相比之前务农收入有所提高），但他们付出的劳动往往是在极为严酷的条件下进行的。劳动强度和工作环境方面，发展中国家工厂以超长工作时间和低安全标准著称。比如，许多亚洲工厂实行“996”或更甚的工作制（早9点到晚9点，每周6天），工人每日工作10-12小时屡见不鲜。有些工厂在订单紧急时甚至要求工人连续工作无休。安全生产条件也令人担忧，2013年孟加拉国的“拉纳广场”大楼倒塌事故就暴露了制衣工厂恶劣的安全环境：那场惨剧导致1000多名工人丧生，部分原因是工厂主强迫工人明知大楼有裂缝仍继续作业。工资水平方面，全球南方工厂工人工资虽然绝对额不高，但由于劳动力供给充足且工会力量微弱，工资增长缓慢，难以跟上生活成本上升。例如，孟加拉国服装业女工月薪可能不到100美元，而她们常要负担全家生计。中国等国近年来制造业工资有所提高，但也伴随着物价上涨和更激烈的工作节奏。心理层面，在流水线上长时间重复单调劳动，工人容易出现倦怠和麻木。由于劳动缺乏自主性和创造性，很多工人觉得自己像机器的一部分。早在2010年前后，中国深圳富士康工厂就发生了一系列工人跳楼自杀事件，引发社会对流水线工人心理状态的关注。据报道，当时这些年轻工人在高度军事化管理的电子厂里每日工作超过10小时，生活单调、压力巨大，最终十数人以自杀抗议。当局和公司虽然提高了一些待遇并安装防跳网等，但流水线工人的异化处境并未根本改变。人与人之间的疏离在这些工厂里也很明显：工人来自各地，流动性大，彼此很少交流，有时甚至被管理者挑动互相竞争加班，以致缺乏同事间的联系和团结。这些都印证了马克思关于资本主义生产使工人“与同类相异化”的论断。

自动化的冲击已经开始在全球南方制造业显现。随着机器人和AI技术变得更加经济实用，一些发展中国家的工厂也在逐步采用自动化，以降低长期人工成本。著名的案例是富士康机器换人：2016年媒体报道，苹果代工厂富士康在中国昆山的一座工厂引入了大量机器人，使员工数从11万人减少到5万人，一次性裁减了6万名工人 (Factory Reduces Workforce From 110,000 to 50,000 Thanks to Robots – Business Insider) (Factory Reduces Workforce From 110,000 to 50,000 Thanks to Robots – Business Insider)。昆山政府人士证实，“富士康工厂借助机器人将员工规模从11万削减至5万” (Factory Reduces Workforce From 110,000 to 50,000 Thanks to Robots – Business Insider)，通过自动化成功削减了大量劳动力成本 (Factory Reduces Workforce From 110,000 to 50,000 Thanks to Robots – Business Insider)。富士康高管甚至预言，将来要让70%的流水线工作实现自动化 (Factory Reduces Workforce From 110,000 to 50,000 Thanks to Robots – Business Insider)。这意味着曾经吸纳大量农村劳动力的电子装配行业，正快速走向“无人化”，大量工人面临失业或转岗。对于发展中经济体而言，这种趋势令人担忧：它们可能尚未完全享受到“人口红利”的利益，就被新技术夺走了就业机会。此外，自动化往往首先取代简单重复劳动，使得剩余岗位要求更高技能，未受过良好教育的工人难以胜任，造成“结构性失业”。即使没有失业，自动化也改变了工人的劳动体验。例如在一些半自动化工厂，工人的角色从直接操作产品变成了看管和配合机器，这种转变可能进一步削弱工人的成就感——过去工人还能够“制造”某件产品，如今他们只是监控机器运转，劳动成果变得抽象而遥远，更加深了人与劳动产品的分离感（异化）。

总的来说，制造业工人阶级在不同地区正经历两种表面不同但本质相关的异化困境：在发达国家，是就业机会的丧失和工人技能被淘汰，使劳动者与生产过程彻底隔绝；在发展中国家，则是工人在恶劣条件下被榨取剩余价值，并可能很快被机器取代。在这两种情况下，工人都未能真正主宰自己的劳动命运：要么被资本抛弃，要么被资本极端驱使。而人工智能和自动化正加速这一进程，让资本对劳动的控制进一步强化。资本通过技术同时实现了对劳动力的节约和对现有工人的强化剥削。从马克思主义角度看，这无疑加深了无产阶级的异化和痛苦。

物流与配送从业者：数字化管理下的高压劳动

物流行业包括仓储、快递、外卖等众多岗位。在信息时代的消费社会，中产阶级享受着“一键下单、即时送达”的便利服务，背后是成千上万物流从业者的辛勤劳动。从仓库拣货员到最后一公里的配送员，这条供应链上的工人面临着前所未有的工作强度和监控压力。

发达国家仓储业： 以美国为代表的发达国家物流仓储业高度数字化、规模庞大。电子商务巨头亚马逊的履行中心是这一领域的标杆。据报道，亚马逊仓库为了实现当日达或次日达，对员工施加了异常严格的效率要求和监控体系。工人通过扫描枪和电子指令获取拣货任务，系统计算他们每完成一道工序所用的时间，并据此制定绩效指标。仓库里的算法管理系统被许多员工形容为“看不见的老板”——每名员工的扫描间隔时间、走路速度都在后台被记录分析，一旦低于某个标准，就会收到警告，累积多次可能被解雇 (Amazon Says Its Injury Rates Are Down. They’re Still the Highest in the Industry. | The Nation)。在这种环境下，员工几乎不敢浪费一秒时间。据一些新闻揭露，为了不被算作“怠工”，仓库工人甚至不敢花时间上厕所，不少人选择在工作区域尿在瓶子里以节省往返厕所的时间（这一骇人听闻的现象被媒体曝光后，引发了对亚马逊用工制度的批评）。即便亚马逊近年因舆论压力声称有所改善，但数据显示其仓库受伤率依然远高于行业平均水平。据美国职业安全与健康管理局（OSHA）数据，2023年亚马逊仓库每百名工人中有6.5人遭遇严重工伤，而同规模非亚马逊仓库的平均值仅3.8/100人——也就是说亚马逊的工伤率高出同行约71% (Amazon Says Its Injury Rates Are Down. They’re Still the Highest in the Industry. | The Nation)。这一高伤害率被归因于亚马逊对速度的痴迷和员工的高强度重复劳作 (Amazon Says Its Injury Rates Are Down. They’re Still the Highest in the Industry. | The Nation) (Amazon Says Its Injury Rates Are Down. They’re Still the Highest in the Industry. | The Nation)。公司要求当日送达的承诺，直接转化为仓库一线工人争分夺秒的搬运和包装。员工普遍出现肌肉骨骼损伤、劳累过度等问题 (Amazon Says Its Injury Rates Are Down. They’re Still the Highest in the Industry. | The Nation)。有工人形容：“亚马逊强调安全和慢慢来，但同时又每天在耳边喊着要更快完成任务”，这种自相矛盾的要求让人身心俱疲 (Amazon Says Its Injury Rates Are Down. They’re Still the Highest in the Industry. | The Nation)。心理方面，仓储工人也承受巨大压力：他们每天在巨大的仓库中独来独往，重复枯燥的体力活，感到自己像机器一样被驱使，没有任何自主决策空间。这种对人的极端物化正是马克思所谓“人变成了机器的附属物”的真实写照。发达国家其他物流企业也或多或少采用了类似的自动化和绩效考核，只是亚马逊作为头部企业将其发挥到极致。可以说，在发达国家物流仓储业，工人面临的是算法强化下的泰勒主义劳动：一切动作被量化，人的价值仅剩下产出多少件货品，异化现象达到了新的高度。

全球南方的快递和外卖业： 在发展中国家，近年来本土电商和O2O（线上到线下）服务的兴起，也催生了庞大的物流配送劳动力大军。例如，中国的快递员、外卖骑手数量以百万计，印度、东南亚的配送员队伍也迅速扩张。这些岗位大多属于城市非正式就业，工人以“承包商”或临时工形式为平台公司卖力，却缺乏正式劳动合同和保障。在中国，外卖送餐员每天穿梭在城市大街小巷，身穿不同平台的制服（黄色代表美团，蓝色代表阿里巴巴旗下饿了么）。表面看，这是高科技时代的新兴职业，但实际上，算法严密控制下的工作流程使骑手们处境艰难。外卖平台通过手机APP向骑手派单，并设定严格的送达时限。算法会根据实时交通和历史数据计算“最优路线”和预计送达时间，但往往没有考虑路况突发或实际困难。这导致骑手为了在倒计时结束前送达，只能超速行驶、闯红灯甚至逆行，拿自己的生命安全去换取准时 (A Delivery Worker Was Denied $770 in Wages. Then He Set Himself on Fire.)。如果超时，骑手不仅拿不到该单费用，反而可能被扣分或罚款。因此他们被迫违反交通规则，事故频发。据《中国青年报》等媒体报道，在一些大城市，每年都有大量送餐骑手伤亡事故。除了交通风险外，骑手的收入也被算法挤压。平台通常按照每单支付固定费用，每送一单大约收入1美元左右（在中国为几块人民币） (A Delivery Worker Was Denied $770 in Wages. Then He Set Himself on Fire.)。平台为提高盈利，不断下调单价或提高佣金抽成比例，迫使骑手接更多单、延长工作时间才能维持生计。有报告指出，中国外卖员平均每天工作超过10小时，高峰时段几乎无暇休息吃饭。这种高强度奔波带来严重的健康隐患和心理压力。2021年初，中国江苏一名48岁的饿了么外卖员刘先生因被拖欠5000元工资迟迟无法讨回，愤而在公司门口自焚，全身重度烧伤 (A Delivery Worker Was Denied $770 in Wages. Then He Set Himself on Fire.)。此事震惊社会，揭露了配送工人的艰辛：这位骑手跑了十几天外卖，工资却被层层转包的外包商扣下不发，无奈之下以自残来抗议 (A Delivery Worker Was Denied $770 in Wages. Then He Set Himself on Fire.)。同一年，还有外卖员在公司楼下挥刀自残以抗议不公待遇的案例 (Food delivery driver stabs self in protest over fines and unpaid wages)。这些极端事件反映出发展中国家物流工人缺乏基本劳动保障，权益得不到法律保护，只能冒险维权。平台企业往往通过外包用工来规避责任，如中国两大外卖平台 nominal 上不直接雇佣骑手，而是通过第三方劳务公司，这使得发生工伤或劳资纠纷时，平台可以推卸责任 (A Delivery Worker Was Denied $770 in Wages. Then He Set Himself on Fire.)。

快递员方面，全球南方也存在类似问题。以非洲和南亚一些国家为例，新兴的电商配送员经常要在不发达的交通环境中送货，他们可能骑摩托或小三轮穿行于拥堵的街道，没有任何保险保障。有的国家快递行业劳动法缺失，快递员超时工作但拿不到加班费，包裹丢失还要自己赔偿。总体来看，发展中国家的物流配送工人在劳动异化和生存困境上甚至比发达国家更为严峻：他们受到同样无情的算法驱使，却享受不到相应的劳动保护和报酬水平，也缺乏工会等组织发声。对于他们来说，信息时代带来的不是体面的工作，而往往是“数字镣铐”——看似自由接单，实则每一步都被数据体系监督，成为了平台的“机器人”。

AI和自动化在物流领域的应用，对工人来说有双重影响。一方面，一些仓储机器人、分拣机器人的出现减轻了部分体力活，例如亚马逊使用Kiva机器人搬运货架，让拣货员不必奔跑全仓库拣货。但另一方面，这也提高了单位时间的工作量要求——机器人把货架送到工人面前，意味着工人必须更快地完成拣选，否则就成了流程短板。因此很多员工反映自动化并未降低劳动强度，反而在无形中加快了节奏。另外，配送自动化（如无人机送货、送餐机器人、自主驾驶配送车）的发展，可能在不久的将来直接替代人力配送员。一旦这些技术成熟投入商用，大批以配送为生的劳动者将面临岗位消失或转型的风险。例如，电商正在试验末端配送机器人送快递，麦当劳等也试验无人机送外卖。如果推广开来，快递小哥和外卖骑手这个近年来兴起的大职业群体，可能像当年的马车夫一样被历史淘汰。这将对发展中国家的城市就业造成冲击。当然，目前自动配送技术在现实中还有诸多限制（如交通环境复杂、社会接受度等），短期内人力配送仍不可或缺。但不容忽视的是，这些劳动者心理上已经开始感受到威胁和不安——这也是“职业安全感”缺失的一种表现。发达国家的仓库也在试图实现“黑灯仓库”（全自动无人仓库），届时仓储工人也会大量减少。因而可以预见，AI和自动化在物流业的大规模应用，将从根本上改变这一行业的就业结构，把许多底层劳动者进一步边缘化。

总之，物流和配送行业凝结了信息时代消费社会高速运转的光与影：消费者得到便利的同时，工人承担了巨大的劳动强度和风险，且因为技术和算法的介入而被高度异化。在发达国家，仓储工人成为流水线上的数据奴隶；在发展中国家，骑手和快递员成为移动的送货机器。所有这些，都体现出技术并未解放劳动，反而在资本逻辑下成了加强对劳动者控制和剥削的工具。这正如马克思所言：“机器不属于工人，而属于支配工人的资本”；如今的算法和AI，同样服务于资本对人的支配，进一步让工人异化为纯粹的劳动力载体。

网约车司机：灵活就业的陷阱与不稳定性

网约车（如Uber、Lyft、滴滴等平台）作为“共享经济”的代表，一度被宣称为赋予劳动者自由的新模式。但事实上，大多数网约车司机已成为现代城市的“计程工人”，面临着收入低、不稳定、缺乏保障等难题。他们虽然表面上有工作时间灵活的自主性，但在平台规则和市场竞争的现实下，往往不得不长时间待命和工作，实际自由度非常有限。

发达国家： 在美国、欧洲等发达地区，网约车司机主要以独立承包人（Independent Contractor）的身份为平台服务。这意味着平台公司法律上不将他们视为正式员工，因此不提供诸如最低工资保障、医保、带薪休假等福利。司机的收入完全取决于接单数和里程，在扣除平台佣金、燃油保险车辆折旧等成本后，净收入并不乐观。有研究试图计算网约车司机的实际时薪：早期麻省理工学院的一项分析曾估算美国网约车司机平均每小时净收益仅约$3.37，约74%的司机赚不到各州最低工资，引发轩然大波 (Uber and the labor market: Uber drivers’ compensation, wages, and the scale of Uber and the gig economy | Economic Policy Institute)。虽然该数据方法后来被质疑并修正为时薪$8.55-$10左右 (Uber and the labor market: Uber drivers’ compensation, wages, and the scale of Uber and the gig economy | Economic Policy Institute)，但即便如此，仍有相当比例的司机实际收入接近或低于法定最低工资水平。这说明，许多司机在扣除成本后赚的钱微乎其微。2019年美国有报告调查多座城市，发现包括Uber、Lyft等平台在内的网约车和送餐司机平均净时薪都低于当地最低工资标准 (Uber, Lyft, DoorDash Drivers Earn Below Minimum Wage: Study – Business Insider)。平台往往强调司机“毛收入”看起来不错，但那是未扣除成本且仅计算载客时间的数值 (Uber, Lyft, DoorDash Drivers Earn Below Minimum Wage: Study – Business Insider)。实际上司机有大量无载客的空驶时间不计薪，而且需要自付汽油、车辆保养费用。举例来说，Lyft公司提供的数据显示，其美国司机每小时载客收入约$30美元，但扣除开支后净只有约$23 (Uber, Lyft, DoorDash Drivers Earn Below Minimum Wage: Study – Business Insider) (Uber, Lyft, DoorDash Drivers Earn Below Minimum Wage: Study – Business Insider)。而这还是“载客时间”的小时收入，考虑到司机有约1/4时间在等待接单无收入 (As Uber expanded globally, many drivers felt left behind – ICIJ)，实际总工作时间拉长后，平均到每个总工时的收入更低。结果就是，许多网约车司机为了获得足够收入，需要每天工作很长时间。常见情形是每天开车8-12小时不等，尤其全职司机往往把这当成辛苦谋生的活儿。

工作强度高之外，收入的不确定性也给司机带来心理压力。平台根据供需动态调整派单和计费算法，司机某天收入好坏，取决于是否碰上高峰奖励或是否有足够订单，具有波动性。同时，平台抽成比例逐年提高。Uber早期为占领市场给司机大量补贴奖励，但一旦市场稳固就削减补贴、提高佣金，以致很多老司机发现收入相比最初大幅下降 (As Uber expanded globally, many drivers felt left behind – ICIJ) (As Uber expanded globally, many drivers felt left behind – ICIJ)。例如，一名英国伦敦的 Uber 司机在2014年加入时收入尚可，但平台很快取消了奖励并提高抽成，结果他每周工50小时仍入不敷出，不得不依靠政府福利补贴养家 (As Uber expanded globally, many drivers felt left behind – ICIJ)。这种收入下降逼得他和同事诉诸法律，最终英国法院裁定这些司机应被视为有权享受基本劳工权利的“工人”。虽然在英国争取到了名义上的最低工资和休假权，但司机们反映问题远未解决：Uber只支付其接乘客后的时间，约35%的上线等待时间依然无偿 (As Uber expanded globally, many drivers felt left behind – ICIJ)。美国的司机则尚未获得此类法律地位，多数州仍认定他们是合同工。司机们组织了多次抗议和停工，要求提高分成和保障，但效果有限。由于缺乏集体谈判力量，司机个人对平台的议价能力极低，数字平台实际垄断了市场，司机别无他选只能接受条件 (As Uber expanded globally, many drivers felt left behind – ICIJ)。这正是劳动异化的一种：个人变得渺小无力，被巨大平台机制所支配。心理方面，不少网约车司机报告感到焦虑和缺乏尊严感。一方面，担心账户随时可能被平台以评分低等理由封禁（等于失业）；另一方面，从事这个职业在社会上不被充分认可，一些乘客的歧视和粗暴态度也让司机蒙受精神压力。研究发现，在城市中，网约车司机不少是移民、退伍军人等弱势群体，他们本就面临融入社会的困难，如今在平台经济中又处于边缘地位。这种经济和社会的双重边缘化，使他们很容易出现抑郁、自我价值感低落等问题。据PBS报道，美国农场主之外，计程车和司机群体的自杀率也偏高（纽约就发生过多起出租车/网约车司机因债务和收入问题自杀的事件）。所有这些揭示出，“灵活就业”在发达国家并未带来体面的劳动，反而造就了一个新的城市无产阶级阶层：“方向盘后的无产者”。他们与传统工人一样出卖劳动，只是工具从机器变成了汽车、管理者从车间主任变成了手机应用，但剥削和异化的实质并无两样。正如评论所说，这些平台只是用算法掩盖了传统资本与劳工的雇佣关系，却没有真正赋予劳动者更多自主权。

全球南方国家： 网约车在发展中国家同样蓬勃发展。例如，印度的Ola、中国的滴滴、东南亚的Grab，以及非洲的一些本土平台，都吸引了大量失业或低收入者加入开车谋生。相较发达国家，南方国家的网约车司机处境有其特殊性。一方面，他们往往原本收入更低，所以哪怕平台给的报酬不高，相对来说仍有吸引力；另一方面，当地法律和社会保障更不健全，司机面临的剥削和风险更甚。以南非为例，早期Uber进入开普敦市场时提供可观奖励，一些人踊跃加入，甚至平台让司机代表去议会宣传这份“创业机会” (As Uber expanded globally, many drivers felt left behind – ICIJ)。但好景不长，Uber很快取消了每单4美元的奖励，将其降至接近零，导致司机收入暴跌 (As Uber expanded globally, many drivers felt left behind – ICIJ)。南非没有完善的劳工保护，许多司机被迫接受现实。有些地区还出现了出租车司机对网约车司机的敌对，甚至暴力冲突，使网约车司机安全受到威胁。再看印度，大量城市年轻人或农民工购车当司机。平台最初许诺高回报，很多司机贷款买车投入这个行业 (As Uber expanded globally, many drivers felt left behind – ICIJ)。但随着司机人数激增、平台补贴减少，很多人收入难以覆盖贷款和运营成本。一位德里司机最初听说有人月赚过千美元，结果自己贷款买车后，却遭遇乘客抢劫，车被盗走，贷款无法偿还 (As Uber expanded globally, many drivers felt left behind – ICIJ) (As Uber expanded globally, many drivers felt left behind – ICIJ)。即使没有极端事件，印度许多网约车司机也发现每天从早到晚劳作只能勉强糊口。汽油价格上涨、平台抽成提高，让他们入不敷出，却因背负车贷而骑虎难下 (As Uber expanded globally, many drivers felt left behind – ICIJ)。一些司机为了节省开支，长时间在车内休息、吃住，非常辛苦。拉美地区情况类似，例如墨西哥城的一位Uber司机每天工作12小时，几乎无休，因为停驶一天收入就大减 (As Uber expanded globally, many drivers felt left behind – ICIJ)。当地政府征收每单1.5%的税，以及平台抽成，让他每笔车费要拿出约30%上交，只剩70% (As Uber expanded globally, many drivers felt left behind – ICIJ)。他不得不一周开6-7天，每天12小时才能有盈余，几乎没有休息日 (As Uber expanded globally, many drivers felt left behind – ICIJ)。这说明在全球南方，网约车司机为了维持基本生活，往往要陷入超长工时的循环。“自己当老板”的表象背后，是更严苛的自我剥削——因为没有任何法规限制每天开车上限，很多人开非常久，甚至疲劳驾驶出事故。在心理上，这些司机也感到高度焦虑，一天不敢休息，否则家里就断了收入 (As Uber expanded globally, many drivers felt left behind – ICIJ)。此外，发展中国家网约车司机也面临治安问题。上文提及的印度司机被抢就是例子 (As Uber expanded globally, many drivers felt left behind – ICIJ)；在拉美和非洲，一些网约车司机也报告遭遇抢劫、诈骗等。平台本应提供安全支持，但大多情况下，司机出了事只能自担损失，平台并无责任。

AI技术对于网约车行业的未来有两大相关影响：一是算法管理使当前司机的劳动异化更显著；二是自动驾驶汽车可能在未来替代司机职业。前者我们已经讨论过——平台利用AI算法实现了动态定价和派单，但也造成所谓“算法歧视”和不透明：司机无法掌握算法如何决定订单和收入，这种信息不对称进一步削弱了劳动者的话语权 (Uber, Lyft, DoorDash Drivers Earn Below Minimum Wage: Study – Business Insider)。研究者指出，这些公司利用算法在不同行业间尚缺乏竞争的情况下，有能力向乘客多收费、向司机少付酬 (Uber, Lyft, DoorDash Drivers Earn Below Minimum Wage: Study – Business Insider)。这种局面下，司机个体成为算法利润最大化策略中的棋子，连自己的报酬规则都搞不清楚，充分体现了人在系统面前的无力和异化。至于自动驾驶，许多网约车平台（如Uber、滴滴）都投资开发无人驾驶出租车。如果这一技术成熟推广，数百万驾驶员将面临失业。虽然完全替代可能还需要较长时间和政策许可，但已经让不少司机感到职业前景黯淡。这也解释了为什么有些司机组织强烈反对无人驾驶汽车的上路测试——他们清楚自己可能是下一个被技术淘汰的对象。可以说，网约车司机作为信息时代的产业后备军，眼下面临的是双重压力：当前被算法剥削，未来被AI取代。这种存在状态无疑对心理是一种巨大折磨，让人感到不安和疏离。

综合来看，无论在纽约还是新德里，网约车司机这个新职业所遭遇的问题本质相通：劳动关系的不正规化使得资本一方攫取大部分利益，而将风险和波动转嫁给劳动者个体。他们工作时刻受平台支配，却缺乏基本保障，其劳动成果的大部分又被平台通过技术手段拿走。这高度符合马克思对资本主义雇佣关系的分析，只不过外衣变成了“共享经济”。在马克思的时代，产业工人在工厂里被异化；在信息时代，网约车司机作为“平台工人”同样被异化：他们被疏远于劳动的最终收益和意义，只剩下机械付出劳动力。现代经济学和心理学的观察亦支持这一点：平台经济下劳动者的高压力、低满意度、不安全感十分突出。这提醒我们，“技术进步”并不自动改善劳动者命运，相反，在资本逻辑下可能只是旧的剥削方式的新包装而已。

卡车货运司机：长途运输业的艰辛与变局

货车司机，尤其是长途卡车司机，是支撑现代经济流通的重要群体。然而，他们的工作条件常年艰苦，被誉为“流动的汗水工厂”。信息时代，这个传统行业同样面临新的挑战：一方面，运输需求增长和实时物流管理提高了对司机的要求；另一方面，自动驾驶卡车的出现让这一职业充满不确定性。发达国家和发展中国家的卡车司机境遇有所不同，但都存在劳动强度大、社会保障不足的问题。

发达国家： 在美国、欧洲等地，卡车司机曾是相对体面收入不错的职业，很多司机通过加入工会获得稳定工资和福利。然而，自从20世纪80年代美国货运行业放松管制以来，市场竞争加剧，运价下跌，司机收入实际呈下降趋势。如今美国约有300万卡车司机，他们的年薪中位数并不算高，相比几十年前的购买力有所降低。很多卡车运输公司采用计件式报酬（按里程付费），这导致司机为多赚钱不得不开长车、多拉货。但法律又规定每天驾驶时间上限（如美国法规一般每天最多驾驶11小时，且每周工作不超过60小时）。在经济压力下，一些司机会铤而走险违反规定超时驾驶，或者在接近工时上限时撒谎篡改记录。这种现象说明计件工资模式下，工人倾向于自我压榨出更多劳动时间。即便遵守法规，长途司机每周工作60小时左右已是常态 (The Trucker: Overtime for truckers: A behind-the-scenes look at …)。此外，他们有大量时间花在无偿等候上：送货提货时经常要在仓库等待装卸。调查显示，美国卡车司机每次到仓库平均要等待约2.5小时才完成装卸，63%的司机表示通常等超过3小时 (Detention Time Is Getting Longer for Truck Drivers, Study Finds – Business Insider)。按照行业习惯，前2小时等待通常不付费，此后的等待（称为滞留时间）理论上可以收费，但现实中很难拿到 (Detention Time Is Getting Longer for Truck Drivers, Study Finds – Business Insider) (Detention Time Is Getting Longer for Truck Drivers, Study Finds – Business Insider)。20%的小公司司机表示为了维持客户关系，他们经常放弃索要滞留费 (Detention Time Is Getting Longer for Truck Drivers, Study Finds – Business Insider)。结果，许多长途司机每周有10多小时是在不拿工资的等待中度过的。如果把这些无偿工作时间计算在内，他们实际工作总时长更高，每周实际投入70-80小时并不罕见。长期奔波使得卡车司机的健康状况令人忧虑：久坐和饮食不规律导致肥胖、糖尿病、心血管疾病高发；昼夜长途驾驶扰乱生物钟，引发睡眠障碍和疲劳；由于常年与家人分离、社交生活缺乏，部分司机出现抑郁和成瘾行为（如滥用兴奋剂保持清醒）。据美国疾控中心报告，卡车司机群体的肥胖率和吸烟率显著高于一般人群，心理健康指标也偏差。有研究指出，卡车司机的抑郁症患病率和自杀风险高于一般职业。这些都表明，在发达国家，卡车司机这个传统蓝领职业正成为高危高压的代名词。马克思所说的“异化”不仅存在于工厂，也体现在公路上：司机作为人，被长时间孤独地禁锢在驾驶室里，和外界的关系被切断，劳动过程变成了自身的牢笼——每天只有不断前行的公里数，没有休闲娱乐和自我实现。这是一种极端形式的人与劳动过程相异化。

近年来，发达国家的卡车司机还经历了劳动力市场的变化。年轻一代不愿意从事这份艰苦工作的越来越多，导致所谓“司机短缺”。运输行业一边喊缺人，一边又不改善待遇，使得问题陷入恶性循环。公司更倾向于通过政策游说（如降低入行年龄、放松劳工标准）或技术方案（如自动驾驶）来解决问题，而不是提升司机福利待遇。这进一步打击了现有司机的士气。许多老司机对未来悲观地说：“再过些年，机器人卡车就把我们替代了。”

全球南方： 在发展中世界，卡车司机的处境有类似之处，但往往条件更艰苦、规范更欠缺。以印度为例，全国登记卡车约930万台，承担了全国65%的货运量。卡车运输在印度是高度依赖人力的行业，但政府对司机群体关注不足 ( Bridging the Gaps in Health Service Delivery for Truck Drivers of India Through Mobile Medical Units – PMC )。许多印度卡车司机是没有正式合同的散工，他们跟车主或运输代理按趟计费。为了谋生，这些司机通常超长时间驾驶。有调查显示，印度货车司机平均每天驾驶约12.7小时，行驶400-600公里 ( Bridging the Gaps in Health Service Delivery for Truck Drivers of India Through Mobile Medical Units – PMC )。这样高强度劳动伴随着极其不健康的生活方式：为提神，有的司机大量吸烟喝酒，饮食起居极不规律，经常睡眠严重不足 ( Bridging the Gaps in Health Service Delivery for Truck Drivers of India Through Mobile Medical Units – PMC )。结果是，印度司机群体患各种慢性病比例很高——超过1/3的人有慢性疾病或疼痛，肌肉骨骼问题占24%、胃病传染病等也常见 ( Bridging the Gaps in Health Service Delivery for Truck Drivers of India Through Mobile Medical Units – PMC )。调研还发现，印度卡车司机感染艾滋病的概率是一般人群的两倍，因为他们常年在外、生活条件差，也缺乏健康教育 ( Bridging the Gaps in Health Service Delivery for Truck Drivers of India Through Mobile Medical Units – PMC )。另一方面，道路基础设施和安全条件较差，使得印度每年卡车交通事故频发，司机本身也在用生命危险换取微薄收入。更令人痛心的是，当地大多数公路沿线没有医疗设施，81%的司机表示公路上几乎没有医疗点可供紧急救助 ( Bridging the Gaps in Health Service Delivery for Truck Drivers of India Through Mobile Medical Units – PMC )。可以说，印度乃至许多发展中国家的卡车司机是在极端恶劣环境中工作：超时、超载、超速是常态，健康和安全毫无保障，却很少得到社会关注。与发达国家不同的是，这些国家的卡车司机往往没有工会组织，也没有完善的法律保护工时和报酬。一些地方司机还要忍受警察和路霸的勒索，支付各种非法过路费。所有这些使得卡车司机群体在全球南方成为被剥削和忽视的典型。当他们作为个体长年奔波在公路上时，很容易觉得自己不被当做人，只是运输链条上的工具。这种被社会遗忘和孤立的感受，是异化的又一种体现——劳动者与社会和他人相隔绝，“人际异化”在这里表现为司机与正常家庭生活和社交的隔绝。

自动驾驶卡车对全球南北的司机都构成潜在冲击。在美国，自动驾驶公司已经在一些州试运营无人驾驶卡车，有预测称未来20年内可能有数十万长途司机饭碗不保 (Report: Self-Driving Technology Threatens Nearly 300,000 Trucking …)。尽管乐观者也声称新技术会创造其他岗位（比如监控远程卡车的操作员，每车需要远程监管），但总体趋势是需要的人减少。美国一份报告估计，自动卡车如果普及，或将每年净减少上万司机岗位 (What do self-driving vehicles mean for jobs and the economy?)。不过也有分析认为，在完全无人驾驶实现之前，半自动化将先出现——即高速路由AI驾驶，进出城由人工接管。这种模式下，司机不会完全消失，但每名司机可看管多辆车队（类似火车头拖挂车厢模式），这也将大幅削减人力需求。不管哪种情况，司机职业的长远稳定性正被打上问号。对于发展中国家来说，自动驾驶卡车可能来的稍晚一些（由于道路环境复杂、技术成本高等因素），但一旦在发达国家成熟，迟早也会扩散。这可能让那些以驾驶为生的发展中国家劳工提前陷入困境，因为他们没有太多替代就业机会。举例来说，巴西、巴基斯坦等国有众多卡车司机，如果有一天国际运输公司开始在主要干线使用无人卡车，本地司机的生计将遭受打击。

现阶段，AI技术也在以其他方式影响卡车司机的工作。例如，很多货运公司安装了车载监控和路线优化系统。这些系统用摄像头和传感器实时监督司机行为（如是否打瞌睡、是否系安全带），并通过AI分析给出警告或报告给公司。这使得司机在驾驶过程中也被“电子眼”盯着，一举一动都可能被记录评判。这种监控虽然出于安全考虑，但从劳动体验看，却加剧了司机对隐私和自主性的丧失——劳动异化延伸到了驾驶室内，司机仿佛时时有个数字监工坐在旁边。发达国家已有司机对此强烈不满，认为公司不信任自己，让人精神紧张。然而，因为就业不景气，他们大多无力拒绝。可以预见，当安全法规日趋严厉时，这类AI监控会更普遍，这也是算法管理渗透到传统行业的表现之一。

总而言之，货运卡车司机作为传统无产阶级的一支，在信息时代正经历复杂的变化。他们依然以辛苦劳作为生，却面对愈发严苛的效率和安全要求；他们为社会运送物资，却很少获得应有的尊重和保障；他们的技能仍有价值，但科技前景让人担忧未来是否会被取代。从马克思主义角度看，卡车司机的劳动异化体现在：劳动的产出（运输服务）与他们本人利益的脱节——他们运送的商品创造巨大价值，但自己的报酬微薄；劳动过程对他们而言是强制而痛苦的，没有自主和乐趣；在劳动中无法实现自身发展，反而损害健康；与他人的关系也被劳动疏离，他们长期远离家庭和社区。这些问题在全球范围内或多或少地存在，只是程度差异。可以说，卡车司机群体折射出信息时代劳动阶级的一个侧面：传统行业并未被遗忘在技术之外，资本通过新技术对他们的控制和剥削，同样在悄然发生。

AI和自动化对劳动的影响：综合分析

通过以上对各群体的讨论，我们可以总结出人工智能（AI）和自动化技术对劳动异化和工人生存状态的几大共性影响，涵盖工作环境、劳动强度、工资水平、职业安全感和心理健康等方面：

• 工作环境与管理方式的改变： AI和数字技术深入工作场所，带来了前所未有的监控和管理力度。在仓库、工厂、运输车辆等各个场景，传感器和算法充当了无形的监督者。从亚马逊仓库的扫描追踪到网约车的接单评分，再到卡车的车载AI摄像头，劳动者几乎无时无刻不暴露在数据监视之下 (Amazon Says Its Injury Rates Are Down. They’re Still the Highest in the Industry. | The Nation) (A Delivery Worker Was Denied $770 in Wages. Then He Set Himself on Fire.)。这种数字化的工作环境一方面提高了效率和安全（如及时纠正违规），但另一方面显著压缩了劳动者的自主性和隐私。工人被置于“透明”状态，每一步都可被量化评估，稍有不达标就受到惩罚或淘汰。这种环境下，人更难感受到被信任和被尊重，取而代之的是被当作可随时替换的绩效单元。这加剧了劳动的异化——人只是环境中的客体，而非能动的主体。
• 劳动强度和节奏： 自动化并不总是让工作更轻松，相反，在资本逐利动机下，技术常被用来压榨更多劳动强度。机器替代了一部分人力后，企业通常会提高对剩余人力的要求，或加快整体生产节奏。例如，流水线装配有了机器人后，剩余工人必须加快与机器配合的速度；仓库有了机器人搬运货物，拣货员就要更快地处理订单，否则就成了瓶颈 (Amazon Says Its Injury Rates Are Down. They’re Still the Highest in the Industry. | The Nation)。AI算法优化了路线和时间，但也意味着人要赶上算法设定的理想速度 (A Delivery Worker Was Denied $770 in Wages. Then He Set Himself on Fire.)。在外卖、快递行业尤为明显：算法算出的送达时间非常紧凑，骑手只得拼命赶路超时就扣钱 (A Delivery Worker Was Denied $770 in Wages. Then He Set Himself on Fire.)。总的趋势是，技术提高了每单位时间的产出要求，让工人工作更快、更久、更卖力，稍有松懈就可能完不成任务。这导致许多行业的劳动强度不降反升，工人透支体力的现象日趋普遍。例如亚马逊仓库高于常规70%的工伤率 (Amazon Says Its Injury Rates Are Down. They’re Still the Highest in the Industry. | The Nation)、印度卡车司机日均12小时驾驶 ( Bridging the Gaps in Health Service Delivery for Truck Drivers of India Through Mobile Medical Units – PMC )、墨西哥Uber司机一周开6天每天12小时 (As Uber expanded globally, many drivers felt left behind – ICIJ)等等，都是高强度工作的写照。长此以往，工人的身体健康受损，过早出现慢性病或劳损，甚至发生猝死等极端事件（如中国频现外卖员过劳猝死的新闻）。劳动强度的增加伴随着劳动过程的机械化，工人感觉自己被工作节奏牵着走，而无法按人的自然节奏和需要去工作和休息，这无疑加深了对工作的疏离感。
• 工资和收入分配： 技术进步对工资水平的影响比较复杂，因行业和区域而异，但总体来看，在资本占主导的分配格局下，多数普通劳动者没有获得与生产率提高相称的收入增长。发达国家许多行业出现了“工资停滞”现象：尽管自动化提高了产出，但劳动者分到的那份并未明显增加，反而常被压低。例如，美国制造业自动化后产出上升而工人减少，留存工人的工资也并未显著提高，因为议价力减弱，反倒很多原本收入体面的工人转岗服务业后只能拿更低工资 (The fall of employment in the manufacturing sector : Monthly Labor Review: U.S. Bureau of Labor Statistics) (The fall of employment in the manufacturing sector : Monthly Labor Review: U.S. Bureau of Labor Statistics)。在平台经济中，算法被用于精细化定价和抽成，使得劳动者报酬被压榨。网约车和外卖平台就通过动态调整费率、提高佣金比例来扩大自身利润，而将劳方酬劳维持在接近最低水平 (Uber, Lyft, DoorDash Drivers Earn Below Minimum Wage: Study – Business Insider)。结果就是许多该领域的劳动者收入“不升反降”，需要更长时间才能赚到同样的钱 (As Uber expanded globally, many drivers felt left behind – ICIJ) (As Uber expanded globally, many drivers felt left behind – ICIJ)。在全球南方，一些流水线工人的工资受到全球供应链的挤压，资本把订单转给工资最低的地方，迫使各地工人工资竞争下行。同一行业里，引入自动化的企业常以此为由压低人工报酬（如：“机器干了你一半的活，所以只付你一半的钱”一类的逻辑）。当然，也有少数情况下技术提高了部分技能工种的薪酬，比如熟练操作机器人或懂编程维护的技工需求上升，工资可能上涨。但这些机会通常惠及少数高技能者，与广大底层劳动者无缘，反而可能拉大劳资和不同技能层次之间的收入差距。这种不公的分配结果让劳动者对劳动成果更缺乏认同——当他们发现自己创造的价值主要被机器所有者和平台拿走，自身仅得残羹冷炙，更容易产生被剥夺感和愤懑情绪。这实际上对应了马克思所说的**“剩余价值榨取”**：技术作为资本增值的利器，让资方获取更高利润，劳动者相对报酬下降，异化程度进一步加深。
• 职业安全感与就业稳定： AI和自动化让很多传统职业面临不确定的未来。无产阶级历来依赖出卖劳动力维生，如果岗位本身可能消失或大量过剩，劳动者的安全感就无从谈起。当今，从制造业装配工、仓库工到司机、客服，几乎所有中低技能岗位都能找到部分或完全自动化的技术替代方案。虽然并非所有方案都会立刻实施，但企业常以此为筹码，让劳工在心理和谈判上处于弱势。很多员工担忧：“哪天机器人来了，我就没工作了。” 这种预期不安影响了他们对未来生活的规划，甚至打击技能提升的积极性（因为不知道学了是否有用）。此外，灵活用工平台的扩张也侵蚀了传统就业的稳定性，越来越多劳动者以临时、合同、自雇形式工作，随时可能被解约或被“封号”，缺乏长期保障。这种 高度不确定性 本身就是心理压力来源，相当于一种慢性的“就业焦虑症”。职业安全感缺失也使工人在劳资关系中更加被动：他们不敢提出抗议或要求更好条件，生怕立即被机器或新人取代。这种氛围进一步助长了资方对劳方的强势和控制，属于异化的制度性巩固——工人自感卑微，放弃了对自身命运的掌控权。而从社会学角度看，大批处于不稳定就业的人群构成了**“临时工人阶级”**，他们难以组织和团结，缺乏阶级认同，也很难通过政治过程改善处境，这也是马克思未竟的无产阶级斗争在当代遇到的新难题。
• 心理状态与健康： 如前文所述，AI和自动化强化了对劳动过程的控制和压榨，很多劳动者出现不同程度的心理问题。压力、焦虑、抑郁、倦怠在各行业无孔不入：快递员为赶时间违章冒险，时时担心出事故；仓库工人为完成定额紧张焦虑，不少人患上焦虑症和睡眠障碍；网约车司机长期孤独驾车，缺少社交产生抑郁倾向；工厂流水线工人工作单调，感到生活没有意义，对前途绝望。一些行业还出现了集体抗议性的心理危机事件，如富士康员工连续跳楼、印度和美国农民集体自杀等，都是劳动者在极端心理痛苦下做出的悲剧行为 (The Truth About Indian Farmer Suicides – Fair Observer) ()。这些案例发出了强烈信号：当劳动异化达到某种顶点，人的精神世界会被击垮，甚至瓦解生命意志。从大众心理学的角度，需要关注劳动群体的工作满意度和幸福感。遗憾的是，在很多应用AI技术管理的场景中，员工满意度并不高——他们感到自己被当作机器对待，缺乏成就感和归属感。例如，中国外卖员普遍认为社会地位低下，“没人把我们当人看，只当我们是送外卖的机器”，这种自我评价透露出深深的异化伤痕。同样，在西方，有亚马逊仓库员工接受采访时说：“我在这里就像一台机器人，如果我累倒了，他们马上会招新人顶替，就像换一块电池那么简单。” 这种疏离感和可替代感使劳动不再被视为实现自我的途径，而仅仅是谋生手段甚至是不得不承受的折磨。心理学研究表明，缺乏工作自主权和安全感会极大降低幸福感，并引发慢性应激反应，对身心都有害 (Amazon Says Its Injury Rates Are Down. They’re Still the Highest in the Industry. | The Nation)。因此可以说，AI和自动化在当前制度下并未带来劳动者心理健康的改善，反而由于加强了异化而恶化了许多人的精神状态。

结论

信息时代的无产阶级劳动者——无论是在发达资本主义社会的底层岗位，还是在全球南方的发展中经济体——都在经历一场深刻而痛苦的变迁。马克思的劳动异化理论在今天依然提供了揭示问题本质的有力工具：技术的飞速进步并未自动消除异化，反而在资本主导的应用下给异化赋予了新的形式和更大的强度。农民远离土地和劳动果实，被市场和技术所奴役；产业工人在全球产业链中被当作可以转移和替代的要素，或在流水线上与机器赛跑；物流和配送工人沦为算法驱动的“活零件”，高速运转却看不到前途；网约车司机和卡车司机则在数字平台和未来技术的双重挤压下，为生存奔波不止却依然不安。发达国家与全球南方的具体表现虽有差异——前者更多体现为技术更迭下的失业和压力，后者更多体现为低收入高强度和欠缺保障——但实质都是劳动者相对于资本和技术处于从属地位，劳动的意义和价值与劳动者自身相脱节。

现代经济学、社会学和心理学的分析进一步丰富了这一图景。经济学指出技术红利被资本攫取，大部分工人实际收益甚微甚至退步；社会学强调平台经济和灵活用工导致劳动关系两极化、工人原子化；心理学则警示工作环境中的高压和不确定性正在损害劳动者的心理健康乃至生命。所有这些都印证了一个事实：人工智能和自动化并不是天使或魔鬼，其对劳动者的影响取决于社会制度和权力关系。在当今全球资本主义框架下，技术更多地被用来提高利润率，而非优先改善劳动条件和福利。因此我们看到了技术的悖论——在创造空前财富的同时，也制造了新的贫困和不幸。

当然，技术本身也为改变这种困境提供了潜力。如果能从制度上确保劳动者分享技术进步的果实，参与对技术的决策与管理，那么AI和自动化也可能减轻繁重危险的工作，缩短劳动时间，让工人有更多时间用于自我实现和休息。这正是马克思所憧憬的未来：劳动不再是异化的强制活动，而成为自由而有创造性的生命表现。然而，要走向那样的未来，道路显然充满挑战。眼下，全球不同地区的劳动群体已经在以各自方式发出声音：有的是工会罢工争取更好条件，有的是街头抗议呼吁立法保障，也有的是通过网络社区抱团取暖。这些努力能否改变大局尚未可知，但至少表明劳动者的主体性并未完全泯灭。

对于学者和政策制定者而言，理解信息时代无产阶级的劳动异化和生存困境，是制定公正劳动政策和技术伦理规范的前提。我们需要正视技术应用带来的社会成本，通过提高劳动标准、完善社会保障、鼓励劳资对话等手段，防止大批劳动者被边缘化。同时，应当探索让劳动者参与技术治理，让AI为人所用而非用于控人。在全球层面，发达国家和发展中国家也应合作避免“技术鸿沟”进一步拉大南北差距——既要防止发达国家的工人被抛入技术失业浪潮，也要防止发展中国家的工人陷入低端技术锁定和超剥削。

总之，信息时代的劳动图景中充满了矛盾：技术有解放潜能，却在现实中加剧异化；劳动生产率提高，劳动者境遇却恶化；全球财富增加，工人分配份额缩水。破解这些矛盾，关键在于赋予劳动者应有的权利、尊严和对未来的信心。这场关于劳动的变革，归根结底也是一场关于人本身的变革——正如马克思所言：“让劳动恢复它应有的地位，让人回归自身。” 只有当科技进步与社会进步同步，劳动者不再只是齿轮和螺丝钉，人类才能真正享受信息时代的繁荣果实。

参考文献：

1. Marx, K. Economic and Philosophic Manuscripts of 1844 (劳动异化理论) (Marx’s theory of alienation – Wikipedia) (Marx’s theory of alienation – Wikipedia).
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