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维系系统运转的人,往往最没有话语权 | 温哥华地产中心
   

维系系统运转的人,往往最没有话语权

界面文化:你觉得未来的AI基础设施,有可能由合作社或公共机构来拥有和治理吗?


特雷博尔·朔尔茨:这是我现在最关心的问题之一。现在的情况是,技术资源和决定权大多集中在少数大公司手里。从算力、数据到平台系统,真正掌握这些东西的人很少,但成本和风险,却不断被转嫁给下面的人,比如劳动者、数据工人,或者那些依赖平台生活的人。维系整个系统运转的人,往往最没有话语权,也最不容易被看见。

所以我提的“团结堆栈”,并不是某一个具体平台,更像是一种重新组织AI的思路。比如,算力设施可不可以由社区共同拥有?数据可不可以不再被平台单方面提取,是由使用者共同决定怎么管理?AI产业链上的工人,能不能拥有更多权利,甚至拥有一部分所有权?

这里最重要的是不同机构能不能协同起来,形成一种更稳定的合作关系。这些尝试现在还在早期阶段,但已经有一些实践在出现了。它们至少说明,AI并不一定只能按照今天这条路来发展。

比如,瑞士的Apertus很能说明“公共AI基础设施”这条路的可能性。这个模型由苏黎世联邦理工学院、洛桑联邦理工学院和瑞士国家超级计算中心共同开发,它被明确定位为一种面向公共利益的开放模型:模型架构、权重、训练数据和方法都尽可能公开,运行也依托公共研究基础设施,不是完全建立在商业闭源体系之上。还有法国的LESTAC,它代表的是“地方治理型 AI”的方向,并非由全球平台统一提供,而是在城市或地区尺度上,由公共机构和本地伙伴共同试验、共同管理。

这些条件其实并不是完全不存在。真正难的是怎么把它们连起来,变成一个能长期运转的整体。这也是我接下来想继续思考的问题。

界面文化:如果从平台合作主义倡导者的视角出发,反思当今主导性的经济体系,你认为最核心的问题是什么?


特雷博尔·朔尔茨:平台往往在策略上把自己定义为“科技公司”,而非“劳动公司”。它们将自身描绘成中立的技术中介,以此规避劳动法约束,也回避本应承担的社会责任。

与此同时,平台资本主义不断把本应由企业承担的成本向外转嫁。过去十年间,不少与劳动和交通相关的法律都被重写,以适应Uber这类平台公司的扩张。传统工会面对这种由App中介的劳动关系,也很难找到有效的组织杠杆,更难建立起持久的团结。平台劳动的一大特征,就是将劳动者不断个体化、彼此隔离:他们没有共享的工作空间,班次彼此错开,算法管理机制本身也在压制同伴之间的交流。久而久之,孤立会侵蚀信任,集体行动自然也更难持续。

最终带来的,不只是收入不平等,更是能动性的不平等,人们正在失去共同塑造日常技术系统的能力。

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