人工智能发展并非单纯的技术进步，而是一个深深嵌入政治经济结构和文化价值体系的过程。在西方，AI 研究多以新自由主义为框架，强调市场驱动、技术效率和个人自由。然而，这种范式是否适用于全球所有地区，尤其是那些具有不同历史路径和政治传统的国家，例如中国？以往的研究往往聚焦于 AI 的技术创新、市场竞争或政策制定，较少从文化政治的视角深入探讨 AI 如何在特定社会历史语境中生成其意义与功能。这使得我们难以全面理解 AI 发展的多样性，尤其是中国 AI 发展中所蕴含的独特逻辑。

今天导读的这篇论文以“后社会主义”（postsocialism）为分析框架，提出“后社会主义 AI”的概念，希望超越新自由主义信息论的主导范式。论文不仅分析了中国 AI 发展中独特的“国家 - 资本关系”（state-capital nexus），还探讨了 AI 如何通过与社会文化和政治环境的互动而社会化的过程。通过对这些问题的探讨，论文试图重新政治化 AI 话语，为理解全球 AI 发展的多元化路径提供新的视角。

国家与资本的共舞

AI 作为当今最具变革性的技术领域，其发展离不开国家与资本之间复杂的互动关系。这种国家 - 资本联盟的重要性在全球范围内日益凸显，尤其是在中美两国，成为 AI 文化政治的核心驱动力。然而，这一关系的具体形态因国家背景而异，尤其在中国的语境中，受到后社会主义文化政治的深刻影响，呈现出与西方新自由主义模式截然不同的特征。

首先，我们需要追溯国家 - 资本联盟的历史根源。在 20 世纪 90 年代的互联网热潮中，赛博自由主义（cyberlibertarianism）曾试图掩盖国家与资本的协作关系。这种意识形态宣扬技术创新应完全由市场驱动，国家应退居幕后。然而，事实证明，即使在彼时，国家的作用也无可替代。例如，美国通过建设全国光纤网络、补贴互联网服务等措施，为技术资本的原始积累奠定了基础。进入 AI 时代，这一联盟变得更加显著。AI 的研发和应用需要巨额资金、庞大数据资源以及复杂的基础设施支持，这些需求使得国家与资本的合作成为必然。正如论文所指出的，AI 发展的当前节点清晰地揭示了这种联盟的存在，打破了赛博自由主义“技术中立”的神话。

在美国的语境中，国家 - 资本联盟以市场为主导，但政府的支持不可或缺。私人企业如谷歌和亚马逊在 AI 创新中处于前沿，通过市场剥削（market exploitation）——例如利用用户数据优化算法和提升利润——推动技术进步。然而，这种市场驱动模式背后离不开国家的非市场掠夺（non-market expropriation）。南希·弗雷泽（Nancy Fraser）指出，资本主义不仅依赖市场内的剥削，还需要更深层次的非市场手段，如政治和制度性强制，来获取资源。在 AI 领域，美国政府通过税收优惠、研究资助（如 DARPA 对 AI 基础研究的投入）以及公共数据的开放，为企业提供了关键支持。这种“去政治化的政治”将国家 - 资本的协作包装为技术进步的自然结果，掩盖了其背后的权力分配和利益博弈。用简单的话来说，就是把本来充满争议和利益冲突的政治决策，包装成一种“中立”“客观”的技术方案，让人们不再质疑其本质。

相比之下，中国的国家 - 资本联盟则呈现出更为复杂的特性，其核心在于对社会主义正义的规范性诉求。毛主义不仅在党内理论家中有深远作用，甚至渗透到风险资本家和企业家群体，一些知名企业家对毛泽东的原则和社会主义制度表现出强烈的信仰。这种意识形态强调集体主义、社会平等和国家对经济的掌控，尽管经历了改革开放的市场化转型，其影响并未完全消退。在 AI 领域，这种思想体现为国家对技术发展的战略性引导，而非完全放手给市场自由竞争。例如，许多企业家在追求商业利润的同时，认同 AI 应服务于社会稳定和国家安全的观点。这种认同使得国家 - 资本联盟不仅仅是功利性的技术合作，还承载了社会主义正义的道德诉求。这种意识形态的延续为国家 - 资本关系增添了复杂性，因为它需要在市场驱动的效率与社会主义的集体福祉之间寻求平衡，从而超越了简单的“威权式新自由主义”标签。