采写 | 明亮
一边是机器臂在流水线不知疲倦地精准挥舞，一边是沉默的工人疲惫地追赶着机器设定的节拍。这个场景不仅是自动化工厂的写照，也是这个时代的隐喻。当大部分工序被自动化设备取代，人还有什么价值？技术发展的目标，究竟是机器服务于人，还是人服务于机器？
带着许多宏大的问题，2017年，中山大学社会学教授许怡申请到一项教育部课题，开启了对“机器换人”现象的研究。如果说研究起步时还有些未雨绸缪的前瞻性，而到2025年课题完成并以《机器时代》一书出版时，她思考的很多问题已变成中国社会的现实困境。
为了获得最真切的体验，这位80后的女学者，以36岁的“高龄”应聘成为工厂流水线上的普工。她的身影出现在珠三角多家制造业工厂，最重要的资料来源于对四家工厂（舒然家具厂、蓝天空调厂、蓝天冰箱厂、新星足球厂）的田野调查。此外，许怡还在机器人培训学院学习操作机器人，多次参加自动化装备展览会。她的访谈对象包括企业管理者、技术人员、不同岗位工人及部分机器人行业专家，还有政府相关部门的工作人员，共完成六十余次访谈。
机器换人与机器管人
最让许怡惊讶的是，一种普遍的“机器迷思”在工厂里弥漫：从经理到工人，大家都相信，机器比人“更快、更好、更稳定”，但事实却并非如此。“当你进到工厂，会发现机器也经常出故障，动不动就报警。”许怡发现，有时为了赶工期，工厂不得不重启人工生产方式以辅助“不好用的机器”。
在一家工厂，一位班组长向她解释为什么更青睐机器：“自动化机器代替人，可以保证质量，比如人烧焊的话，他可能会有某种情绪，可能会影响到这个工作。”情绪，作为人的特质，在工厂里成了一种“阻碍”。
许怡观察到一个看似矛盾的现象：许多工人会不自觉地参与“共谋”，强化“机器优于人”的主流叙事。“工人认为，自己工作十几个小时就会累，会有情绪，效率会下降，而机器应该是稳定的。”这种共谋的形成，是外部舆论环境、工厂内部管理话语和工人自身体验共同作用的结果。
这套话语将技术等同于进步，将自动化等同于未来，工人身处其中，很难不被这套强大的逻辑所说服。在实际运作中，人们极少考虑“技术如何更好地为人服务”，而是更多关注“人如何更好地适配技术”。
随着技术的持续进步，工厂自动化不仅是“机器换人”，也包括“机器管人”。许怡认为，这是一个根本性转变，机器不再仅仅是工具，它悄然成为一个隐秘的“管理者”。基于这些调查和自己的思考，许怡在《机器时代》中提出了一个核心概念——机器霸权。在她看来，机器霸权不仅意味着机器在物理上替代人力，机器还成为了一种“治理系统”，对劳动过程进行全面的规训和管控。
在工厂的流水线上，这种霸权体现得最为赤裸。机器的节拍就是命令。一台工业机器人设定60秒完成一套操作，那么在这60秒内，旁边辅助的工人必须完成放料、初步组装等一系列动作。时间卡得很紧，工人再也无法偷懒，他们必须以机器为中心，要加把劲才能跟上它的节奏。
这也意味着管理权力的移交。过去，监工需要通过现场巡视、言语催促甚至责骂来维持效率。现在，智能摄像头能自动识别工人的操作是否合规，是否在规定的秒数内完成动作。管理者或工程师不会设置一个工人完全无法达到的速度，但会无限逼近工人的极限。在这种安排下，工人被迫将自己的身体和节奏，完全适配于一台没有情感、不知疲倦的机器。
作为“临时角色”的工人
机器霸权不光体现在工厂里，也延伸到其他领域。在《机器时代》中，许怡重点分析了另一个热门领域——无人驾驶，她访谈了多家自动驾驶公司的安全员。这个在过渡期大量涌现的岗位，看似创造了新的就业机会，其背后的逻辑却十分残酷。安全员需要丰富的驾驶经验和较高的技术水平，但其职业前景却清晰可见：他们只是一个“临时角色”。
“如果车里还有安全员，企业是无法盈利的。”许怡冷静地分析，技术的终局一定是去掉车内的安全员，转向“一人远程监控多车”的模式。她算了一笔账：一个远程安全员若能监控20台车，就意味着19个司机的岗位消失。虽然会诞生新的“路勤人员”来处理线下事故，但这类岗位数量有限，且工作条件可能更为艰苦。
这也印证了许怡的判断：技术会创造新岗位，但创造的数量远远少于它替代的数量。这是资本追求效率与利润最大化的必然逻辑。
此外，自动化正在重塑整个劳动力市场的结构。珠三角各类工厂的岗位有哪些变化？许怡认为，一个总的趋势是，高技能岗位的增加缓慢而有限，但“去技能化”的低技能岗位却在大量增生。而且，许多传统意义上的“高技能”工作，正面临被机器直接替代的威胁。她说，企业有时会优先替换掉那些技能高、工资高、在旺季谈判能力强的技术工人：“因为用机器替换他们，从成本上看更‘划算’。”
但许怡指出，如果企业选择用机器替代而非培训工人时，长期来看，其实会损害其核心竞争力。“如果所有企业都用机器换人，效率都提升了，那么，你还有什么独特优势？核心竞争力应该来自产品的独特性和品质，这需要技能型人才。”在一个家电厂和一个制药厂，许怡看到了一些稀缺范本。这两个案例证明，技能型人才可以成为企业的核心竞争力。
随着ChatGPT等生成式AI的爆发，白领劳动者日益陷入即将被AI替代的焦虑。许怡说，其实，制造业工人比白领更早感受到技术冲击，他们只是沉默不出声罢了。一方面，工人们在经过长时间、高强度的体力劳动耗尽了精力，无暇思考长远未来；另一方面，他们缺乏发声渠道，声音被忽视了。相比之下，白领劳动者受教育程度更高，信息获取能力强，发布渠道广，对未来的焦虑感“更加明显和强烈”。
让技术红利公有化
面对不可逆转的技术浪潮，个体的选择空间极为有限。个人技能的提升，无法解决全社会的就业难题。许怡认为，必须要有“社会性的解决方案”，她提出了几个方向：一是在分配领域进行大胆调整，探索比如全民基本收入（UBI）等机制，将财富分配与传统的雇佣劳动脱钩。二是重新审视生产资料的所有权问题。如今，大科技公司无偿占有全社会产生的海量数据，并用其训练AI、获取巨额利润。“这些数据来自全社会，但产生的财富却集中在少数公司手中。”许怡指出，如何在法理上界定数据所有权，实现某种形式的“公有化”，让技术红利惠及大众，是根本性问题。
在政策层面，她建议政府应调整激励机制。“过去政府补贴鼓励企业买机器换人，现在是不是可以转为激励企业保留工作岗位？”此外，还需要健全社会保障网，为可能出现的结构性失业兜底；推动终身技能培训体系，尤其是为缺乏自我投资能力的农民工提供支持，也是当务之急。
以下为正午与许怡的对话。
正午：在工厂的田野调查，哪个场景让你强烈意识到，机器在系统地“管控”和“规训”人？
许怡：最典型的场景是劳动节拍被机器设定。例如，一台工业机器人设定60秒完成一个操作循环，旁边的工人就必须在这60秒内完成放料、组装等辅助工作。在流水线上，工件传到工人面前，可能只给35秒的操作时间。工人必须竭尽全力跟上机器的节奏，这是一种深刻的规训。管理者通过工程设置，让节奏紧逼工人的极限，从而最大限度地榨取效率，工人身体的节奏必须完全适配于非人的机器节拍。
正午：“机器比人强”这种迷思，是管理者与工人的“共谋”完成的。工人为何会强化对自己不利的叙述？
许怡：并非所有工人都参与“共谋”，但这是一种相当普遍的现象。它的形成是外部舆论、内部管理和工人自身体验合力的结果。社会将机器等同于“先进生产力”，工厂内部也持续灌输这套话语。
同时，工人从自身疲惫的工作体验出发，也会觉得，我工作十几小时会累、会情绪化，机器应该是稳定的。这就在无意识中认同了“机器优于人”的逻辑。只有当工人亲眼目睹机器频繁故障、效率低下时，部分人才会开始反思这套主流叙事。
正午：珠三角的“技能极化”趋势与经典的理论模型有哪些不同？
许怡：经典理论认为，自动化会导致“技能两极化”，即高技能和低技能岗位增加，中等技能岗位减少。但我观察到的更像是“单向极化”或“技能下沉”。高技能岗位的增加非常缓慢和有限，而被“去技能化”的低端岗位却在大量增加。这背后的主导因素是中国依然庞大的劳动力存量，尤其是40岁以上的中年农民工群体。自动化在减少制造业总体用工需求的同时，创造出少数高技能岗位，但这无法吸纳众多劳动力，导致大量工人被挤压到更边缘、更不稳定的低技能岗位中。
正午：你如何看待“年轻人不愿进工厂”的流行叙事？
许怡：将问题归结为“年轻人怕苦怕累”是肤浅的，其本质是工厂的劳动条件、收入水平、自由度等综合吸引力不足。更深层的变化是，通过教育，越来越多农村出身的年轻人得以进入白领行业，导致蓝领劳动力在缓慢减少，并且老龄化。然而，社会面临的真正矛盾是：一方面产业升级在减少岗位，另一方面仍有大量中高龄劳动力需要就业。自动化与就业保障之间的政策整合，远远没有完成。
正午：制造业工人比白领更早感受到技术冲击，他们最普遍的焦虑是什么？与白领有何不同？
许怡：蓝领工人，尤其是中年工人，给我的感觉是“只能顾好眼前”。高强度、长时间的工作耗尽了他们的精力，无暇思考长远。他们的焦虑是更具体、更生存导向的：怕失业，怕没活干。而白领因为教育程度高、信息通达，对未来的结构性失业焦虑更强烈、更前瞻。另一个关键区别是，蓝领工人韧性更强，“不挑活”，从工厂失业后可能去搬砖、做护工。而许多白领难以接受这种身份和劳动条件的巨大落差，可能宁愿待业。
正午：与历史上的“卢德运动”相比，今天对技术替代的社会反抗显得如此“沉寂”和个体化，这是为什么？
许怡：直接破坏机器的卢德式抵抗在今天几乎不可能发生。中西方更大的差异在于劳动者缺乏集体表达和议价的制度化渠道。在西方，工会可以组织罢工等形式的谈判。在国内，尽管有工会组织，但大多停留在福利发放层面，未能有效凝聚工人共识、形成集体声音与资方或政策制定者进行博弈。因此，工人的不满只能化为怠工、调侃、离职等高度个体化的“弱者的武器”，这些反抗很容易被资本和技术的洪流消解。缺乏有效的集体行动机制，是反抗沉寂的根本原因。
正午：基于你的研究，对于行业政策，你有哪些建议？
许怡：核心在于政策的整合。目前的问题是各部门“各行其是”：科技部、工信部大力推动技术升级，其考核指标往往是“机器换人”的比例；而人社部、工会系统则更关注劳动者技能和就业保障。这两套政策缺乏协同。政府评估技术升级，不应只看用了多少机器人、减少了多少人工，必须将就业质量、员工福利等社会指标纳入整体考核体系。面对近在咫尺的变革，技术政策与社会政策必须一体化设计。
正午：面对可能到来的大规模岗位替代，您认为“全民基本收入”这类方案可行吗？
许怡：“全民基本收入”涉及分配领域的重大调整，但它的实现触及更根本的生产关系和社会财富所有权问题。当前，大数据、AI训练所依赖的海量数据来自全社会，产生的巨额利润却集中在少数科技巨头手中，这是一种“无偿占有”。因此，需要思考如何从法理上界定这些数字资产的所有权，探索某种形式的“公有化”，让技术红利能够更公平地分配。否则，国家很难有足够资源进行大规模的社会再分配。这不仅是经济问题，更是政治和社会治理的深刻挑战。
《机器时代》，许怡，广西师范大学出版社，北京贝贝特，2025-11，ISBN: 9787559889966
——完——
作者明亮，一个喜欢蹲下来看世界的人。
题图来源：Nana Banana