過去半年來，AI（Artificial Intelligence，人工智慧）再度席捲公眾視野，無論文圖轉換還是問答調教，專業人員和一般使用者都深感創造生產的樂趣和便捷，各式應用的可能性也不斷被指出，AGI（Artificial General Intelligence，「通用人工智慧」或「強人工智慧」）的開發更讓人既企盼又恐慌。此刻的AI，已非從前大眾推測人類未來生活時的泛泛之詞，呈現的載體也不再只有科幻電影或小說場景，而是進入每個人的電腦和手機，我們已能直接操作。
相較之下，紅極一時的Web3（分散式網路）好像失寵了。的確，分散式技術——Web3的基礎——的使用者介面／體驗還是亟待改善，金融發展更是劇烈震盪到令交易者惶恐；在組織運作上，嚴格的DAO（Decentralized Autonomous Organization，去中心化自治組織）則少之又少，更別說法律地位不明，處境跟NFT（Non-fungible Token，非同質化代幣）和加密貨幣一樣尷尬。
不管兩者如何此消彼長，我們都被它們綁架了大部分注意力。但AI和Web3只是「剛好」一前一後接續的潮流嗎？抑或，它們具有一定程度的必然關聯？下文試圖召喚一個在現今語境中被棄絕的思考框架，將「AI」和「Web3」置入其中。
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從內在性質到外在效果：提高生產力的AI
最近三個月內，我給國外藝術家的訪綱和海外基金會的提案，都使用GPT（Generative Pre-trained Transformers，生成式預訓轉換器）英譯；據母語為英文的朋友表示，在語意傳達方面，翻譯品質很可靠，頂多缺乏個人風格。放眼周遭朋友和藝文界人士，跟AI互動的方式可比我瘋太多。
藝術家莊哲瑋實現了一個大膽想法：把自己的畫餵給AI，讓後者成為「跟自己一樣的畫家」，產出與原作似像非像的作品。類似的概念也發生在「把自己取代的計畫」，來自創意編碼家吳哲宇。兩個星期前，香港作家董啟章在飛地書店的座談上，貼出親自讓GPT寫小說的截圖：賦予AI人格或角色，令它模仿卡夫卡寫出一篇不過不失的《蛻變》；不僅如此，只要按部就班誘導式地提問，AI還能自主譜出一段作者和主人翁穿梭彼此世界、現實和虛構互通的旅程——讀者應該知道，這是董啟章長期關心的主題。
他的調教方式顯示，像GPT這樣的「大型語言模型」（LLM，Large Language Model）不存在「自我」，因此不進入特定社會關係進行扮演就無法寫作；在技術上，等於不知道要撈什麼資料來拼貼。至於莊哲瑋的大膽，也不是沒有小心的底蘊：正因AI尚無「繆思」，就算用全部畫作當素材加以培育，也暫時無法湧現「自我」（雖然莊的發文總暗示機器已有「ghost」），無怪乎實驗的成果雖然類似莊哲瑋的筆法，卻沒有那麼鮮活，彷彿影子。
「有沒有可能產生自我」的問題，屬於AI的內在性質，由此可衍生出無數辯論，我們不妨暫時擱置，聚焦在它的外在效果：人類生產力的提升，即「單位時間內產出的質與量增加」或「產出相同質與量所需的時間減少」。在前述例子中，中翻英便是明證，我不再需要花時間自己或請人翻譯，譯文的質量卻能達標。
回到董啟章和莊哲瑋。縱使AI無法勝任真正的創作，至少能成為有用的「式神」（陰陽師）或「寶貝球」（寶可夢）——這種「召喚獸（Invoked）」的概念是寶博（葛如鈞）跟我私下討論的結果。如果董啟章需要專屬的修辭本或故事集，便可調製幾副，方便隨時召喚；莊哲瑋也能訓練有自己風格的筆觸庫或構圖組，創作時派上用場。這些都有助於提高生產力。
在AI依舊缺乏自我的前提下，提高生產力是當前各種應用的硬道理。這段時間，許多人在圖文指令上耗去大量時間，就是知道一切成熟後，工作和生活將省下大量時間。在資本主義的邏輯下，省時就是一種省錢，一種cost down，有利於投資和擴大再生產，而在市場競爭下，沒能提高生產力將會付出巨大代價。
注意，這裡的生產力往往指向「單位內部」的表現，它們可以是個人（藝術家、設計師或譯者）也可以是團體（企業、智庫或公民團體）。
集中與分散的生產關係：Web2 vs. Web3
若要給Web3一個關鍵字，「多中心」或「分散」可能是最適合的。在眾多計算機權力平行且形成共識的格局下，人們的身分建構、物件傳輸和資產交易都經過獨特的編碼與紀錄，同一筆資料可以散存於整體網絡，單點故障不足以癱瘓系統。
以此為前提，在金融交易方面，錢包不是從屬於特定網站的帳戶資料，而是由使用者開設並完全擁有的資產容器，憑藉專屬的密碼和註記詞才能登入使用。就算中心化交易鎖仍管轄眾多錢包，去中心化錢包和冷錢包還是重要備選。
藝術市場上，群眾的參與越發重要：單一作品由眾多藏家鑄造和收藏，不同版次在他們手中根據同一機制而變化。類似邏輯有不同型態的實踐，好比觀眾共同決定電影劇情，而收藏行動也會影響作品版數。過去，單方面決定作品發行方式的藝術家已經被群眾的意志附身。
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在社會組織上，DAO也是多中心的。確立組織目標和執行方略後，成員可以透過多簽錢包（multi-signature wallet）投票，決定收入或支出，前提是討論和互信；更基進的問題，當然是DAO成員對組織財產的特殊所有權。
可見，Web3的本質是一種社會關係的重組，「人－人」、「人－物」和「物－物」的水平連結與配置是重組的目標；與此相反，Web2則立基在單一節點對全網的統馭，使用者的便利以隱私的上繳為代價。前者造橋，後者築牆。
在金融交易方面，Web2的機構就算權力蔓衍全球，仍須遵守國家的管制。管制得當便罷，不佳則扼殺了市場競爭可能帶來的進步和創意；再者，國家之間不是沒有專門的競爭行為，戰爭就是最暴力、傷害最巨的一種。事實上，每時每刻，地下經濟都在全球活躍著，政治權力根本抓不甚抓。
藝術市場上——不，Web2的世界，特別是數位藝術領域，很難形成具規模與流通的市場——不管是Facebook、IG還是曾經流行的tumblr，圖文創作受歡迎的程度往往只能反映在社群轉發和點擊次數，創作者無法獲得實質收入。因為企業一方面中介了創作者及支持者的交流（從情感到金錢都是），另一方面也缺乏一套有別於廣告機制的收入模式。
在社會組織上，中心化組織屢見不鮮。無論是新創企業還是老牌公司，由單一所有者或董事會決策是時代主流。在這點上，現今高舉政治民主的國家，經濟運作模式幾乎都不是民主的。
綜上所述，Web3和Web2的對象是「社會關係」，只是人與物之間的連結與配置方式不同；如果我們在乎兩者對產業、工作和生活的阻／助力，把焦點放在社會關係的生產面，那麼Web3和Web2也可以說是兩種「生產關係」。跟指向「單位內部」的生產力不同，生產關係處理「單位之間」的網絡。
生產力和生產關係的辯證：一個失落的典範
綜上所述，生產關係是生產力發展的脈絡。社會科學對「脈絡」的重視從來不是新鮮事。制度經濟學（Institutional economics）便主張，經濟發展不能只從技術進步和市場供需來理解，政治制度同樣重要。然而，綜覽各家說法，卻少有一個典範直接以生產力和生產關係為思考對象，甚至把人類歷史的機制綁定於此。讓我們耐下心來，細讀下文：
人們在自己生活的社會生產中，發生了一定的、必然的、不以他們的意志為轉移的關係，即生產關係，後者跟物質生產力的一定發展階段相適合。這些生產關係的總和構成社會的經濟結構，即法律的和政治的上層建築豎立其上，並有一定社會意識形式與之相適應的現實基礎。
社會的物質生產力發展到一定階段，就跟它們一直在其中運動的現存生產關係或財產關係（這只是生產關係的法律用語）發生矛盾。於是，這些關係便由生產力的發展形式變成生產力的桎梏。那時社會革命的時代就到來了。隨著經濟基礎的變更，全部龐大的上層建築也或慢或快地發生變革。
上面兩段話出自馬克思（Karl Marx，1818-1883）的《政治經濟學批判》（Zur Kritik der Politischen Ökonomie）序言（Vorrede），其中還提到隨著生產關係而變動的法律和政治領域，即「上層建築」；沒提到的則是「社會革命的時代」結束後新時代或「新生產關係」是什麼樣子，也未著重「上層建築」的能動性。
馬克思本人並未對這套說法詳細闡述，後世的馬克思主義者因而必須在「歷史唯物論」（historical materialism）的標籤下一再精煉這些文句，自我攻錯與辯詰。這些理論家和行動者如此熱衷，是因為馬克思巧妙概括了一個「辯證的」（dialectical）過程：此一時間點上，生產關係助長生產力，下一時間點上，相對成熟的生產力卻可能埋葬助長自己的同一個生產關係，而此一發展將引起全社會的震盪。
突飛猛進的AI，導因於企業對科技（背後是科學）的利用，利用的動能很大一部分來自企業之間的競爭。當紅的Open AI最早起於Sam Altman和Elon Musk的合作，前者是矽谷知名創業孵化器負責人，後者無須多作介紹。就像全球五大企業帝國「FAMGA」（Facebook、Apple、Microsoft、Google和Amazon）必須立足於網際網路一樣，我們很難想像沒有這種跨國連結，倚靠大數據來驅動的AI該如何發展。
可惜，這種運作模式就是「築牆」。AI固然提高了生產力，它背後的技術、硬體和資訊卻集中在少數企業和個人手上——不過，精準地說，如果不是一個鼓勵財產私有和集中的生產關係，像AI這樣的「生產力加速器」其實不會如此飛躍，而在網路和資訊的領域，Web2就是那個生產關係。
Web3的實踐者此刻或許焦慮，但樂觀的理由沒有消失。梳理一次上述說法：從前和目前，Web2都是AI的助力，但當AI帶來的生產力發展到一定程度，Web2的運作結構就可能成為阻力。因為社會全體成員無法共用工具、共享成果，提高生產力所需的實驗性、創造性和安全性，明明倚賴更多有才智者的加入，他們卻被拒於牆外；換句話說，生產力的提高「理論上」可以幫助人們在工作之餘享有更多餘裕，偏偏生產力的集中在「事實上」打了所有人一巴掌；這個時候，能夠「造橋」、實踐「分散」、把人與物進行水平連結和配置的Web3，才真正符合理想社會的需求。
在馬克思的時代，扮演AI角色的，是工業革命後大肆擴張的重型機具。或許有讀者認為現在是資訊時代，工業時代不是早就過了嗎？沒錯，工業時代是過了，但資本主義從未結束。馬克思的分析不是建立在哪一種技術、事物和職業的更替上，而是「人－人」、「人－物」和「物－物」彼此鑲嵌的機制（mechianism）類型如何引發社會轉型。
小結：「AI無產階級」怎麼行動？
把AI和Web3放在一起討論不是創見，但在現下的政治局勢和主流輿論中，似乎只有〈ChatGPT、Midjourney大熱，我們都是AI無產階級〉一文從馬克思主義的角度來談，作者高重建就是前述在飛地書店跟董啟章同場的與談人（有趣的是，董也寫了一篇〈AI與Web3的對決？〉，刊在明周文化）。高以一貫幽默的方式刻畫了一個恐怖景象：跟不上AI腳步、未能藉此提高生產力的人群，將淪為無產階級。他對AI和Web3的歸類跟我一樣（前者屬於生產力，後者屬於生產關係），只是他沒有提到無產階級接下來該怎麼行動。
我猜他不是不知道，只是不方便再說。因為推導下去，只有這個結論最合理：無產階級除了彼此合作，一同掌握AI──在財產權上共同擁有，而且有權充分使用──之外，別無他法。之所以要合作，是因為單一人沒有力量；之所以要掌握，而不是成為盧德主義者（Luddite）去詆毀或破壞搶自己飯碗的邪惡機器，是因為他們知道一旦「生產力加速器」為己所用並開源給更多人，同時配上與之相適應的、更開放的生產關係和組織（如Web3和DAO），理想的社會才是可能的。
最後，三點補充。第一，在前述的馬克思引文中，包含法律和政治在內的「上層建築」缺乏能動性，這是原作者的西歐情境使然。面對西方文明的壓境，世上各個地區很少會靜待生產關係和生產力的變革，再採取相應行動，這點在後來的馬克思主義理論中，已經獲得充分的擴充和修正；換句話說，法規和政府可能由上至下，主動助長Web3這個有利於生產力在未來持續發展的生產關係，適時跟AI的進步對接，端看Web3實踐者如何推動；只不過就長遠的時期來看，它們最終還是被社會關係所決定。
第二，本文把生產關係看作生產力的載體，因此似乎是首要的。不過，若乘載的生產力不足，生產關係也可能瓦解。馬克思曾把低度生產力的平等生產關係稱作「粗陋的共產主義」，其實就是「均貧」。試想，平等分配的制度落實了，卻缺乏被平等分配的財貨（來自生產力），那該怎麼辦？回到各種分散式組織，實踐者總是精心規劃架構和規則，強調協作和信任，但若生產力沒有起色（從生產工具到勞動的過程和產品皆然），建立在心性上的信任恐怕敵不過骨感的現實。提高生產力的AI，只能跟上，然後駕馭。
第三，馬克思主義理論在20世紀的歷史命運給了我們一個堅實的啟示：任何從底層出發的計畫，不管主張「民主」或「平等」還是「分散」或「合作」，只要由中心化的權力機構來主導，尤其是政治權力的最高層級國家，就必須特別小心（注意跟第一點的權衡）。說來弔詭，台灣跟中國最不一樣的地方，反而是我們還能暢言馬克思主義，而且是一個反對國家主宰社會的版本。至於這個失落的典範是否被涵容進主張「多元宇宙」（Plurality）的思想行動議程中，還有待觀察；又或者，它已經轉向美國馬克思主義社會學者賴特（Erik Olin Wright）所說的「真實烏托邦」（Real Utopia），分流為經濟民主、基本收入、參與式預算、合作社、開源共享、性別多元和環境保育等「多中心」行動了。
張寶成( 26篇 )Volume DAO 共同創辦人，參與策劃台灣第一場泰卓鏈（Tezos）人工智慧 NFT 收藏展《機器會夢見 NFT 嗎？》。曾為音樂廠牌「旃陀羅唱片」（Kandala Records）負責人，與黃大旺共同發行的專輯「民國百年」，獲奧地利林茲電子藝術大獎「數位音樂與聲音藝術類」榮譽賞。同時為國立政治大學政治學博士，專長為歷史理論。