Please wait a minute...
吉林化工学院学报, 2026, 43(4): 39-44     https://doi.org/10.16039/j.cnki.cn22-1249.2026.04.008
  本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
人工智能发展中劳动异化的深层逻辑与应对策略
邓莹莹
吉林财经大学 马克思主义学院, 吉林 长春 130117
The Deep Logic of Labor Alienation and Coping Strategies in the Development of Artificial Intelligence
DENG Yingying
School of Marxism, Jilin University of Finance and Economics, Changchun 130117, China
下载:  PDF (713KB) 
输出:  BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 人工智能迅速发展引起全球劳动力市场深刻变革,提高效率、优化资源配置的同时,产生新的劳动异化。人工智能既延续了传统工业时代异化的特征,又产生了算法控制、数据剥削、垄断等新的问题,使劳动者主体性降低、归属感丧失,资本和技术合谋使劳动不平等更加严重。为了克服上述问题,需要建立一个以技术、制度和人文为三足鼎立的综合管理体系,使人工智能的发展更加注重人的需求。
服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
()
作者相关文章
邓莹莹
关键词:  人工智能   劳动异化   算法控制   数据剥削
    
Abstract: The rapid advancement of artificial intelligence has triggered profound transformations in global labor markets. While enhancing efficiency and optimizing resource allocation, it has simultaneously given rise to new forms of labor alienation. Artificial intelligence not only perpetuates the alienation characteristics of the traditional industrial era but also introduces emerging issues such as algorithmic control, data exploitation, and monopolistic practices. These developments have diminished workers′ autonomy, eroded their sense of belonging, and exacerbated labor inequality through collusion between capital and technology. To address these challenges, it is imperative to establish a comprehensive management framework anchored by technological innovation, institutional safeguards, and humanistic considerations, ensuring that AI development places greater emphasis on meeting human needs.
Key words:  artificial intelligence    labor alienation    algorithmic control    data exploitation
               出版日期:  2026-04-25      发布日期:  2026-09-06      整期出版日期:  2026-04-25
:  A 18  
引用本文:    
邓莹莹. 人工智能发展中劳动异化的深层逻辑与应对策略[J]. 吉林化工学院学报, 2026, 43(4): 39-44.
DENG Yingying. The Deep Logic of Labor Alienation and Coping Strategies in the Development of Artificial Intelligence. Journal of Jilin Institute of Chemical Technology, 2026, 43(4): 39-44.
链接本文:  
https://xuebao.jluct.edu.cn/CN/10.16039/j.cnki.cn22-1249.2026.04.008  或          https://xuebao.jluct.edu.cn/CN/Y2026/V43/I4/39
[1] 庞晓鑫, 蹇慧. 人工智能赋能学术期刊编辑继续教育策略探析[J]. 吉林化工学院学报, 2026, 43(6): 49-53.
[2] 王硕鹏, 许波. 人工智能驱动的高校就业管理动态适配机制研究[J]. 吉林化工学院学报, 2026, 43(4): 16-22.
[3] 刘梦竹, 韩丹丹, 王鑫, 袁龙, 王永鹏. 人工智能技术助推理工科课程智能化教学改革研究——以高分子物理为例[J]. 吉林化工学院学报, 2026, 43(4): 1-5.
[4] 王影, 谷宏达 , 刘麒. 基于COZE平台的专业课程思政建设智能规划助手设计与实践[J]. 吉林化工学院学报, 2026, 43(2): 6-12.
[5] 李双远, 秦哲浩. 人工智能背景下“三位一体”高校网络安全防御体系建设研究[J]. 吉林化工学院学报, 2026, 43(2): 33-38.
[6] 齐金玲. 人工智能辅助高校日语教学中的文化适配性问题与解决路径研究[J]. 吉林化工学院学报, 2026, 43(2): 23-27.
[7] 陈旭, 贾晓琳. 从电影《哪吒2》看AI翻译与人工翻译在电影台词翻译中的博弈与共生[J]. 吉林化工学院学报, 2026, 43(2): 60-65.
[8] 周小琳, 吴翔. 利用人工智能提升统计数据分析能力的教学策略[J]. 吉林化工学院学报, 2026, 43(2): 28-32.
[9] 刘麒, 张朔, 王影. 基于COZE平台构建的单片机课程AI专属答疑智能体的研究[J]. 吉林化工学院学报, 2025, 42(12): 22-27.
[10] 李双远, 王柳欢. 基于人工智能“5+1模式”的地方高校智慧校园建设研究与实践[J]. 吉林化工学院学报, 2025, 42(10): 28-34.
[11] 李鹏, 辛丙靖. AI赋能题库难度评价系统应用研究以热力学第一定律为例[J]. 吉林化工学院学报, 2025, 42(10): 1-3.
[12] 马永杰, 李罡, 刘庭伟, 郭珂豪. 基于树莓派的智能家居系统开发设计[J]. 吉林化工学院学报, 2024, 41(7): 26-33.
[13] 李双远 , 吕彦昌. 疫情防控背景下人工智能口罩检测技术的研究热点--基于CiteSpace可视化图谱分析 [J]. 吉林化工学院学报, 2022, 39(9): 55-60.
[14] 冯欣, 苗冯博 , 王甜甜 , 董哲原 , 丛萍 , 辛瑞昊. 基于文本挖掘技术的教育类文献主题识别方法研究 [J]. 吉林化工学院学报, 2022, 39(7): 72-76.
[15] 臧泽华, 张欣悦. 人工智能下企业财务会计向管理会计转型研究 [J]. 吉林化工学院学报, 2022, 39(6): 95-98.
No Suggested Reading articles found!
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed