10月16日晚7点，中国人民大学校内的明德书店举办了“经典与前沿”系列的首场直播活动，主题为“从《技术封建主义》审视数字经济下的虚幻自由”。此次活动中，中国人民大学经济学院的李直老师从不同角度分享了他关于平台的垄断与监管；平台经济下的生产者依赖、劳动监管与收入分配问题；跨平台的交互性；技术对于人们思想的影响；以及资本主义与技术的关系。活动现场，李直老师与现场学生以问答形式展开对谈平台所享有的私人权利、社会控制权的私有化、垄断化之间存在一定的利益冲突。因此，在垄断条件下，垄断利润（或我称之为租金）的归属和利用方式变得尤为重要。正是因为这个特征，我们才要去思考我们国家未来的发展方向。首先，我们必须承认，这些平台企业的发展是必要的，它们为我们带来了巨大的便利性，这是不容忽视的。但同时，我们也应该清醒地认识到，平台的基础设施化与其私人利益垄断之间的冲突，很难通过其内部机制来解决。因此，我们需要外部的制约或规范来介入。在这样的背景下，引导租金的流向以及租金的使用方式变得尤为重要。我们可以研究一下我们国家在科研体系举国体制的运行下，是如何推动通信技术的发展和超越的。在这个领域，所有的公司几乎都是超大型的，即使不是完全垄断，也是准垄断的巨头。我们可以观察，在国家的协调下，这些民营企业和国有企业是如何形成有效合作的，以及他们如何进行利益分配，从而激发大家投入到通信技术革新的动力中去。所以咱们国家在早期的通信技术方面是完全落后的，但到了4G时代差不多追平了，到了5G时代则实现了超越。 平台经济下的生产者依赖、劳动强度控制和收入分配问题他们作为生产剩余价值的劳动者，平台希望对他们进行严密的控制，以最大化自身利益。这种控制通过高度精细化的算法实现，使得生产者几乎无法拒绝平台的指令。但问题的关键在于，我们不能让平台以算法的名义把所有话都说了。算法背后是人，是平台为了自身利益而精心设计的控制工具。要解决这个问题，我们需要穿透算法控制逻辑中的自动化和无人化表象，看到其背后的复杂利益关系。平台内部是一个复杂的结构，雇佣了大量人员来维护其运行。然而，当我们使用平台的App时，却感受到一个完全无人化的过程。我们需要知道谁是算法的受益者，他们获得了多少利益，以及是如何获得这些利益的。只有穿透算法控制逻辑中的表象和利益关系，推动相关主体进行变革和调整，才能为生产者创造一个更加公平和合理的劳动环境。首先，需要考虑如何为这些零工设计一个更加灵活的社会保障制度，这也是《技术封建主义》这本书中提到的一个很核心的问题。传统的五险一金制度主要是基于企业与员工之间的稳定雇佣关系，但在零工经济中，这种关系变得不再稳定。因此，我们需要探索一种更加灵活的方式，以适应零工的工作特点。例如，对于每天只工作几个小时的零工，我们如何设计一个既能保障其权益又能适应其工作灵活性的社会保障制度，这是一个亟待解决的问题。何撬动企业之间的合作，共同形成一个资金池来负担零工的社会福利。这个资金池可以根据零工的工作条件、工作时间等因素来设置一个合理的体系，以确保他们的权益得到保障。首先，平台通过算法优化来提供更好的服务，而这些算法优化所需的用户数据实际上是由我们个体产生的。这里就涉及到了一个产权界定的问题。根据科斯定理，产权的初始界定对后续的经济效率并无影响，但在这个问题上，产权的界定却至关重要。如果个人信息的产权界定给我们自己，那么平台就需要向我们付费来获取这些数据；反之，如果界定给平台，我们就需要向平台付费来使用其服务。然而，在现实生活中，我们个人似乎并没有与平台谈判的权利，这使得产权的界定变得困难。绝对地租来源于对土地的所有权，即别人要使用你的土地就需要交钱。而级差地租则更侧重于对土地经营的垄断，即你使用了这块土地，其他人就无法使用。将这个概念套用到平台上，我发现平台正是通过这两种方式保证了自己的垄断地位。除了明确的产权界定和法律边界之外，平台还通过其他隐性的条件来让用户成为其忠实的用户，甚至将他们封闭在特定的平台内。以微信为例，从一个简单的社交工具逐渐成长为一个社会的大杀器，几乎成为了我们日常生活中必不可少的基础设施。这得益于其巨大的网络外部性，即越多人使用微信，其收益就越大，进而吸引更多人使用。当微信积累到一定程度后，它开始将自己打造成为几乎所有东西的流量入口，形成了一个庞大的帝国。平台经济在某种程度上与地租经济有着相似之处，都体现了某种形式的垄断和租金获取。然而，它们之间的区别也在于平台经济更加复杂和隐蔽，其垄断地位的实现方式也更加多样化。个人数据在单独存在时往往显得微不足道，但其价值在于汇总后的信息挖掘能力。平台之所以不在乎单个用户的数据丢失，正是因为它们拥有庞大的数据集，单个数据的缺失对整体价值影响甚微。因此，试图通过产权界定将数据权利完全赋予个人，在实际操作中可能会遇到诸多困难。从社会效益的角度来看，过于强调个人数据权利反而可能阻碍数据的有效利用。数据的真正价值在于其汇总后形成的庞大信息库，从中我们可以挖掘出许多有价值的信息。这与传统产品（如手机、水等）的产权界定存在显著差异。传统产品的产权界定相对清晰，而个人数据的产权界定则更加复杂和模糊。此外，个人数据的界定还面临实践上的困难。哪些数据属于个人？如何界定数据的归属权？这些问题在现实中变得非常复杂。例如，通过观察就能收集到的数据（如年龄、性别、身高等），这些数据是否属于个人数据？如果有人通过非侵入性的方式收集这些数据，是否构成对个人数据权利的侵犯？这些都是需要深入思考和探讨的问题。如果我们将信息视为一个生产过程，那么传统的出版结构是以编辑的专业知识为基础，由编辑决定推送的话题或书籍。尽管决策看似由个人做出，但编辑通常会根据专业知识尽量拓宽话题范围，确保内容的多样性。例如，期刊编辑会筛选不同话题的论文，最终汇集成一期包含各种话题的期刊。然而，互联网却颠覆了这一传统模式。虽然它看起来非常去中心化，但信息传播平台在流量逻辑下推荐信息的逻辑并非是多样化的。当形成某种话题趋势时，加上热搜或星号标记，它就会变成推送给所有人的同一信息传输机制。这导致了一个矛盾的现象：互联网虽然为信息的获取提供了极大的便利，降低了成本，但如果不进行良好的信息筛选，反而可能成为一个难题。归根结底，如何看待和利用这些技术，关键在于个人是否善于挖掘和进行自主判断。虽然技术乌托邦主义者的想法有其道理，但我们也要看到技术可能存在的问题，这是一个充满矛盾的过程。《技术封建主义》，[法]塞德里克·迪朗著，陈荣钢译，中国人民大学出版社，2024年7月出版
