朱旭峰｜全球化、人工智能与资本主义社会的未来

本文剖析全球化背景下资本主义国家制造业发展及劳资关系演变，指出资本逐利性促使跨国公司形成，导致本国制造业空心化等问题。人工智能技术的兴起将对资本主义的产业、经济和社会带来诸多影响。“制造业回流”举措虽然迫使资本回流到本国开设制造业工厂，但人工智能技术催生出的无人工厂使劳工阶级继续处于社会弱势地位，进一步激化劳资矛盾。劳工阶级会以新的形式进行抗争，来对抗他们在资本主义社会中的不公和社会地位的降低。同时，科技资本精英所倡导的“技术加速主义”意识形态，则推崇不受限制的技术发展，并主张通过技术手段彻底颠覆现有社会秩序和政府构架。这一系列现象揭示了资本主义制度下人工智能是另一种形式的全球化，将对资本主义社会带来新矛盾和新挑战，也为未来社会发展和制度变革提出了新的政治议题。（本文转载自“当代中国与世界”）

资本主义社会的主要矛盾是资产阶级与工人阶级之间的矛盾，这一社会规律从前全球化时期到高度全球化的今天都存在。资本家拥有资本和生产资料，通过投资开办企业，追求利润最大化，而工人阶级则通过出卖劳动力获取生活资料。在这一过程中，工人阶级的劳动力成本成为影响企业和企业家利润的关键因素。传统上，资本家为了追求更高的利润，会尽可能地压低工人工资，延长工作时间，提高劳动强度。工人阶级为了维护自身权益，往往会采取抗议、罢工等手段，向资本家讨价还价，争取提高劳动者福利。在没有全球化的时代，工人阶级的抗议活动在一定程度上能够影响资本家的决策。因为资本家在本国开办企业，需要依赖本国的工人阶级进行生产。因此，在工人阶级的抗议压力下，资本家有时不得不做出妥协，提高工人的工资和福利待遇。例如，20世纪初的美国劳工运动中，工人通过大规模的罢工和抗议活动，争取到了八小时工作制、最低工资标准等福利，这些成果在一定程度上改善了工人的生活条件，但也增加了企业的劳动力成本。然而，随着全球化的发展，工人阶级的议价能力受到了严重削弱。全球化使得资本流动更加自由，资本家可以在世界范围内寻找劳动力成本更低的国家开办企业。当本国工人的成本过高时，资本家会将企业转移到劳动力更便宜的地方，甚至关闭本国企业。这种趋势导致了跨国公司的兴起，资本家通过跨国投资和生产，将生产环节转移到劳动力成本更低的国家和地区，通过在全球范围内配置资源、组织生产，实现利润的最大化。他们利用不同国家和地区的资源优势、劳动力成本差异，构建起全球化的生产链和供应链。因此，全球化进程的加速，使得新兴的跨国公司成为资本主义世界经济的主导力量。

跨国公司的兴起，进一步加剧了资本主义社会的矛盾。许多跨国公司将生产工厂从发达国家转移到发展中国家，这些发展中国家的劳动力成本相对较低，资本家通过在这些地区投资建厂，能够显著降低生产成本，提高利润。一方面，跨国公司为保持高利润，会使发展中国家劳动者的待遇普遍保持低位；另一方面，跨国公司为了追求利润最大化，往往忽视对当地社会和环境的影响，引发一系列社会问题。在发展中国家，跨国公司的进入带来了就业机会，但同时也带来了低工资、恶劣劳动条件等问题。在发达国家，当某一地区的工人要求提高工资或改善工作条件时，资本家可以轻易地将生产转移到其他劳动力成本更低的地区，或者威胁这样做。因此，工人阶级面临着失业的威胁，无法再像以前那样通过抗议来争取自身权益，工人阶级的抗议和罢工等手段对资本家的影响力大幅下降。跨国公司的转移导致了国内制造业的衰退和工人阶级的失业，并使工人阶级失去了议价能力，进一步加剧了原资本主义国家内部劳工阶级对资产家的仇视。这种现象在20世纪末和21世纪初的全球化浪潮中表现得尤为明显。

历经超过半个世纪的发展，人工智能在理论、技术、应用层面均取得了巨大突破，成为推动科技创新和产业变革的关键动力。从产业链布局视角来看，人工智能技术可划分为基础层、技术层与应用层。基础层作为人工智能的基石，涵盖了数据、算力、算法，以及芯片、传感器等硬件设备，同时也包括云计算、大数据平台等软件设施，为整个产业提供了底层的技术支撑与资源保障。技术层包括面向不同功能的应用技术，是构建人工智能特定功能的核心技术集合，如计算机视觉、语音识别、自然语言处理、大语言模型等均处于这一层级。应用层是利用人工智能技术，聚焦在特定领域或场景中开发各类产品与服务，旨在提供具有商业价值的人工智能解决方案，包括机器人、无人机、自动驾驶、个性化推送服务、智能教育、智慧医疗、智慧城市服务、智慧金融等丰富多样的应用形态。

第一，催生新兴业态。人工智能的蓬勃发展有力地带动了高科技产业、服务业及新兴行业的快速崛起，催生出智能硬件、虚拟现实、数据服务等新兴产业，极大地推动了智能终端市场的增长势头。智能眼镜、智能手表等新型消费产品逐渐成为全球科技领域的热点，持续为经济增长注入活力。未来，以具身智能为基础的新技术将开启广阔的新消费场景。在能源产业领域，人工智能为核聚变和智能电网的发展提供了关键技术支撑，研究团队运用强化学习算法成功控制托卡马克核聚变装置的磁场，使人类在可控核聚变研究方面取得了重要进展。量子计算与人工智能的融合则被视为下一次信息革命的核心驱动力，这些技术突破有望从根本上重塑能源供给和信息处理的未来格局，为经济社会的长远发展奠定坚实基础。

第二，推动产业升级变革。人工智能技术具有基础性和通用性，能够深度赋能各行各业，是所有产业智能化转型的重要推动力。在工业制造业领域，人工智能具有广泛的应用空间，在生产自动化、质量检测、安全生产、流程优化等全流程都具有巨大的应用潜力，能够极大提升工业生产效率。以汽车制造行业为例，特斯拉等企业大量采用智能机器人及自动化生产线，实现了高精度零部件加工与整车装配，在提升生产率的同时降低误差，使产品质量更加稳定可靠，并通过人工智能优化供应链管理效能。在服务业领域，人工智能也有广阔的应用场景，于金融、物流、零售等诸多细分领域实现了广泛且深入的渗透应用。基于大数据与人工智能的精准营销已成为企业拓展市场的重要利器，有效提高了营销转化率。如今很多社交媒体平台都具有个性化推荐算法，依据用户浏览历史、点赞评论等行为数据，为用户量身定制专属内容推荐，有力地促进了内容创作者与品牌方精准触达目标受众，推动了广告与电商业务的蓬勃发展。在农业领域，智能化转型步伐也在不断加快。无人机利用高清摄像头与图像识别技术，能够快速准确地识别病虫害，并实施精准施药，显著提高了防治效果，为农产品绿色生产提供了坚实保障。

第三，引领科技创新范式变革。人工智能改变了科学研究的方式，助力科研人员突破传统研究的局限。在极具前景的科研领域，人工智能的应用使得革命性技术突破曙光初现。如在基础科学研究中，人工智能能够大幅缩短科研周期，拓展研究的可行性边界。例如中国科学技术大学研发的“机器化学家”可在短时间内高效筛选海量化合物组合，将原本耗时数年的科研过程缩短至数月，极大加速了科研进程。在药物研发领域，人工智能的虚拟筛选技术解决了传统研发工作时间成本高、资金投入大、成功率低等痛点，能够从海量化合物库中快速筛选出潜在活性分子，大大缩短药物发现周期。英国Deep Mind公司利用人工智能技术成功预测蛋白质分子结构，彻底颠覆了传统依靠观察测序探索蛋白质结构的科研模式，相关科学家也因此荣获2024年诺贝尔化学奖。

随着人工智能技术的快速发展，很多人会担心，人工智能技术的大量应用会引发大规模失业的风险。随着人工智能在各行业的加速渗透，短期内结构性失业问题日益凸显。据麦肯锡预测，到2030年，全球约有8亿个工作岗位面临被人工智能替代的风险，涉及制造业、客服、物流、数据录入等多个行业领域。在制造业中，工业机器人的大规模应用致使焊接、喷涂、装配等重复性劳动岗位需求急剧减少，企业引入自动化生产线后，部分工厂一线工人数量减少超50%。在服务业领域，智能客服的普及对传统客服岗位造成了强烈冲击，客服人员招聘规模持续收缩。不仅私营部门的工作机会受人工智能冲击，政府机构雇员同样存在被人工智能技术介入、优化、替代的可能。当然，在某些情况下，人工智能技术的发展可能会创造新的就业机会，新业态可能催生出新的职业，提升人类劳动力的价值。因此，随着人工智能技术不断发展、应用不断深化，如何有效配置劳动力资源、确保劳动者价值实现成为关乎资本主义社会发展的重要议题。

然而，在人工智能时代，资本主义社会关于资本和劳动力之间的主要矛盾并没有实质性改变。人工智能技术的应用虽然能够大规模替代人力，并显著降低人力成本，但是人工智能技术和设备的应用本身也是一种昂贵的生产资料投资，也需要投入大量资本。企业家在投资组合决策中需要权衡人工智能如自动化机器人设备与劳动力之间相互替代的成本和收益。这一决策过程除了取决于人工智能技术的能力和价格外，还受到多种社会因素的影响，包括人力成本、人口结构、劳动力结构以及行业特性等。我们将探讨这些因素如何影响企业家的投资决策，并分析其对未来就业市场的潜在影响。劳动力成本的上升和罢工风险促使企业家更愿意投资自动化设备，而个人安全因素则推动高风险行业采用人工智能技术，以减少人力资源的安排风险。

第一，劳动力成本。人工智能技术的发展使得自动化设备能够完成越来越多的复杂任务，从而替代部分人类劳动力。人工智能设备不仅能够降低人力成本，还能提高生产效率和产品质量。例如，在制造业中，机器人可以24小时不间断工作，且不会出现疲劳或错误。这种替代效应在劳动力成本较高的西方国家和地区更为显著，因此企业家更愿意通过投资人工智能设备来降低生产成本。劳动力成本是企业家在投资决策中考虑的关键因素之一。劳动力成本不仅包括工资，还包括福利、培训、管理等附加成本。在劳动力紧缺的国家或地区，劳动力成本通常较高，这促使企业家更倾向于投资自动化设备以替代劳动力。相反，在劳动力过剩的国家，劳动力成本较低，企业家可能更愿意雇佣劳动力而非投资自动化设备。

第二，人口结构与劳动力结构的影响。人口结构的变化对人工智能技术在市场上的应用有着长远的影响。在人口老龄化严重的国家，如日本和德国，劳动力市场逐渐出现供不应求的局面。劳动力的减少导致工资上涨，企业为了维持竞争力，倾向于寻求自动化解决方案。而在人口增长迅速的国家，如印度和非洲部分国家，劳动力市场供大于求，劳动力成本较低，企业家更倾向于雇佣劳动力而非投资人工智能自动化设备。随着人工智能技术的广泛应用，就业结构将发生显著调整。在一些发达国家，由于人工智能技术能够解决低技能劳动自动化工作，劳动力市场呈现出两极分化的趋势：在人工智能还无法取代的创造性高技能工作，高水平劳动力供不应求；在人工智能能够取代的重复性重体力工作，低技能劳动力出现过剩。这种分化导致高技能劳动力成本上升，而低技能劳动力失去与人工智能之间的竞争力。因此，企业家在投资决策中会更倾向于用人工智能技术替代低技能劳动力，而保留高技能劳动力以应对复杂的工作任务。因此，在未来，低技能、重复性工作的岗位需求将逐渐减少，而高技能、创造性工作的岗位需求将增加。例如，数据分析师、AI工程师、机器人维护人员等新兴职业将面临更大的需求。同时，服务业和创意产业等对人类情感和创造力依赖较高的行业将保持稳定增长。为了适应就业结构的变化，教育和培训体系需要进行相应的调整。未来，教育将更加注重培养学生的创造力、批判性思维和适应能力。同时，持续的职业培训将变得尤为重要，以帮助现有劳动力提升技能，适应新的就业需求。

第三，行业特性与人工智能投资决策。人工智能技术在资本主义社会的大规模使用，是企业家针对投资人工智能技术替代劳动力，还是继续使用劳动力的成本和效益权衡的结果。除了一个国家的劳动力成本和人口结构等整体因素外，针对不同行业，劳动力成本和风险也是人工智能投资决策的重要考虑因素。劳动力除了人力成本外，还存在罢工等潜在风险。罢工不仅会导致生产中断，还会给企业带来额外的管理成本和声誉损失。人工智能设备不会罢工，能够保证生产的连续性和稳定性。因此，在罢工风险较高的行业，如制造业和物流业，企业家更倾向于投资自动化设备以减少对劳动力的依赖。其次，某些行业对劳动力来说具有高人身安全风险，如消防、采矿等。这些行业不仅需要承担高昂的保险费用，还可能面临人员伤亡的风险。人工智能技术在这些领域的应用可以显著降低人员安全风险，提高工作效率。例如，机器人可以在火灾现场进行救援，无人车可以在矿山进行运输，无人机可以在战场上执行侦察和轰炸任务。因此，这些行业更有动力采用人工智能技术来替代人力。此外，深海与深孔勘探等极端环境更凸显人工智能的优势。在数千米海底或高压、缺氧的条件下，人类作业面临巨大的生命危险和技术限制，任何失误都可能导致灾难性后果。AI驱动的自治潜航器和深孔检测机器人能够在全黑、强压、强腐蚀的环境下持续工作，通过机器视觉与强化学习算法实时避障、精确定位并采集地质样本；深海钻探平台也利用AI系统动态预测井壁坍塌风险、优化钻头路径，从而显著降低勘探成本与事故率。因此，海洋能源、海底通信电缆铺设及深地资源开发等行业，近年来纷纷加大对AI装备的投入，将深海深孔探索视为新一轮技术替代劳动力的前沿阵地。

人工智能技术本身具有全球化属性，其发展需要全球范围内的数据、算力、人才和技术交流。数据是人工智能发展的基石。全球不同地域、行业产生的数据具有多样性与互补性。单一国家或地区的数据难以全面反映世界的复杂特征，全球数据整合能为人工智能模型提供更丰富的训练素材，提升模型的泛化能力和准确性，使其能更好地适应不同场景和需求。算力作为人工智能发展的支撑，其全球协同至关重要。各国在算力基础设施建设、能源供应及成本等方面存在差异。通过国际合作，可实现算力资源的优化配置，提高算力利用效率，降低研发成本，加速人工智能技术的迭代与创新。人才是人工智能发展的核心驱动力。全球顶尖的人工智能人才分布广泛，不同文化背景和学术传统的交流碰撞，能激发创新思维，推动人工智能技术的突破。技术交流则促进了知识的传播与共享，使各国能借鉴彼此的先进经验和技术成果，避免重复研发，提升整体发展水平。

然而，人工智能技术在助力全球生产和生活的同时，也直接或间接地对全球合作产生一系列负面影响，冲击着现行经济全球化格局。

第一，人工智能可能造成世界各国之间的贫富差距进一步扩大，并加剧全球科技竞争和地缘风险。人工智能技术的兴起，在全球化背景下，人工智能技术促使资本和劳动的重新分配格局发生深刻变化。部分发达国家借助投资人工智能技术进一步巩固其经济优势地位，而发展中国家则面临着技术差距不断拉大的风险。随着人工智能技术的持续发展，各国在资本、技术、劳动力等方面的比较优势将发生动态调整，掌握前沿人工智能技术的重要性不断提高。特朗普2.0时代提出“AI优先”战略，通过税收优惠吸引芯片制造回流，并计划将人工智能深度嵌入国防供应链，加剧全球技术竞争与地缘风险。在中美博弈的大背景下，美国利用其在人工智能基础设施领域的优势地位，持续对我国人工智能发展进行限制与打压，我国面临着美国“去中国化”战略的严峻挑战。

第二，人工智能技术的兴起本应推动全球化进程，然而部分国家采取的贸易保护主义措施却与这一趋势背道而驰。美国为了维护国家竞争力，特别是对中国的科技竞争力，采取一系列贸易保护主义措施，如限制高端芯片出口限制和向中国加征高关税等，试图切断全球经贸联系，阻碍人工智能技术向世界的扩散和普及，阻止全球经济与科技合作与发展。美国向全世界加税、推动国际贸易脱钩即是典型表现。特朗普2.0时代之初，美国以“对等关税”等名义，对全球多国加征高额关税，试图通过贸易壁垒限制进口，保护本国产业。这种做法不仅违背了自由贸易原则，也严重阻碍了全球产业链和供应链的稳定运行。

第三，人工智能技术对全球安全造成的潜在影响。随着人工智能系统广泛接入网络，国家电网、金融交易系统、交通指挥系统等关键基础设施面临着黑客利用人工智能技术发动攻击的潜在风险。例如，近期伴随着生成式大语言模型的广泛使用，出现了一系列针对本地部署相关模型的钓鱼攻击，通过恶意传播程序带来极大危害。据《日本经济新闻》1月3日报道，日本、美国政府将在2025年开始有关滥用人工智能网络攻击的联合研究。人工智能时代的数据隐私和安全问题也日益严峻，人工智能依赖海量数据进行模型训练，在医疗、金融、电商等领域的数据收集、存储、传输过程中，存在数据泄露风险。如美国社交媒体巨头美国互联网公司（Meta）发生5.33亿用户数据泄露，被罚2.65亿美元，引发公众对数据隐私的高度恐慌。一旦敏感数据落入不法分子手中，极有可能被用于精准诈骗、身份盗窃等违法犯罪活动，给个人财产安全与社会信用体系造成巨大损失，严重影响经济社会的稳定运行。

第四，人工智能武器化带来全球和平危机。人工智能驱动的自主武器系统在全球战场上的应用日益广泛，成为大国竞相发展的前沿军事技术。人工智能与武器的深度结合，实现了自动化、精细化的对敌打击，极大地降低了杀伤难度，显著提升了杀伤效率和烈度，这极易导致武装冲突的规模扩大和升级失控。人工智能技术也使得高科技武器的成本降低，让一些恐怖组织掌握了杀伤性无人机设备，这对全球和平和地区稳定也造成不利影响。在极端情况下，人类甚至可能完全丧失对自主武器的控制能力，由此引发的大规模人道主义灾难后果不堪设想，给全球和平与安全带来了前所未有的巨大挑战，严重威胁人类社会的生存与发展根基。

资本始终以追求最高利润为目标，在全球范围内寻找人力资源成本洼地。在全球化时代，用工成本成为资本决策的关键考量因素之一。发达国家劳动力成本相对较高，而发展中国家则凭借丰富且廉价的劳动力资源，吸引了大量资本流入。这种资本的跨国流动催生了跨国公司的蓬勃发展，它们在全球范围内布局生产，以获取最大化的利润。然而，跨国公司的扩张和资本的转移，给资本主义国家内部带来了诸多问题，其中最为突出的便是制造业空心化。大量制造业企业将生产基地转移到海外，导致国内制造业岗位大量流失，产业结构失衡。制造业空心化不仅影响了就业，还对国家的经济安全和技术创新能力产生了负面影响。这一现象实际上是全球化背景下资本主义发展的必然结果，是资本追求利润最大化的直接体现。

面对制造业空心化带来的种种问题，一些资本主义国家政府试图通过非市场手段，采用各种强制及经济措施，促使“制造业回流”。政府希望通过政策引导和财政支持，吸引企业将生产基地迁回国内，以重振本国制造业。然而，这一举措的实施面临着诸多挑战，其中人工智能技术的发展成为了一个关键变量。即便制造业能够回流，资本家在决定回母国开设工厂时，仍会充分考虑成本和效率因素。人工智能技术的飞速发展，为资本家提供了一种全新的生产模式——无人工厂。与雇佣本国劳工相比，利用人工智能技术开设无人工厂具有诸多优势。首先，无人工厂可以大幅降低劳动力成本，避免了因工资、福利、劳动纠纷、罢工等带来的额外支出。其次，人工智能技术可以提高生产效率和产品质量，实现不间断生产，提高企业的生产力。此外，无人工厂还具有更高的灵活性和适应性，能够快速响应市场需求的变化。

因此，人工智能的出现可能进一步加剧资本主义社会的不平等与产业结构失衡。许多学者将过去数十年美国不平等扩大的原因归结于全球化，认为其改变了劳动者和资本的力量对比。然而，人工智能的出现会进一步推进机器换人，使劳动力在经济体系中的占比下降，导致掌握资本和技术的群体与普通劳动者之间的差距进一步扩大。人工智能研发投入高昂，高度依赖算力和数据资源，且其服务具有数字服务边际成本极低的特性，使得人工智能产业容易形成垄断和集中化趋势。少数掌握核心技术与海量数据的巨头企业，如谷歌、微软等，凭借先发优势，在搜索引擎、智能语音、自动驾驶等领域构筑起较高的技术壁垒，占据了市场主导地位。这些企业通过并购、技术封锁等手段，抑制了中小企业的创新活力，阻碍了产业多元化发展路径，导致市场竞争不充分，资源配置效率受限，进一步加剧了社会经济结构的失衡。

在人工智能的驱动下，劳动力市场呈现出明显的结构性调整态势，低技能岗位数量减少，高技能岗位需求增加。这种结构性变化在一定程度上加剧了社会不平等现象，尤其是低技能工人的收入和就业机会受到严重挤压，部分人群面临技能过时的困境。而对于高技能人才而言，人工智能技术的普及为其创造了更多的就业机会和更高的薪酬待遇。自人工智能技术快速发展以来，少数投资人工智能技术的富人财富迅速集聚增值，在美国资本市场中，部分人工智能概念股企业市值持续飙升、屡创新高，这一现象充分反映了财富分配在人工智能时代进一步分化的趋势。若缺乏政府的有效干预，人工智能相关基础设施、知识和技能在不同群体、不同国家之间的不均衡分布将进一步扩大这种不平等状况，对社会稳定与经济可持续发展构成潜在威胁。

人工智能时代无人工厂的出现，使得无产阶级劳工对资本家的仇视随着制造业回流而有增无减。资本主义刚刚萌芽的十九世纪，机器生产逐渐取代手工劳动，大量手工业者破产失业，工资下跌。例如，自动织布机等新技术的应用使工厂主能以更低成本雇佣非技术工人，导致熟练手工业者的社会地位骤然降低。历史上的卢德运动（Luddite Movement）就是在机器大量取代劳动力的情况下，英国工人以破坏机器为手段，反对工厂主压迫和剥削的自发工人运动。在人工智能时代，因为无人工厂无需大量劳工，罢工难以对生产造成实质性影响，无产阶级劳工通过罢工等传统方式对资本家的影响越来越小。但是，普通劳动者并不会坐以待毙，他们会以别的方式进行抗争来对抗社会不公和社会地位的降低。例如，劳动者可能会通过政治参与、社会运动等方式，争取自身权益，要求政府加强对劳动者的保护，规范和限制人工智能技术的使用。

虽然美国劳工阶级正在以各种形式试图影响政府加强人工智能监管，但西方资本主义国家内部，人工智能科技资本精英们正在逐渐形成并推动另一种新的意识形态，即“技术加速主义”。技术加速主义主张应该对技术发展采取无限制支持的态度。技术，特别是计算机技术应该大规模加速和强化。有效加速主义作为加速主义的最新表现形式之一，得到包括硅谷风投教父彼得·蒂尔，彼得·蒂尔的追随者、世界首富埃隆·马斯克，OpenAI的CEO山姆·奥特曼等在内的诸多科技资本精英的支持。有效加速主义者坚信，技术，特别是人工智能、赛博格（机械化有机体）等未来指向型技术不应受发展限制。技术加速主义主张通过技术手段彻底颠覆现有社会秩序，并建立以工程师为主导的技术化等级体系。其核心目标是通过解构传统政府架构，重构符合科技资本精英意志的新型社会治理模式。例如，采用人工智能系统替代部分政府职能，建立基于区块链技术的分布式决策机制，推行算法驱动的社会资源分配方案等。这些思潮，随着硅谷科技资本精英资助美国总统特朗普的再次当选，深刻影响了特朗普2.0时代美国政府对人工智能监管的态度。如2025年2月11日，在法国巴黎举行的人工智能行动峰会上，包括中国、法国、澳大利亚、印度等在内的61国签署了旨在加强人工智能治理的《巴黎人工智能宣言》，但是美国在特朗普上任后，改变态度拒绝在宣言上签字。

技术加速主义思潮还可能对资本主义国家的社会稳定、民主制度和公民权利产生深远影响。首先，从社会稳定性的角度来看，技术加速主义可能导致社会结构的快速变化，使得传统的职业、生活方式和社会关系迅速被打破，而新的社会秩序尚未建立，这容易引发社会的不稳定和动荡。其次，公民权利也可能受到威胁。技术加速主义可能导致个人隐私和数据安全问题加剧，公民的个人信息被过度收集和滥用。此外，技术的发展可能加剧社会不平等，使得少数掌握技术资源的群体获得更大的权力和财富，而弱势群体的权利被进一步边缘化。最后，技术加速主义可能削弱资本主义国家民主政治制度的根基。如果技术发展被少数科技资本精英主导，而公众的参与和监督机制未能及时跟上，那么政治体制内的民主决策过程可能会被边缘化。未来，资本主义国家的政府权力可能由少数科技资本精英和他们控制的人工智能巨头公司所掌握。此时，我们是否还能将由人工智能算法及其背后科技资本精英所掌握的政治体系仍旧称为“资本主义社会”？一种不同于资本主义制度的新的人类社会体系可能逐渐形成。

综上所述，从资本主义国家的发展来看，人工智能是另一种形式的全球化。它打破了传统生产模式下地域和劳动力的限制，进一步加剧了资本与劳工之间的矛盾。在人工智能时代，劳工阶级的力量将继续处于社会弱势地位，面临着就业困难、收入下降、社会地位降低等诸多问题。因此，“制造业回流”等逆全球化政策在人工智能技术的作用下，解决不了如今资本主义社会的根本矛盾。同时，部分人工智能科技精英所倡导的技术加速主义则推崇不受限制的技术发展，并主张通过技术手段彻底颠覆现有社会秩序和政府构架。这一系列现象揭示了资本主义制度下人工智能发展带来的新矛盾和新挑战，也为未来社会发展和制度变革提出了新的政治议题。