引 言

数字资本主义的扩张使得数据、算法与平台逐渐成为组织社会生活的基础装置。与此同时，一种有别于传统法律规范与道德规范的秩序形态也随之浮现——算法凭借对行为的持续规训、对资源的自动分配以及对主体的隐性塑造，在事实上承担起规范性功能。现有研究大致可分为两个路径：其一，技术主义路径，将算法的规范性归因于代码与架构的内在约束力，认为“代码即法律”；其二，工具主义路径，将算法视为可被治理的客体，侧重于探讨如何通过外部规制来约束算法权力。然而，上述两种路径共同忽视了一个更为根本的问题：算法的规范性从何而来，其背后是否存在特定的社会关系结构作为支撑？若不正视这一问题，便容易将算法带来的行为约束与秩序效应简单归咎于技术设计的缺陷或监管制度的空白，从而遮蔽数字生产关系与平台资本逻辑的深层根源。有鉴于此，本文以历史唯物主义为方法论前提，对算法的规范性问题展开系统的政治经济学批判。历史唯物主义并非本文的一个选项，而是贯穿始终的方法论基石。它要求将任何社会现象，在此即算法，置于其赖以生成的物质生产方式与生产关系之中加以考察。本文的核心任务，正是运用这一基本原理，剥离算法身上“技术中立”的意识形态外衣，揭示其作为数字时代一种特殊规范力量的派生性、执行性与非自足性。本文的研究不仅旨在从理论上厘清算法规范性的本质属性，破除技术中立的意识形态迷思，更致力于为中国式现代化进程中的数字治理实践提供理论支撑，为推动算法技术服务于人的自由全面发展、构建更加公平正义的数字社会秩序贡献理论智慧。

一、唯物史观视阈下“规范性”概念解读

从规范性视角出发，算法理性对公共理性的挤压引发了诸多实践问题。 在日常认知中，人们常常将“规范性”等同于“应当做什么”的道德律令或法律条文。然而，从历史唯物主义的视角来看，这种理解过于表面。马克思的理论革命恰恰在于，他将规范性问题从天国拉回人间，揭示出任何看似永恒的规范，其实都是在特定的、历史地变化着的生产方式中生成的。因此，规范性不是悬浮于现实生活之上的抽象“应当”，而是社会关系在生产、交往和观念中获得稳定化、制度化表达的总和。算法问题之所以能进入规范性的讨论范围，就在于它在当代生产、分配、治理与传播过程中，实际地承担起了行为排序、效率评价、利益配置与主体塑造的功能。由此，规范性便不仅仅是伦理学内部的规则问题，而首先是一个关于社会存在如何组织自身的社会关系问题。

（一）物质生产基础：规范性生成的现实根基

规范性的现实根基首先存在于人类的物质生产实践之中，这是唯物史观区别于一切唯心主义规范理论的根本标志。唯心主义规范理论往往将规范性的来源归结为先验的道德律令、纯粹的理性建构或上帝的意志，将规范性视为脱离人类物质生产实践的抽象存在。而唯物史观则从具体的物质生产出发，认为“物质生活的生产方式制约着整个社会生活、政治生活和精神生活的过程” 。这表明，规范性并不是从纯粹观念中自行生长出来的价值命令，而是在现实生产方式中形成的秩序要求。所谓规范性，表面上看是“应当怎样行动”的准则，深层看则是一定生产关系对行为边界、评价尺度和利益归属的组织化表达。算法在这里并不是外在插入的技术变量，而是当代生产方式中越来越重要的组织环节。它把劳动流程、资源调度、效率评价、风险分摊和收益分配转化为可计算、可排序、可执行的程序安排。算法看似只是处理数据，实际上常常在处理关系；看似只是提高效率，实际上也在重排劳动者、平台、资本、消费者和管理主体之间的位置关系。由此看，规范性不能只从法律、伦理或抽象价值出发理解，还应从生产方式内部把握其发生机制。

 

生产资料所有制关系从根本上划定了规范性的支配边界，决定了谁有权制定规则、谁必须服从规则。经济结构并不是孤立的经济领域，而是社会规则得以成形的现实骨架。谁占有生产资料，谁掌握劳动条件，谁控制信息基础设施和组织流程，谁就更容易把自身利益转化为制度化边界。在传统工业生产中，这种边界主要表现为厂房、机器、岗位和劳动纪律；在数字化生产条件下，它又进一步表现为数据占有、平台接口、模型规则、评价系统和分发机制。算法的规定性正是在这里显现出来：它并不只是按照既定规则运行，更是在资本占有结构中参与划定谁能被看见、谁能被评价、谁能获得机会、谁必须承担风险。因此规范性不是外在于生产关系的道德附加物，而是生产关系把所有制边界、使用权限和收益归属转化为日常秩序的方式。

 

劳动过程的组织方式进一步将规范性从所有制的抽象边界推进到具体的生产过程内部，使规范性具有了过程性与即时性的特征。马克思在分析异化劳动时指出，“劳动所生产的对象，即劳动的产品，作为一种异己的存在物，作为不依赖于生产者的力量，同劳动相对立” 。生产从来不是孤立个人面对自然界的单向活动，而是人们在协作、分工、交换和组织中形成的社会实践。协作不仅提高了生产效率，创造了一种集体生产力，同时也生成了组织尺度，既联结劳动者，又规定劳动者。进入算法化生产场景后，这种分离并未消失，只是获得了新的技术形态。劳动者留下行为数据，却未必掌握数据的使用权；劳动者参与平台协作，却未必了解评价和分配规则；劳动者被算法系统持续度量，却往往难以反向解释、申诉和修正规则。算法的规范性由此并非来自代码自身，而是来自代码背后的占有关系。若数据、算力、平台和模型被纳入资本增殖链条，算法就可能把生产资料占有关系转化为技术化的行为边界，使所有制结构以更隐蔽、更日常的方式进入劳动者的行动空间。

 

剩余价值分配机制则使规范性获得了强有力的利益约束，成为维系资本主义生产关系的核心纽带。马克思在《资本论》中指出，“生产剩余价值或赚钱，是这个生产方式的绝对规律” 。资本主义生产方式内嵌了资本利益无限增殖的冲动，这一冲动决定了资本主义社会一切规范的根本价值取向。劳动纪律为什么会被强化，效率指标为什么会被细化，评价体系为什么越来越依赖可量化结果，分配规则为什么常常同排名、流量、绩效、转化率相连，不能只从管理技术角度理解，更应放回剩余价值生产和资本增殖逻辑中理解。算法在这里发挥的作用，是把资本对剩余价值的追求转译为看似客观的排序机制、推荐机制、考核机制和奖惩机制。它既约束劳动者，也服务于收益结构；既提升生产组织效率，也可能把风险、压力和不确定性转嫁给处于弱势位置的主体。由此可见，算法规范性的关键并不在于算法“会不会判断”，而在于它是否把资本的利益要求转化为劳动者必须遵守的行动规则。

（二）社会关系结构：规范性展开的权力结构

规范性并不止步于生产领域，它还广泛嵌入于人类社会的各种关系之中，通过社会关系的再生产实现自身的再生产。人不是先作为孤立个体存在，然后再被外在规则约束；人在现实生活中始终处于劳动关系、交往关系、组织关系、阶级关系和制度关系之中。算法进入社会生活后，也不是对孤立个体发挥作用，而是在既有社会关系中重新配置联系、权力和责任。它可以优化交往，也可以重组支配；可以提升治理效率，也可以遮蔽责任主体；可以降低交易成本，也可以把不平等关系转化为技术化秩序。因此，算法规范性不能只从技术功能理解，而应从社会关系嵌入中把握。社会关系越复杂，算法越容易成为规则中介；权力关系越不对称，算法越可能成为支配关系的技术形式。

 

在交往关系层面，规范性承担着社会联系的整合功能，通过协调人与人之间的交往活动，维系社会共同体的存在与发展。人类社会的发展过程，在一定意义上就是交往范围不断扩大、交往形式不断丰富的过程。马克思、恩格斯在《德意志意识形态》中指出，“只有在共同体中，个人才能获得全面发展其才能的手段” 。在传统社会，社会交往主要局限于血缘、地缘与业缘关系的范围内，交往规范主要通过习俗、道德与宗教等形式来维系。而在数字时代，平台技术的发展极大地扩展了人类社会交往的范围与形式，使人类进入了一个普遍交往的时代。算法化平台在一定程度上打破了传统交往的时空限制，使信息匹配、劳动协作、公共服务和日常交往获得了新的组织形式，将分散在全球各地的个体连接进一个统一的数字空间。但同时，它也可能把交往关系压缩为流量关系、评分关系、标签关系和收益关系。传统规范主要通过制度、习俗和组织来协调社会联系，算法则通过界面、推荐、筛选、排名和反馈来塑造交往秩序。由此产生的问题在于，算法所组织的交往并不天然导向共同体的充分发展。如果交往规则由资本平台主导，社会联系就可能被纳入注意力竞争、消费转化和数据积累过程，交往规范也会随之带有资本增殖的方向性。

 

在阶级关系层面，规范性更集中地表现为利益差异的调节形式，是统治阶级维护自身利益、协调阶级矛盾的工具。规范性不能被理解为站在全部利益之外的纯粹公共尺度。在资本主义社会关系中，规则既调节冲突，也可能遮蔽冲突；既提供秩序，也可能维系秩序背后的利益格局。马克思、恩格斯在《共产党宣言》中指出，“至今一切社会的历史都是阶级斗争的历史” 。算法技术在当代阶级关系中具有特殊的意义：它往往以技术程序的形式介入阶级关系，使资本对劳动的组织、监督和评价呈现为数据规则、系统推荐和自动决策。契约形式上的平等并不自动消除现实中的资源差异，算法形式上的客观也不自动消除背后的利益倾向。劳动者接受的是平台规则，面对的却是资本逻辑；看到的是技术界面，承受的却是生产关系压力。因此，分析算法规范性不能只问规则是否适用于所有人，还要问规则如何作用于不同主体，如何分配机会、责任和风险，如何把阶级差异转化为技术上可执行、观念上可接受的日常秩序。

 

在制度关系层面，规范性通过组织机制获得持续稳定的效力，成为国家治理与社会管理的重要手段。制度规范必须放在利益组织和权力结构中理解。马克思、恩格斯在《德意志意识形态》中指出，国家是统治阶级的各个个人“借以实现其共同利益的形式” 。制度使规范不再停留于临时命令，而是获得主体、程序、责任、解释和执行机制。算法进入制度运行之后，也会获得类似的稳定化效力：它把判断标准预设进系统，把执行程序嵌入平台，把责任分配转化为流程，把社会评价变成数据结果。尤其在资本主义社会关系中，算法容易把资本组织意志转化为不易被直接追问的技术程序，使“谁在规定”被“系统如何运行”所遮蔽。由此可见，算法并不是制度关系之外的纯技术工具，而可能成为制度效力的技术放大器和权力结构的执行中介。

（三）意识形态表达：规范性合法化的观念机制

规范性要获得稳定的“合法性”地位，还必须进入意识形态层面，通过观念的建构与再生产，将特定的规范秩序转化为社会成员普遍认同的价值观念与行为准则。马克思、恩格斯在《德意志意识形态》中深刻揭示了意识形态的生成机制，他们指出，“意识一开始就是社会的产物，而且只要人们还存在着，它就仍然是这种产物” 。不是意识决定生活，而是生活决定意识。一个阶级是社会上占统治地位的物质力量，同时也是社会上占统治地位的精神力量。占统治地位的思想不过是占统治地位的物质关系在观念上的表现，不过是以思想的形式表现出来的占统治地位的物质关系。算法技术的深度介入正引发一场深刻的“规范性危机” 。算法规范性之所以能够被广泛接受，并不只是因为它具有技术效率，还因为它常常被表达为客观、中立、科学、精准和便利。马克思、恩格斯又指出，“不是意识决定生活，而是生活决定意识” 。这表明，算法中立性的观念并非脱离现实关系产生，而是在数字化生产、平台化组织和资本化运行中被不断塑造出来的。算法的意识形态功能，就在于它能够把特定社会关系包装为技术必然，把资本逻辑包装为效率逻辑，把利益选择包装为客观计算。

价值原则的建构是规范性合法化的首要观念环节，统治阶级通过将自身的价值原则包装为普遍的人类价值，为规范秩序提供正当性基础。自由、平等、效率、秩序、责任、发展等价值词语，当然可以表达一定历史阶段的共同要求；但在资本主义社会关系中，它们也可能被用来遮蔽特殊利益。正如马克思、恩格斯指出的，“统治阶级的思想在每一时代都是占统治地位的思想” 。在数字时代，算法话语中的“效率优先”“智能匹配”“个性推荐”“自动优化”等表述，也承载着类似的观念辩护功能。它们并非一定虚假，但不能因此免于批判。关键在于，这些价值原则究竟服务于人的全面发展，还是服务于流量捕获、劳动强化和资本增殖；究竟扩展了主体能力，还是把主体进一步纳入可计算、可预测、可操控的关系结构。规范性话语越是以普遍性出现，越需要追问其背后的特殊利益。

 

主体认同塑造，是规范性获得稳定服从的重要机制。只有当主体把某种规则理解为“应当如此”，规范性才会真正进入日常生活，实现从外在强制到内在自觉的转化。统治阶级通过意识形态国家机器，将特定的社会要求转化为个体的内在意识，使个体在自我认同中完成对社会秩序的服从。算法系统在这里具有突出影响。评分、排名、推荐、标签、信用、热度、转化等机制，不只是外在评价工具，也会逐渐改变主体对自身的理解。劳动者会按照系统指标调整劳动节奏，创作者会按照平台偏好调整表达方式，消费者会按照推荐逻辑调整选择习惯，普通用户也可能在持续反馈中接受某种被安排的可见性和位置感。外在程序变成自我要求，平台评价变成自我评价，资本导向的效率尺度变成主体内部的行动准则。这并不意味着主体没有反思和抵抗能力，但在多数情况下，算法规范性越是日常化、便利化、自动化，越容易以不显眼的方式塑造服从结构。马克思、恩格斯所说“生活决定意识” ，在这里获得了新的技术化表现。

 

合法性再生产，则是规范性维持稳定秩序的持续机制，通过不断地强化与巩固既有的价值观念与行为准则，使规范秩序获得广泛而持久的社会认同。现实支配关系需要转化为观念上的合理性，现实利益结构需要转化为价值上的可接受性，现实制度安排需要转化为主体心中的正当秩序。算法恰恰可能在这一过程中发挥再生产作用：它把资本主义社会关系中的竞争、效率、绩效、流量和收益逻辑转化为日常可操作的系统规则，并通过连续反馈使这些规则不断获得确认。这里必须区分规范性与工具性。工具性关心手段是否有效，规范性关心秩序是否正当；工具性可以停留在效率层面，规范性必须进入价值、权力和利益层面。若一种算法规则只是提升了运行效率，却遮蔽了利益差异和权力不对称，它仍不能被视为充分正当。算法是否具有规范性，不取决于代码是否拥有自主意志，而取决于它是否在资本主义社会关系中参与了行为引导、价值排序、权力分配和合法性再生产。

 

由此回到“规范性”这一概念本身，它在马克思社会存在论中至少包含物质生产基础、社会关系嵌入和意识形态表达三个层面。规范性不是纯粹观念自我展开的结果，而是在生产资料占有、劳动过程组织、剩余价值分配中获得现实根基；不是一般规则自然拥有的权威，而是在交往关系、阶级关系和制度关系中展开权力结构；不是价值话语天然具有的正当性，而是在意识形态表达、主体认同塑造和合法性再生产中获得观念支撑。这样的界定为算法批判提供了必要前提：算法若只是单纯计算工具，只能谈工具性；算法一旦嵌入资本主义生产方式，并对劳动过程、利益分配、主体认同和社会秩序产生持续影响，就已经进入规范性问题的分析范围。它所呈现的不是技术自身的抽象规定性，而是资本逻辑借助技术形式对社会关系的再组织。算法规范性的实质，也因此必须放回资本、劳动、权力和意识形态的关系结构中加以辨析。

二、唯物史观视阈下算法“结构性”检读

算法的生成与运行植根于数字时代的社会存在结构。唯物史观要求将任何社会存在物置于其赖以生成的生产方式与生产关系之中加以考察，揭示其现实根基、权力结构与观念机制。同理，算法也并非从纯粹的数理逻辑中自发生长出来的技术体系，它的生成、部署与运行在每一个环节上都嵌入特定的数字生产关系之中。

（一）生产方式变革：算法运行的现实物质基础

算法的运转并非始于代码的编写，它在最根本的意义上依赖于特定的物质生产条件。在数字时代，生产方式正在发生一场深刻的革命性变革：一方面，数据成为核心生产资料，数字劳动成为新的劳动形态，数字生产成为独立的生产部门；另一方面，算法技术全面渗透传统物质生产领域，实现了数字生产与物质生产的深度融合，重构了整个社会的生产体系。算法的运行既依赖于数据生产所提供的原材料与算力支撑，也依赖于物质生产所提供的技术装备与市场需求，物质生产与数字生产共同构成了算法运行的现实物质根基。因此，对算法物质根基的分析，不能仅仅局限于数据生产领域，还必须扩展到整个社会的生产方式变革之中，揭示算法如何成为数字生产方式的核心组织要素。

 

生产资料占有结构的数字化转型从根本上划定了算法运行的边界，决定了算法的发展方向与服务目标。生产资料占有问题在马克思的政治经济学中居于核心位置。生产资料的归属关系决定着生产的性质与方向，划定着使用生产资料的可能范围与方式。“数据与有体物不同，有其自身的特征，即非竞争性、可复制性、非排他性。” 当数据上升为数字时代的核心生产资料时，数据资源归谁所有、由谁控制、为谁服务的制度安排便从根本上划定了算法运行的边界。“众多的应用程序、平台、设备及地点都想最大限度地捕捉你的信息，而你的数字行为就分散在这样一个巨大的生态圈中。” 平台资本凭借对数据基础设施的垄断性控制，将海量用户的行为数据纳入私有的训练语料库，这些数据既包括用户主动上传的内容，也包括用户在平台上每一次浏览、点击、停留、跳转所生成的行为轨迹，还包括物质生产与流通过程中产生的各类生产数据、物流数据与交易数据。

 

数据资源的占有结构直接决定了谁能训练算法、谁能为算法设定优化目标、谁的数据成为算法的输入材料。数据占有者在源头上控制了算法的认知边界，算法所能识别、预测、推荐的一切，都已经被数据占有的范围所预先框定。马克思在分析生产资料所有制时强调，“一般说来，人(无论是孤立的还是社会的)在作为劳动者出现以前，总是作为所有者出现，即使所有物只是他从周围的自然界中获得的东西。” 在数字时代，平台对数据的占有，同样具有这种先在的、结构性的意义。平台对数据的占有，不仅是法律意义上的财产权，更意味着对社会认知资源和未来行为预测能力的垄断性控制。占有数据的一方可以将数据的生产者生产出的各类数据化为可供计算的变量，而对那些被排除在数据采集范围之外的社会经验保持系统性盲视。算法的客观性由此呈现出一种政治经济学意义上的裂隙。算法确实忠实地反映了它所依赖的数据，但数据集本身已经是数据占有关系的产物。数据生产的公共性与数据占有的私有化之间形成了结构性矛盾，这种矛盾构成了算法社会的本体性裂隙。

 

劳动过程的算法化重构是数字生产方式的核心特征，算法通过对劳动过程的全面编排与控制，实现了劳动生产率的极大提升与资本积累的加速。资本如何组织劳动过程，决定了劳动者以何种方式、何种节奏、何种强度投入生产，以及劳动产品最终呈现为何种形态。平台资本通过算法对数字劳动过程实施从任务分配到绩效评估的全流程控制。平台资本构建了以算法监控为核心的控制体系，将数字劳工的生产行为分解为标准化、可度量的数据任务。数字劳工看似拥有选择何时生产、怎样生产的自由，实则其劳动过程要受到算法模型的隐匿规训。平台通过实时监控、数据反馈与绩效排名等机制，将劳动者的创造力转化为算法模型可预测的产出。这种编排方式在劳动过程理论上具有深远意义。“平台通过实时监控、数据反馈与绩效排名等机制，将劳动者的创造力转化为算法模型可预测的产出。这种编排方式在劳动过程理论上具有深远意义。” 算法不仅分离了概念与执行，而且将执行过程中的每一个动作都转化为可以在后台实时监测、实时调整的数据节点。劳动者在工作过程中的每一次转向、每一次停留、每一次加速或减速，都成为算法优化劳动编排的反馈信号。

 

价值生产与分配的算法化机制是数字生产方式的重要组成部分，算法通过参与价值的生产、实现与分配，成为资本积累的核心工具。剩余价值分配问题在马克思主义政治经济学中揭示了生产关系中最根本的利益冲突。谁占有剩余价值、按照何种比例分配剩余价值、以何种形式实现剩余价值的提取，这些问题的答案构成了整个社会结构的利益密码。“在数字世界中，资本宣称数字技术只是无关价值的工具，本身不带有立场、权力与偏向，这种‘技术中立’的物神化叙事混淆了技术特性与技术的资本主义应用”。 事实上，算法不是中立的计算工具，它承载着数据价值提取与分配的特定方向。数据的价值分配权完全掌握在平台资本手中，算法则是执行这种单向分配的技术装置。而且，资本通过不断优化算法来实现资本的价值提取效率最大化。那些不能带来更高价值提取效率的算法优化方向，在资本主导的研发体系中几乎不可能获得资源支持。在此基础上，平台凭借前一阶段积累的数据财富不断优化算法模型，进一步扩大数据占有优势，形成数据积累与算法能力相互强化。

 

物质生产与非物质生产的双重规制，共同构成了算法规范的完整现实基础。 有必要指出，算法的重要性并不仅限于对数据、内容等非物质商品生产过程的规范。它同样，甚至更深刻地，对传统的、实体的物质商品生产过程进行着空前的规制。 无论是智能制造中的工业机器人调度、供应链的全球物流优化，还是实体商品的电商平台排名与流量分配，算法都在其中扮演着核心控制者的角色。数字资本正是运用算法同时掌握了对物质商品生产与流通的控制权。一个电商平台的算法，既管理着虚拟店铺的展示和推荐，也深刻地影响着背后实体工厂的生产计划、仓储物流和库存管理。因此，算法的规范性力量，根植于它对整个社会化的物质与非物质生产体系的全面介入。物质商品的生产与流通过程，本身也是产生海量数据的重要来源，二者共同构成了算法规范性赖以发挥作用的现实物质基础。

（二）平台资本支配：算法规范性展开的权力运行机制

数据生产基础赋予了算法运转的物质条件，但算法之所以能够产生广泛的社会支配效应，还在于它深度嵌入平台所组织的权力结构之中。算法嵌入平台关系之中，连接着个体与个体、个体与商品、个体与信息、个体与资本。在连接的同时，算法还实施着对连接方式的控制，成为平台资本行使权力的核心载体与手段。平台资本在整个资本运行中的支配地位，是以算法为载体和手段实现的，算法则通过平台资本的权力获得了规范性力量。

 

数字交往的算法化整合为算法规范性提供了秩序施展的社会基底，算法通过重构社会交往关系，构建了以平台为中心的数字社会秩序。人们在生产过程中不仅与自然发生关系，而且彼此之间发生交往。交往的形式与范围受制于生产力的发展水平，同时反过来对生产力的进一步发展产生促进或阻碍作用。马克思、恩格斯指出：“各民族的原始封闭状态由于日益完善的生产方式、交往以及因交往而自然形成的不同民族之间的分工消灭得越是彻底，历史也就越是成为世界历史。” 平台通过技术架构将分散在社会各个角落的个体连接进一个统一的数字空间。用户之间如何发现彼此、如何建立联系、联系以何种形式维持、联系的内容以何种方式排序与呈现，这些看似技术细节的环节实际上都由算法承担着秩序建构的功能。数字交往整合的权力效应在于，它在缔造连接的同时也执行着对连接的选择、过滤与排序。哪些交往对象出现在用户视野的优先位置、哪些信息获得更广泛的传播机会、哪些互动形式被平台所鼓励或抑制，这些选择都是算法在交往整合过程中持续做出的。

 

平台权力的算法化转译是算法规范性的核心内容，平台资本通过算法将不平等的支配关系转化为看似客观的技术流程，从而遮蔽了权力的本质。生产资料的占有者与劳动者之间的利益差异构成了社会冲突的根源。平台权力的运作在算法中转化了这种利益差异的表达形式。数字平台不仅仅是技术中介，它同时是新型支配关系的承载者。平台充当数字空间的守门人，它决定谁可以进入市场、以什么条件进入市场、在市场中获得怎样的曝光机会。“从表面上看，平台资本似乎放弃了对劳动时间的争夺。实际上，模糊劳逸界限成为资本在平台经济时代争夺劳动时间量和质的新手段。” 平台通过搜索排名算法、推荐算法、信用评分算法等技术手段，将权力运作转化为看似客观的技术流程。劳动者对平台的关系是一种技术性依附，他们必须接受平台的算法规则才能获取劳动机会。消费者对平台的关系同样如此，他们只能看到算法推送的信息，只能从算法排序的选项中做出选择。算法以技术形式遮掩了支配关系的本质，使得权力运作呈现出自动化、非人格化的外观。

 

制度权力的算法化延伸进一步巩固了算法的规范性力量，算法成为连接国家权力、企业权力与社会权力的重要纽带。在资本主义条件下，资产阶级通过法律、契约、产权等一系列制度机制，将资本对劳动的支配关系固定为可持续运行的制度体系。这些制度机制的效力依赖于它们作为抽象规则的内化运作。在数字条件下，程序化运作取代了传统的制度形式，算法以程序机制的技术形态实现了技术制度的稳定。算法以程序机制维系的技术制度，在表面上看是纯粹的技术操作，实质上却承载着一整套权力关系。这套权力关系在算法的日常运行中被不断巩固，人们越是依赖算法来处理日常事务，算法效力就越发坚固。可以说，算法的程序机制不仅执行着技术制度稳定的功能，同时也再生产着技术制度的合法性基础。由此，算法形成了一种自我维护的效力循环。

（三）数字意识形态：算法合法化的观念机制

任何一种统治秩序，如果仅仅依靠物质强制和权力压迫，都是无法长久维持的。它必须同时在人们的头脑中制造“同意”，在观念领域生产出关于自身合法性的叙事。马克思和恩格斯指出：“一个阶级是社会上占统治地位的物质力量，同时也是社会上占统治地位的精神力量。” 意识形态的功能在于将特定阶级的利益表达为普遍的社会利益，将历史性的社会关系自然化为永恒不变的法则。在数字时代，算法同样是一种承载意识形态功能的技术。算法将资本逻辑内化为个体的自我要求，从而完成了更为隐蔽的合法性建构。数字意识形态通过一系列的观念运作，遮蔽了算法背后的资本逻辑与权力支配关系，并以此使算法规范性获得了社会成员的普遍认同与自愿服从。

 

技术中立神话是数字意识形态的核心内容，它通过算法黑箱将资本的特殊利益包装为普遍的技术必然，为算法规范性提供了正当性辩护。古典政治经济学最大的问题并非谬误本身，而是将历史关系误认为自然法则。在马克思看来，机器作为劳动者进行劳动生产的辅助工具，如货币一般“用物的形式掩盖了私人劳动的社会性质以及私人劳动者的社会关系”。 算法技术中立论同样如此。算法在数字时代以客观性的面貌出现，然而创造算法的目的往往远非中立，算法通过隐蔽的方式发挥着意识形态功能。马克思辩证法要求批判的锋芒刺破技术中立的意识形态幻象，揭示数字时代算法社会运行的内在对抗性逻辑。当算法做出一个推荐、一个排序、一个判断时，它所依据的价值标准并非来自技术本身，而是来自资本增殖的逻辑。技术中立论本质上正是以技术理性的权威性压制了对算法价值立场的质疑，使算法的利益偏向获得了不言自明的正当性。

 

制造同意与自我规训是数字意识形态发挥作用的核心机制，算法通过全景监视与即时反馈，使外在的支配关系转化为个体的内在依附。主体的认同结构是在特定的生产关系与交往形式中被历史地生产出来的。统治阶级通过意识形态国家机器，将特定的社会要求转化为个体的内在意识，使个体在自我认同中完成对社会秩序的服从。在数字条件下，算法承担了数字主体塑造的关键功能。算法通过推荐机制塑造用户的认知结构。用户被持续推送与其既有偏好相符的内容，认知视野在算法的个性化服务中被窄化，反思能力在算法的精准迎合中被钝化。英国学者克里斯蒂安·福克斯(Christian Fuchs)指出：“工人期望在工作时间要觉得有意思，而娱乐时间变为生产性的，类似工作。娱乐时间和工作时间是相交的，人类存在的所有时间都是为了资本积累”。 每一次点赞、分享、浏览、购买都被算法转化为即时反馈，用户在正强化的心理机制中逐步形成算法预期的行为习惯。算法通过评分机制塑造用户的自我认同。劳动者的价值被算法量化为星级评分与排名等级，劳动者在持续的他者评价中将算法的标准内化为自我要求，将平台的目标内化为行为准则。算法的数字主体塑造，使外在的支配关系转化为个体的内在依附。

 

算法通过即时反馈机制制造同意，使个体在不知不觉中接受算法的规则与标准。马克思对意识形态的分析强调，统治秩序的稳定不仅依赖暴力机器的强制，更依赖观念层面的自愿认同。在数字时代，便利叙事构成了算法合法化最为普遍的日常话语。平台将算法服务宣称为提升生活便利的技术馈赠，算法被用户感知为使生活更轻松、更高效、更智能的中性工具。对此，福克斯指出：“资本主义以一种破坏性的辩证法把劳动和‘玩’联系在一起”。 从导航出行到信息获取，从商品购买到社交互动，用户的日常生活全面嵌入算法系统之中。便利叙事以生活改善的承诺消解了用户对算法权力性质的反思，以效率提升的体验遮蔽了算法对用户数据的系统性攫取。人在不知不觉中消费数据，并且逐渐成为数据生产链条的一部分。用户在每一次点击、每一次搜索、每一次使用中，将算法规则再生产为生活的自然条件，将平台权力再生产为社会的必然秩序。

三、算法结构的“规范性”本质揭露

算法的确具有强大的规范力量，但这种力量并非来自算法自身的技术属性，不具有自足性、原生性和价值中立性。算法规范性在本质上是数字资本主义生产方式的产物，也是平台资本支配关系的技术化表达与数字意识形态的合法化结果。算法在现实生活中的规范效应都不过是这种本质的外在表现。

（一）算法规范性由数字生产关系派生

任何规范性秩序的确立，都不是观念自我演绎的产物，而是以特定的物质生产条件为根基。当数据、算法与算力成为关键性的生产资料时，规范性的根源便无法从技术代码的内部逻辑中去寻找，而必须追溯到数字生产关系的构成方式上。算法的规范性，正是在数字生产方式取代工业生产方式成为占主导地位的生产方式的历史过程中逐渐生成的，它是数字生产方式对社会秩序提出的必然要求，是对已然结构化的生产关系的程序化执行。数字生产方式的变革不仅为算法的运行提供了物质技术条件，更从根本上决定了算法规范性的内容、形式与发展方向。

 

第一，数字生产资料的占有方式，从根本上划定了算法规范性的行动边界。在工业资本主义时代，工厂、机器与原料的私人占有决定了谁有权组织生产、谁必须出卖劳动力。当数据成为核心生产资料时，类似的逻辑在数字领域被复制并强化。平台企业通过对海量数据的排他性占有、对算法模型的私权控制、对算力基础设施的产权垄断，构建起高度不对称的资源分配格局。算法并非任意地制定规则，它的规则设计必须服务于这一占有结构的再生产。“算法可解释性可以视为一种解释能力的极限状态，即尽力还原自动化决策的内容全貌，还原的程度则取决于算法解释技术的最前沿” 。但这恰恰是问题的关键：一个电商平台的推荐算法，表面上是在中立地匹配用户偏好与商品信息，但它能够得以运作的根本前提，是平台掌握着商家和消费者双方的全部行为数据，而这些数据的控制权和收益权，早已被私有化和垄断化。因此，算法并非一视同仁地划定行动边界，而是为不同位置的主体划定了截然不同的行动可能性：商家必须遵守平台流量的隐形分配标准，劳动者必须无条件接受系统对订单和路线的指派，消费者则在看似自由的浏览中，被算法静悄悄地引导至平台资本最优先推荐的选项。行动边界被资源占有的逻辑预先深刻锁定，算法只是将这个锁定的边界，转化为可自动执行的代码和可无限细分的参数。

第二，数字劳动的编排与控制，进一步塑造了算法规范性的行为尺度。任何社会生产都离不开对劳动过程的组织，分工与协作的具体方式会形成一套隐性的行为标准和效能尺度。当数字平台成为劳动过程的核心组织者时，算法扮演了工厂主与监工的双重角色，但其控制更为精细、即时和弥散。 以外卖骑手、网约车司机和众包零工为代表的数字劳动者，他们的每一次接单、每一步行驶路线、每一次与消费者的互动，都由算法实时编排和动态调适。算法不单发出指令，还设置了配送时长、顾客评分、接单率等多维度的绩效指标，这些量化的尺度就是行为规范性最直接的体现。劳动者若要获得足够的收入，就必须按照算法的标准调整身体节奏和情绪表达，将自身的劳动变为算法可预测、可比较、可优化的数据节点。在此过程中，算法并非凭空发明了一套行为标准，而是将资本对劳动过程的控制需求转化为一种程序化的编排逻辑。这种规范性的执行性特质十分鲜明：它不需要诉诸暴力或行政训令，仅凭对订单分配和报酬计算的少许调节，就能让成千上万分散的个体步调一致。

 

第三，数据价值的分配机制，则以增殖逻辑为轴心，进一步固化了算法规范性的利益约束。在平台经济中，算法深度参与了数据价值的形成与抽取。 一方面，用户的行为轨迹和劳动者的劳动数据被源源不断地转化为可记录和分析的数据资源，成为平台价值增殖的原始材料。另一方面，算法通过定价机制、分成规则、奖惩系统和信用评分，将数据价值的分配方案自动执行。一个内容创作者能获得多少流量收益，一个网约车司机能得到多少分成，一家中小商户能否在搜索结果中存活，并不是由公开协商决定的，而是被封装在算法的黑箱运算之中。劳动者和用户只能看到结果，无法触及规则生成的内部过程。这种分配性的规范具有强烈的强制性：它不直接宣布某些群体为从属地位，却通过持续的利益反馈，让他们自觉地去适应这一秩序。数据产出的剩余价值大部分流向平台资本，分配逻辑以效率、贡献和信用的技术话语来呈现，却掩盖了占有结构的不平等。正是在这一意义上，算法以增殖逻辑为内核，持续地再生产出与数字生产关系相契合的利益格局，并将这种格局转化为每个参与者不得不面对的行为约束。

（二）算法规范性由平台支配关系展开

规范性的实质内在地包含权力的维度，任何一种能够稳定地决定他人行动可能性的力量，都必须在特定的社会关系整合方式中得到说明。“‘形式逻辑’是对于‘素朴的说理’的一种规范，但是我也仅仅能够承认‘形式逻辑’是对于‘素朴的说理’的‘一种’规范。” 同理，算法规范性也并非技术自身的固有属性，而是社会权力关系的技术化表达。当平台成为数字社会的基本组织架构时，算法就处于这些支配关系的交汇点上，并将这些关系以技术程序的形式展开和巩固。因此，算法的规范性在权力层面同样不是原生性的，它是平台支配关系在实际运转中所投射出的执行性规范。

 

第一，数字交往的连接和整合，为算法规范性提供了秩序施展的社会基底。人与人、人与信息的连接方式，构成任何一个社会的基本骨架，也塑造着该社会特有的规范性秩序。在数字时代，平台通过算法对连接的内容、强度和形式进行前所未有的系统整合。社交媒体算法决定着你每天能看到谁的朋友圈、被推荐加入哪个群组、接收到哪一类新闻推送，从而在实质上重新编织了你的日常交往网络；内容分发算法决定了信息的亿万生产者和海量消费者之间如何高效匹配，使得社会注意力这一最为稀缺的资源，被少数平台以集中化、商业化的方式进行调配。这种整合并非简单的技术便利，它实质上是对社会交往关系的重构与再生产，并在此过程中形成了一套自成一体的行为秩序。 个体若想被看见、获得协作与交换的机会，就必须进入平台所编织的连接节点，接受算法对交往对象的筛选和排序。这就意味着，算法在给予某种连接可能性的同时，也排除了其他连接方式，从而确立了一种以平台为中心的结构性规范。人们不是被明确禁止交往，而是被算法环境潜移默化地引导至特定的交往轨道，这种规范性力量恰恰来源于平台对数字交往资源的私有化掌控。

 

第二，平台支配关系内在地包含着不平等的利益结构，算法则以技术形式转译并强化了这些权力差异。数字平台制造出了属于信息时代的权力层级分化：平台资本掌控着核心算法与数据基础设施，平台劳动者和广大用户则处于数据产出和执行指令的依附地位。算法的设计从一开始就嵌入这种不对称关系之中，并时刻将权力差异转化为可感知的规范性指令。当平台对商家实行流量降权或搜索屏蔽时，这一决定由算法自动生成，表面上基于服务质量等客观指标，但它所反映的实质则是平台资本对分散经营者的宰制能力。同样，零工劳动者面对算法的奖惩和突然的规则变动，也处于极度不对等的权力位置。在这里，算法并没有制造出权力差异，却将这些差异以可计算、可监控的形式固定下来，并赋予其技术合理性的外衣。算法的规范性因此在实质上起到了保全和再生产平台支配关系的功能。

 

第三，平台的程序机制则通过算法的自动化运行，形成一种具有准制度效力的稳定规范。数字平台创造了一种新的制度形态：规则不再主要依赖文本颁布和行政执行，而是被写入代码，借助算法的自动判断、即时反馈和不可逆转的执行机制而产生事实上的约束力。支付风控算法可以在无人工干预的情况下瞬间冻结一笔交易，其决定对用户而言拥有几近法律禁止的强制力；内容审核算法可以自动删除帖子、降权文章、封禁账号，其效力有时比传统审查机制还要迅速且覆盖广泛。这些算法行为不是偶发的事件，而是不断重复、普遍适用的程序化操作，它们积累成平台内部的惯例，继而成为用户预期中不可改变的“环境规则”。正因为算法的执行高度自动化、极少需要人为介入，它便产生了一种去主体化的威严感，仿佛这些规则来自技术本身的内在要求。然而，只要剖开程序的外壳就能发现，算法的自动执行规定完全植根于平台的私有治理权力。因此，算法的规范性在此达到了一个相当成熟的形态：它不仅是即时干预行为的技术手段，更逐步沉淀为一种数字社会中没有立法者却处处有法度的准制度秩序。

（三）算法规范性由技术意识形态为其“合法”辩护

规范性的确立和维持，除了依靠物质利诱与权力强制，还必须通过一套观念机制获得合法性的包装与内化的认同。纯粹的外部规制是难以长期稳定的，只有当被规范者在一定程度上主动接受，甚至由衷认同规范秩序时，规范性才能以较低的摩擦成本顺畅运行。 规制“不是作用于算法的一成不变的静态约束，而是一种不断延展与收缩的动态力量，它依据不同的算法位和在该算法位上的算法特征而调整变化” 。在算法构成的社会环境中，技术意识形态充当了合法化的观念机制，算法的规范性借此完成了从外部执行到内心臣服的闭环。

 

第一，算法的规范性首先借助技术中立的话语，生产出自身的正当性外观。任何统治性的秩序都有打造神话的倾向，即将自身呈现为超越具体利益纷争的中立守护者。在数字时代，这种神话集中表现为对算法客观性的崇拜。算法时常被描绘为纯粹的数学运算和统计学模型，不夹带人的偏见和主观意图，因而公正无私。此种话语策略巧妙地将算法设计背后的价值排序、利益嵌入和权力意图，统统收进技术黑箱，并将输出的结果装扮成价值中立的计算必然。然而，算法的目标函数、特征选取、训练数据标注、优化策略，无一不是特定社会力量在技术场域中的投射。追求用户停留时长最大化，本身就是一个承载着广告资本增殖渴望的价值选择；将信用评分与消费行为和社交关系挂钩，本身就是一种对特定道德秩序和生活方式的推崇。技术中立叙事将所有这些选择自然化，使得人们不再追问为什么这样设计，而只关心如何在既定规则下获得更高分数。这就实现了意识形态最核心的功能：用普遍性遮蔽特殊性，让资本逻辑和平台利益在技术理性的光环下隐身。

 

第二，算法规范性是促成数字主体的自我规训，使外在的行为标准转化为内在的认同和主动的依附。平台设置了大量即时反馈机制：点赞数、阅读量、信用分、好评率、等级徽章和排名。这些量化的指标并非只是外部评价，它们很快成为使用者自我价值感知的一部分。内容创作者会为了获得更高的推荐权重，主动研习算法的偏好，调整表达方式、选题方向和发布时间，并将算法的标准内化为专业的追求；零工劳动者会为了维持高评分而克制情绪、超时工作，并将这种自我要求视为职业素养；普通用户在不断的个性化推荐中，习惯于只接收算法筛选后的信息，并认为这恰好是自己的兴趣所在。这种主体形态的塑造不需强迫却异常有效：个体在看似自主的选择中，成为了算法逻辑的忠实执行者。这正是内化何以形成服从的过程。

 

第三，意识形态的持续运转，还必须完成合法性的再生产，使得现存的规范秩序获得广泛而稳定的观念认同。在数字社会，这一点主要依靠便利叙事和日常依赖来达成。平台及其算法通常不会直接宣称自己的权威，而是以服务的面貌出现，用无缝衔接的便捷性赢得使用者的依赖和好感。一键购物、精准推荐、即时出行，这些技术体验编织成一张令人难以挣脱的舒适之网。便利叙事不断向大众传递这样的暗示：算法的规范虽然广泛而深入，但它是为了提高效率、为生活添彩。当消费者享受低价和快速配送时，很少去反思这背后对劳动者行为严苛的标准化控制。算法通过对日常生活的深度嵌入，将自身转化为一种不可或缺的存在，让脱离平台几乎等同于退出社会生活。于是，数字秩序凭借依赖而不是威严，完成了潜移默化的合法性再生产。 人们在依赖中接受了算法划定的行动边界，并在使用中不断确认着这一秩序的合理性。便利性就此成为最坚固的意识形态涂层，它让规范变得可欲、让支配变得温和，但这并非技术之善的自动展开，而是观念机制精心维系的成果。

四、结 语

在平台资本主义时代，算法早已从单纯的技术工具中剥离出来，被资本增殖逻辑与权力支配关系所捕获，塑造为一种派生性的、执行性的规范力量。以行为引导、机会分配与秩序再生产为现实功能的算法系统，通过数据占有、劳动编排与自动执行的全流程运演，不仅重构了社会交往与资源配置的基本格局，更在深层次上实现了对个体行为模式与主体意识的隐性规训，深刻影响着数字时代社会秩序的生成与固化。为了破除算法中立的意识形态迷思，必须坚持以马克思主义社会存在论和政治经济学批判为方法引领，既要深入揭示算法规范性的非自足本质，使数据生产资料占有、平台关系支配与数字意识形态所共同构建的资本逻辑显性化；又要积极回应算法执行性规范所带来的权力失衡与价值遮蔽，通过数据确权、算法规制与平台公共性重建等多种手段，推动算法规范性的公共化再造。唯有如此，才能在顺应数字时代变革中巩固历史唯物主义对技术现象的批判解释力，引导算法的规范性实践从资本增殖逻辑中解放出来，服务于人的自由全面发展，从而牢牢掌握数字社会规范性建构的主导权和主动权。

网站编辑：孙武耀