19、数字时代的劳动异化与剥削剖析

数字时代的劳动异化与剥削剖析

在当今数字化浪潮席卷的时代,我们的生活与网络紧密相连。从日常社交到工作学习,网络无处不在。然而,在享受数字带来的便利时,我们是否意识到自己正处于一种无形的剥削之中呢?

剥削的理论界定

马克思主义对剥削有着深刻的阐释。霍尔姆斯特伦总结道,资本家的利润源于剩余、无偿且被迫的劳动,生产者无法掌控劳动成果。这种剥削的核心在于,强制力潜藏于所谓“自由选择”的社会关系中,并非一定要有明显的武力威胁。而且,剥削不仅关乎利润,还涉及异化。马克思认为,工人卖给资本家的并非劳动,而是劳动能力,资本家可随意支配。异化不仅体现在对生产活动失去有意识的控制,还反映在劳动产品上。剥削意味着不仅失去货币价值,更失去对自身生产和创造性活动的掌控。

埃里克·奥林·赖特提出了界定马克思主义剥削观的三个原则:
1. 一个阶级的物质福利因果性地依赖于另一个阶级的物质剥夺。例如,现代社会中的资本家阶级若没有工人阶级的被剥夺就无法存在。
2. 这种因果依赖关系源于工人被排除在关键生产资源(尤其是财产)之外。
3. 实现上述因果依赖和排除的机制是对被剥削者劳动的占有。

数字经济中的剥削体现

数字媒体在表面上促进了新的创造力和参与形式,但实际上它复制了生产资源私有制的逻辑。许多数字平台如Facebook和YouTube等都是私人拥有和控制的商业平台,即便一些非商业控制的网站,也依赖于互联网的商业基础设施。随着数据检查技术的发展,这种控制可能会更加严格。

互联网的私有化和商业化是一种物质剥夺和圈地行为。它将用户与支持其交流活动的基础设施分离,强化并复制了社会关系结构,使得少数人控制着多数人使用的生产资源,并

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值