詹姆斯·斯坦霍夫（James Steinhoff），爱尔兰都柏林大学信息与传播研究学院助理教授，加拿大西安大略大学媒体研究博士，加拿大多伦多大学博士后研究员，美国华盛顿大学电子科学研究所博士后研究员。研究领域：算法技术、数据和数字劳动的政治经济学。2019年出版合著《非人的力量：人工智能与资本主义的未来》。

王延川，法学博士，西北工业大学马克思主义学院教授、博士生导师。陕西省法学会互联网法律与治理研究会会长、陕西省公民科学素质与社会治理研究中心执行主任、西北工业大学智能科技与国家治理现代化研究中心主任和首席专家、西北工业大学陕西省重点舆情信息研究中心研究员、工信部智能科技风险法律防控重点实验室学术委员会委员、中国法学会研究会青年人才、华东政法大学数字法治研究院特聘研究员。研究方向为民商法和数字法治。

本书回顾了人工智能（从专家系统到机器学习）近半个世纪的发展历程，并揭示其中资本的递归力量与军方、国家的鼎力支持。

运用劳动过程理论和马克思主义新解读反驳哈特和内格里等人提出的后工人主义和非物质劳动理论，并通过对人机混合、抽象合作和新自主性的批判分析，得出资本而非劳动者的自主性不断增强的趋势，展示了马克思主义的强大解释力。

将机器学习产品的劳动过程解析为四大主题，即人工智能商品形式，经验性控制、作为自动化技术的人工智能以及人工智能工作的自动化，该解析以及实证分析均建立在对世界各地从小型初创公司到科技巨头的人工智能从业者访谈的基础之上。

本书对资本递归性、马克思主义机器体系、控制论资本主义、“机器论片段”等理论有独到的理解，对人工智能产业分类、技术劳动者阶层、合成自动化、自动机器学习、合成数据等新现象也有精彩的剖析，读来颇具启发意义。

本书是著名的帕尔格雷夫出版社出版的“马克思、恩格斯和马克思主义(Marx, Engels, and Marxisms)丛书”(目前已出版100册)中的一本。该丛书以政治观点鲜明、题材广泛丰富以及捕捉理论前沿而著称，能被该丛书收录者当属于上乘之作。
人工智能是当下名副其实的“显学”，各种有关人工智能风险、人工智能与未来、人工智能与法律、人工智能治理、人工智能赋能社会和经济发展等著作让人“眼花缭乱”。但是，目前市面上关于人工智能产业劳动的著作较少，尤其研究劳动过程的著作少之又少。本书可以说是为数不多的结合技术研究人工智能劳动过程的著作，加之作者又运用了马克思主义来解读该劳动过程，所以，可以说是具有极强的学术价值。
本书有以下三个特色：
第一，作者讨论了马克思主义很少涉足的人工智能产业主题。“马克思主义思想与技术有着长期且复杂的关系。然而，马克思主义思想与人工智能之间几乎没有建立什么关系，尤其是与人工智能的当代形式—机器学习更是如此。” 进入本世纪，人工智能呈现如火如荼之势，西方马克思主义者也开始关注其发展，但目前仍主要聚焦于人工智能和机器人技术如何影响劳动力市场和生产力。有学者认为，自动化造成的就业损失将被整体经济增长和与人工智能相关的新型工作的出现带来的就业增长所抵消。而有学者却认为，随着人工智能的发展将带来大规模的技术性失业。这本书并没有纠缠这些常规性的辩论，而是专注于人工智能行业的自动化劳动这一微观领域。马克思分析了19世纪英国工业革命时期的劳动关系，作者分析了21世纪在全球蔓延的人工智能劳动关系，并以马克思主义视角展开批判分析。从这角度而言，本书可以说是人工智能时代的一部微型“资本论”。
第二，作者系统地批判了甚嚣尘上的“后工人主义”所主张的非物质劳动理论。这也是本书的核心所在。关于技术与劳动的关系，西方马克思主义者沿着马克思开创的传统进行批判分析，但核心观念是技术捕获了劳动技能，迫使工人丧失了自主性，越来越依附于资本。但是，随着互联网的普及，迈克尔-哈特和安东尼奥·内格里看到了与工业时代不一样的新型劳动实践。在二人联合出版的《帝国》（2000）《大同》（2009）《集群》（2017）等著作中，他们以信息技术的涌现为契机，重构劳动、资本和机器概念，推出了非物质劳动理论及其实践。非物质劳动理论的核心观点是，信息技术颠覆了资本与劳动之间的力量平衡，催生了新的自主性非物质劳动和不断衰弱的寄生资本。资本生产出新技术，但它却无法再利用这些技术从劳动者那里榨取剩余价值，因为技术已经掌握在劳动者的手中。随着劳动者对技术的掌握以及广泛自主性的提升，西方正开始迈入后资本主义时代。而随着后资本主义时代的到来，马克思主义也将逐渐失去解释力。但是，作者却明确反对非物质劳动理论。作者以人工智能产业为例，揭示了当代技术变革并未将非物质性劳动从资本控制下解放出来；恰恰相反，资本正在使用人工智能技术不断增强对“活劳动”的控制。因此，建立在新兴的机器学习技术之上的工作，表明了资本(而非劳动者）的自主性增强的轨迹，因此，迈克尔·哈特和安东尼奥·内格里设想后资本主义时代并未到来。本书的结论为理解劳动、资本与人工智能的当代结合提供了实践立场，证实了马克思主义的强大适用性——依然可以科学地解释当代的人工智能产业中出现的新型劳动。
第三，作者提出了合成自动化的概念，为资本未来的发展指出了一条新的道路。虽然机器不直接参与劳动，但它们可以捕获工人的生产技能，从而执行以前由工人执行的工作，从而在劳动过程中与它们一起提高劳动的生产率，间接地起到了“生产剩余价值”的效果。因此，马克思称机器为“资本的物质存在方式”。但这里的机器依然要依赖“活劳动”。但是机器学习的出现打破了这一切。机器学习“不是通过反映或捕捉预先存在的、编码的劳动过程，而是通过从数据中生成模型”以实现自动化。机器学习依赖的数据开始是来自工人生产线上的数据，后来人工生成的数据开始替代工作数据。这些合成数据与人类主观活动隔绝开来，助长了机器学习等自动化技术生产的自动化，作者将该新现象称为“自动化的自动化”。合成自动化作为一种卓越的非物质劳动，剥离了资本与劳动之间的高度依赖关系，成为未来全新的劳动形式，是对非物质劳动理论的一种潜在的反向解读。这也给理论研究者带来了新的课题和挑战。
本书重点分析了商业机器学习软件产品的劳动过程，该分析基于对世界各地从小型初创公司到科技巨头人工智能产业的各个层次劳动者和管理人员的访谈。 围绕该劳动过程，作者反思“后工人主义”和非物质劳动新自主性主张，并并展开批判。为了理解人工智能产业劳动的真相，仅仅分析劳动过程是不够的。因此，本书还涉及西方国家各种马克思主义对于机器的评价；阐释了人工智能的政治经济学发展史，追踪了人工智能如何从20世纪50年代个别科学家的研究兴趣发展到现今资本的追求重点；梳理了当代人工智能产业的规模、范围和动态的政治经济学研究。本书内容丰富，可以作为一部人工智能产业的小型“百科全书”。
本书强调了马克思主义理论对于理解被称作机器学习的人工智能形态的当代工业化的必要性。作者以马克思主义新解读和劳动过程理论这些前沿理论成果为方法论，辅之以扎实访谈基础上的实证研究心得，系统分析人工智能产业中的雇佣关系如何组织并成熟起来的历程，展示了当代数字劳动实践的最新状态。任何有兴趣研究算法自动化技术塑造、影响数字产业的人，尤其是关注马克思主义视角下的数字劳动研究最新成果的人，都应该阅读这部内容前沿且专业性强的著作。