摘要
随着大模型技术的迅猛发展，注意力已成为数字生产中不可或缺的核心资源。本文从马克思主义政治经济学与辩证法的双重角度，系统分析了注意力在大模型时代生产关系中的本质属性、价值创造机制及应用范式。研究表明，注意力资源呈现出稀缺性与可塑性、主体性与客体性、集中性与发散性等多重辩证统一特征。在人机协同的新生产关系中，注意力不仅是人类认知活动的心理状态，也是机器智能的核心机制，二者构成对立统一的矛盾共同体。基于此，本文提出注意力经济的三重辩证法框架，并构建了相应的管理方法论，为优化注意力资源配置、提升大模型时代生产效率提供理论指导。
关键词：注意力劳动；大模型；生产关系；辩证法；价值创造；人机协同
1 引言：大模型时代的注意力悖论
在数字资本主义深度发展的当下，大模型技术正以前所未有的速度重塑生产力和生产关系。据国际数据公司（IDC）预测，到2025年全球每年产生的数据将达到175ZB，年均增长率为31.8%。信息爆炸的背景下，注意力资源的稀缺性愈发凸显，使之成为各市场主体竞相争夺的"隐形通货"。与此同时，大模型技术本身却又在加速消耗注意力资源------从构建任务提示词需要注意力，执行过程监督需要注意力，到执行结果审核同样需要注意力，形成了一个完整的注意力劳动链条。
值得注意的是，注意力机制不仅存在于人类认知层面，也深植于大模型架构内部。卡内基梅隆大学2025年的研究表明，测试阶段的大语言模型资源分配策略需要重新思考，稀疏注意力机制（Sparse Attention）能显著降低每个生成token的成本，使模型在相同资源预算下生成更长的文本或并行处理更多样本。这一发现揭示了注意力资源在人与机器之间的动态平衡特性，为我们从辩证法角度分析注意力劳动提供了科学基础。
本文试图解决的核心问题是：在大模型时代，注意力如何重塑生产关系？其价值创造机制有何新特征？基于辩证法视角，我们应如何构建注意力资源的管理范式？通过对这些问题的深入探讨，不仅有助于理解数字经济的本质规律，也为优化人机协同的生产关系提供实践指导。
2 注意力作为新生产资源的辩证属性
马克思主义政治经济学认为，生产力的发展会推动生产关系的变革。在数字时代，注意力已从单纯的心理现象演变为关键的生产资源，其本质具有多重辩证属性。知本洞察研究中心指出："信息并非力量，注意力才是。在信息充斥的时代，专注就是新的竞争力"。本节从三个对立统一角度分析注意力的辩证本质。
2.1 稀缺性与可塑性的对立统一
注意力的稀缺性源于人类认知能力的生理极限。研究表明，普通人每天接触的信息量已超过两百万字，但认知处理能力严重有限。这种稀缺性在数字时代被急剧放大，形成了"信息过剩而注意力匮乏"的悖论。然而，注意力资源并非固定不变，而是具有显著的可塑性。心理学研究将注意力分为"集中注意"和"去焦注意"两种模式：集中注意是一种需要意志努力、具有目标性的主动注意力；而去焦注意则不需要意志努力，具有内容多且跳跃的特点。这两种注意模式的动态平衡，使注意力资源能够通过科学训练和管理实现优化配置。
在大模型应用中，这种辩证关系体现为硬件限制与算法优化之间的矛盾。一方面，传统密集注意力机制的计算复杂度与序列长度呈二次方增长，受制于计算资源稀缺性；另一方面，稀疏注意力等创新技术通过选择性关注关键信息，使注意力资源利用效率得到显著提升。卡内基梅隆大学的研究团队发现，采用块稀疏注意力方法后，在AIME24数学竞赛问题解决任务上，模型在低成本场景下准确率提高了60多个百分点。这体现了注意力资源从"绝对稀缺"向"相对可优化"的转化过程。
2.2 主体性与客体性的对立统一
注意力既是主体认知活动的体现，也成为被客体化的生产对象。从主观维度看，注意力是"一种为了目标的达成而自觉进行努力的心理状态"，具有强烈的主体性和主动性。人类能够依据目标自主选择关注对象，调整注意资源分配策略。但从客观维度看，在数字平台中，注意力被量化为点击率、停留时长等指标，成为可测量、可交易的生产要素。张明丽和丁月华（2025）指出，数字平台通过算法对用户注意力数据进行采集、分析和商品化，使注意力成为被客体化的劳动对象。
在大模型时代，这种主客辩证关系进一步复杂化。一方面，人类利用注意力构建提示词、监督过程、审核结果，体现了主体的创造性劳动；另一方面，人类的注意力模式又成为机器学习的对象，大模型通过模仿人类注意力分配模式优化自身性能。DeepSeek团队提出的MLA（多头潜在注意力）机制，正是通过引入"潜在变量"作为信息压缩与中转枢纽，模拟人类注意力的选择性特征。这种人机注意力的相互塑造和渗透，形成了主体客体化与客体主体化的辩证运动。
2.3 集中与发散的对立统一
创新思维研究表明，注意力存在"集中"与"发散"两种模式的辩证关系。集中注意使思维聚焦于特定问题，而去焦注意（心智游移）则允许思维自由联想，为创新提供空间。阿基米德发现浮力原理的经典案例表明，在百思不得其解后，洗澡时的心智游移状态反而促成了顿悟的产生。这一辩证关系揭示了深度思考与广度联想之间的动态平衡规律。
在大模型架构中，同样存在注意力集中与发散的辩证设计。传统多头注意力（MHA）机制试图全面捕捉序列信息，却因计算复杂度高而面临瓶颈。而稀疏注意力则通过局部注意力、分块注意力等策略，在保持全局感知的同时突出重点信息。这种设计恰似人类思维中专注与发散的对立统一，使大模型既能聚焦关键任务，又能保持一定的创造性潜力。实验证明，基于稀疏注意力的模型在长文本处理和复杂推理任务上表现优异，正是这种辩证优势的体现。
表：注意力资源的辩证属性分析
辩证维度 矛盾双方 本质特征 在大模型中的体现
稀缺性-可塑性 有限性-可优化性 生理限制与技术创新的矛盾 计算瓶颈与稀疏算法优化
主体性-客体性 主观能动-客观量化 人类自主与数据商品的矛盾 提示词工程与注意力度量
集中-发散 聚焦-扩散 深度思考与广度联想的矛盾 局部注意力与全局注意力的平衡
3 人机注意力机制的辩证关系
大模型时代的生产关系变革核心在于人机协作模式的演进，而注意力机制成为连接人类智能与机器智能的桥梁。深入分析人类注意力与机器注意力的对立统一规律，是优化未来生产关系的理论基础。
3.1 人类注意力与机器注意力的本质差异
从生成机制看，人类注意力具有生物性和社会性双重特征。心理学家詹姆斯早在1890年就将注意力定义为"个人意识对某一事物的焦点集中"，其形成受情感、兴趣、需求等主观因素影响。而机器注意力则是一种数学算法，通过查询（Query）、键（Key）、值（Value）三个向量的交互计算实现信息筛选。福州大学柯逍博士指出："人工智能的注意力在一定程度上是人类视觉注意力机制的仿生，在功能上两者是近似的，但实际上有很大的不同"。
从运行特性看，人类注意力具有灵活性和创造性，能够基于新异刺激调整关注焦点，发现未知联系。而机器注意力则表现出稳定性和可重复性，同样的输入往往产生相似的注意力分布。柯逍进一步举例说明："如让AI的注意力多次从同一张图片上获取关注区域信息，结果永远是一样的；但如果让人类来做这个事，人类看第一次的时候会关注自己感兴趣的区域，但随着观察图片次数增加，人类可能会关注这张图片的其他区域"。这种差异体现了人机注意力的本质区别。
3.2 对立中的统一性：互补与融合
尽管存在本质差异，人类注意力与机器注意力并非绝对对立，而是存在着深刻的统一性和互补性。一方面，人类注意力的直觉洞察与机器注意力的精确计算可以形成互补。人类擅长整体性、联想式思考，能够基于有限信息做出创造性跳跃；而机器擅长处理大规模数据，发现人类难以察觉的微观模式。另一方面，人类注意力的模糊性与机器注意力的精确性可以相互校正。在复杂任务处理中，人类提供方向性指导，机器执行精细化操作，形成协同效应。
技术演进层面，人机注意力正走向深度融合。DeepSeek团队的MLA机制通过引入"潜在变量"作为信息压缩与中转枢纽，在降低计算复杂度的同时保持模型性能。这种设计灵感源自人类注意力的选择性特征，体现了生物智能向机器智能的转化。同时，人类也通过学习机器注意力模式提升自身认知效率。例如，通过分析大模型的注意力热力图，研究者可以更直观地理解模型决策逻辑，这种理解又反过来指导人类优化提示词设计。这种人机注意力的相互学习和渗透，构成了对立统一的辩证运动。
3.3 量变到质变：注意力强化的临界点
辩证法认为，事物发展过程中存在着量变到质变的转化规律，这一规律在人机注意力协同中同样显著。当机器注意力精度不断提升，达到某一临界点时，人机协作模式将发生质变性飞跃。卡内基梅隆大学的研究表明，当模型参数超过14B这一阈值时，测试阶段计算资源的利用效率会发生质变，大模型开始展现出远超小模型的注意力效率。这一发现揭示了注意力资源分配的规模效应，为优化人机协作提供了理论依据。
在实际应用中，当人类对机器注意力的信任度积累到一定程度，生产关系也会发生质变。以内容审核为例，初期人类需全面监督机器输出；随着模型注意力机制不断优化，人类监督逐渐从全面审核转向重点抽查，实现了从量变到质变的劳动范式转型。这一转型不仅提升了生产效率，也重新定义了人机分工边界。纪荣嵘教授指出："当模型有充足的知识后，才知道哪些信息需要去关注"，这体现了注意力质变的知识基础条件。
4 注意力经济的价值重构模型
注意力不仅是一种认知资源，更是一种经济资源，正在重塑数字时代的价值创造逻辑。从辩证法视角看，注意力经济的价值创造过程存在着多重矛盾关系的动态平衡。
4.1 使用价值与价值的辩证统一
马克思主义政治经济学认为，商品是使用价值与价值的矛盾统一体。在注意力经济中，这一辩证关系表现出新特征。一方面，注意力作为生产资源，其使用价值体现在信息筛选、决策优化和创新激发等功能上。心理学研究表明，高质量的注意力投入能够显著提升认知任务的完成质量。另一方面，注意力被平台资本量化为可交易的数据商品，具有交换价值。张明丽和丁月华（2025）分析指出："数字平台上的数字、字母、符号、文字、图片和视频等信息内容，都被称为数据"，而这些数据本质是用户注意力劳动的物化。
大模型时代，注意力的使用价值与价值统一于模型性能提升。人类通过注意力劳动优化提示词设计、监督训练过程、审核输出结果，直接贡献于模型性能的提升；而这一过程产生的数据又进一步训练和优化机器注意力机制，形成价值创造的良性循环。卡内基梅隆大学的研究表明，通过优化注意力资源分配策略，在AIME24数学竞赛问题上，模型准确率可提高60多个百分点，这体现了注意力资源向价值的转化效率。
4.2 具体劳动与抽象劳动的辩证关系
注意力劳动同样具有具体劳动和抽象劳动的二重性。从具体劳动看，不同领域的注意力劳动具有异质性。工程师调试模型参数、标注师标注训练数据、用户提供反馈信息，这些是不同的具体劳动形式。但从抽象劳动看，它们都是人类脑力和体力的消耗，形成价值的实体。数字平台通过算法将这些异质的具体劳动抽象为同质的数据商品，实现了注意力的普遍等价物转化。
大模型技术进一步深化了这一辩证关系。一方面，Transformer架构中的自注意力机制使机器能够自动学习不同任务的注意力分配模式，实现了具体劳动的自动化抽象。另一方面，人类通过提示词工程、对抗性测试等新型劳动形式，不断丰富和优化机器注意力模式。值得注意的是，这种新型劳动关系中存在着明显的剥削隐蔽性。张明丽和丁月华指出："平台通过免费占有用户注意力劳动及其产生的数据产品，实现了剩余价值的无限增值。这种剥削方式具有隐蔽性，但本质上仍属于资本主义生产方式"。这一分析揭示了注意力经济中的阶级关系变化。
4.3 价值分配的正反馈与负反馈循环
注意力经济的价值分配存在着正反馈与负反馈的辩证关系。正反馈体现在：注意力资源越集中的平台，越能吸引更多用户注意力，形成"富者愈富"的马太效应。负反馈则体现在：注意力过度集中会导致信息茧房、思维固化等问题，最终降低注意力资源的利用效率。
从辩证法视角看，健康的注意力经济需要在这两种反馈间找到动态平衡点。稀疏注意力机制的研究提供了有益启示：通过平衡全局关注和局部关注，使模型在保持广泛感知的同时突出重点，实现整体性能最优。同理，在宏观层面，注意力经济需要通过算法设计、制度调节等手段，避免过度集中导致的系统僵化，也要防止过度分散导致的效率低下。
表：传统生产范式与注意力经济范式的价值创造对比
价值维度 传统生产范式 注意力经济范式 辩证关系
核心资源 土地、资本、劳动力 注意力、数据、算法 从物质到信息的转化
价值创造主体 专业劳动者 专业劳动者+普通用户+机器 主体泛化与协同
价值衡量标准 劳动生产率 注意力效率 从绝对到相对的转变
剥削形式 显性剩余价值占有 隐性注意力数据占有 剥削的隐蔽化
5 基于辩证法范式的注意力管理方法论
基于前述辩证分析，我们可构建一套系统的注意力管理方法论，用于指导大模型时代注意力资源的优化配置。这一方法论包含三个层次：人机协同、动态平衡与循环优化。
5.1 人机协同的注意力增强循环
辩证法强调对立面的统一和转化，应用于注意力管理，核心是构建人机注意力协同增强的闭环系统。这一系统包含三个关键环节：
人类注意力引导机器注意力：通过提示词工程、思维链（Chain-of-Thought）等技术，人类将高阶认知模式注入机器注意力机制。卡内基梅隆大学研究发现，长链思维（Long-CoT）和多次尝试选最佳（Best-of-N）等策略能显著提升模型复杂问题解决能力，但需要重新考虑资源分配策略。这要求人类深入理解任务本质，设计符合认知规律的注意力引导方案。
机器注意力增强人类注意力：大模型通过提供注意力热力图、关键信息提取等功能，帮助人类快速聚焦核心问题。DeepSeek团队的MLA机制将计算复杂度从O(n²d)降至O(nkd)，显著提升信息处理效率，使人类能将有限注意力资源集中于更高层次的决策判断。
人机注意力的持续互学习：建立反馈机制，使人类注意力模式与机器注意力模式不断相互校准和优化。柯逍博士指出："就目前来说，AI注意力和真正的人类注意力距离仍然很遥远"，但这正说明了持续互学习的必要性。通过强化学习、在线学习等技术，实现人机注意力模式的协同进化。
5.2 集中与发散动态平衡的决策框架
针对注意力集中与发散的对立统一关系，我们构建基于情境感知的动态平衡框架：
任务类型识别：根据任务特性自动调整注意力模式。对于数学计算、事实核查等精确性任务，采用聚焦模式；对于创意生成、战略规划等创新性任务，则保留一定的发散空间。心理学研究指出，创新思维需要集中注意与去焦注意的辩证结合，这一原理同样适用于机器注意力配置。
过程适应性调节：在任务不同阶段动态调整注意力策略。以研究开发为例，初期需要发散注意力广泛搜集信息，中期需要集中注意力深度攻关，后期又需要发散注意力验证应用。稀疏注意力技术中的分块注意力、局部注意力等机制，为这种动态调节提供了技术实现路径。
资源约束下的最优配置：在有限计算资源下，实现注意力集中与发散的最优平衡。Kinetics缩放定律表明，当总预算较低时，增加模型规模比增加生成长度更有效。这为资源约束下的注意力资源配置提供了量化指导原则。
5.3 基于质量互变规律的循环优化模型
基于质量互变规律，构建注意力资源循环优化的三阶段模型：
注意力量的积累阶段：通过大规模数据采集、多维度特征提取、注意力模式标注等手段，持续积累注意力数据资源。这一阶段重在广度和数量，为质变奠定基础。
注意力质的飞跃阶段：当注意力数据积累到一定阈值，通过模型架构优化（如稀疏注意力、MLA机制）、训练算法改进等手段，实现注意力效能的质的提升。卡内基梅隆大学研究发现，14B参数规模是注意力资源利用效率发生质变的临界点，这为质的飞跃提供了量化参考。
注意力系统重构阶段：在质变基础上，重新设计生产关系和工作流程，最大化释放注意力价值。例如，在模型注意力精度达到人类水平后，将审核任务从人类全面监督转向机器自主决策+人类重点抽查，实现生产关系的重构。
6 结论与展望
本研究从辩证法视角系统分析了注意力在大模型时代生产关系中的核心地位和作用机制。研究表明，注意力资源具有稀缺性与可塑性、主体性与客体性、集中与发散等多重辩证属性，这些矛盾双方的动态平衡构成了注意力经济的运动规律。在人机协作的新生产关系中，人类注意力与机器注意力既相互对立又相互统一，共同推动生产力发展。
未来，随着大模型技术不断演进，注意力劳动将呈现三大趋势：一是注意力货币化程度加深，注意力资源的度量、交易和定价机制将更加完善；二是人机注意力融合加速，脑机接口等新技术可能实现生物注意力与机器注意力的直接交互；三是注意力民主化需求上升，避免注意力资源过度集中于少数平台，防止"注意力垄断"将成为重要议题。
面对这些趋势，我们需发展更加完善的辩证法理论框架，指导注意力资源的公平配置和高效利用。正如知本洞察所言："在复杂的世界中，专注，本身就是一种稀缺的生产力"。只有深入把握注意力的辩证规律，才能在信息爆炸的时代实现个人、组织和社会的理性发展。
参考文献
卡内基梅隆大学研究团队. Kinetics: Rethinking Test-Time Scaling Laws. 2025
DeepSeek MLA机制与KV Cache优化深度剖析. CSDN博客. 2025
大模型核心原理解密：注意力机制QKV向量. CSDN博客. 2025
星际探秘：当注意力点燃长文推理的智慧之光. AGI通用人工智能.稀疏注意力：优化大模型的新思路. 51CTO博客. 2025
知本洞察. 从信息焦虑到专注决策. 中国发展网. 2025
注意是一种为了目标的达成而自觉进行努力的心理状态. 百度学术. 2022
张明丽，丁月华. 数字时代注意力生产的政治经济学分析. 爱思想. 2025
AI进化必须修复"注意力Bug". 央广网. 2020