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北大博士送了半年外卖,写出AI伦理论文登顶刊,“系统知道一切”

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杨净 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号QbitAI
论文全文地址:http://www.shehui.pku.edu.cn/upload/editor/file/20201223/20201223141710_4025.pdf

  外卖骑手,再次引发全网关注。

  这一次是发表在顶刊《社会学研究》上的一篇博士论文。

  北大博士后陈龙为做研究,加入了在中关村的一个外卖骑手团队,体验了5个半月的配送工作,写成了这样一篇长达23页的论文。

  

  对此,网友纷纷为其点赞。

  

果然是社会学的,这种真的得本人体验才有说服力。

  

  还有网友称,这次是理论和实践的完美结合。

  但从他的自述中可以发现,除了理论支撑的价值以外,更关键的,是他在亲身感知一种正在发生的生产力剧变。

  在AI系统的驱动、调度下,这种剧变正在影响每一个人。

  外卖骑手,不过只是一个缩影。

  外卖骑手是如何被管理的?

  作者陈龙通过极昼工作室自述了这段近半年的送外卖的经历。

  在他的眼里,平台更像是一名管理者,真正的老板并不存在。

  专业一点,就是数字治理

  管理一般有三个方面:指导、评估以及奖惩激励。以往这些工作都是老板去决定的。

  现在的情况则是,平台给骑手派单,并告诉他们应该如何送;消费者来评估骑手的好坏表现;平台又根据消费者的评估,来决定奖惩。

  也就是说,由AI系统来负责第一项、第三项工作,第二项则交给了消费者。

  

  系统完成管理工作的关键,除了优秀的算法,还有数据

  送外卖的过程中,陈龙切身感受到了平台在不停地收集数据。

  在室外,通过智能手机的GPS信号,可以跟踪骑手的轨迹。

  在室内,则通过商家的WiFi网络、室内定位基站来记录骑手的数据。包括运动状态、到达时间、取餐时长等信息。

  除了骑手身上的数据,还有商家、消费者、以及订单内容等等数据,平台决策也就变得越来越聪明。

  陈龙就举了这么一个例子。

  一些消费者对骑手配送晚了有意见,那么AI系统就会开始测算,下一次可能就会在时间上放宽一些。

  本来30分钟可以送达,但平台显示的时间是35分钟。

  

  但与此同时,出现的问题也十分明显。

  就如,当消费者和骑手产生矛盾时,谁来担责?又应该向谁反馈呢?

  而平台,是可以成为一名仲裁者吗?

  这些关于社会伦理秩序问题,不光存在于送外卖这件事儿上。

  AI系统下的生产力关系

  小到我们这些打工人每天用的打卡、打车平台。

  就像打车平台,就跟送外卖类似,平台派单,由乘客评估,再由平台决定奖惩。

  网约车稍微停留时间长一点,就会收到平台的提醒。

  更大一些的,则是落地到工业、农业等各个产业当中去的。

  比如农田里的管理系统,由AI来看出苗率如何,由农户来决定是否补播,省去了以前的巡田步骤,还节省了人力成本。

  管理农田的长工活儿变少了,工资也就随即降低。新疆一家农户的解决方式是,让长工管理更大的田,工资还跟原来的持平。

  场景不同,原因类似,都是AI系统下,生产力变革所引发的社会性问题。

  AI的浪潮不会停止,这些问题又该如何解决呢?

  以外卖骑手这一契机,热心网友给出了这样一些方式。

  一方面是平台本身,另一方面则是政策驱动。

  知名互联网博主@阑夕认为:

  

外卖骑手承担着非常繁重的劳动,挣的也都是靠丈量城市换来的血汗钱,平台必然有义务保障他们的安全和尊严,并尽可能的提高上限。

  陈龙也在最后自述中所说:

  

除非是平台想改变,或者是政府出台相关的政策,不然的话没有办法。所以我觉得北京劳动关系处的副处长去体验送外卖是有必要的。

  相关新闻:

  北大博士送5个月外卖揭算法黑幕,平台压榨劳动者该到头了

  文| 杜 虎

  近期,网约车、外卖这类新型平台正在获得另一类关注。北京人社局副处长王林体验送外卖之后,与美团进行了磋商。网约车司机反映某平台抽成25%,甚至高达50%。5月7日,搜狐号“极昼工作室”讲述了一位为做研究,送半年外卖的北大博士后陈龙的故事。北大博士后陈龙以外卖为题的博士论文,研究一个核心问题:资本如何控制劳动者,而劳动者又是如何反抗的。

  陈龙博士为了完成论文,加入了中关村的一家外卖骑手团队,花了5个月时间进行田野调查。在今年出版的该博士论文中,陈龙有一个总结性的论断:外派平台在压缩配送时间上永不满足,它们总在不断试探人的极限。平台的数据算法系统,既建构了复杂的劳动秩序,同时形成对劳动者永不枯竭的压迫式索取。

  

  图片来源:视觉中国

  综合起来看,无论是王林处长还是陈龙博士,他们对外卖平台的体验式调研,虽然都根据不同目的对平台巨无霸进行了测试,但最终都会在政策导向、政策设计上汇集到一起。而网约车司机对平台高额提成的谴责,更为推动新政策出台预备了道德资源和社会动力,政府对平台的介入与规范已经可以预见。

  之前的新闻报道说明,王林副处长的体验式调研,只跑了一天,送了5单挣了41块钱。即使只有1天,但系统对外卖员的压迫已让王林铭记在心。而陈龙博士的体验时间更长,系统在对他进行压力测试时,他对算法驱动下平台主导的劳动者处境,有个更深刻的体会,那就是系统对人的逼迫永不满足。

  

  北京人社局副处长王林体验送外卖

  平台对外卖员、外卖店的一切在线举动都作了监控,这些记录全程和细节的数据都被系统录入,而后算法用计时的方式设计出复杂细致、且随时变更的规则。这些规则驱动外卖员和商家,以秒为单位判断他们是否在规定时间做到规定程度,同时对他们加以优劣的评判,反过来敦促劳动者配合算法系统。

  外卖员困在系统中,这是一个整体的处境描写。实际上,不只是困住外卖员,而是算法有了自己的“大脑”,成为平台之神,驱使外卖员和商家为其所用。外卖员的眼睛、步伐、行进、速度等,代替算法系统在人世间开疆拓土。劳动者只要不离开系统,就成为系统的“士兵”,用血汗为平台添砖加瓦。

  陈龙博士对平台的研究、对系统的认知,是理论化的研究,所以有助于从本质上揭露算法的真相。这个真相就是,对于外卖员、网约车司机这类新蓝领工人来说,算法系统营造了一种完全不同于生产线的榨取方式。随之而来的是,平台资本方设计了一套新的制度,施加在劳动者身上。

  陈龙博士还发现,外卖员对算法系统、对平台的反抗确实存在,但相当脆弱,反而会被系统敏锐地捕捉利用。比如外卖员发现了一条捷径,可以躲过算法的时间限制,一开始可以获得难得的几分钟的喘息之机。但当更多外卖员使用这个捷径时,系统会捕捉到,进而压缩时间,无情剥夺劳动者喘口气的机会。

  换句话说,外卖员、网约车为自己打工是次要,更主要是帮助算法搜集数据,用肉身替系统测试漏洞,在一种预先被隔离的劳动关系下为平台制造巨额利润。一旦算法以冷酷无情的代码运行,系统丧失人性,平台就成为劳动者的“粉碎机”。这是资本方不知节制地压榨劳动者形成的新的失衡的生产关系。

  这是一种特别不公平的分配方式,骑手在系统推荐路径之外,通过自己的主观能动性发现了更节约时间的路径,这种路径创新的成果——几分钟时间,从某种意义上讲算是骑手创造出来的“剩余价值”。但是当系统发现了骑手的路径之后,迅速接管了这条捷径,将原本属于骑手的“剩余价值”据为己有,按照新的路径设定标准。在新标准之下,骑手又需要寻找新的捷径,在这种寻找捷径、接管捷径、再次寻找的无限循环之中,骑手的“剩余价值”被一点点攫取,时间被一点点压缩,从而达至人性的极限。

  

  等单间隙,一名外卖员在休息。

  网约车和外卖平台擅长粉饰技术进步的一面,但只要平台的贪婪进取不收敛、不收手,平台的道德血液含量就会低于资本方的脚面,甚至系统踩着劳动者的尊严攫取源源不断的利润。王林副处长、陈龙博士这些政策制定者与执行者的出现,传达了一个强烈信号:平台用算法黑箱攫取超额利益的真相已经被识破,如果平台不能主动制止算法系统对劳动者无休止的压制,政府将应劳动者诉求干预平台,资本平台将求锤得锤。

  像陈龙博士这样的研究者作出了一个贡献,那就是抹去平台资本的伪装,将算法无德、反人性的本质揭示给人看。这是一个为技术资本去魅的必要过程,虽然不能说平台资本方缺少道德的血液,但资本方无所禁忌、无视劳动者权益的商业模式应该要走到尽头了。

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