《过渡劳动：平台经济下的外卖骑手》第二章 “初识”算法

本书是一部关于平台劳动的人类学民族志作品，深入探讨了中国平台经济背景下外卖骑手的劳动形态及其社会意义。通过在19个城市历时7年的田野调查，作者带着行动主义的热情，记录下骑手悬浮于正式与非正式劳动之间的真实状态，关注到平台从对劳动者本身的控制转向对劳动过程的精细控制的关键转变，提出了“过渡劳动”这一颇具解释力的劳动概念，反映出劳动者对未来职业发展的关切。书中深入探讨了算法技术对骑手劳动的影响，特别关注了女骑手在家庭和工作中的双重挑战，并为此提供了丰富的田野数据和新的研究视角。
如今，平台化正在形塑全新的社会关系。外卖、家政、物流、打车等数字平台方便了人们的日常生活，与此同时也催生了大批依附平台的零工劳动者。本书在对骑手零工进行记录反思的同时，相信个体在不确定性中塑造生活的经验和勇气，憧憬一种更加良性向善的算法。

“初识” 算法

无论是在计算科学还是人文学科领域，算法都不算新生事物。但是算法真正从 “幕后” 走到 “前台”，确实是近几年的事情。社会公众对于算法的认识也从一无所知到逐渐警觉，并迅速开始讨论 “困在算法里的人” 等技术伦理议题。对此，我觉得是一件好事。究其原因，主要与算法应用的不断扩展有着千丝万缕的联系。在以往的学科划分中，“算法” 被划归为计算科学，指的是特定的逻辑推理和计算模式。众所周知，当一门学科涉及逻辑和计算时，便有了高高在上的复杂性。于是，这样的复杂性和专业性形成了进入的高门槛，高门槛则带来了较强的 “封闭性”—— 仅少数人 “有权” 讨论算法、分析算法。在算法生产的初期阶段，大量的技术研发工作为计算机工程师、算法架构师等所承担。在过去的十年间，随着数字化产业的扩张和人工智能技术的推广，算法开始逐渐 “侵入” 我们的日常生活：从便利店的收银系统到线上预约的家政服务，从网络购物到外卖送餐，从社交媒体的使用到线上交友，基于算法技术所实现的分类、匹配、预测等功能为人们的衣食住行带来了极大便利。几乎人人都在有意无意地接触、使用算法，打开手机才发现我们的日常起居已经被算法团团包围。也是因此，算法产生的巨大影响逐渐为社会所知，“算法担忧” 也随之而起。

需要说明的是，本章节对于算法的认知并未聚焦在它的技术逻辑本身，相反，我们试图对算法做出一个更加宏观、更加社会导向的解读。卡罗琳・马文（Carolyn Marvin）在讨论技术的历史逻辑时曾说道，技术和媒介在社会发展中出现时大多源自工具化的需求，但它们却在嵌入社会生活的过程中演变为围绕 “权力、权威、代表和知识的博弈与论争”。从技术历史的维度出发，我们对于算法的认知也同样遵循此种脉络。因此，在本书的分析中，我尝试对算法进行一种 “社会过程性” 改造，即算法不仅指复杂的编码程式和技术逻辑，也指嵌入在个体劳动者日常生活中的技术化表述、认知、态度和行动。它的生产性与个体化的劳动经验和工作经历密切相关。通过展现外卖产业中的算法生产，本章希望呈现外卖员群体的 “算法化劳动” 以及围绕于此的社会关系和权力实践。

算法的发展可以追溯到中国商周时期和古希腊战争时期。从军事情报传递的加密到天文历法、算数测量等日常数学推理，都展现出现今算法的雏形和逻辑。汉字 “术” 可以解释为 “算法”，表示算术、推理、机制、逻辑等。“算法” 这一概念的最早出现，归功于 8 世纪波斯数学家花剌子密（al-Khwarizmi），他将算法解释为 “能够运行的系统性计算”。后世为了纪念他，就用花刺子密的拉丁文译名 “algorithm” 命名了此项技术。在后来很长一段历史时期，算法始终与计算、数据处理、推理等联系在一起。

随着算法技术应用的普及，它的跨学科性越来越明显。除了计算机和数学领域，社会学、人类学、传播学等对于算法的讨论也日趋热烈。而随着交叉学科的讨论深入，人们越来越认识到，科学和技术的发展过程本身并不是客观、冰冷的规则与操作。相反，它是一种实践，一种文化。技术从来不是中立的，对于算法来说，这一点同样适用。这也正是本节要论述的核心问题：对于算法，我们除了看到它的技术属性，更应该看到其背后的价值附着，这是我们讨论算法技术和骑手劳动的前提。从社会科学的角度出发，本书希望能够从技术性和社会性这两个层面来定义算法。

技术性的算法，关注算法作为一种计算处理技术而展现出来的特性。塔尔顿・吉莱斯皮（Tarleton Gillespie）认为，算法是基于特定的计算模式，将输入的数据转化为可预期结果的编码程式。算法作为一种逻辑计算技术，具有两个特点：第一，算法是一种指令，它会基于逻辑呈现处理问题的步骤。如果对其进行 “降维” 理解，我们可以把算法理解成菜谱，其主要功用是告知人们如何按照要求，一步一步将 “生鲜食材” 做成 “美味佳肴”；第二，算法虽然自成体系，却不能 “空转”，算法的运行必须以数据为支撑。正如 “巧妇难为无米之炊”，没有数据作为来源和基础的算法，如无源之水、无本之术，难以实现既定目的。

社会性的算法则更好理解，它关注技术生产与应用带来的社会权力关系的变化。根据学者尼克・西弗（Nick Seaver）的观点，在数字经济日益发达的今天，算法不再仅仅是文化建构的一部分，而已然变成了文化实践本身。算法是 “一个不稳定的物体，是一个借由人类参与而形成的文化实践”。与任何历史上曾经 “横空出世” 的技术系统一样，算法的出现带来了社会经济文化的剧烈扰动、强烈的价值争议，以及一时无法辨清的发展方向。近代以来的许多学者，包括福柯、拉图尔、霍克海默、德勒兹、埃吕尔等，都在一定程度上探讨过新的技术体系对社会和人类生活的影响。如果说技术性的视角给予算法数学和逻辑上的定义，那么，社会性的视角则为理解算法注入了更多的范式可能。作为一种技术体制，算法在社会层面的广泛应用使其可以改变、创造、勾连诸多社会关系。它不再仅仅是一种技术制度，更是一种文化实践、一种社会话语。这样的一种存在，无论是对宏观的政治环境，还是对微观的社会生产场域，都会产生重要的影响。

作为一名社科学者，又通常被冠以对技术 “一窍不通” 的名声，我对技术物的分析并不自信。算法研究的 “高门槛” 曾经让我望而却步，似乎不懂得编程或者技术运行逻辑的人没有资格对着这些 “高精尖” 技术指指点点。我曾为写博士论文自学过一段时间的 Python，却因为年代久远已完全抛在脑后。但是，一旦有了前面对于算法社会属性的铺垫，我接下来的分析就变得容易了许多。

技术性的算法和社会性的算法像是天平的两端，告诉我们认识算法技术可以走两条路：由内而外和由外而内。前者指的是 “hard 模式”，即钻到算法技术的生产过程中，观看它是如何被研发、测试、应用的。这一路径要求研究者具备一定的技术门槛，对计算科学有较为深入和综合的了解。后者 “由外而内”，则更多地呼应了对于算法社会属性的认知，即算法作为一种文化实践，在应用到社会诸多领域中时，会在多方互动实践中发生 “转译”，建立新的、全然不同的社会关系和社会景观。换句话说，算法技术在这个过程中虽然是虚拟的、不可见的，但是由它所建立起来的诸多联结、冲突、行动却是显而易见的。这样的话，我们可以从算法波及的、可观测的诸多社会实践和社会话语入手，“反推” 算法背后的逻辑与设定。

也是因此，本章在论述中不把算法当作一种冷冰冰的技术，用剖析学的方法进行 “还原” 式分析，而是希望把它当作一个嵌入社会生活的技术物，一个存在互动、时刻变化的技术体系。通过剖析算法和骑手劳动之间的互动，本章希望展现的是一种技术体的复杂景观，通过 “情境式的研究”（situated study）来看到技术与人的主体间性，以及外卖骑手富有表现力的主观能动性。换句话说，在接下来的论述中，算法将不再停留为一种技术架构（technical infrastructure），而是与周边社会生态密切相关的、嵌入式的、具有生产性的过程。