无限游戏的二重奏 (第4/5页)

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送餐是一项流动性劳动，而流动本身所产生的数据面向十分丰富，包括基于外卖员送餐速度、单量、人流量的数据；基于餐品的种类、价格、打包和出餐时间的数据；基于消费者等待时长、口味偏好、家庭住址、外卖超时忍耐程度的数据等。如果把“送外卖”拉长为一个基础物流传输链条，不难发现，流动的过程是外卖员联结各方参与者一并加入数据生产的过程。肖珊娜·祖博夫（Shoshana Zuboff）在论述“监视资本主义”时，敏锐地意识到了人的行为可以在数据化时代被作为商品出售。尼克·斯尼塞克（Nick Srnicek）将数据称为平台市场逻辑下的新能源。在外卖系统中，基于外卖员的流动所生产的数据成为外卖平台“训练”物流调度系统、进行用户精准画像的重要原材料。依靠由流动所积累的数据，算法系统得以被持续“投喂”、不断进行深度学习，从而实现在既有设定原则上更加精准、全面地对外卖物流进行预估、评判、分类，提高平台劳动管理的效率。

算法首先建立的是骑手的等级标准。在不同的平台中，外卖骑手被划分为不同的等级，虽然名称各异，但共同指向骑手的“送单能力”。简单来说，就是送单数量越多、所干时间越长，骑手等级越高。例如，在先前存在的百度外卖平台上，骑手被划分为从“普通骑士”到“神骑士”共七个不同的等级（参见表3）。相应地，每个等级的派送补贴、积分累积也不尽相同。例如，一名“普通骑士”送一单所获得的额外奖励是1毛钱，而具有“钻石骑士”资格的骑手就可以拿到1元钱。在其他平台上，不同等级的骑手拥有不同的类似“特权”，等级越高，特权越多，包括优先派单特权、超时豁免权等。虽然名称不太相同，但是其他外卖平台也遵循类似的等级划分标准，例如“美团”在一些跑单活动挑战赛中将骑手划分为铜牌骑手、银牌骑手、金牌骑手、钻石骑手。对不同等级的外卖员，在骑手装备、有效订单量、配送准时率等层面有不同的要求。

早在2017年6月，我就曾与“百度外卖”的一位数据架构师进行过交流。彼时的他已经开始考虑如何对已建立的算法体系进行修正和优化，使其不断走向自动化和智能化。关于配送平台的算法设计原理，他这样解释：

有了算法的介入，外卖劳动的管理变得“无微不至”，与订单派送相关的每一个步骤几乎都有着非常明确的称呼，如“系统派单”“商家接单”“骑手到店”“骑手送单”等。几乎每一个细分场景中都有算法管理的影子。算法不仅接替了原有人力资源的大量管理工作，同时也开始建立一种其更加擅长的分类、分级的管理机制。

我们在2015年初就已经实现了全自动化的这样的一个派单。自动化派单这个事情，背后要解决（的），就是我们怎么实现从零到整个这一套的核心调度的技术。这个订单，从技术到系统，到自动地分配给最合适的人，中间有一系列的（问题），需要系统去支撑。……我们怎么样让这个系统具有自动地学习、自动地优化的一个能力，（让）它像 AlphaGo一样，能够每天根据不同的棋谱，对于系统来说，就是根据每天不同的、新的订单配送的情况，去自动地学习，使得这个系统越来越智能，越来越适合每一个区域的调度。

“打怪升级”

在过去的几年里，利用不断扩大的用户、商家和外卖员数量，平台的算法体系也得到了持续充实和扩展。他补充说，

外卖游戏下的人机互动超越了一元的、单项的“压迫一反抗”过程，充满了情境性的变化和一些不可预知的复杂性。围绕外卖经济的算法化，外卖平台有意无意地形塑了一种无限游戏的生态观感。它有效地抓住了骑手的注意力，将他们的劳动力转化为数据式的生产力，借以延续这一游戏。

自动派单之外，我们有实时可视化的监控系统。（例如）有分析、回顾（作用的）时光机系统，有预测、做模拟的仿真系统，以及指导我们业务去做业务分析的询导系统。除了调度系统，还有一些系统去支撑。

外卖劳动凸显了强烈的算法中介性。我想要在这里展现的算法中介不是传统管理方式的简单数字化，而是包含了算法技术作为一种“自主性技术”所特有的交互性、生成性，甚至情感依赖性。外卖系统中的算法具有精准推送、预测和反馈等功能。在外卖的大游戏里，骑手和算法系统形成了既冲突又合作、既对抗又妥协的微妙联结和互动。这里的算法不再被骑手比喻成一种冷冰冰、无情感的技术，而是具有自己想法的、“有点坏”却又“十分聪明”的拟人化系统。骑手在外卖游戏中展现了充分而不气馁的主动性，在劳动的过程中不断反向感知算法、了解系统，与这一套管理系统斗智斗勇。游戏正是在这样的人机互动中展开。