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北大博士干了半年外卖骑手 写出论文登上顶刊:“系统知道一切”

咪哚网(www.midoo.cc)时间:2021-05-09 16:09 稿源:未知 手机扫描分享

  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。

北大博士干了半年外卖骑手 写出论文登上顶刊:“系统知道一切”

  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。

北大博士干了半年外卖骑手 写出论文登上顶刊:“系统知道一切”

  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。

北大博士干了半年外卖骑手 写出论文登上顶刊:“系统知道一切”

  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。

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