人物 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”

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 。
人物 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”
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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 。
人物 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”
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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 。
【人物|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”】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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