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学者:外卖平台算法是可以改的,如何保障福利?

2020年09月11日 17:02 来源:未知 人气: 手机版

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澎湃新闻记者 陈宇曦 吴雨欣

近日,《外卖骑手,困在系统里》一文刷屏后,引起广泛讨论。

尤其是支撑系统运行的智能算法,为“实现劳动价值的最大化和高效化”,不断压缩外卖骑手的送餐时间,继而引发交通安全等系列问题。算法,是如何困住人的,能怎么改?

9月9日,饿了么、美团两家外卖平台公司先后发声。

饿了么提出,将在结算付款的时候增加一个“我愿意多等5分钟/10分钟”的小按钮。这一表态虽快但争议颇多。美团的回应则更晚也更长,称系统的问题,终究需要系统背后的人来解决,将优化系统,给骑手留出8分钟弹性时间。

中国社科院新闻与传播研究所助理研究员孙萍向澎湃新闻记者(www.thepaper.cn)表示,不论是5分钟10分钟的小按钮,还是8分钟的弹性时间,都是权宜之计,而不是釜底抽薪之道。

但孙萍表示,平台目前提出的方案,至少传递出信息:平台算法系统本身是可以更改的,而且是可以做出很重大的更改。

“这进一步表明,技术的社会偏差性是可以被纠正的。”孙萍说,“我觉得当务之急,是在中国乃至全世界日渐走进算法时代的大背景下,建立起社会层面和组织层面的算法协商机制。”

复旦大学管理学院信息管理与信息系统系教授卢向华在接受澎湃新闻记者采访时也表示,未来真正解决问题的肯定不是延迟的5分、8分或10分钟,而是企业内部对骑手们更有效的、多维度的一套激励及关怀机制。

实际上,市场竞争让外卖平台长期处于囚徒困境:慢一点可能意味着被超越。因此,有观点认为设计系统的人天然地倾向于冷冰冰的极致效率。在此情况下,应如何松动系统,注入更多的人文关怀、保障福利?

系统牢笼如何被构造?

中国社科院新闻与传播研究所助理研究员孙萍从2017年起开始研究外卖系统算法与骑手之间的关系,《外卖骑手,困在系统里》一文中引用了不少孙萍及其团队过往的研究内容。

孙萍告诉澎湃新闻记者,之所以外卖员的配送时长,被算法系统压缩得越来越短,在于平台采用了机器学习(machine learning)的人工智能算法:用收集的真实数据训练现有的算法,让算法越来越“智能”,从而进行路线预测推导,实现对外卖配送员的监督。

举个例子:如果一开始系统规定的配送时间是30分钟,为了避免超时受惩罚,外卖员将配送时间控制在了28分钟甚至25分钟,这时算法搜集的数据就显示,这段路程外卖员有能力提前送达,“聪明”的系统便可能将规定时间改成28分钟。

为了配合更短的配送时间要求,外卖员以闯红灯、逆行等方式应对,却让系统误以为这段路程仍有压缩空间。几轮之后,“算法就缩得越来越紧”。

孙萍认为,此时系统所收集的数据存在社会结构偏差,“这表现在外卖配送员怕惩罚,冒着生命危险提速跑。逆行了,闯红灯了,这些算法都不会考虑,算法看到的只是一个结果。人在算法里变成了一个运力数字。”

孙萍在2019年发表的田野研究《“算法逻辑”下的数字劳动: 一项对平台经济下外卖送餐员的研究》中对此总结道,算法通过日益增强的精准性和标准化管理,将外卖员的劳动过程置于细致入微的监管之下。从言语表述、肢体行为到时间、空间、数量、级别等各个层面的数字操控,使得技术理性最终得以管理“人的情感”,并以此实现劳动价值的最大化和高效化。

长期从事企业信息化管理和电子商务研究的复旦大学管理学院信息管理与信息系统系教授卢向华表示,外卖平台连接商家、用户和骑手三边的需求、供给与服务给力,算法是作为提升这多方需求供给匹配效率而存在。

“理论上,算法本身应该同时考虑平台各方的利益,但目前外卖平台的算法设计中,明显把消费者的体验与平台的服务量作为最主要目标,商家的地位次之,而骑手的体验是放在最低的位置。”卢向华说,“算法本身并没有错,但算法的效率评价机制过多地向消费者和平台倾斜时,到一定程度骑手这一方就会出现异常,导致整个算法的失效。”

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本文标签:外卖 算法 骑手 平台 系统

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