騎手和外賣平臺博弈背後：算法到底有沒有能力控制騎手？

外賣騎手和算法的關係已經被持續討論多年，其中一個關鍵議題是，騎手到底爲何疲於奔命？這個問題背後的衍生出一系列公共話題。

在外賣騎手和算法的關係被更多人關注和討論之後，美團、餓了麼等平臺相繼改進算法策略，來解決相關問題。其中，美團從2021年9月開始，把“預估送達時間點”改爲“預估送達時間段”，讓用戶對配送時間有了更合理的預期，爲騎手預留更多緩衝空間。餓了麼在2022年承諾絕不以最嚴算法、最低時限爲導向，同樣將騎手預估送達時間由原先的“時間點”調整爲彈性的“時間段”。

這些措施還遠遠不夠。近日，網信辦、工信部等四部門近日印發關於開展“清朗·網絡平臺算法典型問題治理”專項行動的通知也指出，防範盲目追求利益侵害新就業形態勞動者權益。嚴防一味壓縮配送時間導致配送超時率、交通違章率、事故發生率上升等問題。

實際上，業界和學界更多從業者在最近幾年都參與到外賣騎手和算法互動關係的研究之中，他們發現了外賣騎手和算法互動過程中的新情況、新問題，也促使外賣平臺在改善算法。

在北京大學中國社會與發展研究中心、北京大學社會學系、北京大學數字治理研究中心、大數據分析與應用技術國家工程實驗室近日舉辦的“算法爲人”專題研討會上，北京大學中國社會與發展研究中心主任邱澤奇表示，推動算法爲人，同時理性看待算法，肯定算法在推動社會有序運行、提升生活便利性等方面的價值，理解算法不是萬能的，也不是完美無缺的，用發展的眼光看待算法當前的“不能”。

算法並非無所不能

外賣平臺的算法屬於調度決策類算法，主要解決訂單分配給誰、多長時間送達、路線怎麼走、收入怎麼算等四個方面的問題。

騎手是算法中最爲重要的主體之一。美團研究院今年9月披露的數據顯示，2023年，通過美團平臺獲得收入的騎手有745萬。全年接單在260天以上的騎手佔總人數的11%，約81.95萬人。

在很多人的認知中，騎手屬於低技能勞工，只需要按照算法系統的指令完成配送任務，工作性質和流水線工人類似，算法的存在必然會導致騎手工作的異化。但中國農業大學人文與發展學院副教授陳龍最近幾年的研究打破了騎手屬於低技能勞動的固有認知，也對算法和騎手的關係進行了重新思考。

陳龍自己兼職跑了近半年外賣，又調研了一批老騎手，他通過比較新老外賣騎手的工作效率和收入差異發現，騎手勞動並不完全依附於算法，其勞動過程中常常涉及勞動者的直覺判斷和勞動精神，包含了隱性知識和匠心精神，是一個“手腦並用”的工作。陳龍強調，這些技能需要時間培養，但高流動率導致許多騎手在技能成熟前就離開了行業，並因此呼籲社會重新認識和尊重騎手的工作，肯定和尊重勞動者的勞動技能，幫助更多的勞動者實現勞動技能培養。

每個騎手從工作中獲取的隱形知識不盡相同，這些知識包括同時拿到多個訂單先配送哪一個、進入不同樓宇後所花費的配送時間等，這些隱性知識和配送效率直接相關。

陳龍把這些研究上升到更高的理論層次後發現，人與算法之間存在邊界。“我原來認爲算法是無所不能的，但通過研究證明了算法存在限度的問題。”

更通俗來說，算法存在限度就意味着算法和人並不是單向度的控制與被控制的關係。

例如在配送算法所處理的問題中，有很多最後100米的場景太微觀、太複雜，算法還無法做到完全精準的計算；例如人工調度在高峰期有權限把一些訂單調配給送單能力更強的騎手，站點和騎手之間也存在更爲緊密的關係。

這項研究也給了外賣平臺很多啓發。一家外賣平臺的算法技術人員告訴界面新聞，平臺也從實踐中發現了算法存在限度的問題。

從外賣平臺最近幾年的配送算法調整中，界面新聞發現，平臺保留了一些人發揮主觀能動性的接口。一位外賣騎手透露，在路線規劃上，外賣平臺會給出建議配送路線，但並非強制路線，很多老騎手自述“不看系統路線”。遇到臨時封路等情況，平臺給騎手提供了App上報、客服反饋等通道。

從騎手全天的工作狀態上看，他們的“高壓”工作狀態更像是因爲訂單的“峰谷”波動帶來的“短時高壓”。在非高峰用餐時段，很多騎手選擇到就近的“騎手驛站”休息，刷短視頻、看看小說。

如何平衡訂單高峰和低谷時段騎手的勞動，騎手自身可以發揮更多能動性，平臺算法也值得進行更多探索。

在北京大學博雅特聘教授何豔玲看來，互聯網和信息渠道爲我們提供了許多信息，但每個人所看到的世界都是朋友圈或短視頻平臺推送的世界。外賣騎手在輿論環境中的形象，即形成了刻板化的認知，以至於真實數據很難真正傳播，這也給平臺的治理規則體系提出了挑戰。

“很多問題，往往發生在騎手新入行的第一年。”上述外賣平臺的算法技術人員表示，培訓更重要，但騎手職業的過渡性又太強，這是對矛盾。很多問題並非來自“算法”這個抽象概念。

配送算法優化仍面臨多重挑戰

面對騎手和算法交互中產生的種種問題，很多人的第一反應就是算法應該提供更大靈活度，儘可能照顧騎手的利益。但在實際應用中，算法的優化改進並不是非此即彼這麼簡單。

比如，在外賣的運營中，平臺經常需要面對的一個矛盾衝突便是商家的出餐速度會直接影響騎手的配送時間。

中小餐飲商家在外賣平臺上的佔比達到80%以上，這些商家生產能力有限，消費者訂外賣又集中在午餐和晚餐高峰時段，商家爆單的情況常有，無法按既定時間出餐的情況也經常出現。

在這件事上，騎手和商家的立場和訴求不同，一言不合甚至還會發生激烈的衝突。比如，去年4月，江西贛州一名外賣配送員在某餐飲店取餐時，因取餐時間問題，與餐飲店老闆發生口角。

據界面新聞了解，目前外賣平臺已上線騎手上報商家出餐慢希望延時的功能。但一位外賣平臺的運營人士透露，平臺在“送餐高峰期”面對的情況卻更爲複雜，騎手上報商家出餐慢希望延時，商家卻提供了已出餐證據，平臺到底該聽誰的？

在外賣算法涉及的主體中，雖然騎手的關注度最高，但不可否認的是，商戶、用戶、平臺都身處其中，背後的配送算法也需要考慮不同主體的訴求，兼顧騎手、商家和消費者等多方的利益。

據界面新聞了解，目前美團、餓了麼等平臺也在通過改進算法平衡商家和騎手的矛盾。其中，美團外賣的算法一方面會通過歷史數據識別出長期出餐慢的商家，任何騎手配送該商家餐品，都會提前自動獲得配送時間的延長；另一方面平臺還啓動“出餐後調度”，商家通過免費發放的終端智能硬件產品“出餐寶”，在出餐後上報“已出餐”，後臺再調度騎手到店取餐。如果騎手遇到商家出餐慢等問題，平臺會主動或根據騎手的申訴爲騎手免責。

上述外賣平臺的算法技術人員告訴界面新聞，配送調度算法，面對的是海量訂單在百萬商家、百萬騎手和數億消費者之間流轉的問題，要爲了解決多主體多目標的利益如何平衡，和極度的不確定性，去進行高度複雜的實時計算，這都讓算法在運行中難免會出現一些問題。

背後的原因也不難理解。算法只是一系列數學函數，本質上就是通過導數、梯度等方法進行機械性的求解，並不能解決數學函數之外的問題。美團研究院執行院長厲基巍在“算法爲人”專題研討會也談基於此，算法不僅是技術問題，還涉及社會倫理和人際關係。

在他看來，算法與人之間的關係不是單向度的控制與被控制，而是互促互進的共生關係。算法要在實踐中不斷完善，最終更好地服務於人。

整體上看，平臺在改進算法上也在加入一些更加人性化的細節。平臺對算法的優化也已經跳出“狹義數學算法”層面的內容，開始考慮更多規則、規範、就業情況和內卷競爭等現實情況，但真正實現人和算法的和諧還需要很長的一段路要走。