公众号关注 “程序IT圈”
设为“星标”，重磅干货，第一时间送达
杨净 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI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。
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。
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。
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。
参考链接：
[1]https://www.sohu.com/a/464878129_120146415?spm=smpc.author.fd-d.1.1620354691433Sxsg7yX
[2]https://s.weibo.com/weibo?q=%23%E5%8C%97%E5%A4%A7%E5%8D%9A%E5%A3%AB%E9%80%81%E5%8D%8A%E5%B9%B4%E5%A4%96%E5%8D%96%23
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