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理解算法:技术是如何创造价值的 数据政治
发布时间:2021-09-04        浏览次数: 次        

  算法正在成为互联网技术的典型代表,而对于算法的社会影响,最大的争议点是在外卖领域。

  今天,外卖已经成为中国人生活中的日常,它是信息技术、互联网商业模式创新、中国人口红利三者结合的产物。在先进的前台客户端和后台系统的调度下,数以百万计的外卖骑手,提供了顺畅的点餐体验。但与此同时,争议随之而来,很多人认为,数字化管理系统盘剥了骑手。

  最流行的观点认为,“数字控制”为提高骑手效率,对骑手送餐环节进行监控、督促、惩罚、www.2345211.com,激励。但这种解释不但带有某种煽动性,还过于大而化之,对分析问题作用不大。

  首先,数字化管理系统的作用,能够赋能劳动者,提升效率,比如订单分配,让骑手整体上比以前更顺路、效率更高。通过这种整体优化,数字化管理系统,能实现更高的效率。

  其次,数字管理系统能快速的把单个个体的劳动技能,变为整体的劳动技能,从而提升整体的效率。

  所谓“干中学”(Learning By Doing),是古典技术内生化经济增长模型的主要内容,指从实践中学。简单的说,经济增长源于人从观察、实践中学会、创造新技术,即“干”促进了知识的产生与技术的创新,它内生于劳动中。

  经济学是研究社会生产的,着眼的是整个社会的生产率,那么,“干中学“的一个内在含义,就是个体知识,通过相互学习、讨论、观察与模仿,在集体中的扩散,从而提高整个社会的劳动生产率。这种机制最终从社会生产中抽离出来,形成教育系统。从义务教育、到高等教育,再到MBA等商科教育,都是如此。一个人不必在去观察物理运动,自己总结牛顿定律,可以直接从他人那里获得知识,应用于生产。所以,知识扩散,提升生产效率,本身就是社会生产发展的必然。

  需要强调的是,数字化管理系统的这个过程,是效率从无到有,价值从无到有的创造、生产过程。这个创造价值的过程,与农民种出粮食,工人制造出产品是一样的。

  这里的一个误解是,认为效率、价值早已存在骑手身上。数字化管理系统仅仅是发现、聚集了已存在的价值,而不是创造了新价值。那么,这个逻辑自然会导向剥削。但这种静态的政治经济学观念已经落后,它已经不符合中国的社会主义市场经济实践。

  党的第十九届四中全会提出“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”,就是肯定了知识、技术、管理、数据,具有从无到有的创造价值的能力,并凭此参与分配。

  有骑手发现一个侧门,可以大大缩短进入某大学送餐的时间。盈余出来的时间,他可以选择休息一会或是多接一单。系统利用大数据发现了很多骑手都走侧门,在系统里指示新的路线,于是,个体骑手的经验,被所有人获得。

  需要指出的是,这种改变是效率的提升,而不是劳动强度的提升。毕竟,走路的强度并没有提升,反而是以前要走500米,现在只需要走100米了,不需要再跑着送了。

  个体保留自己的诀窍,可以获得比其他人更高的利益,但对整个社会来说,这却是不利的,因为这会延缓生产率的提升。所以,专利制度既要保护创新,又要规定专利的时限。在骑手群体内,骑手的个体技巧被系统发现之前,都有一段独占期,然后,系统发现,并把骑手的个人知识转变为系统中所有人的共有知识,由此,促进整个效率的提升。

  仍然以骑手为例,平台要求骑手收到取餐提醒就要去餐饮商户取餐,不得有拖延,但有经验的老骑手,往往不立即向平台“确认取餐”,而是选择“报备”,意思是“这单我可能会晚到”。由于这一单的路线已经确定,系统为了提升效率,就会派发更多同一方向的订单,骑手跑一趟就可以同时送几单,效率提升。

  这种方式对挂单的骑手而言,当然是划算的,但对其他骑手而言,却并不公平。因为这不但会造成潜在的耽误送餐。系统向挂单的骑手派发更多的顺路单的同时,其他骑手的效率也会受到影响,由此产生收入差距。

  首先,系统抑制挂单行为,会促进公平,骑手之间的差距会变小。但与此同时,在这种机制下,骑手整个群体中产生的有价值的经验和方法,都无差别的传递给每一个骑手,让每个骑手个体能力都有提升,市场规模扩大,每个骑手都能从中获益。

  所以,通过干预,系统在降低骑手之间差距的同时,也实现了骑手整体能力的提高,从而整体性的提升他们的收益。

  骑手通过挂单的方式来获取更多的利益,这是一种典型的囚徒困境。对于每个骑手来说,挂单是对自己最好的选择,但每个人都这么做,对于整体中的每个人来说,却是一个坏选择。以系统整体效率为目的管理系统,自然会去抑制这个囚徒困境局面。最后,达到一个整体上更高效、更合理的均衡。这就是“干中学“技术扩散的三个逻辑环节。

  所以,数字管理系统创造效率的方法,是通过技术,快速扩散骑手技能。这不是一个“从骑手身上拿出多少”的零和博弈过程,而是一个红利的创造过程。

  算法驱动骑手,把骑手个体的分散知识,变为系统中每个人的知识,从而提升整个系统的效率后,这个创造出来的效率红利,节约出来的时间,是怎么分配的,是被谁得到了呢?

  只有看清楚效率节约或产生的利益,是怎么分配的之后,我们才能对提升效率做出道德评判。不然,就会出现这样一种局面:利益暗地的都分配给了甲,但舆论却凭着直觉,全部去批评乙。

  不管是否直接面对管理系统,当某种技能被数字化、被扩散后,原本拥有这个技能的群体一定程度上会受损,但与此同时,另一部分群体会受益,社会整体也会受益。

  典型的例子是出租车司机。除了开车,出租车司机的主要经验是认识路,随着智能手机的出现,导航更专业、更智能,不但认识路,还能预测拥堵。导航的出现,使得普通人成为网约车司机变得非常容易,某种程度上,出租车司机的经验被分给了所有网约车司机。于是,出租车市场规模变大了,社会效率提升了,消费者获得了技术红利,网约车司机获得了红利。

  基于同样原理,导航指引之下,一个从外乡来送外卖的年轻人,可以通过技术熟悉原来陌生的城市。由此,从行业角度,骑手可以与方便面、速食食品、饭店堂食服务员在市场中竞争,这就是所谓的消费升级,而骑手本身,也获得了消费升级的红利。,

  骑手的红利不仅如此,骑手的工作还变得更加自由。劳动不再需要一定与时间挂钩,更高效的完成工作之后,骑手有了更多的,劳动多少,何时劳动的自由。。算法之下的高度有序化与自由度,并不矛盾。

  自由的另一面是小时工资的提升。实际上,由于靠互联网更近,骑手这个岗位,是一个西部山区,初中文化的25岁的男青年,最接近互联网红利的岗位。虽然这个红利,比起大厂的程序员、产品经理、高管来说,不算什么。但这个红利,仍然可以让他的单位时间工资更高,比送快递、在电子厂打工更划算。这就是互联网的红利,这也是算法的红利。这两个红利,正是他们选择这份工作的原因。他们的选择,是最好的证明。

  不过,骑手的红利,不管是自由还是工资,都是实实在在到手的。平台是否能保留红利,还取决于市场竞争。比如,在外卖刚刚兴起之时,平台不但无法保留任何红利,反而要通过融资向消费者发出各种补贴。所以,红利在企业与消费者之间的分配,取决于市场竞争状况。

  这里通常会产生一个误解——厂商获得新技术后,能减低成本,获得超额利润。但这并不是事实,因为技术会扩散,然后,在激烈的市场竞争中,技术降低的成本,最终要给到消费者。

  汽车行业,从100多年的原始手工装配,到引入生产线,引入自动化,产量不断提升,成本不断下降,但这并没有带来厂家与行业利润率的提升。在这100多年中,相对于收入,汽车的价格不断下降。与此同时,也有汽车厂家破产。这就证明,行业技术提升带来的红利,被分配给了消费者。

  另一个例子是信息行业,从计算机诞生以来,算力增加了千百倍,但生产厂商的利润率并没因此提升千百倍。以手机为例,第一代手机,砖头一样的大哥大,价格在1万元,那还是多年前的一万元。如今,功能强大得多的智能手机只要千余元。技术进步、技术扩散的红利归谁了呢?显然,是消费者。作为单个的手机厂商,还存在破产的可能,诺基亚、爱立信、HTC都消失了,他们也享受了技术红利的好处,但是他们无力保留这个好处,不但红利给了消费者,把老本也给了消费者。

  所以,红利的分配,取决于竞争状况。竞争越激烈,行业红利就会越多的分配给消费者。市场竞争的激烈程度,走向;平台提供服务的倾向、重点,最终取决于消费者所看重的体验。

  用户不愿多等,希望自己的外卖更快送到;企业想更多利润,送出更多的外卖;骑手想要赚更多的钱,做更轻松的工作,多歇一歇。市场经济中各方自利的动机无可厚非,甚至是必要的。那么,三方的博弈之下,骑手想多歇一歇的时间,该向谁要呢?

  正如前面分析,当三方都得到了红利,如果骑手想轻松一些,三方或许都要付出代价。就像没有了996,同时也没有加班费。所以,骑手想要轻松一点,恐怕平台要让利,消费者要更耐心一点,而骑手收入也要少一点。

  但是,现在大多数人认为,消费者无需负责,骑手没有得到红利,算法应该为一切负责,算法应有价值观。这个答案很直观,看起来还颇有几分专业性,但却是偷懒的、煽动性的,错误的。

  算法并不是劳动力,算法不能替代骑手送外卖,在机器人出现前,算法不能增加劳动。这就像网约车出事,大家都想出各种技术手段,但却忽略了一个现实,手机不是变形金刚,不能变为一个机器人来保卫主人。手机提供的安全背后,需要劳动力、投入,比如社会热议的一键报警,这背后就是一个复杂的公共服务系统,绝非滴滴一家企业就能完成。其次,算法没有人格,算法不需要时间。就像机器不需要利润,技术创新产生的额外利润,要么分配给资本,要么分配给工人,要么给消费者。

  算法推动的商业模式创新,并不是零和游戏,而是算法创造效率,做大蛋糕。算法产生红利,但本身并不需要红利,红利在被产生的同时,就立刻被分配了。决定这个分配的从来都是劳动者的权利,而不是具体的管理规则。算法本身是一个中间之物,它是规则,体现的是参与制定规则的各方的意志与利益,那么这一规则的制定,应该由利益相关方参与设定。

  劳动的价格由人的选择决定,而人的选择的空间大小,谈判能力的大小,始终是由权利决定的,而非技术。权利才是决定骑手待遇的最关键的东西,不能希望技术落后,管理水平低下去维护骑手利益。

  归根到底,算法知识、技术、管理、数据的综合体,所以,对算法的认识,要回到十九届四中全会发布的《关于坚持和完善中国特色社会主义制度 推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》上来,客观认识知识、技术、管理、数据所创造的价值。从而让顶层设计的改革意识,不再受困于普罗大众的成旧观念。