文章编号：4192 / 更新时间：2024-12-06 16:42:45 / 浏览：次

近年来，外卖平台算法的治理问题备受关注。日前，网信办、工信部等四部门印发通知，要求防范盲目追求利益侵害新就业形态劳动者权益，严防一味压缩配送时间导致配送超时率、交通违章率、事故发生率上升等问题。

外卖骑手的隐性知识

业界和学界的研究表明，外卖骑手与算法之间的互动关系并非如想象中那么僵化。北京大学中国社会与发展研究中心副教授陈龙的研究发现，骑手劳动并不完全依附于算法，而是包含了隐性知识和匠心精神。

这些隐性知识包括：

• 同时拿到多个订单时先配送哪一个
• 进入不同楼宇后所花费的配送时间

这些知识的积累需要时间，但高流动率导致许多骑手在技能成熟前就离开了行业。陈龙呼吁社会重新认识和尊重骑手的工作，肯定和尊重劳动者的劳动技能。

算法的限度

陈龙的研究也表明，算法存在限度，并不能完全替代人脑的判断。例如：

• 算法无法完全精准计算配送场景的最后100米

• 人工调度可以把订单调配给更强的骑手
• 站点和骑手之间存在紧密关系

这表明算法与人之间并不是单向度的控制与被控制的关系。外卖平台也认识到了这一点，在配送算法中保留了一些人发挥主观能动性的接口。

骑手的能动性

骑手自身也可以发挥能动性，平衡订单高峰和低谷时段的劳动。例如：

• 在非高峰时段休息
• 选择不看系统推荐的配送路线
• 遇到问题时通过App上报或客服反馈

平台算法也值得进行更多探索，以更好地平衡骑手的劳动压力。

算法为人

北京大学中国社会与发展研究中心主任邱泽奇表示，应推动算法为人，理性看待算法的价值和局限。算法可以促进社会有序运行，但它也不是完美的。

何艳玲教授指出，信息渠道为我们提供的信息往往是推送后的结果，外卖骑手的真实形象容易被遮蔽。这就对平台的治理规则体系提出了挑战。

算法与人之间的边界提示我们，技术与社会的互动是一个复杂而动态的过程。我们需要不断探索和完善算法，使其更好地为人服务，促进社会更加和谐发展。

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