深思:外賣背後的人工智慧演算法揭祕
知識積累帶來規模遞增，規模遞增引發市場集中。
當一個行業可以以“流水線”的形式固定下來後，這個行業中，人的價值就被越來越弱化與微不足道，從身體、動作、時間、精力等，都被重複的機器與機械化流程給綁架。
而背後來指揮人的大腦與神經中樞，就是機器。
我們很多人都點過外賣，當你下了單之後，恐怕最大的希望就是，以最快的速度送到你的手中——越快越好，在追求快的路上，永無止境……
其實，不止是消費者，外賣平臺廠商對快的追求也是一樣的。所以，儘可能的把所有流程固定下來，比如，一些主要的外賣平臺，餓了麼打造的“方舟”系統，美團打造的“超腦”配送系統等等，這些系統才是他們真正的大殺器與“祕密武器”。
這些通過高科技技術打造的人工智慧外賣平臺，既可以實時收集海量的配送資料，又可以通過人工智慧機器學習演算法，不斷優化派單，壓縮配送時間，提升配送效率。
技術革命帶來的變革與進步是顯而易見的，根據大資料統計，大部分外賣訂單，都是3公里以內的送餐距離，從配送最長時限來看:
2016 年，3 公里送餐距離的最長時限是 1 小時；
2017 年，45 分鐘；
2018 年，為 38 分鐘；
2019，2020，這個時間還在不斷壓縮，再壓縮……
對於所有外賣平臺公司來說，不斷壓縮的配送時間，就可以轉化為同樣數量的金錢。
根據美團公佈的資料顯示，2019 年第三季度，美團外賣的訂單量達到 25 億，每單收入比 2018 年同時期增加了 0.04 元，而與此同時，每單成本則同比節省了 0.12 元——這也幫助美團在 2019 年 Q3，多賺了整整 4 億元。”
與此同時，騎手們也越來越變成了“外賣流水線工人”，他們的收入由計算機背後的演算法所支配、統計、核算提成。
據瞭解，騎手的收入主要取決於四個方面:
1.接單量；
2.準時率；
3.差評率；
4.投訴率；
其中，準時率是主要的衡量指標。因為第三個指標差評率和第四個指標投訴率，產生的最主要原因往往是第二個指標準時率。
如果超時，系統會自動扣提成，接單量再大也是徒勞。據瞭解，某外賣平臺，機器對人的評價與獎懲，就是一個個冷冰冰的資料:
“準時率低於 98% 一單扣一毛錢，低於 97% 一單扣兩毛錢。”
不管是外賣背後的流水線作業，還是依靠大資料與人工智慧系統演算法，其實都是利用了資本與技術的壟斷性優勢，幫助平臺方建立了資訊資料優勢，進而體現出了議價優勢。
前段時間，一篇比較火的調查性文章《外賣騎手，困在系統裡》引起了很多的關注與爭議。
這篇文章揭示了“與生命賽跑”的外賣騎手所面臨的困境:
他們的時間、收入及生命安全，被強大的演算法鎖定。為了“準時送達”，騎手們經常在鋼鐵洪流中超速、逆行、穿紅燈……
這種情況下，就產生了一個矛盾的地方:
利用人工智慧演算法優化，不斷合理優化配送路徑，提升效率，無論是對消費者還是外賣平臺，都是有利的事情，尤其是疫情的大背景下，更是凸顯了這種利好。
從理論上來說，對於外賣騎手小哥們而言，節省了不必要的路程，縮短了時間，也是提高的收入。
但背後的代價，有多少人關注，多少人願意再深層次的思考一下呢？
騎手的惡劣生存環境，被機器演算法固定下來了倒逼與時間死神賽跑不短壓縮配送時間……
畢竟，這些都是屬於社會責任的範疇，不在人工智慧機器演算法的“特徵統計”範圍之內。但這些社會性問題，一點一點累積起來，會產生哪些負面效果與影響，有多少人認真思考過？
美國有個著名的反科技“鬥士”——希爾多·卡辛斯基。
他曾經在《工業社會及其未來》一文發出警告說：
“工業文明及其產生的後果，對於人類就是一場災難。”
“人類太輕易得讓自己陷入這樣一種對機器強烈依賴的境地，以至於到了最後，他們沒有別的選擇，只能完全聽從機器的決定。”
在這種背景下，智本社社長清和提出了這樣的觀點:
如果資料不私有化或未建立對演算法的有效管控（注意前提），演算法即剝削。
這個觀點，還是非常值得思考的。
我們不能只是享受高科技、人工智慧帶給我們的便捷，還要多考慮一下背後的安全與隱私問題，方為未雨綢繆之策。
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