《過渡勞動：平臺經(jīng)濟下的外賣騎手》第二章 系統(tǒng)的進化

本書是一部關于平臺勞動的人類學民族志作品，深入探討了中國平臺經(jīng)濟背景下外賣騎手的勞動形態(tài)及其社會意義。通過在19個城市歷時7年的田野調(diào)查，作者帶著行動主義的熱情，記錄下騎手懸浮于正式與非正式勞動之間的真實狀態(tài)，關注到平臺從對勞動者本身的控制轉向?qū)趧舆^程的精細控制的關鍵轉變，提出了“過渡勞動”這一頗具解釋力的勞動概念，反映出勞動者對未來職業(yè)發(fā)展的關切。書中深入探討了算法技術對騎手勞動的影響，特別關注了女騎手在家庭和工作中的雙重挑戰(zhàn)，并為此提供了豐富的田野數(shù)據(jù)和新的研究視角。
如今，平臺化正在形塑全新的社會關系。外賣、家政、物流、打車等數(shù)字平臺方便了人們的日常生活，與此同時也催生了大批依附平臺的零工勞動者。本書在對騎手零工進行記錄反思的同時，相信個體在不確定性中塑造生活的經(jīng)驗和勇氣，憧憬一種更加良性向善的算法。

系統(tǒng)的進化

在進入外賣系統(tǒng)智能化討論之前，我想補充一點對于技術發(fā)展的看法。雖然智能技術進化飛速，令人目不暇接，但是我們?nèi)耘f需要清楚地意識到，一項技術能夠發(fā)展到今天的樣子，離不開對既往的、歷史性的技術邏輯的積累。在人類歷史進程中，技術的發(fā)展有著自己獨特的邏輯。一項技術從來不是憑空出現(xiàn)的，而是帶著既往技術的 DNA。換句話說，技術是一個復雜的組合體。與此同時，這些技術的 DNA 里往往嵌套了復雜、神奇甚至難以解釋的人文邏輯，因為技術的應用從來都是在特定的社會場景中展開的，而特定場景下的技術實踐與諸多社會結構和社會實踐，如階層、性別、身體、空間、時間等緊緊交織在一起。

說回到外賣的算法系統(tǒng)，它的發(fā)展也是如此。它繼承了先前發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)技術，并在此基礎上聚合了更加多樣的組合和結構。需要看到的是，外賣系統(tǒng)的建立絕非一朝一夕，而是與外賣產(chǎn)業(yè)不斷增強的組織化、市場業(yè)務的不斷細分以及個體勞動者持續(xù)不斷的勞動力供給有著密切聯(lián)系。通過田野調(diào)查、訪談和資料的匯總，本章嘗試在此 “拼湊” 外賣算法系統(tǒng)發(fā)展的脈絡，從而跳出簡單的技術研發(fā)邏輯，來展現(xiàn)系統(tǒng)發(fā)展的復雜性和圍繞這項技術所展開的多元話語。

系統(tǒng)初建

雖然 “外賣” 興起是近幾年的事情，但在歷史上，“外賣” 業(yè)務早已存在。在北宋的《清明上河圖》中已經(jīng)出現(xiàn)送餐伙計的畫面。一伙計右手拿兩雙筷子，左手提兩個飯盒，身著圍裙，正出發(fā)給客人送餐。宋朝推行休養(yǎng)生息政策，廢除了宵禁制度，百姓可以自由活動，市面上因此出現(xiàn)了很多酒肆瓦舍，餐飲酒食文化十分興盛。一些客人在酒肆瓦舍玩累了，想要吃飯，可以去附近的酒樓訂餐，店小二可以送餐上門。根據(jù)史書記載，當時的餐飲店 “逐時施行索喚”“咄嗟可辦”。

《東京夢華錄》中還記載了當時的諸多酒家送外賣的場景。由于餐飲店眾多，競爭激烈，“凡百所賣飲食之人，裝鮮凈盤盒器皿，車檐動使，奇巧可愛。食味和羹，不敢草略”。餐飲店將美味佳肴用精美、干凈的食盒包裝好，送到客人手中，在當時成為一種流行趨勢。在后續(xù)漫長的餐飲發(fā)展中，外賣雖然一直不是主營業(yè)務，但卻作為餐館聯(lián)絡社會關系、積累運營資本的方式留存下來。由于餐食的即食性，餐館的外送業(yè)務多面向周邊熟客，基于鄰里街坊、親友關系的 “方便” 外賣占大多數(shù)。

外賣作為一種發(fā)展的可能被確立下來，得益于電話的出現(xiàn)。溝通變得更加容易，人們對于餐食的需求可以及時、準確地傳達給餐廳，電話訂餐也成為傳統(tǒng)餐飲的分支業(yè)務。例如，成立于 1965 年的日本快餐巨頭玉子屋，依靠電話訂單將自己的外賣業(yè)務不斷擴展。在國內(nèi)，一些連鎖公司除了堂食業(yè)務，也會通過電話訂餐的形式，接受一部分外賣訂單。

一次采訪中，三十出頭的女外賣員臧佳在回憶自己打工經(jīng)歷時講道，自己的第一份工作就是 “送外賣”。那時她寒暑假去鎮(zhèn)上一家餐飲店打工。店里主要做一些日常餐食，餐飲店的對面有一個塑膠工廠，工人時常加班，會產(chǎn)生很多外賣訂單。臧佳在店里除了負責洗餐具，就是接聽對面塑膠廠的訂餐電話。她需要用筆一個一個寫下需要的餐品，通知后廚烹飪，待餐品做好，走路送去塑膠廠。

夏天的時候，三十多度，熱得很。中間有個市場，繞一下過去，不到兩公里，走回來，全身是汗。有時候一趟還送不完，就多走一趟。

臧佳的工作是大眾傳播時代人力派單模式的真實寫照。2000 年以前，我國的外賣配送以電話接聽、人力派單為主。在這一時期，電話、自行車、摩托車等溝通和傳遞工具出現(xiàn)，不少餐廳借此推出了電話訂餐、打包自提、一對一送餐等業(yè)務，外賣生意得以維持并在一定程度上得到擴展。這一時期的外賣業(yè)務主要以餐廳自配送為主，也有少數(shù)的互聯(lián)網(wǎng) O2O 企業(yè)參與，如 “生活半徑”“朝陽美食匯” 等。

2000 年到 2010 年，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的不斷發(fā)展，外賣行業(yè)的數(shù)字化進程不斷加快。一些餐飲企業(yè)除了使用電話訂餐，也開始研發(fā)線上訂餐系統(tǒng) —— 在移動互聯(lián)網(wǎng)興起之前，主要是 PC 端的訂餐服務。同時，第三方的技術服務平臺開始和餐廳合作開發(fā)線上訂餐系統(tǒng)，數(shù)字化初具規(guī)模。2010 年以前，盡管物流的數(shù)字化已經(jīng)提上日程，但外賣訂單的匹配和對接依然主要由人工負責完成。換句話說，在這一階段，“人” 始終是協(xié)調(diào)外賣網(wǎng)絡正常運轉的核心。即便是第三方的外賣企業(yè)，也主要通過使用人力來完成訂單匹配。餐廳或外賣平臺的派單員需要及時接聽電話、記錄地址、匹配送餐時間，甚至在餐飲訂單多起來的時候，進行更復雜的匹配、協(xié)調(diào)工作。

曾在 “餓了么” 干過派單員的徐開回憶，人工派單 “不好干”。他需要從早到晚地坐在電腦前盯著屏幕：

單少的時候還行，單多了，確實不好協(xié)調(diào)，一個頭兩個大。高峰時段就是不停地打電話，掛了這個來了那個，全部都是問題。

根據(jù) “百度外賣” 負責派單系統(tǒng)的數(shù)據(jù)架構師甘銳的說法，人工派單（人工調(diào)度）是一項 “十分有挑戰(zhàn)” 的工作：

人工調(diào)度，就是訂單進來以后，用人把訂單和騎士匹配（起來），做一個決策，派出去。在這么短的時間內(nèi)去做決策是很難的，而且要考慮的因素其實是非常多的。既要考慮商戶、用戶所在的位置，又要考慮騎士身上已有的訂單。你（指調(diào)度員）要快速在短時間內(nèi)反應過來，同時還要去判斷，這個訂單分配給這個騎士后，他身上可能已經(jīng)有幾單了，后續(xù)訂單順序怎么變化，會對他的路程產(chǎn)生怎樣的影響，以及這個訂單超時了怎么辦……

按照這一說法，像徐開這樣的調(diào)度員應該就是最初的 “人工智能派單系統(tǒng)”。而隨著外賣平臺訂單的不斷增多，人力派單模式難以跟上快速擴張的業(yè)務需求。受制于時間和算力，即使是非常有經(jīng)驗的調(diào)度員，一天能夠調(diào)度的訂單上限也只有 500-800 單。而在 2010 年左右，當時一些第三方平臺的訂單已經(jīng)達到幾萬單甚至數(shù)十萬單。隨著企業(yè)雇傭調(diào)度員的數(shù)量增多，成本也在不斷增加。在這種情況下，許多外賣企業(yè)不再滿足于線下的、人力的物流調(diào)度，而是著手建立自己的數(shù)字系統(tǒng)。至此，外賣網(wǎng)絡開始由 “人工派單” 向 “系統(tǒng)派單” 轉變。

只是，這次的技術轉變，與其說是為了解決外賣行業(yè)的技術痛點，不如說是由資本推動的新一輪市場角逐。在 2010 年前后，受到風投資本和互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)潮的推動，外賣配送業(yè)成為創(chuàng)業(yè) “風口”。2011 年，國內(nèi)最早的外賣平臺 “餓了么” 先后獲得金沙江創(chuàng)投、經(jīng)緯中國、紅杉資本、大眾點評等機構的投資。2013 年，“美團外賣” 成立，2014 年，“百度外賣” 加入競爭。在很短的時間內(nèi)，“外賣” 從無人問津的冷門業(yè)務變成了 “香餑餑”。諸多外賣平臺紛紛加入游戲，并著手創(chuàng)建自己的派單系統(tǒng)。

至此，一個由餐廳、平臺、外賣員、“人工 + 數(shù)字” 派單的外賣網(wǎng)絡初步建立。彼時的外賣系統(tǒng)，也正在經(jīng)歷進化期。在移動互聯(lián)網(wǎng)普及之前，“人” 依舊居于系統(tǒng)發(fā)展的核心，而隨著中國互聯(lián)網(wǎng)通信技術的不斷發(fā)展，外賣網(wǎng)絡開始走向數(shù)字化和智能化。下一節(jié)要展現(xiàn)的，正是這種 “人機的互換”。在過去短短幾年間，外賣系統(tǒng)踏上了數(shù)字化和智能化的快車道。“人” 被趕下指揮臺，取而代之的是能夠不斷自我學習、自我進化的算法。這樣的變化牽動著數(shù)量龐大的外賣騎手。伴隨著數(shù)以千萬計的流動勞動者和消費者不斷加入，外賣系統(tǒng)以極快的速度升級、進化，并開啟了這場外賣經(jīng)濟的無限游戲。

快速進化

如果把看待技術發(fā)展的視角拉長，我們就會發(fā)現(xiàn)，外賣系統(tǒng)的進化史像極了人類的發(fā)展史，兩者都是充滿奇幻色彩的加速度運動。科學家李四光在《人類的出現(xiàn)》中曾說：

人類文化的發(fā)展…… 從新石器時代的開始到現(xiàn)在至多不過一萬年，金屬時代的開始到現(xiàn)在不過數(shù)千年，人們開始利用電能到現(xiàn)在不過一百多年，原子能的利用則僅是最近幾十年的事…… 人類的發(fā)展不是等速度運動，而是類似一種加速度運動，即愈到后來前進的速度愈是成倍地增加。

這樣的觀察對于外賣來說，同樣適用。人力送餐在中國歷史上存在了至少千年，但是互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)大大加速了外賣行業(yè)的運營規(guī)模和效率。數(shù)字化的送餐進程僅有二十多年，系統(tǒng)派單的出現(xiàn)也就是過去十年間的事情，而人工智能派單則只有幾年的光景。在外賣經(jīng)濟的發(fā)展中，技術的發(fā)展神秘又飛速。我們很難想象，過去上千年不溫不火的送餐活動如今已經(jīng)變成了一種遍及大街小巷、轟轟烈烈的系統(tǒng)化勞動。系統(tǒng)是如何快速進化的？哪些人參與了系統(tǒng)的加速升級？產(chǎn)生了什么影響？這些問題值得進一步探究。

2017 年的夏天，我走訪了 “百度外賣”。在訪談過程中，研發(fā)團隊著重強調(diào)了 “算法的演進”，并試圖通過人工、系統(tǒng)、云端、深度學習四個階段來概括外賣技術系統(tǒng)自身的發(fā)展和進步（參見圖 8）。

（人工派單）局限太大。我們詳細分析了這個事情，分析了一些原因，決定走系統(tǒng)化。做這個事情的時候，是 2014 年，整個行業(yè)沒有任何一家公司做這種外賣訂單的自動調(diào)度。我們是行業(yè)里面第一家決定做大規(guī)模的系統(tǒng)化、人工智能自動派單的公司，也是真正的第一家開發(fā)這樣一整套人工智能派單系統(tǒng)的（公司）。

而我想知道的，恰恰是這些進化階段背后關于 “如何” 的問題。人工智能的派單系統(tǒng)是如何做出來的？根據(jù)研發(fā)團隊的說法，2014 年前后，技術團隊做了一個輔助人工派單的系統(tǒng)，但因為缺少數(shù)據(jù)積累，系統(tǒng)無法進行精準測算。此時的輔助派單系統(tǒng) “只能給一個大致的結果”，最終由人工做更進一步的篩選和決策。與此同時，工程師補充了一句話，令我印象深刻：“人工的篩選對我們來說，也是一個數(shù)據(jù)積累的過程。”

輔助派單系統(tǒng)建立的背后，隱約浮現(xiàn)出了 “數(shù)據(jù)的反噬”。同時，“數(shù)據(jù)積累” 也道出了人工智能派單系統(tǒng)飛速發(fā)展的奧秘。數(shù)據(jù)作為算法發(fā)展的基礎，成為人工智能發(fā)展的重要基石。對于外賣行業(yè)來說，2015 年以來市場的飛速擴張為其帶來了海量的數(shù)據(jù)積累。伴隨著移動支付的流行和風投在外賣領域的競爭加劇，在過去的十年間，外賣市場的擴張達到了成百上千倍。這一變化可以從兩個方面窺見：一方面，線上訂外賣的人口數(shù)量激增，自 2015 年以來，線上訂外賣的人口已增加到近 5 億；另一方面，外賣配送人員的就業(yè)數(shù)量也顯著增加（參見圖 9）。雖然截止到目前還沒有關于外賣員就業(yè)人數(shù)的官方統(tǒng)計，但通過把主要的外賣平臺就業(yè)人員相加，我發(fā)現(xiàn)，外賣員的就業(yè)人口實現(xiàn)了從個別到超過千萬的增長。消費和就業(yè)人口呈百萬倍量級的劇增，催生了巨大的消費需求和勞動力產(chǎn)出，這也成為外賣平臺進行數(shù)據(jù)積累的重要條件。

根據(jù)工程師甘銳的描述，除了調(diào)度系統(tǒng)，“百度外賣” 的研發(fā)團隊還做了一個外賣配送的 “仿真系統(tǒng)”。該系統(tǒng)通過創(chuàng)建虛擬的外賣送餐場景來不斷地訓練人工智能匹配訂單的能力，并可以根據(jù)多種突發(fā)情況來模擬和調(diào)整派單系統(tǒng)。

這個仿真系統(tǒng)是基于歷史積累的大量數(shù)據(jù)去建立的。通過這個系統(tǒng)，我們可以實現(xiàn)的是，每個騎手，不管分配什么樣的訂單給他，我們可以能夠預計每個訂單的完成時間。…… 這個系統(tǒng)具有人工智能的自動優(yōu)化能力。它像 AlphaGo 一樣，可以根據(jù)每天不同的、新的訂單配送的情況去自動地學習，（這）使得系統(tǒng)越來越智能，越來越適合每一個區(qū)域的調(diào)度。

能夠自主學習的外賣仿真系統(tǒng)在 2015 年之后逐步建立并完善，這并不是一個巧合。恰恰相反，它的完善期也正是中國外賣經(jīng)濟的急速拓展期。在這一時期，成千上萬的外賣騎手、消費人群和調(diào)度員成為建構人工智能派單系統(tǒng)重要的 “人力基礎設施”。正如丁未在研究網(wǎng)約車司機時所發(fā)現(xiàn)的，網(wǎng)約車司機是幫助 “滴滴” 平臺前期發(fā)展、“打下天下” 的主力軍。2018 年，我和曾在 “百度外賣” 工作過的蔣大哥聊天，還清楚地記得他時常抱怨平臺的派單系統(tǒng)。用他的話說，就是 “東一榔頭西一錘子地亂派單”。在派單系統(tǒng)發(fā)展的初期，騎手們正是外賣這個大系統(tǒng)里的 “人體電池”，他們貢獻自己的數(shù)字勞動，系統(tǒng)將數(shù)字勞動轉化為有用數(shù)據(jù)，從而幫助派單系統(tǒng)不斷地升級完善。

數(shù)據(jù)化成為系統(tǒng)快速進化的秘密，而數(shù)據(jù)化的完成又完全依賴人的勞動。依托技術的發(fā)揮，“人 - 數(shù)據(jù) - 算法 - 系統(tǒng)” 的鏈條初步搭建成立，這也解釋了外賣算法系統(tǒng)進化的過程。技術進化的過程，也是其不斷合法化自己的過程。何塞?范?迪克（Jose van Dijck）所言，數(shù)據(jù)化正在成為獲取、理解和監(jiān)視人們行為的合法化途徑。海量數(shù)據(jù)和以 “吸食” 數(shù)據(jù)為主要動力的算法系統(tǒng) “相得益彰”，構成了當下外賣平臺公司強大的算力和預測力。2018 年，“美團” 自然語言處理（NLP）中心開始建立 “美團大腦”。根據(jù)團隊的分析：

“美團大腦” 是我們正在構建中的一個全球最大的餐飲娛樂知識圖譜。我們希望能夠充分地挖掘關聯(lián) “美團點評” 各個業(yè)務場景里的公開數(shù)據(jù)，比如說我們有累計 40 億的用戶評價，超過 10 萬條個性化標簽，遍布全球的 3000 多萬商戶以及超過 1.4 億的店鋪。我們還定義了 20 級細粒度的情感分析。…… 我希望在不久的將來，當用戶發(fā)表一條評價的時候，能夠讓機器閱讀這條評價，充分理解用戶的喜怒哀樂…… 總結商家的情況，供用戶進行參考…… 幫助用戶快速地進行決策。

根據(jù)技術團隊的解釋，“美團” 的知識圖譜意味著人工智能技術的又一大進步：機器開始從感知智能向認知智能躍遷。所謂認知智能，可以被理解為系統(tǒng)開始理解人的語義，并學著像人一樣思考。系統(tǒng)不但在計算能力、知識儲備上超過人類，同時開始具備強解釋性、推理能力和理解能力。通過對海量數(shù)據(jù)的分析，在未來，這樣的 “美團大腦” 可以 “幫助用戶進行決策”、“指導店老板決策”、“對用戶進行風險管理” 等。

外賣平臺的智能化一路高歌猛進。在過去的十年間，外賣系統(tǒng)經(jīng)歷了從系統(tǒng)派單到云端派單，再到深度學習的智能派單模式，而且整個過程的進展呈現(xiàn)出明顯的加速度。雖然在系統(tǒng)進化的后期，我們已經(jīng)很難看到人的身影，但如果把系統(tǒng)的進化史拉長就會發(fā)現(xiàn)，系統(tǒng)的騰飛 “起于微末”，人的勞動和數(shù)據(jù)生產(chǎn)是其成長的關鍵。在 “美團大腦” 的知識圖譜進化中，貢獻力量的有商家、用戶，還有千千萬萬奔跑在路上的外賣騎手。對于系統(tǒng)的進化，外賣騎手是感知最直接、最深刻的人群。這也正是下一節(jié)要討論的議題：作為系統(tǒng)的使用者和系統(tǒng)進化的貢獻者，外賣騎手如何感知系統(tǒng)、評價系統(tǒng)？他們與系統(tǒng)形成了怎樣的關系？