理解算法：技术是如何创造价值的

　　刘远举/文 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、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。

　　算法如何创造效率

　　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。

　　骑手的工作是一个很典型的“干中学”过程。

　　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。

　　“干中学“的扩散

　　外卖平台的数字系统，高效率的实现了，骑手个体技能在群体中的快速扩散。

　　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。

　　技能的快速扩散，还能在群体内部带来公平。

　　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。

　　系统会干涉这个过程。

　　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。

　　效率的分配

　　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。

　　首先，骑手获得了红利。

　　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。

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