理解算法：技术是如何创造价值的(2)

　　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。

　　其次，不言自明，当骑手可以送更多的单子，平台交易规模也会扩大。

　　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。

　　第三，消费者会获益。

　　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。

　　影响分配的因素

　　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。

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