資本操縱善意下的惡果；大數據、雲計算的雙刃劍；規則

資本操縱善意下的惡果--快遞騎士

自由度大、彈性高、上手快，不看老闆臉色等是快遞外賣行業的優點，據說只要努力，收入也不差，因而很招一些年輕人喜歡加入。涉及點餐外賣的資方平台，餐飲店、騎手的勞方與消費者四方，都想從中獲利，除議定好的分差帳比例，想賺更多就要各個環節都提高效率，讓消費者滿意，吸引更多人加入點外買，送更多外賣，並提供高單價物品點賣。

先了解騎手送餐時間是如何計算的。最先是估計以每公里15分鐘來來計算，若客戶送餐地距離賣店是2公里，則等待時間是( T = 15 * 距離 ) 30分鐘。若騎手想提高效率而騎快甚至違反交通規則，可能20分鐘就送達。眾多騎手創造的數據資料進入系統計算發現，30分鐘太長，於是修正計算公式成為( T = 10+5 * D )，2 公里現在只需20分鐘即可。形成，是騎手過去的高效率數據經平台冰冷的系統計算再縮短時間，而送單效率的壓力完全由騎手承擔。數百萬計的騎手為了競爭與不失單就更瘋狂加速度、違規，致交通意外事故頻傳。引起關注。

有人說，送外賣的騎手( 外賣小哥 )就是與死神賽跑，和交警較勁，和紅燈做朋友的高危行業。近日大陸刷屏的《外賣騎手，困在系統裡》一文通過深度描繪對騎手的嚴重"剝削"，將點餐外賣冠軍的美團推上了風口浪尖，也激起了大眾對快遞員的廣泛同情。這是美團資方的無情剝削還是另有因素 !? 老對手「餓了麼」宣布將發布新功能：在结算付款時增加一個「我願意多等5分鐘/10分鐘」的小按鈕。如果你不是很著急，可以點一下，多給騎手一點點時間。

很多人看來，這不就是一件小事嗎？多等一下不就好了嘛。所不知道的，這是一條惡的規則其殺傷力有多强。

在小按鈕新功能開發後，假定80%的人心存善意，他們體諒外賣小哥的難處，理解他們生活的不易，希望他們在送外賣的途中平安出行不要出事故，點擊並選擇「我願意多等5分鐘/10分鐘」。這個時候，對外賣小哥來說，自己會做一個優先排序，一定是先送「我不願意等」的用户，而後送更有同理心，更體貼的用户。久了，大家發現：

選擇「不願意等」的用户原來預測時間是20分鐘拿到外賣，現在10分鐘就拿到外賣了。因為所有的外賣小哥集火服務這20%的「不願意等」用户；選擇「願意等」的用户原來預測20分鐘拿到外賣，現在需要30分鐘拿到外賣。但是他們並没有得到什麼更多的回饋，甚至有時候，如交通高峰期他們需要等的不是10分鐘，而是20分鐘、30分鐘。無法抱怨，畢竟，是自己選擇多給小哥一些時間。

慢慢的，越來越多的用户願意選擇「不願意等」，因為他們的同理心除了更長的等待時間並不能換到任何的實際價值和反饋。兩個月後，80%的用户選擇「不願意等」，20%的用户才會選擇「我願意多等5分鐘/10分鐘」。

於是外賣小哥為了拿到好評價，開始「欺負老實人」，所有的外賣一定是送完不願意等的80%的外賣後才考慮願意等的用户。結果，選擇「不願意等」的用户現在也快不了多少，但是，有同理心的用户就倒了血霉了，他們需要花費可能原來2-3倍的時間來等待，最後終於怨聲載道，怒氣冲天。於是，所有人的同理心都被磨没了，100%的用户都選擇了「不願意等」。

外賣小哥原來一個小時送20個用户，現在還是一個小時送20個用户，什麼都没有改變。在這樣的功能中，首先存在的不合理性，就是壓榨用户的同理心和善良，幾個月後，大家再也不願意去體諒外賣小哥了，而是「這是應該的」，我才不願意等，你們别想「欺負老實人」。

而外賣小哥們對用户的怨氣也越來越大，因為所有的用户都選擇了「不願意等待」。「現在的人怎麼都這樣，太不體諒人了」。當良好的動機和行為得不到鼓勵和反饋，這本身就是對善的一種懲罰。

看一個典故 : 

春秋時期，子路救人，受到魯國人的稱讚，當事人也送给子路一頭牛作為報答，子路便欣然接受。同樣，子貢也救人，官府依規定要給他獎勵，堅決不受。因為君子當見義勇為、重義輕利。

结果，孔子批評了子貢却對子路的行為表示讚賞。道理很簡單：子路見義勇為並獲得了回報，這是一個正向的反饋，激勵鲁國人爭著去見義勇為，做好事。盡管這種行善是有償的，但總比作壁上觀、袖手旁觀好吧。而子貢做的，却是一個錯誤的反饋機制，丟失了激勵他人的示範作用。

子貢的行為還給後來者一個道德兩難的選擇。救人沒有獎金甚至有成本，吃虧是心甘情願、活該；拿獎金，說明動機不純，行善是為錢而不是為義。於是就有人想，算了吧，憑什麼我做好事就應該吃虧，不幹了，愛誰誰！ 

而「餓了嗎」就是在告訴大家：你的同理心是好的，你應該為你的同理心買單，就是你需要付出更多的時間。當良善的同理心被不斷的吞噬，就會只剩下一個念頭：合著我善良老實，我就活該被欺負啊！ 

現在就是：不願意等，是不善良，没有同理心。願意等，活該你吃虧。最後，都不願意等，一旦延誤，用户的怒氣轉移到了外賣小哥身上，差評扣錢活該。而平台振振有詞說：客戶不願意等，對外賣小哥不體諒；快遞送貨慢，這兩件事和我都没關系。

平台本來有足够多的方式如增加投入，來提升送或的效率，但平台選擇了最無效的方法，去盤剥用户的同理心。等所有用户都不願意等的時候，平台又成功的轉移了矛盾，讓用户和外賣小哥之間相互埋怨。如果有一天，外賣小哥不幸發生交通意外，平台一定會說：現在的人太没有同理心啊 ! 看看，居然100%的用户選擇了「不願意等」，社會太冷漠了，多等 5分鐘，外賣小哥就不會出事了。

南朝時期，富豪石崇每次請客飲酒，常讓美人斟酒勸客。如果客人不喝酒，他就讓侍衛把美人殺掉。

一次，名士王導與王敦一道去石崇家赴宴。王導向來不能喝酒，但怕石崇殺人，當美女勸酒時只好勉强飲下。王敦却不買帳，他原本倒是能喝酒，却硬拗着偏不喝。结果石崇殺了三個美人，他仍是不喝。王導責備王敦，王敦說：「他自己殺他家裡的人，跟你有什麼關係」。看完這個典故，做何感想。

大部分的人都會怒罵王敦麻木不仁，簡直就是禽獸。但是等等，就算王敦再不是東西，但殺人的人不是石崇嗎？石崇就是那平台，成功的把矛盾轉移了，這個王敦太壞了，他寧願美人去死都不願意喝一口酒。平台不去合理的安排配送機制，為什麼要去讓有同理心的用户多等？ 

這仿佛是在一所醫院，院長碌碌無為，外科長期只有一個醫生，從早忙到晚，常常加班到深夜，周末也不能休息，才能把問題解決完。院長不去想增加門診、增加编制、不去提升服務流程的效率，却一瞪眼，說：

「小王啊，你看，那麼多人都等着你给他們服務呢，群眾的病還没有看，還老想著休息，要有同理心、善良啊」。當病人等的不耐煩，怒火爆發時候，院長又會說：「你看你們這些病人，醫生已經累的快暈倒了，衣服都汗透了，一天都没休息，晚上還要動手術呢，就不能體諒體諒醫生，多等會兒，要善良啊」。醫院不作為引發的問題全部轉移到了醫患矛盾的身上。 

同樣，快遞平台就是不願意花錢去優化派單系统，優化導航路綫，優化騎手管理體系，將所有的責任全部推到了用户的身上。生事者變成仲裁者，資本，果然雞賊。

能够多給外賣騎手5分鐘的，只有平台，而不是用户。消費者可以給外賣小哥足够的尊重和理解，但這是我們的權力，而不是平台绑架我們的手段。

一、數據，即權力

對於平台公司來說，時間就是金錢；對於騎手來說，效率就是生命。過去幾年，配送里程增加，配送時間却在減少。系統算法計算的是最理想的極限時間，却忽略了現實諸多偶然因素，如電梯壅擠、雨天堵車、电動車故障等。本該是平台該面對的問題，平台却將皮球踢给了消廢者，推出新功能，增加“願意等待系统”。說顧客是上帝，不是我們要求騎手快，而是你們（消費者）要求騎手快。

算法優化配送，提升經濟效率，這是技術進步，有益於消廢者，有利於平台。理論上來說也有利於騎手，節省了不必要的路程。但是，總覺得其中有問題，又說不出哪裡出了問題，最後只能從情緒道德上譴責資本家剝削，從社會責任上呼籲資本家手下留情。

從經濟學的角度，算法支配騎手是一種壟斷行為。這種技術性壟斷，很可能構成平台濫用數據優勢，以及價格歧視中的大數據殺熟。數據是一種資源，也是一種權力。

數據本是用户的一項私人資源，數據所有權也就是一項私人權力。但是，現在大型平台没有採用分布式系統，私人數據被中心化的數據庫壟斷。因此，私人的數據所有權被剝奪，科技公司便產生了所謂的大數據支配優勢。科技公司往往在不告知用户的前提下採集、占有並使用私人數據。

數據如何成為科技公司一項“ 關鍵權力”？

用户在平台上留下的任何結構性的和非結構性的數據，經過科技公司的數學模型分析後，變得具有預側性。隱秘在用户深處的欲望、需求、情緒、情感可能被算法洞悉，科技公司可借此推送信息，引導消費，改變甚至控制人們的思想及行為。濫用大數據支配優勢的極端情况是大數據殺熟，亞瑪遜是大數據殺熟的“始作俑者”。

二、歧視，即壟斷

大數據殺熟其實是一種歧視性定價行為。而價格歧視是一種被打擊的壟斷行為。價格歧視是指廠商在同一時期對同一商品向不同客户索取不同的價格。廠商可借此獲得差别定價的壟斷利潤。而消費者在這一行為中受到了針對性定價的歧視。

當然，差别定價是一種商業競爭策略，並非所有的價格歧時都是違法的，比如量購、販。

價格歧視，通常用在消費領域，這與騎手有何關系？這裡需要引入兩個概念：信息不對稱和消費者剩於。比如，這部手機標價3000元，你的心理價位是3500元，那麼省出來的500元就是消費者剩餘。與消費者剩餘相對的概念是生產者剩餘，兩者可以稱為“交易剩餘”，屬於一種“心理剩餘”。

有人認為，“交易剩餘”不過是心理效應，不會造成財富損失。這種解釋錯誤的。交易双方只有交易剩餘大於零時，才會選擇交易。這就是我們通常說的“划得來”。交易剩於是真實財富，交易之所以發生以及交易帶來的財富，正是“交易剩餘”。

而價格歧視所獲取的超額利潤，也正是“交易剩餘”。正因為企業攫取了消費者的“交易剩餘”，我們才認定其獲得了超額壟斷利潤。在一極端價格歧視中，企業掌握了每一個買家的信息，對每一個買家都索取了其願意支付的最高價格，從而賺取了所有買家的全部消費者剩餘。

騎手與消費者一樣，其私人數據都被平台系統掌控，平台可能存在濫用大數據支配優勢。正如上文所講的，平台的算法根據騎手、買家、賣家等信息，極限壓縮配送時間。極限壓縮配送時間是經濟效率的體現，也可能壓榨騎手的交易剩餘。

馬歇爾的“消費者剩餘”理論没有推廣到勞動力市場。在消費品交易中，買賣双方一手交錢一手交貨，錢貨兩清，交易終止。交易双方在交易發生實便已經計算出了各自的“交易剩餘”。但是，勞動力市場的交易要複雜得多，資方雇佣勞動，勞方給資方提供的是勞務，不容易衡量，却需要時間交付，具有相當的複雜性和不確定性。

不考慮供求關系的情况下，勞方最開始處於信息優勢方，資方處於劣勢方。因為在雇佣勞動時，資方投入的沉没成本，如廠房、設備都是看得到的，而且勞方來可能随意濫用、支配、牽制這些設備和資源，给資方造成損失，錯失商機。

而勞方則只是帶個“人”來，沉没成本低，且信息不透明。資方很難衡量員工到底有多大能耐，是否使出全部力氣和智慧，是否偷懶敲竹杠，是否“尋租”。同時，勞動者的資源掌握在自己身上和腦袋（人力資本）中，人力資本與勞動者者一般是不分離的，且容易帶走。

所以，理論上，勞方剝削資方。勞方偷懶，敲竹杠，尋租，便是在賺取更多的“交易剩餘”。如果勞方不計加班費地幹活，資方便賺取了更多的“交易剩餘”。值得注意的是，勞方市場中的交易剩餘、價格歧視都在過程之中，不容易被發現、計算。資方為了改變信息不對稱的地位，避免被勞工“磨洋工”、“敲竹杠”，選擇與勞方簽署雇佣合同，制定嚴厲的規則，以约束勞方行為。

在18、19世纪，勞資双方的矛盾極為尖銳。工人的效率極低。資方采取粗暴，甚至違法的方式對付工人。工人則組建工會，甚至加入暴力團體，對抗、群歐資方。直到資方找到了泰羅制的“ 科學管理”方法。勞資双方的矛盾有所緩和，計件工資的引入使得工人與資本家的目標趨於一致。

但是，流水綫的發明及推廣，讓勞資双方的地位發生了逆轉。

三、算法，即剝削

1913福特汽車發明了第一條流水綫後，勞資力量發生了逆轉。泰羅制利用了分工理論研究工人的動作，流水線以機械化的方式落實了泰羅制。在流水綫上，工人的身體、動作、時間、精力被重復的機器綁架，工人已經被機械化。最早斯密在《國富論》中担懮，分工可能導致知識退化。誰也無法否認，基餘分工的泰羅制及流水綫帶來的工業效率革命。但是，這一工業效率背後潛藏著另一種剝削，那就是資方對勞方交易剩餘的剝奪。

人們往往忽略了斯密在《國富論》中的另一種擔憂：知識積累帶來規模遞增，規模遞增引發市場集中。不管是流水綫還是系統算法，正是利用了技術的壟斷優勢，幫助資方建立了信息優市和議價優勢。

在流水綫上，任何工人都必須比如1秒鐘，完成一道工序，消滅了磨洋工。流水綫上的時間，相當餘給所有工人確定了强制性的價格。不管工人是否願意，這個價格剝奪了工人的“交易剩餘”。如果資方發現工人的動作越來越嫻熟，還有多餘時間，即有更多交易剩餘可以榨取，便會調高流水綫的速度。

如今，騎手變成了被算法支配的流水綫上的工人。騎手們的工作時間完全被系統支配，當算法深度學習後發現還可以壓縮時間，那麼騎手們的“交易剩餘”又被削減。理論上，算法還可以對每一個騎手實施“大數據殺熟”。針對每各騎手的數據確定不同的配送時間，相當於給每個歧視實施不同的“歧視性價格”。

資方居於信息優勢方，騎手處於信息貧乏方，在算法面前没有任何議價能力。從經濟學的角度來說，交易双方利用各自的信息，與對方進行價格博弈，本是一種正常的合理的競爭行為。正是這種競爭行為才促進技術進步及效率提升。但是，在自由市場中，其中一方獲取了信息壟斷優勢，比如平台掌控了私人數據，對另一方實施價格歧視，最大限度地榨取“交易剩餘”，那麼價格將扭曲，經濟效率也會下降。騎手的部分收益被平台攫取，財富長期向平台傾斜，打亂自由市場的分配機制。

大數據、雲計算的雙刃劍

算法優化配送，提升經濟效率，這是技術進步。可惜進步帶來的額外利潤，被資方平台完全佔有，勞方、消費者被剝削。可能有人會提出，自由競爭會解決這個問題。不願意幹騎手，可以去工廠上班。可正是因為工廠上班工資太低，才使更多人做騎手。如此爭論變成無意義的抬槓。

真實的邏輯是，流水綫“壓榨”了工人的“交易剩餘”。工人跑去送外賣，然後被算法壓榨了“交易剩餘”。工人和騎手的收入被壓低，也會拉動整個勞工市場的工資水平降低。甚至，還可能對其它行業夠成不正當競爭。比如，方便麵企業却因此遭了殃。

算法可以支配騎手，也可以支配我們每一個人。在大數據時代，平台理論上可以掌控每個買家的信息，對下壓榨每個買家的全部“消費者剩餘”；也可以掌控每個騎手的信息，對上壓榨每個騎手的全部“交易剩餘”。平台兩頭都可獲得超額的壟斷利潤，導致財富向互聯網巨頭集中。

價格歧視理論揭示了被大數據、雲計算“偽裝”的算法剝削。《工業社會及其未來》的文章發出警告：“工業化時代的人類，如果不是直接被高智能化的機器控制，就是被機器背後的少數精英所控制。”如果數據不私有化或未建立對算法的有效管控（注意前提），算法即剝削。

大數據、雲計算是把雙刃劍，能造福，也會禍害，如何趨福避禍，善於利用，值得思考。

**規則，一般指由群眾共同制定、公認或由代表人統一制定並通過的，由群體裡的所有成員一起遵守的條例和章程。它存在三種形式：明規則、潛規則、元規則，無論何種規則只要違背善惡的道德就必須嚴懲不貸以維護世間和諧。

明規則是有明文規定的規則，存在需要不斷完善的局限性；

潛規則是無明文規定的規則，約定俗成無局限性，可彌補明規則不足之處；

元規則是一種以暴力競爭解決問題的規則，常是勝利者說了算，善惡参半，非道德之理的文明之道。