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算法|隐藏在外卖、信息流、电商里的算法，到底有没有价值观？

【算法|隐藏在外卖、信息流、电商里的算法，到底有没有价值观？】_原题为 隐藏在外卖、信息流、电商里的算法 ， 到底有没有价值观？
原创 缴翼飞 Tech星球
算法|隐藏在外卖、信息流、电商里的算法，到底有没有价值观？
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算法之下 ， 是否人人和外卖骑手一样困顿？
Tech星球(微信ID：tech618)
文 | 缴翼飞
编辑 | 杨业擘
头图 | IC Photo
《外面骑手 ， 困在系统里》一文刷屏后的余热还在 ， 饿了么、美团在近期分别都做出了回应 。 饿了么表示增加多等5分钟新功能 ， 将用户选择权交还用户；美团方面则表示“没做好就是没做好 ， 没有借口” ， 将会给骑手留出8分钟弹性时间 ， 增强配送安全技术团队 ， 重点研究技术和算法如何保障安全 。
网络上为“外卖骑手之困 ， 谁来负责”争得面红耳赤之时 ， 很多外卖骑手却对Tech星球表示没听说此事 ， 自己依然经历着爬天桥、抢红灯的一天 ， 超时的罚款依然存在 。 听说送餐时限会被延长 ， 更多骑手的反应是 ， 可以多接两单了 。
外卖骑手的困境让人不禁叩问：数字经济时代里 ， 算法霸权是否已经凌驾在大众之上？我们真的是这个智能时代的数字难民吗？
曾经 ， 张一鸣的一句“算法没有价值观”把今日头条推上了舆论的风口浪尖 ， 人们第一次反思算法弊端 ， 但也有很多人调侃着诸多平台当时尚不成熟的算法：
算法|隐藏在外卖、信息流、电商里的算法，到底有没有价值观？
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但渐渐地 ， 人工智能已经不再弱智 。 算法也越来越冷酷 ， 在商用领域内不断开疆拓土 。 姓名、电话、家庭住址、通讯录、物流信息、旅行轨迹、购物消费记录、社交关系链、实时定位等等 ， 都是最底层的数据 ， 每个人的消费习惯、喜好、浏览的优先顺序、甚至是刚想到的东西 ， 这些“信息燃料”支持着算法系统每天的高速运转 。
算法能否理解外卖员的处境？
回想2013年 ， 美团创始人王兴在邀请技术大牛夏华夏加入时 ， 望着五道口下面熙熙攘攘的人流说：“其实很多做互联网创业的人 ， 很少考虑怎么去帮助这些人 ， 这些普罗大众 ， 这么多的小商家 。 其实 ， 他们都在努力改变自己的命运 ， 我们美团就要帮助他们 ， 帮助这些普普通通的老百姓 。 这也是属于我们的机会 。 ”
夏华夏正是被这番话感动 ， 从而加入了美团任职首席科学家 ， 开发出了美团引以为豪的“美团大脑” 。 以美团外卖为例 ， 平台日订单量超过4000万单 ， 智能调度系统每小时路径计算可达数十亿次 ， 每一个订单的背后都是大量的机器学习和运筹优化等问题 ， 包括ETA预测 ， 智能调度、地图优化、动态定价、情景感知、智能运营等等 。
巧合的是 ， 在外卖员困境舆论被引燃前的9月4日 ， 美团AI 平台总经理夏华夏还在“2020服贸会”上发表了“AI在未来生活服务领域的机会与挑战”主题演讲 。
在演讲中 ， 夏华夏提到：人工智能发展更进一步的致力于与线下物理世界相关联 ， 去解决实际发生在人们生活中的问题 ， 帮助消费者和生活服务业商家实现数字化 ， 智能化和自动化升级 。
无论是王兴当年邀请夏华夏的话语 ， 还是夏华夏今天的演讲 ， 看起来都没什么问题 。
实际上共同点是都忽略了一个点 ， 那就是美团不仅是平台、商户和消费者构成的三方平台 ， 还是包含快递员的四方平台 。
2020年上半年 ， 美团骑手就业报告显示 ， 美团共有近300万外卖骑手 ， 假设每人每天平均工作10小时 ， 美团大脑让每单消失两分钟 ， 就意味着美团营收与利润至少提升17% 。
美团2017年营收339亿 ， 2018年营收652亿 ， 2019年营收975亿……算法加持下的配送系统 ， 这把让美团纵横商界的手中刀 ， 愈发锋利 。
可算法追求极致的逻辑一步步挤压外卖骑手的生存空间 ， 一次次把外卖骑手置身于险境 。 算法能根据均值算出各个环节需要的时间 ， 却是否能准确感受到快递员所处的处境？
在最近美团技术团队公众号更新的一篇文章 ， 提到美团配送核心的算法逻辑（如下图） 。 A/BTest所追求的最大化结果面前 ， 本质上就是消灭业务灰度的过程 。 而算法统治的情况下 ， 我们是否需要灰度？是否需要留给快递员更多冗余 ， 实际上也是赋予算法价值观的过程 。
算法|隐藏在外卖、信息流、电商里的算法，到底有没有价值观？
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我们凝视着外卖骑手的困境 ， 每个人都开始反思：我是否已经面临着这样的系统困境 。
现如今 ， 算法技术已经不再是某一家平台的独有特点 ， 外卖、电商、信息流 ， 各行各业都在用它抓取着宝贵的信息养料 。 有网友说 ， 以前觉得赛博朋克还很遥远 ， 或许AI和算法早已让我们活在其中 。
停不下来的手指
“你关心的才是头条” ， 这是今日头条最早的slogan ， 一语道破它的核心 。 算法会解读用户兴趣 ， 形成用户画像 ， 根据用户画像来推荐感兴趣的文章 。 人们自此才认识到算法力量的强大 。 渐渐地 ， 知乎、豆瓣、微博等信息平台也都采用了类似的技术 ， 手指在屏幕上滑动的频率越来越快 。


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