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《過(guò)渡勞動(dòng):平臺(tái)經(jīng)濟(jì)下的外賣(mài)騎手》第二章 系統(tǒng)的進(jìn)化

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本書(shū)是一部關(guān)于平臺(tái)勞動(dòng)的人類(lèi)學(xué)民族志作品,深入探討了中國(guó)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)背景下外賣(mài)騎手的勞動(dòng)形態(tài)及其社會(huì)意義。通過(guò)在19個(gè)城市歷時(shí)7年的田野調(diào)查,作者帶著行動(dòng)主義的熱情,記錄下騎手懸浮于正式與非正式勞動(dòng)之間的真實(shí)狀態(tài),關(guān)注到平臺(tái)從對(duì)勞動(dòng)者本身的控制轉(zhuǎn)向?qū)趧?dòng)過(guò)程的精細(xì)控制的關(guān)鍵轉(zhuǎn)變,提出了“過(guò)渡勞動(dòng)”這一頗具解釋力的勞動(dòng)概念,反映出勞動(dòng)者對(duì)未來(lái)職業(yè)發(fā)展的關(guān)切。書(shū)中深入探討了算法技術(shù)對(duì)騎手勞動(dòng)的影響,特別關(guān)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(tái)化正在形塑全新的社會(huì)關(guān)系。外賣(mài)、家政、物流、打車(chē)等數(shù)字平臺(tái)方便了人們的日常生活,與此同時(shí)也催生了大批依附平臺(tái)的零工勞動(dòng)者。本書(shū)在對(duì)騎手零工進(jìn)行記錄反思的同時(shí),相信個(gè)體在不確定性中塑造生活的經(jīng)驗(yàn)和勇氣,憧憬一種更加良性向善的算法。



系統(tǒng)的進(jìn)化

在進(jìn)入外賣(mài)系統(tǒng)智能化討論之前,我想補(bǔ)充一點(diǎn)對(duì)于技術(shù)發(fā)展的看法。雖然智能技術(shù)進(jìn)化飛速,令人目不暇接,但是我們?nèi)耘f需要清楚地意識(shí)到,一項(xiàng)技術(shù)能夠發(fā)展到今天的樣子,離不開(kāi)對(duì)既往的、歷史性的技術(shù)邏輯的積累。在人類(lèi)歷史進(jìn)程中,技術(shù)的發(fā)展有著自己獨(dú)特的邏輯。一項(xiàng)技術(shù)從來(lái)不是憑空出現(xiàn)的,而是帶著既往技術(shù)的 DNA。換句話說(shuō),技術(shù)是一個(gè)復(fù)雜的組合體。與此同時(shí),這些技術(shù)的 DNA 里往往嵌套了復(fù)雜、神奇甚至難以解釋的人文邏輯,因?yàn)榧夹g(shù)的應(yīng)用從來(lái)都是在特定的社會(huì)場(chǎng)景中展開(kāi)的,而特定場(chǎng)景下的技術(shù)實(shí)踐與諸多社會(huì)結(jié)構(gòu)和社會(huì)實(shí)踐,如階層、性別、身體、空間、時(shí)間等緊緊交織在一起。

說(shuō)回到外賣(mài)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(shù),并在此基礎(chǔ)上聚合了更加多樣的組合和結(jié)構(gòu)。需要看到的是,外賣(mài)系統(tǒng)的建立絕非一朝一夕,而是與外賣(mài)產(chǎn)業(yè)不斷增強(qiáng)的組織化、市場(chǎng)業(yè)務(wù)的不斷細(xì)分以及個(gè)體勞動(dòng)者持續(xù)不斷的勞動(dòng)力供給有著密切聯(lián)系。通過(guò)田野調(diào)查、訪談和資料的匯總,本章嘗試在此 “拼湊” 外賣(mài)算法系統(tǒng)發(fā)展的脈絡(luò),從而跳出簡(jiǎn)單的技術(shù)研發(fā)邏輯,來(lái)展現(xiàn)系統(tǒng)發(fā)展的復(fù)雜性和圍繞這項(xiàng)技術(shù)所展開(kāi)的多元話語(yǔ)。

系統(tǒng)初建

雖然 “外賣(mài)” 興起是近幾年的事情,但在歷史上,“外賣(mài)” 業(yè)務(wù)早已存在。在北宋的《清明上河圖》中已經(jīng)出現(xiàn)送餐伙計(jì)的畫(huà)面。一伙計(jì)右手拿兩雙筷子,左手提兩個(gè)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(dòng),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(mén)。根據(jù)史書(shū)記載,當(dāng)時(shí)的餐飲店 “逐時(shí)施行索喚”“咄嗟可辦”。

《東京夢(mèng)華錄》中還記載了當(dāng)時(shí)的諸多酒家送外賣(mài)的場(chǎng)景。由于餐飲店眾多,競(jìng)爭(zhēng)激烈,“凡百所賣(mài)飲食之人,裝鮮凈盤(pán)盒器皿,車(chē)檐動(dòng)使,奇巧可愛(ài)。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(dāng)時(shí)成為一種流行趨勢(shì)。在后續(xù)漫長(zhǎng)的餐飲發(fā)展中,外賣(mài)雖然一直不是主營(yíng)業(yè)務(wù),但卻作為餐館聯(lián)絡(luò)社會(huì)關(guān)系、積累運(yùn)營(yíng)資本的方式留存下來(lái)。由于餐食的即食性,餐館的外送業(yè)務(wù)多面向周邊熟客,基于鄰里街坊、親友關(guān)系的 “方便” 外賣(mài)占大多數(shù)。

外賣(mài)作為一種發(fā)展的可能被確立下來(lái),得益于電話的出現(xiàn)。溝通變得更加容易,人們對(duì)于餐食的需求可以及時(shí)、準(zhǔn)確地傳達(dá)給餐廳,電話訂餐也成為傳統(tǒng)餐飲的分支業(yè)務(wù)。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(mài)業(yè)務(wù)不斷擴(kuò)展。在國(guó)內(nèi),一些連鎖公司除了堂食業(yè)務(wù),也會(huì)通過(guò)電話訂餐的形式,接受一部分外賣(mài)訂單。

一次采訪中,三十出頭的女外賣(mài)員臧佳在回憶自己打工經(jīng)歷時(shí)講道,自己的第一份工作就是 “送外賣(mài)”。那時(shí)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(duì)面有一個(gè)塑膠工廠,工人時(shí)常加班,會(huì)產(chǎn)生很多外賣(mài)訂單。臧佳在店里除了負(fù)責(zé)洗餐具,就是接聽(tīng)對(duì)面塑膠廠的訂餐電話。她需要用筆一個(gè)一個(gè)寫(xiě)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(shí)候,三十多度,熱得很。中間有個(gè)市場(chǎng),繞一下過(guò)去,不到兩公里,走回來(lái),全身是汗。有時(shí)候一趟還送不完,就多走一趟。

臧佳的工作是大眾傳播時(shí)代人力派單模式的真實(shí)寫(xiě)照。2000 年以前,我國(guó)的外賣(mài)配送以電話接聽(tīng)、人力派單為主。在這一時(shí)期,電話、自行車(chē)、摩托車(chē)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(duì)一送餐等業(yè)務(wù),外賣(mài)生意得以維持并在一定程度上得到擴(kuò)展。這一時(shí)期的外賣(mài)業(yè)務(wù)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(yáng)美食匯” 等。

2000 年到 2010 年,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展,外賣(mài)行業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程不斷加快。一些餐飲企業(yè)除了使用電話訂餐,也開(kāi)始研發(fā)線上訂餐系統(tǒng) —— 在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)興起之前,主要是 PC 端的訂餐服務(wù)。同時(shí),第三方的技術(shù)服務(wù)平臺(tái)開(kāi)始和餐廳合作開(kāi)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(mài)訂單的匹配和對(duì)接依然主要由人工負(fù)責(zé)完成。換句話說(shuō),在這一階段,“人” 始終是協(xié)調(diào)外賣(mài)網(wǎng)絡(luò)正常運(yùn)轉(zhuǎn)的核心。即便是第三方的外賣(mài)企業(yè),也主要通過(guò)使用人力來(lái)完成訂單匹配。餐廳或外賣(mài)平臺(tái)的派單員需要及時(shí)接聽(tīng)電話、記錄地址、匹配送餐時(shí)間,甚至在餐飲訂單多起來(lái)的時(shí)候,進(jìn)行更復(fù)雜的匹配、協(xié)調(diào)工作。

曾在 “餓了么” 干過(guò)派單員的徐開(kāi)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(shí)候還行,單多了,確實(shí)不好協(xié)調(diào),一個(gè)頭兩個(gè)大。高峰時(shí)段就是不停地打電話,掛了這個(gè)來(lái)了那個(gè),全部都是問(wèn)題。

根據(jù) “百度外賣(mài)” 負(fù)責(zé)派單系統(tǒng)的數(shù)據(jù)架構(gòu)師甘銳的說(shuō)法,人工派單(人工調(diào)度)是一項(xiàng) “十分有挑戰(zhàn)” 的工作:

人工調(diào)度,就是訂單進(jìn)來(lái)以后,用人把訂單和騎士匹配(起來(lái)),做一個(gè)決策,派出去。在這么短的時(shí)間內(nèi)去做決策是很難的,而且要考慮的因素其實(shí)是非常多的。既要考慮商戶(hù)、用戶(hù)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(shí)間內(nèi)反應(yīng)過(guò)來(lái),同時(shí)還要去判斷,這個(gè)訂單分配給這個(gè)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(huì)對(duì)他的路程產(chǎn)生怎樣的影響,以及這個(gè)訂單超時(shí)了怎么辦……

按照這一說(shuō)法,像徐開(kāi)這樣的調(diào)度員應(yīng)該就是最初的 “人工智能派單系統(tǒng)”。而隨著外賣(mài)平臺(tái)訂單的不斷增多,人力派單模式難以跟上快速擴(kuò)張的業(yè)務(wù)需求。受制于時(shí)間和算力,即使是非常有經(jīng)驗(yàn)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(dāng)時(shí)一些第三方平臺(tái)的訂單已經(jīng)達(dá)到幾萬(wàn)單甚至數(shù)十萬(wàn)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(mài)企業(yè)不再滿(mǎn)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(mài)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始由 “人工派單” 向 “系統(tǒng)派單” 轉(zhuǎn)變。

只是,這次的技術(shù)轉(zhuǎn)變,與其說(shuō)是為了解決外賣(mài)行業(yè)的技術(shù)痛點(diǎn),不如說(shuō)是由資本推動(dòng)的新一輪市場(chǎng)角逐。在 2010 年前后,受到風(fēng)投資本和互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)潮的推動(dòng),外賣(mài)配送業(yè)成為創(chuàng)業(yè) “風(fēng)口”。2011 年,國(guó)內(nèi)最早的外賣(mài)平臺(tái) “餓了么” 先后獲得金沙江創(chuàng)投、經(jīng)緯中國(guó)、紅杉資本、大眾點(diǎn)評(píng)等機(jī)構(gòu)的投資。2013 年,“美團(tuán)外賣(mài)” 成立,2014 年,“百度外賣(mài)” 加入競(jìng)爭(zhēng)。在很短的時(shí)間內(nèi),“外賣(mài)” 從無(wú)人問(wèn)津的冷門(mén)業(yè)務(wù)變成了 “香餑餑”。諸多外賣(mài)平臺(tái)紛紛加入游戲,并著手創(chuàng)建自己的派單系統(tǒng)。

至此,一個(gè)由餐廳、平臺(tái)、外賣(mài)員、“人工 + 數(shù)字” 派單的外賣(mài)網(wǎng)絡(luò)初步建立。彼時(shí)的外賣(mài)系統(tǒng),也正在經(jīng)歷進(jìn)化期。在移動(dòng)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(guó)互聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)的不斷發(fā)展,外賣(mài)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)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(jī)的互換”。在過(guò)去短短幾年間,外賣(mài)系統(tǒng)踏上了數(shù)字化和智能化的快車(chē)道?!叭恕?被趕下指揮臺(tái),取而代之的是能夠不斷自我學(xué)習(xí)、自我進(jìn)化的算法。這樣的變化牽動(dòng)著數(shù)量龐大的外賣(mài)騎手。伴隨著數(shù)以千萬(wàn)計(jì)的流動(dòng)勞動(dòng)者和消費(fèi)者不斷加入,外賣(mài)系統(tǒng)以極快的速度升級(jí)、進(jìn)化,并開(kāi)啟了這場(chǎng)外賣(mài)經(jīng)濟(jì)的無(wú)限游戲。

快速進(jìn)化

如果把看待技術(shù)發(fā)展的視角拉長(zhǎng),我們就會(huì)發(fā)現(xiàn),外賣(mài)系統(tǒng)的進(jìn)化史像極了人類(lèi)的發(fā)展史,兩者都是充滿(mǎn)奇幻色彩的加速度運(yùn)動(dòng)??茖W(xué)家李四光在《人類(lèi)的出現(xiàn)》中曾說(shuō):

人類(lèi)文化的發(fā)展…… 從新石器時(shí)代的開(kāi)始到現(xiàn)在至多不過(guò)一萬(wàn)年,金屬時(shí)代的開(kāi)始到現(xiàn)在不過(guò)數(shù)千年,人們開(kāi)始利用電能到現(xiàn)在不過(guò)一百多年,原子能的利用則僅是最近幾十年的事…… 人類(lèi)的發(fā)展不是等速度運(yùn)動(dòng),而是類(lèi)似一種加速度運(yùn)動(dòng),即愈到后來(lái)前進(jìn)的速度愈是成倍地增加。

這樣的觀察對(duì)于外賣(mài)來(lái)說(shuō),同樣適用。人力送餐在中國(guó)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(mài)行業(yè)的運(yùn)營(yíng)規(guī)模和效率。數(shù)字化的送餐進(jìn)程僅有二十多年,系統(tǒng)派單的出現(xiàn)也就是過(guò)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(mài)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展中,技術(shù)的發(fā)展神秘又飛速。我們很難想象,過(guò)去上千年不溫不火的送餐活動(dòng)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(dòng)。系統(tǒng)是如何快速進(jìn)化的?哪些人參與了系統(tǒng)的加速升級(jí)?產(chǎn)生了什么影響?這些問(wèn)題值得進(jìn)一步探究。

2017 年的夏天,我走訪了 “百度外賣(mài)”。在訪談過(guò)程中,研發(fā)團(tuán)隊(duì)著重強(qiáng)調(diào)了 “算法的演進(jìn)”,并試圖通過(guò)人工、系統(tǒng)、云端、深度學(xué)習(xí)四個(gè)階段來(lái)概括外賣(mài)技術(shù)系統(tǒng)自身的發(fā)展和進(jìn)步(參見(jiàn)圖 8)。

(人工派單)局限太大。我們?cè)敿?xì)分析了這個(gè)事情,分析了一些原因,決定走系統(tǒng)化。做這個(gè)事情的時(shí)候,是 2014 年,整個(gè)行業(yè)沒(méi)有任何一家公司做這種外賣(mài)訂單的自動(dòng)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(dòng)派單的公司,也是真正的第一家開(kāi)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(jìn)化階段背后關(guān)于 “如何” 的問(wèn)題。人工智能的派單系統(tǒng)是如何做出來(lái)的?根據(jù)研發(fā)團(tuán)隊(duì)的說(shuō)法,2014 年前后,技術(shù)團(tuán)隊(duì)做了一個(gè)輔助人工派單的系統(tǒng),但因?yàn)槿鄙贁?shù)據(jù)積累,系統(tǒng)無(wú)法進(jìn)行精準(zhǔn)測(cè)算。此時(shí)的輔助派單系統(tǒng) “只能給一個(gè)大致的結(jié)果”,最終由人工做更進(jìn)一步的篩選和決策。與此同時(shí),工程師補(bǔ)充了一句話,令我印象深刻:“人工的篩選對(duì)我們來(lái)說(shuō),也是一個(gè)數(shù)據(jù)積累的過(guò)程?!?/p>

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(shí),“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(chǔ),成為人工智能發(fā)展的重要基石。對(duì)于外賣(mài)行業(yè)來(lái)說(shuō),2015 年以來(lái)市場(chǎng)的飛速擴(kuò)張為其帶來(lái)了海量的數(shù)據(jù)積累。伴隨著移動(dòng)支付的流行和風(fēng)投在外賣(mài)領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)加劇,在過(guò)去的十年間,外賣(mài)市場(chǎng)的擴(kuò)張達(dá)到了成百上千倍。這一變化可以從兩個(gè)方面窺見(jiàn):一方面,線上訂外賣(mài)的人口數(shù)量激增,自 2015 年以來(lái),線上訂外賣(mài)的人口已增加到近 5 億;另一方面,外賣(mài)配送人員的就業(yè)數(shù)量也顯著增加(參見(jiàn)圖 9)。雖然截止到目前還沒(méi)有關(guān)于外賣(mài)員就業(yè)人數(shù)的官方統(tǒng)計(jì),但通過(guò)把主要的外賣(mài)平臺(tái)就業(yè)人員相加,我發(fā)現(xiàn),外賣(mài)員的就業(yè)人口實(shí)現(xiàn)了從個(gè)別到超過(guò)千萬(wàn)的增長(zhǎng)。消費(fèi)和就業(yè)人口呈百萬(wàn)倍量級(jí)的劇增,催生了巨大的消費(fèi)需求和勞動(dòng)力產(chǎn)出,這也成為外賣(mài)平臺(tái)進(jìn)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(mài)” 的研發(fā)團(tuán)隊(duì)還做了一個(gè)外賣(mài)配送的 “仿真系統(tǒng)”。該系統(tǒng)通過(guò)創(chuàng)建虛擬的外賣(mài)送餐場(chǎng)景來(lái)不斷地訓(xùn)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(lái)模擬和調(diào)整派單系統(tǒng)。

這個(gè)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(guò)這個(gè)系統(tǒng),我們可以實(shí)現(xiàn)的是,每個(gè)騎手,不管分配什么樣的訂單給他,我們可以能夠預(yù)計(jì)每個(gè)訂單的完成時(shí)間?!?這個(gè)系統(tǒng)具有人工智能的自動(dòng)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(dòng)地學(xué)習(xí),(這)使得系統(tǒng)越來(lái)越智能,越來(lái)越適合每一個(gè)區(qū)域的調(diào)度。

能夠自主學(xué)習(xí)的外賣(mài)仿真系統(tǒng)在 2015 年之后逐步建立并完善,這并不是一個(gè)巧合。恰恰相反,它的完善期也正是中國(guó)外賣(mài)經(jīng)濟(jì)的急速拓展期。在這一時(shí)期,成千上萬(wàn)的外賣(mài)騎手、消費(fèi)人群和調(diào)度員成為建構(gòu)人工智能派單系統(tǒng)重要的 “人力基礎(chǔ)設(shè)施”。正如丁未在研究網(wǎng)約車(chē)司機(jī)時(shí)所發(fā)現(xiàn)的,網(wǎng)約車(chē)司機(jī)是幫助 “滴滴” 平臺(tái)前期發(fā)展、“打下天下” 的主力軍。2018 年,我和曾在 “百度外賣(mài)” 工作過(guò)的蔣大哥聊天,還清楚地記得他時(shí)常抱怨平臺(tái)的派單系統(tǒng)。用他的話說(shuō),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(mài)這個(gè)大系統(tǒng)里的 “人體電池”,他們貢獻(xiàn)自己的數(shù)字勞動(dòng),系統(tǒng)將數(shù)字勞動(dòng)轉(zhuǎn)化為有用數(shù)據(jù),從而幫助派單系統(tǒng)不斷地升級(jí)完善。

數(shù)據(jù)化成為系統(tǒng)快速進(jìn)化的秘密,而數(shù)據(jù)化的完成又完全依賴(lài)人的勞動(dòng)。依托技術(shù)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(mài)算法系統(tǒng)進(jìn)化的過(guò)程。技術(shù)進(jìn)化的過(guò)程,也是其不斷合法化自己的過(guò)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?jiǎng)恿Φ乃惴ㄏ到y(tǒng) “相得益彰”,構(gòu)成了當(dāng)下外賣(mài)平臺(tái)公司強(qiáng)大的算力和預(yù)測(cè)力。2018 年,“美團(tuán)” 自然語(yǔ)言處理(NLP)中心開(kāi)始建立 “美團(tuán)大腦”。根據(jù)團(tuán)隊(duì)的分析:

“美團(tuán)大腦” 是我們正在構(gòu)建中的一個(gè)全球最大的餐飲娛樂(lè)知識(shí)圖譜。我們希望能夠充分地挖掘關(guān)聯(lián) “美團(tuán)點(diǎn)評(píng)” 各個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景里的公開(kāi)數(shù)據(jù),比如說(shuō)我們有累計(jì) 40 億的用戶(hù)評(píng)價(jià),超過(guò) 10 萬(wàn)條個(gè)性化標(biāo)簽,遍布全球的 3000 多萬(wàn)商戶(hù)以及超過(guò) 1.4 億的店鋪。我們還定義了 20 級(jí)細(xì)粒度的情感分析?!?我希望在不久的將來(lái),當(dāng)用戶(hù)發(fā)表一條評(píng)價(jià)的時(shí)候,能夠讓機(jī)器閱讀這條評(píng)價(jià),充分理解用戶(hù)的喜怒哀樂(lè)…… 總結(jié)商家的情況,供用戶(hù)進(jìn)行參考…… 幫助用戶(hù)快速地進(jìn)行決策。

根據(jù)技術(shù)團(tuán)隊(duì)的解釋?zhuān)懊缊F(tuán)” 的知識(shí)圖譜意味著人工智能技術(shù)的又一大進(jìn)步:機(jī)器開(kāi)始從感知智能向認(rèn)知智能躍遷。所謂認(rèn)知智能,可以被理解為系統(tǒng)開(kāi)始理解人的語(yǔ)義,并學(xué)著像人一樣思考。系統(tǒng)不但在計(jì)算能力、知識(shí)儲(chǔ)備上超過(guò)人類(lèi),同時(shí)開(kāi)始具備強(qiáng)解釋性、推理能力和理解能力。通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析,在未來(lái),這樣的 “美團(tuán)大腦” 可以 “幫助用戶(hù)進(jìn)行決策”、“指導(dǎo)店老板決策”、“對(duì)用戶(hù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理” 等。

外賣(mài)平臺(tái)的智能化一路高歌猛進(jìn)。在過(guò)去的十年間,外賣(mài)系統(tǒng)經(jīng)歷了從系統(tǒng)派單到云端派單,再到深度學(xué)習(xí)的智能派單模式,而且整個(gè)過(guò)程的進(jìn)展呈現(xiàn)出明顯的加速度。雖然在系統(tǒng)進(jìn)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(jìn)化史拉長(zhǎng)就會(huì)發(fā)現(xiàn),系統(tǒng)的騰飛 “起于微末”,人的勞動(dòng)和數(shù)據(jù)生產(chǎn)是其成長(zhǎng)的關(guān)鍵。在 “美團(tuán)大腦” 的知識(shí)圖譜進(jìn)化中,貢獻(xiàn)力量的有商家、用戶(hù),還有千千萬(wàn)萬(wàn)奔跑在路上的外賣(mài)騎手。對(duì)于系統(tǒng)的進(jìn)化,外賣(mài)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(jìn)化的貢獻(xiàn)者,外賣(mài)騎手如何感知系統(tǒng)、評(píng)價(jià)系統(tǒng)?他們與系統(tǒng)形成了怎樣的關(guān)系?

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