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話說最近Reddit上爆紅了一篇帖子，目前點贊已經(jīng)有8.7萬，評論也有4700條。

有人把原貼截圖轉(zhuǎn)發(fā)到了推特上，同樣也獲得了海量轉(zhuǎn)評贊，閱讀量更是突破了3600萬。

（推特轉(zhuǎn)發(fā)截圖）

簡單來說，原Po自稱美國某大型外賣APP的開發(fā)人員，在工作過程中，他了解到公司內(nèi)部的大量惡心事，決定將其公開。

“我簽了很嚴重的保密協(xié)議，所以在用一臺一次性筆記本和圖書館的Wifi發(fā)帖。不過我已經(jīng)不在乎了，我昨天已經(jīng)遞交了辭呈，說實話，我倒希望他們起訴我。這件事我已經(jīng)忍了差不多8個月?！?/p>

“你們總是懷疑算法在暗中操縱你們，但真相比那更為黑暗。我是一名后端工程師，每周都要參加會議，產(chǎn)品經(jīng)理們在會上大談如何在‘人力資產(chǎn)’身上多榨出0.4%的利潤。”

“什么是‘人力’資產(chǎn)呢？就是那些努力生活的外賣配送員。產(chǎn)品經(jīng)理們談論他們的方式，就好像他們只是游戲里的一種資源，不是活生生的，努力支付房租、養(yǎng)家糊口的人。”

（示意圖）

“首先，所謂的‘優(yōu)先配送’完全是個騙局，心理作用罷了。你額外付的那2.99美元，在后臺只是變了一個標志，但配送邏輯完全是一樣的，它對加快配送速度沒有任何作用?！?/strong>

“去年我們做了一項對比測試，內(nèi)容是這樣：不加快‘優(yōu)先配送’的速度，而是故意把普通訂單的處理時間延長5~10分鐘，以此讓‘優(yōu)先配送’感覺更快。管理層對結(jié)果非常滿意，我們單憑著降低普通服務的質(zhì)量，就獲得了數(shù)百萬美元的純利潤，什么努力都不用做?！?/p>

“但真正讓我感到惡心的——也是我辭職的主要原因——是所謂的‘絕望值’。這是一種用于衡量配送員的指標，顧名思義，它指的是配送員對錢的渴望程度。”

“如果某位配送員通常在晚上10點才上線，并且連3美元的垃圾低價訂單都毫不猶豫地接，算法就會將他標記為‘極度需要接單’，然后故意不把高價訂單派給他，反正他什么都接，為什么要多給他錢呢？”

“至于那些高價單，我們都留給那些兼職配送員，以此吸引他們，讓他們的體驗更好，而全職配送員則要被榨干最后一滴油水。”

“此外還有‘福利費’，最近的勞動法通過后，你可能發(fā)現(xiàn)了，賬單上出現(xiàn)了1.5美元的‘司機福利費’，你付了這筆錢，會感覺自己好像在幫助工人?！?/p>

“而事實是，這筆錢會直接流向公司的秘密小金庫。我們有一個專門用于打官司的成本中心，這筆錢就進到這里。我們用它來游說外賣員工會，支付天價的律師費。你的錢實際都花在那些訟棍身上，為了讓外賣員無家可歸，他們可努力了?！?/p>

“至于小費，我們基本是在搞‘盜竊小費2.0’，因為之前曾被告上法庭，我們不再明目張膽地盜竊小費了，現(xiàn)在，我們使用預測模型來動態(tài)降低外賣員的基本工資?！?/p>

“如果算法預測你出手大方，可能會給10美元，那它就只給外賣員2美元的基本工資。如果你不給小費，它也會給外賣員8美元的基本工資，這樣他們就不至于罷工。結(jié)果就是，你的慷慨并沒有獎勵到司機頭上，只是補貼了我們。你替我們付了外賣員的工資?！?/strong>

（篇幅考慮，對原貼做了輕微刪改。）

（原貼截圖）

對于外賣平臺吸配送員血這回事，大部分美國人早有耳聞，甚至自己就有過類似體驗，只是從未有人如此公開地披露過內(nèi)幕。

不難想象各平臺上對此事的憤慨。

“一直使用‘優(yōu)先配送’，還總是給20%小費的我be like:”

（來自推特網(wǎng)友）

“我以前做過DoorDash的外賣員，這是真的。”

“如果你每天登陸1-2小時，只接高價單，那么你每小時大約能賺30-50美元?！?/strong>

“但如果你想把這變成全職工作，他們就會慢慢摸清怎么最大程度榨干你。會有整整一小時沒有單的情況...同時你卻能看到其他外賣員同時接到兩單。然后他們終于給你派了一個5美元的單，你這時候會想，‘去他的，我得接’，這樣你就上鉤了。”

“與此同時，他們通過限制小費來鼓勵高接單率，這實際降低了你的基本收入。”

“除非你只為了玩一玩才在周末接單，否則你最終怎么都會被坑?！?/p>

（來自推特網(wǎng)友）

“挺可信，我最近和一位Uber司機聊了聊，他說如果你習慣給更多小費，Uber就會收你更多錢。”

“假設(shè)兩個人打車走同樣遠的路，一個人是洛杉磯的，另一個是某個小城鎮(zhèn)的，那后者很可能會比前者花得少?！?/strong>

（來自推特網(wǎng)友）

“我每天三次使用‘優(yōu)先配送’訂外賣，單純只是為了讓我的拿鐵能在10分鐘內(nèi)到我手里，還是熱的。我一般用Uber Eats，因為它一般會比DoorDash快。”

“我知道，我為了一個很不必要的需求多花了很多錢，為了便捷，我可以接受。但現(xiàn)在，知道了內(nèi)幕之后，我只為那些外賣員難過?！?/p>

“你是說，我的小費根本就不重要？我真氣死了?！?/p>

（來自推特網(wǎng)友）

“我現(xiàn)在已經(jīng)不用外賣軟件了，但我以前真的會花錢買‘優(yōu)先配送’服務。某天，出于好奇，我問一位外賣員能不能收到那筆錢，結(jié)果他說收不到。”

“我立刻就再也不花這冤枉錢了，大約6個月后，我連外賣APP都徹底不用了。現(xiàn)在我想點餐，會直接用餐廳的官方APP下單，然后自己去取。更方便，更省事，還不用給小費?！?/p>

（來自Reddit網(wǎng)友）

輿情爆炸之后，DoorDash的創(chuàng)始人徐迅（Tony Xu，美籍華人）迅速在推特上澄清說，帖子里提到的絕對不是DoorDash：

“這不是DoorDash，如果有人在公司里提議帖子里的舉措，哪怕是容忍這類文化，我會立刻炒了他?！?/p>

“外賣員絕不是‘人形資產(chǎn)’、設(shè)立‘絕望指數(shù)’簡直是褻瀆、我們從來沒設(shè)立過‘司機福利費’、如果你要收快速配送費，為什么不把它搞快點？？”

“當然，我們并非完美無缺，但我們每天都在努力改進平臺。帖子里描述的情況令人震驚，如果是真的，那么任何用這種方式運營公司的人都應該感到羞恥?！?/p>

（徐迅原貼）

另一邊，Uber的總裁和COO也站出來澄清：

“我負責@UberEats，這篇帖子說的絕對不是我們。我懷疑它是編造的，網(wǎng)上看到的東西，不要什么都信。”

（原貼截圖）

此事引發(fā)了軒然大波，有很多記者聯(lián)系到原Po主，希望對他進行采訪。

結(jié)果到這一步，事情出現(xiàn)了重大反轉(zhuǎn)。

首先，原po為了證明自己的身份，向不同的記者發(fā)送了同一張照片，是他在Uber Eats的工牌，打碼了姓名和照片。

（工牌照片）

但記者們發(fā)現(xiàn)，這張照片有點“AI味兒”，找人一問，其實Uber Eats的工牌上印的就是“Uber”，并不會把“Eats”也一起印出來......

記者Casey Newton做了進一步驗證——谷歌Gemini說，它是AI生成的。

（Casey Newton原貼）

到這里，原po已經(jīng)很值得懷疑了。于是又有記者將原貼丟進不同的AI檢測器上檢驗，下面是《The Verge》雜志的檢測結(jié)果：

- Copyleaks、GPTZero、Pangram、Gemini、Claude都認為原貼可能是AI生成。

- 只有兩個檢測器，即ZeroGPT和QuillBot，認為它是人類手寫。

- ChatGPT模棱兩可，認為都有可能。

同樣地，《The Verge》記者也檢測了原po那張工牌照片，用的也是Gemini。

因為自去年11月，Gemini新增了“數(shù)字水印檢查”功能。簡單來說，谷歌的AI在生成圖片時，會添加人眼無法察覺的數(shù)字水印，但Gemini可以檢測出來。

最后Gemini給出的結(jié)論是：“該圖片的大部分或全部內(nèi)容，均由谷歌AI生成”。

或許最能說明情況的，是記者Alex Shultz的經(jīng)歷。

他也發(fā)現(xiàn)了工牌照片里的貓膩，但還是接著和原po聊了下去。

或許是意識到需要加大力度，原po又發(fā)來了一份“機密PDF”，Shultz還真差點被糊弄過去。

因為這份PDF也是偽造的，Shultz沒有詳細提及里面的內(nèi)容，只說PDF的封面就寫著“出自某某組織”，而這個“某某組織”名和Uber的某個真實存在的產(chǎn)品團隊名非常相似。

PDF里印滿了“機密”水印，內(nèi)容則充斥著大量企業(yè)術(shù)語，用于委婉地形容外賣員。它基本上解釋了如何壓榨外賣員以獲取最多利潤，還附上了一些圖表。

雖然Shultz含糊其辭，但前文提到的記者Casey Newton在他的文章里分享了這份“機密PDF”，長達18頁，看著確實挺唬人。

（所謂的“機密PDF”）

Shultz只覺得內(nèi)容很讓他震驚，但由于細節(jié)太多，他看著不像是假的。

Newton也一樣，對這樣一份充斥著術(shù)語、圖表，幾乎和科研論文無異的PDF，兩位記者都沒有第一時間分辨出真假。

于是Shultz一邊閱讀文件，一邊向原po發(fā)問。結(jié)果等待原po回復時，他就看到網(wǎng)上說原貼系A(chǔ)I生成。

之前寫文章的時候，Shultz用到過Pangram這個AI檢測器，發(fā)現(xiàn)它很好用，所以他自己又用Pangram做了一遍驗證，結(jié)果不出所料，“100%是AI生成”。

為了證實自己的懷疑，Shultz又給原po發(fā)了條信息，問他看沒看到網(wǎng)上說他的帖子是AI生成，結(jié)果原po回復說AI檢測器并不可靠，還發(fā)過來一篇《福布斯》文章的鏈接，講的是這些檢測器根本沒用。

Shultz更懷疑了。他重讀了原貼，發(fā)現(xiàn)了一些詭異之處，比如他說自己“簽了超嚴重的保密協(xié)議”，用“一次性筆記本發(fā)帖”等等。

根據(jù)Shultz的采訪經(jīng)驗，你需要花很多時間精力和這些內(nèi)部人士建立信任，他們才有可能跟你說實話，尤其是人家還簽了保密協(xié)議，跟你說這些，他可能會被送上法庭。哪有像原po這樣恨不得一次性把什么都告訴你的？

不過為了套出更多消息，Shultz還是跟他聊了下去，他接著問：你知不知道，可能已經(jīng)有其他記者聯(lián)系了Uber，以確認那封“機密文件”的真實性？

幾乎就在同時，原po刪除了聊天軟件的賬號，消失無蹤。

后來Shultz聯(lián)系了一位在大公司工作的工程師朋友，他說，其實只要員工對外分享公司內(nèi)部的機密文件，就肯定會被發(fā)現(xiàn)，不管他用什么WIFI，什么“一次性筆記本”，都沒用。

至于那封機密文件，Shultz自己用Pangram又檢測了一遍，不出預料，還是AI生成的。

Shultz又和同事一起聯(lián)系了Uber方面，Uber的公關(guān)主管回復很快，一小時內(nèi)就發(fā)來一封詳細的駁斥文件，逐條否認了文件中的用的各種企業(yè)術(shù)語。簡單來說，文件里提到的“內(nèi)部系統(tǒng)、名稱和軟件”，Uber一個也沒用過，根本就不存在。

到這里，基本可以確認這是一起精心策劃的AI騙局。

以上兩位記者都不是新手了，用Newton的話說，用他過去的經(jīng)驗，根本不會有人花大力氣寫一份18頁的論文。寫了有什么用呢？糊弄記者？

但現(xiàn)在，AI可以在幾分鐘內(nèi)生成類似的文件，工牌的照片甚至只需要幾秒。

這不是第一起AI騙局，更不會是最后一起。

最后值得一提的是，即便已經(jīng)有比較充足的證據(jù)將這場騙局證偽，DoorDash和UberEats高管的評論區(qū)里依舊充斥著大量不信任的聲音。

“我為你們的app送過餐，你們100%做過那些事。”

（來自推特網(wǎng)友）

“從我的經(jīng)驗看，你們的app絕對做了一些見不得人的事，只是我證明不了罷了。”

（來自推特網(wǎng)友）

“這可以解決啊。把你們的算法公開，讓大家看看不就好了?，F(xiàn)在輪到你了。”

“證明一下我的小費給到了外賣員唄？”

（來自推特網(wǎng)友）

這就不得不提到DoorDash和UberEats之前的丑聞了。

原po的騙局之所以能成功，主要是因為DoorDash和UberEats真的暗中克扣過外賣員的小費。

2019年，DoorDash曾被消費者和外賣員集體訴訟。大概過程是一名用戶指控DoorDash欺詐消費者，誤導用戶認為小費會直接給司機，但實際被DoorDash挪用，補貼成本。

2019年7月，DoorDash迫于壓力改變了小費模式，訴訟繼續(xù)。

到2020年，DoorDash在華盛頓特區(qū)賠了250萬美元。

（DoorDash賠償250萬）

到2024年，DoorDash又在伊利諾伊州賠了1125萬美元。

（賠償1125萬）

另一邊的Uber也類似，2019-2023年，多起訴訟指控Uber和Lyft（另一個打車軟件）通過算法克扣司機收入，使用不透明的動態(tài)定價，讓公司抽走更大比例的費用。

（當時的報道）

長話短說，最后的結(jié)果是，Uber和Lyft在紐約賠了3.28億美元的天價和解金，其中Uber賠了大部分，為2.9億。

（當時的報道）

這還只是在紐約而已，這場爭議已經(jīng)蔓延到美國其他州——Uber和Lyft在加州同樣面臨著類似訴訟，只是目前還沒有結(jié)果。

至于“全職接單反而會導致收入下降”，也是有現(xiàn)實依據(jù)的。

2025年牛津大學做過一項研究。

Uber在2023年之后引入了動態(tài)定價算法，每次打車花多少錢并不透明。

這帶來的結(jié)果是，乘客每次行程都要花更多錢，但司機的收入?yún)s下降了。

經(jīng)通貨膨脹調(diào)整，司機每小時的收入從22英鎊以上，降至略高于19英鎊，而且司機等待乘客的時間也比以前更長。

另一邊，Uber所抽取的傭金比例已從約25%上升至29%，在某些情況下，抽取的傭金甚至超過了打車費的一半。

（牛津大學的研究）

所以，網(wǎng)友們的不信任是完全可以理解的。

可能原貼用AI生成的具體例子，Uber和DoorDash確實沒做過，但類似的事兒，他們真干過不少。

歸根結(jié)底，原po之所以成功煽動了人們的憤怒，是因為他深諳撒謊之道：
騙人，要半真半假，甚至九真一假。

而那一分到底假在哪，九分又到底真在哪，就只有外賣公司自己知道了......

ref:

https://www.theverge.com/news/855328/viral-reddit-delivery-app-ai-scam

https://www.engadget.com/apps/viral-reddit-post-critical-of-food-delivery-apps-may-have-been-ai-generated-210558754.html

https://www.platformer.news/fake-uber-eats-whisleblower-hoax-debunked/