黃展鵬，華南師范大學(xué)馬克思主義學(xué)院，主要研究方向?yàn)轳R克思主義理論與當(dāng)代社會(huì)思潮。

［摘 要］基于參與式觀察和田野訪談，文章考察了外賣平臺(tái)中微觀—宏觀權(quán)力雙向建構(gòu)與循環(huán)增強(qiáng)的算法治理機(jī)制。通過對(duì)騎手個(gè)體進(jìn)行微?；臄?shù)據(jù)解析，算法奠定了微觀權(quán)力運(yùn)作的基礎(chǔ)，為治理提供了對(duì)象和原料，進(jìn)而依據(jù)宏觀治理目標(biāo)，將具有相似特征的微觀數(shù)據(jù)聚合成適配不同配送情境的“微人口集群”。宏觀調(diào)配的有效性依賴于算法指令對(duì)微觀個(gè)體行為的精準(zhǔn)引導(dǎo)，而面對(duì)規(guī)?；c差異化的騎手個(gè)體，算法借助空間層面的宏觀規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)指令在特定區(qū)域內(nèi)的精準(zhǔn)投放。同時(shí)，平臺(tái)通過數(shù)據(jù)拜物教與組織馴化等手段，促使騎手將宏觀規(guī)則內(nèi)化為自覺行動(dòng)，實(shí)現(xiàn)宏觀權(quán)力向微觀主體的滲透。最終，在“算法黑箱”這一融合知識(shí)生產(chǎn)、真理確立與權(quán)力執(zhí)行的“知識(shí)—權(quán)力”裝置中，宏觀與微觀權(quán)力實(shí)現(xiàn)了閉環(huán)運(yùn)作，使算法治理呈現(xiàn)出一種技術(shù)必然性。

［關(guān)鍵詞］外賣騎手；算法治理；算法知識(shí)—權(quán)力；治理合理化

一、問題的提出

中國外賣市場(chǎng)已從早期萌芽與爆發(fā)式增長(zhǎng)邁入穩(wěn)定發(fā)展階段。截至2023年，美團(tuán)、餓了么、京東三大平臺(tái)的騎手規(guī)模分別約達(dá)745萬、400萬和120萬（MCR嘉世咨詢，2025），全國騎手總量已突破千萬。在此背景下，在復(fù)雜多變的配送場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)高效調(diào)度，已成為外賣平臺(tái)算法模型的核心挑戰(zhàn)，也日益成為學(xué)界關(guān)注的研究議題。

在傳統(tǒng)勞動(dòng)過程理論中，控制主要表現(xiàn)為科學(xué)管理、技術(shù)控制與科層制度等相對(duì)顯性的管理者主導(dǎo)形式（布雷弗曼，1979），而外賣平臺(tái)中的“數(shù)字控制”（陳龍，2020）則更為隱蔽，即借助數(shù)據(jù)和算法對(duì)勞動(dòng)者進(jìn)行深度監(jiān)控。從控制主體看，虛擬算法系統(tǒng)取代實(shí)體管理者，承擔(dān)派單、監(jiān)督、評(píng)估與獎(jiǎng)懲職能（馮向楠、詹婧，2019）。從控制維度看，依托 GPS 定位與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，監(jiān)督方式由工廠式的間歇性巡視轉(zhuǎn)向數(shù)字全景監(jiān)視（李勝藍(lán)、江立華，2020）；勞動(dòng)空間從邊界固定的實(shí)體場(chǎng)所擴(kuò)展為無邊界的流動(dòng)領(lǐng)域（陳龍、孫萍，2021）；勞動(dòng)時(shí)間從傳統(tǒng)工時(shí)的固定化變?yōu)樗槠c黏性化（孫萍、陳玉潔，2021）?？傮w而言，平臺(tái)對(duì)騎手的勞動(dòng)控制經(jīng)由算法設(shè)計(jì)和重構(gòu)，顯現(xiàn)出自動(dòng)化、全面化和隱蔽性等新特征。然而，上述研究多停留在權(quán)力對(duì)個(gè)體勞動(dòng)的微觀控制上，另一種與之并存的宏觀權(quán)力形態(tài)尚未被充分審視。

根據(jù)田野觀察，2023年4月，M平臺(tái)在惡劣天氣中取消了汕尾市老騎手的補(bǔ)貼，引發(fā)新老騎手聯(lián)合停止接單以爭(zhēng)取權(quán)益，然而平臺(tái)并未妥協(xié)，反而從周邊區(qū)域迅速調(diào)集運(yùn)力，以高成本完成配送。據(jù)騎手平哥所述：“平臺(tái)僅用一天時(shí)間就換掉了一座城市的騎手，對(duì)外來騎手提供食宿和配送工具，配送費(fèi)每單10元，每日保底200元，超時(shí)或差評(píng)免責(zé)?！保⊿W01-20241107）這種“一日撤換一城騎手”的做法揭示了權(quán)力運(yùn)作的宏觀形態(tài)，它迥異于針對(duì)個(gè)體的微觀規(guī)訓(xùn)，表明權(quán)力的作用域不僅貫穿于個(gè)體層面，更在于對(duì)整體人口的調(diào)控。由此引發(fā)的理論思考是：此種宏觀權(quán)力的運(yùn)作邏輯與特征是什么？其與微觀權(quán)力構(gòu)成何種辯證關(guān)系？盡管?？拢∕ichel Foucault）提出“治理術(shù)”（Governmentality）概念作為貫通宏觀—微觀權(quán)力的理論工具（?？?，2022），但算法權(quán)力已不再完全符合以培育和優(yōu)化生命為目標(biāo)的肯定性力量，而表現(xiàn)為可施加處罰乃至全盤棄置對(duì)象的否定性力量。即便如此，這種權(quán)力卻仍能達(dá)成傳統(tǒng)治理術(shù)所追求的穩(wěn)定總體秩序目標(biāo)。全盤棄置的算法決策亦將騎手反抗推向更為困難的境地。雖然騎手可以利用系統(tǒng)漏洞進(jìn)行“報(bào)備”“掛單”“外掛搶單”“合謀刷單”等“技術(shù)盜獵”行為（陳龍，2020；束開榮，2022a），或構(gòu)建以“兄弟”“家人”為名的情境性強(qiáng)關(guān)系以應(yīng)對(duì)配送挑戰(zhàn)（閆堃、孫硯菲，2024），但在汕尾事件中，平臺(tái)果斷棄置此類強(qiáng)關(guān)系，憑借宏觀權(quán)力迅速重建秩序，其在極短時(shí)間內(nèi)完成的復(fù)雜調(diào)度彰顯了算法技術(shù)將治理能力提升至前所未有的高度，同時(shí)也進(jìn)一步壓縮了騎手的反抗空間。因此，有必要在?？吕碚摶A(chǔ)上提出“算法治理術(shù)”概念以作回應(yīng)，對(duì)宏觀權(quán)力的探討必然指向算法治理這一深層議題。這種重視并非要描述并放大治理困境的現(xiàn)實(shí)難度，而是要重建認(rèn)知困境的思想邏輯，推動(dòng)治理結(jié)構(gòu)合理化發(fā)展。

為探明上述問題，本文基于田野調(diào)查材料，引入微觀—宏觀權(quán)力雙向建構(gòu)的算法治理視角，重新審視勞動(dòng)控制問題。在田野研究中，筆者先后以專送和眾包騎手身份融入上海、廣州、汕尾等多地騎手群體，通過參與觀察把握不同地域、不同類型騎手的勞動(dòng)特征及平臺(tái)規(guī)則演變，積累了豐富的一手素材。2022年6—7月，筆者加入上海市某專送團(tuán)隊(duì)，同年7—8月轉(zhuǎn)為當(dāng)?shù)乇姲T手繼續(xù)參與觀察。自2023年起，筆者多次以眾包騎手身份于廣州市、汕尾市等地開展調(diào)查。此外，筆者查閱了大量平臺(tái)技術(shù)文章與專利文件，嘗試從技術(shù)架構(gòu)的內(nèi)在邏輯出發(fā)，探析其與算法治理邏輯的契合性，并結(jié)合田野資料檢驗(yàn)這兩種邏輯的互動(dòng)及其與現(xiàn)實(shí)情境的匹配度。與此同時(shí)，騎手在社交媒體與App社區(qū)中分享的跑單實(shí)錄也將作為理解平臺(tái)技術(shù)邏輯與騎手勞動(dòng)狀態(tài)的重要補(bǔ)充資料。

二、規(guī)訓(xùn)與調(diào)節(jié)：治理術(shù)的前世今生

治理術(shù)是福柯剖析現(xiàn)代權(quán)力運(yùn)作的核心概念，指一系列能夠指導(dǎo)人行為的制度、程序和策略所構(gòu)成的裝置總體（福柯，2018a）。該譜系涵蓋兩大權(quán)力技術(shù)：針對(duì)個(gè)體身體的規(guī)訓(xùn)技術(shù)與針對(duì)人口整體的調(diào)節(jié)技術(shù)（?？拢?022）。

規(guī)訓(xùn)技術(shù)以塑造“馴順個(gè)體”為宗旨，通過對(duì)動(dòng)作、時(shí)間與空間的系統(tǒng)規(guī)范，實(shí)現(xiàn)對(duì)人體的精細(xì)化操控。在動(dòng)作層面，該技術(shù)預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)姿態(tài)與操作流程，調(diào)整身體與工具的關(guān)系，并借助監(jiān)視和檢查機(jī)制識(shí)別并糾正不規(guī)范行為。對(duì)此，?？乱暺錇橐环N重新探究、打碎和編排身體的權(quán)力機(jī)制，使身體在“做什么”和“怎么做”兩方面都符合權(quán)力的愿望（福柯，2012）。在時(shí)間層面，該技術(shù)將時(shí)間切分為獨(dú)立且序列化的單元，按計(jì)劃組合并提取最有用的時(shí)段，從而強(qiáng)化每一時(shí)段的使用效率，達(dá)成對(duì)個(gè)體生命的全面管理（?？?，2012）。在空間層面，該技術(shù)使現(xiàn)代建筑師依循光學(xué)與建筑學(xué)原則，將建筑物設(shè)計(jì)成封閉且透視的結(jié)構(gòu)，讓個(gè)體在功能分明的序列化空間中按律移動(dòng)，使其行為一目了然，便于監(jiān)視者對(duì)內(nèi)實(shí)施清晰而細(xì)致的控制（?？?，2012）。

與之相反，18世紀(jì)后期形成的調(diào)節(jié)技術(shù)以人口為治理對(duì)象，人口不再被視為個(gè)體的簡(jiǎn)單集合，而是具有自身規(guī)律與穩(wěn)定趨勢(shì)的客觀實(shí)體，被?？露x為一種“自然現(xiàn)象”（?？?，2018a）。?？轮赋?，調(diào)節(jié)技術(shù)旨在通過科學(xué)手段實(shí)施宏觀干預(yù)，以維護(hù)社會(huì)繁榮穩(wěn)定，其邏輯不同于規(guī)訓(xùn)技術(shù)的“禁止—懲罰”模式，而奉行允許現(xiàn)實(shí)依其內(nèi)在規(guī)律發(fā)展的“放任—自由”原則（?？?，2018a）。其目標(biāo)不在于根除一切不確定性，而是將頻率與危害控制在“可接受閾值”內(nèi)。為此，調(diào)節(jié)技術(shù)須依賴人口學(xué)等多學(xué)科知識(shí)，通過持續(xù)觀測(cè)人口出生率等各類數(shù)據(jù)，識(shí)別其發(fā)展規(guī)律和常態(tài)分布，并制定預(yù)測(cè)性干預(yù)政策。正如?？滤?，“控制一些看上去與人口不相干的事物，通過計(jì)算、分析和觀察思考，人們知道控制這些事物可以實(shí)際上對(duì)人口施加影響”（?？?，2018a）。

信息技術(shù)的興起推動(dòng)權(quán)力技術(shù)進(jìn)入新階段。德勒茲（Gilles Deleuze）指出，規(guī)訓(xùn)社會(huì)正轉(zhuǎn)向“控制社會(huì)”，其中權(quán)力“通過持續(xù)的控制和即時(shí)的信息傳播來運(yùn)作”（德勒茲，2012）。算法治理進(jìn)一步強(qiáng)化了這一趨勢(shì)。它將現(xiàn)實(shí)個(gè)體轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)流，并通過算法重構(gòu)為適于治理的“數(shù)據(jù)人”，重塑現(xiàn)實(shí)世界中的主體（藍(lán)江，2021）?，F(xiàn)有研究多認(rèn)為，算法催生的數(shù)字勞動(dòng)異于傳統(tǒng)工廠的體力勞動(dòng)（王鴻宇，2024），而關(guān)于智能設(shè)備界面的點(diǎn)擊操作是否構(gòu)成勞動(dòng)仍存在理論爭(zhēng)議（余斌，2021）。但在配送實(shí)踐中，騎手同時(shí)棲身于現(xiàn)實(shí)與數(shù)字兩個(gè)世界，執(zhí)行商品運(yùn)輸和數(shù)據(jù)采集的雙重勞動(dòng)（陳龍，2022）。這表明，算法權(quán)力已實(shí)質(zhì)性貫穿于物理與數(shù)字的交疊領(lǐng)域。不過，既有研究多聚焦于微觀勞動(dòng)控制，而對(duì)騎手群體的宏觀調(diào)節(jié)機(jī)制探討不足。本文基于治理術(shù)譜系，結(jié)合平臺(tái)管理與騎手實(shí)踐，分析傳統(tǒng)治理術(shù)在數(shù)字時(shí)代的適用與演變，并通過刻畫微觀與宏觀權(quán)力雙向建構(gòu)的算法治理圖譜，重構(gòu)騎手陷入治理困境的認(rèn)知邏輯。

三、算法治理的微?；?/strong>

微觀個(gè)體的數(shù)據(jù)解析與微人口集群的實(shí)時(shí)構(gòu)序

（一）微觀個(gè)體的數(shù)據(jù)解析：勞動(dòng)、身體和交往的重塑

在傳統(tǒng)勞動(dòng)控制理論中，管理者對(duì)勞動(dòng)者的監(jiān)督主要依賴于可見的時(shí)空?qǐng)鲇?、科層制度與書面檔案，這種控制模式的權(quán)力運(yùn)作具有明確的物理邊界。相較而言，平臺(tái)勞動(dòng)控制實(shí)現(xiàn)了一種“微?；鞭D(zhuǎn)向：它將騎手的勞動(dòng)過程、身體狀態(tài)及社會(huì)關(guān)系轉(zhuǎn)化為可實(shí)時(shí)采集、分析與重構(gòu)的數(shù)據(jù)微粒，進(jìn)而在數(shù)字空間中預(yù)先構(gòu)建出一個(gè)決定其存在價(jià)值的“虛體”。

在勞動(dòng)過程方面，一次完整配送被分解為從下單時(shí)刻到交付時(shí)刻的連續(xù)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)（見圖1），智能終端實(shí)時(shí)采集各節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的高精度、細(xì)粒度數(shù)據(jù)。M平臺(tái)系統(tǒng)每日可產(chǎn)生幾十億次定位數(shù)據(jù)，這為后續(xù)分析與應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)（何仁清，2018a）。例如，在到店與交付環(huán)節(jié)，騎手執(zhí)行的簽到操作會(huì)累積大量上報(bào)信息，經(jīng)算法技術(shù)篩選和數(shù)據(jù)降噪，可將定位精度提升至具體樓棟和單元層級(jí)（見圖2）。同時(shí)，多名騎手在同一取送路徑中生成的多條軌跡數(shù)據(jù)也會(huì)被算法記錄分析，用于優(yōu)化路線與時(shí)間估算。平臺(tái)還整合風(fēng)速、溫度、雨雪等天氣參數(shù)，以調(diào)整配送時(shí)長(zhǎng)和單價(jià)。最終，算法將這些數(shù)據(jù)重構(gòu)為“準(zhǔn)時(shí)率”“平均配送時(shí)長(zhǎng)”“騎手等級(jí)”等綜合評(píng)價(jià)系統(tǒng)，經(jīng)加權(quán)處理后用于騎手的勞動(dòng)評(píng)估。

在身體形塑方面，現(xiàn)有討論多集中于平臺(tái)對(duì)職業(yè)化、標(biāo)準(zhǔn)化身體的塑造層面（孫萍等，2022），而較少關(guān)注其數(shù)據(jù)化解析已延伸至生物性層面，使算法能夠持續(xù)捕捉細(xì)微且動(dòng)態(tài)的生命活動(dòng)。平臺(tái)通過智能頭盔等可穿戴設(shè)備實(shí)時(shí)采集騎手的生物與行為數(shù)據(jù)，將其身體更深層次地接入算法系統(tǒng)，頭盔內(nèi)置傳感器可監(jiān)測(cè)騎手體溫以判斷佩戴狀態(tài)，并通過感知海拔變化速率識(shí)別其上樓方式（北京三快在線科技有限公司，2020）。這些傳感器在GPS信號(hào)弱的室內(nèi)場(chǎng)景中尤為重要，既可識(shí)別騎手姿態(tài)，也能評(píng)估配送難度，可為動(dòng)態(tài)定價(jià)與調(diào)度提供依據(jù)（何仁清，2018a）。平臺(tái)還嘗試集成血氧監(jiān)測(cè)、氣囊、電極等模塊，持續(xù)跟蹤騎手的血氧與腦電信號(hào)等生命體征，并在異常時(shí)啟動(dòng)保護(hù)機(jī)制（北京三快在線科技有限公司，2023）。此外，行車監(jiān)測(cè)裝置可捕捉周圍圖像，分析路況與騎行狀態(tài)（北京三快在線科技有限公司，2022）。盡管上述技術(shù)尚未全面普及，但從平臺(tái)專利來看，深度融合生物信息與算法系統(tǒng)的嘗試已成為一種技術(shù)趨勢(shì)。

海量微粒數(shù)據(jù)經(jīng)算法整合，在數(shù)字空間中構(gòu)建出一個(gè)“虛體”，個(gè)體借由該數(shù)字化中介方能在互聯(lián)網(wǎng)空間中獲得存在屬性（藍(lán)江，2022）。虛體是通過數(shù)字編碼在算法模型中對(duì)個(gè)體生物特征、行為、情感與偏好等進(jìn)行重構(gòu)后形成的數(shù)據(jù)化身體。對(duì)騎手而言，賬號(hào)是其參與平臺(tái)勞動(dòng)必需的數(shù)字化身份，也是日?；?dòng)的主要媒介。傳統(tǒng)主體間復(fù)雜的交往行動(dòng)被簡(jiǎn)化為騎手與算法、商戶、顧客之間的短暫數(shù)據(jù)交換，形成高度功能化的“瞬時(shí)社會(huì)關(guān)系”，社會(huì)聯(lián)結(jié)所需的深度時(shí)間與穩(wěn)定空間被高速運(yùn)轉(zhuǎn)的算法鍘刀所切斷。騎手的個(gè)體價(jià)值和存續(xù)資格取決于算法評(píng)分系統(tǒng)，該評(píng)分并不基于對(duì)騎手個(gè)人品德或職業(yè)道德進(jìn)行的深入研判，而是由眾多顧客或商家的虛體評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)聚合而成。對(duì)騎手而言，看似微?；脑u(píng)價(jià)實(shí)則是對(duì)其數(shù)字身份的再次重構(gòu)與評(píng)估。當(dāng)算法技術(shù)成為生產(chǎn)與生活的中介，騎手在物理空間中鮮活且異質(zhì)的生命樣態(tài)被還原為虛擬空間中的微粒數(shù)據(jù)或編碼存在，同時(shí)又不斷被重組為持續(xù)流變的虛擬身體。在此意義上，算法技術(shù)借助無處不在的傳感裝置，實(shí)現(xiàn)了比?？聲鴮懯綑n案化更加便捷、隱蔽的統(tǒng)計(jì)和治理。

（二）微人口集群的實(shí)時(shí)構(gòu)序：算法調(diào)度與動(dòng)態(tài)整合

算法對(duì)騎手個(gè)體的微粒化數(shù)據(jù)解析構(gòu)成微觀權(quán)力運(yùn)作的基礎(chǔ)，但這些數(shù)據(jù)須進(jìn)一步納入宏觀人口調(diào)控才能實(shí)現(xiàn)治理價(jià)值。在平臺(tái)管理實(shí)踐中，?？滤x的宏觀人口被分解為“微人口集群”，即基于實(shí)時(shí)變化的配送需求，將具有共同特征與行為模式的小規(guī)模騎手調(diào)度聚成的子群體。該類集群并非固定不變，而是一個(gè)隨訂單波動(dòng)、管理策略及配送環(huán)境等因素變化而不斷被重構(gòu)或消解的動(dòng)態(tài)過程。汕尾案例體現(xiàn)了此集群在配送系統(tǒng)瀕臨停滯時(shí)的關(guān)鍵調(diào)度效能：此時(shí)的騎手不再是具身化的勞動(dòng)者，而是被算法抽象為“勞動(dòng)力單元”；罷工騎手則因被識(shí)別為“風(fēng)險(xiǎn)單元”，而被系統(tǒng)排除并替換。

平臺(tái)對(duì)分布式勞動(dòng)力的聚合調(diào)配能力不僅見于此類特殊情境，也廣泛滲透于日常運(yùn)營中。當(dāng)訂單突增時(shí)，平臺(tái)會(huì)臨時(shí)調(diào)派騎手支援。例如，在S平臺(tái)商圈因活動(dòng)導(dǎo)致訂單量激增時(shí)，騎手小鄭就以“特種兵”的身份被抽調(diào)來補(bǔ)充運(yùn)力。在智能調(diào)度過程中，算法會(huì)統(tǒng)籌多項(xiàng)條件，如特定訂單需由具備相應(yīng)資質(zhì)或裝備的騎手完成（火鍋訂單只能交給攜帶專門裝備的騎手），以及騎手載具的容量限制等；新注冊(cè)騎手則被系統(tǒng)標(biāo)記為“新手訓(xùn)練集群”，在負(fù)載較低的閑時(shí)向其派單，以鍛煉其配送能力（井華，2017）。算法依據(jù)歷史數(shù)據(jù)為騎手標(biāo)注多項(xiàng)屬性標(biāo)簽，包括準(zhǔn)時(shí)率、好評(píng)率、平均時(shí)速、熟悉區(qū)域、常配送品類等，進(jìn)而識(shí)別出高信平臺(tái)優(yōu)先從該集群中遴選最匹配者執(zhí)行配送，這些騎手因“履約能力”的共同特征而形成細(xì)分的微人口集群。

在智能排班系統(tǒng)中，為實(shí)現(xiàn)運(yùn)力對(duì)需求的實(shí)時(shí)響應(yīng)與全天候人力保障，配送團(tuán)隊(duì)采取按組排班模式，算法在決策過程中對(duì)人數(shù)進(jìn)行歸一化處理，僅分配各班次所需騎手的比例，只需輸入站點(diǎn)總騎手?jǐn)?shù)量即可自動(dòng)分配具體人數(shù)。訂單量也作歸一化處理，將每半小時(shí)時(shí)間單元內(nèi)的進(jìn)單量除以日峰值時(shí)間單元單量，若某時(shí)間單元的人數(shù)比例大于單量比例，即判定該時(shí)段運(yùn)力充足（王圣堯，2020）。智能排班主要用于管理相對(duì)穩(wěn)定的專送騎手，即根據(jù)未來訂單預(yù)測(cè)，提前規(guī)劃其工作時(shí)段，以優(yōu)化運(yùn)力在時(shí)間單元上的匹配程度，避免高峰時(shí)短缺和低谷時(shí)過剩。對(duì)更具自主性的眾包騎手，算法則釋放出“沖單獎(jiǎng)”“時(shí)段獎(jiǎng)”“天氣補(bǔ)貼”等價(jià)格信號(hào)，激勵(lì)其上線補(bǔ)充運(yùn)力。

為應(yīng)對(duì)配送過程中的不確定因素，算法治理一方面依賴?？滤龅恼w人口，另一方面轉(zhuǎn)向基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)構(gòu)建的、高度情境化的微人口集群。它既關(guān)注“××市/××區(qū)騎手”這類宏觀實(shí)體，也關(guān)注“在特定時(shí)刻處于特定地理位置、擁有特定績(jī)效歷史與實(shí)時(shí)狀態(tài)”這類瞬息萬變、高度細(xì)微的騎手集群。依托此種微?；卫砑夹g(shù)，算法得以靈活調(diào)配具有不同特征的騎手，有效應(yīng)對(duì)多樣化的配送挑戰(zhàn)。

四、算法治理的時(shí)空交織：

即時(shí)性指令植入與封閉性空間規(guī)劃

（一）微觀規(guī)訓(xùn)：即時(shí)性指令對(duì)騎手活動(dòng)的精準(zhǔn)植入

算法對(duì)騎手的行為規(guī)訓(xùn)建立在高精度數(shù)據(jù)采集與宏觀整合的基礎(chǔ)之上，旨在將預(yù)設(shè)的算法邏輯與價(jià)值偏好精準(zhǔn)植入個(gè)體行為，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)配送活動(dòng)的實(shí)時(shí)引導(dǎo)與規(guī)范。

算法依托配送全程產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)生成和推送最優(yōu)操作指令，并通過即時(shí)反饋機(jī)制持續(xù)優(yōu)化模型。它將配送流程進(jìn)行高度結(jié)構(gòu)化的拆解，為每一環(huán)節(jié)制定嚴(yán)格的規(guī)則與操作要求，再輔以簡(jiǎn)潔的界面命令進(jìn)行操控，使得騎手的全部活動(dòng)均受這套精確的命令系統(tǒng)組合與維系（見表1）。正如?？滤?，“這里不存在理解命令的問題，所需要的僅僅是根據(jù)某種人為的、預(yù)先編排的符碼，接收信號(hào)和立即做出反應(yīng)”（?？?，2012）。為提升指令執(zhí)行的準(zhǔn)確性，平臺(tái)持續(xù)優(yōu)化人機(jī)交互設(shè)計(jì)，如將“點(diǎn)擊確認(rèn)送達(dá)”改為“滑動(dòng)確認(rèn)送達(dá)”，并應(yīng)用語音助手技術(shù)構(gòu)建沉浸式指令接收環(huán)境，使騎手僅需以“是”或“否”回應(yīng)系統(tǒng)指令，即可完成配送交互（何仁清，2018a），從而使其在持續(xù)聽覺規(guī)訓(xùn)中維持隨時(shí)待命的響應(yīng)狀態(tài)。

在時(shí)間維度上，算法將勞動(dòng)過程碎片化并整合進(jìn)嚴(yán)格的時(shí)間表（陳龍、孫萍，2021），通過對(duì)時(shí)間的切割、比較與擇優(yōu)，將歷史最優(yōu)時(shí)長(zhǎng)固化為標(biāo)準(zhǔn)用時(shí)，并輔以“超時(shí)提醒”等視聽壓力機(jī)制，確保指令按時(shí)完成。這種時(shí)間規(guī)訓(xùn)不僅壓縮了配送任務(wù)的時(shí)間間隙、提高了勞動(dòng)時(shí)間密度、塑造了適應(yīng)高精度時(shí)間約束的身體，更使平臺(tái)能夠提取、整合并利用最有價(jià)值的時(shí)段，根據(jù)訂單波動(dòng)動(dòng)態(tài)配置騎手資源。在高峰期及惡劣天氣等訂單集中時(shí)段，站長(zhǎng)會(huì)強(qiáng)制專送騎手全員上線，將分散于不同空間的勞動(dòng)力精準(zhǔn)聚合至高效時(shí)段，實(shí)現(xiàn)時(shí)間使用效率的極致化。平臺(tái)對(duì)騎手的行為規(guī)訓(xùn)還緊密結(jié)合自身強(qiáng)大的空間定位能力。算法通過收集和計(jì)算騎手的空間軌跡數(shù)據(jù)，并在界面實(shí)時(shí)顯示騎手的精確位置，從而令騎手的勞動(dòng)狀態(tài)完全處于可被觀察、評(píng)估與演算的透明之境。由此，算法識(shí)別取代了奧伯凱姆普夫工廠監(jiān)督者的全景監(jiān)控（?？?，2012）。顧客得以間接控制送餐過程，源于平臺(tái)提供的兩項(xiàng)空間技術(shù)支持：一是對(duì)騎手的關(guān)鍵操作（如系統(tǒng)上報(bào)的300米限制）進(jìn)行空間規(guī)范；二是使騎手的空間姿態(tài)能實(shí)時(shí)可見。由此，顧客可對(duì)騎手不送上樓等空間失位行為進(jìn)行投訴或差評(píng)，騎手的軌跡數(shù)據(jù)則成為平臺(tái)的處罰依據(jù)。

在此過程中，騎手被完整編入算法系統(tǒng)的數(shù)字檔案。這種數(shù)字檔案建立起一種新型的數(shù)字話語結(jié)構(gòu)，其中算法規(guī)則界定了何種行為可被系統(tǒng)容納、何種行為將被排斥，以便平臺(tái)及時(shí)進(jìn)行區(qū)分與矯正，并根據(jù)違規(guī)情節(jié)的輕重施以罰款、培訓(xùn)或封號(hào)等處罰。林站長(zhǎng)常在群里強(qiáng)調(diào)，“已經(jīng)連續(xù)好多天超時(shí)都爆掉了，今天起，超時(shí)需要控制在1.5以內(nèi)，每天我會(huì)從系統(tǒng)中拉取超時(shí)排名后5位的騎手信息，要求他們第二天來站點(diǎn)”（SH02-20220809）。?？略?，“被注視、被觀察、被詳細(xì)描述、被一種不間斷的書寫逐日地跟蹤，是一種特權(quán)”（?？?，2012）。而在算法治理下，“書寫者”的角色已從人類管理者轉(zhuǎn)變?yōu)樗惴Ｐ捅旧怼?/p>

平臺(tái)的時(shí)空規(guī)訓(xùn)可借德勒茲筆下傀儡師操縱木偶的三條線進(jìn)行闡釋。第一條是直觀的表象之線，即虛體在平臺(tái)界面上的配送活動(dòng)，與現(xiàn)實(shí)配送環(huán)節(jié)保持一致。第二條是被隱匿的真實(shí)之線，即騎手在物理空間中所進(jìn)行的手指滑動(dòng)、屏幕點(diǎn)擊與身體移動(dòng)。然而，騎手的身體實(shí)踐無須被站長(zhǎng)、商家或顧客所見，虛體運(yùn)動(dòng)反而被當(dāng)作實(shí)在的運(yùn)動(dòng)。最為關(guān)鍵的第三條線則是由算法邏輯架構(gòu)的規(guī)則體系，騎手必須依此重塑生活節(jié)奏，如下線騎手會(huì)在高峰期前返回商圈附近待命、在外跑單騎手會(huì)加速送單以趕回商圈、騎手需要根據(jù)天氣情況調(diào)整跑單策略。于是，騎手與虛體的關(guān)系發(fā)生顛倒，即并非虛體適應(yīng)騎手的生活節(jié)奏，而是騎手必須適應(yīng)其在平臺(tái)中的虛擬生命角色的運(yùn)行邏輯，從而成為被系統(tǒng)規(guī)則牽引的“反向提線木偶”。

（二）宏觀架構(gòu)：封閉性空間規(guī)劃對(duì)勞動(dòng)秩序的剛性構(gòu)筑

算法對(duì)騎手的治理并非直接針對(duì)分散個(gè)體，而是通過構(gòu)建功能各異的封閉空間，對(duì)特定區(qū)域內(nèi)的騎手群體實(shí)施統(tǒng)一調(diào)度與規(guī)?；芸?。盡管有研究認(rèn)為，算法監(jiān)控不依賴物理空間即可實(shí)現(xiàn)（李勝藍(lán)、江立華，2020），但從群體治理視角看，空間仍是算法權(quán)力運(yùn)作的關(guān)鍵錨點(diǎn)：隨機(jī)生成的取送餐地址易導(dǎo)致空間分配失序，騎手自主接單也可能造成空間位置不佳的訂單滯留。因此，清晰劃定空間邊界，并將不同類別的騎手合理配置至相應(yīng)區(qū)域，是算法實(shí)現(xiàn)高效群體治理的核心（王圣堯，2020）。

在技術(shù)層面上，平臺(tái)須沿城市路網(wǎng)合理劃分區(qū)域，確定商家歸屬站點(diǎn)。算法首先基于歷史數(shù)據(jù)確定最優(yōu)商家集合，再依據(jù)路網(wǎng)將城市劃分為互不重疊的多邊形區(qū)域，最后借助計(jì)算幾何方法將商家對(duì)應(yīng)的多邊形拼接為完整的閉合邊界（王圣堯，2020）。這種空間治理技術(shù)使高度流動(dòng)的騎手可被有效納入封閉空間體系。商家集群通常位于中心，住宅或?qū)懽謽翘幱谕鈬?，騎手則成為連接二者的紐帶。此類封閉結(jié)構(gòu)便于平臺(tái)規(guī)則全面植入，防止成員脫離算法秩序，并承擔(dān)起規(guī)范與教化功能，形塑和規(guī)訓(xùn)騎手行為。在實(shí)際運(yùn)作中，專送騎手常被指派入駐固定商圈。如騎手劉哥所言，“我們（專送）只需要去城市廣場(chǎng)就可以了，那里訂單最多。這個(gè)（訂單熱力圖）只對(duì)眾包有用”（SH01-20220615）。商圈駐地成為站長(zhǎng)發(fā)布指令、召開晨會(huì)的實(shí)體場(chǎng)所，進(jìn)行裝備檢查、規(guī)則重申與文化灌輸。相較之下，眾包騎手雖無固定商圈指派，但平臺(tái)通過可視化的“訂單熱力圖”呈現(xiàn)各商圈的供需熱力，引導(dǎo)其調(diào)整“常駐區(qū)域”以適配平臺(tái)單量趨勢(shì)。騎手小許表示，“熱力地圖就是給眾包釋放的一種跑單信號(hào)，讓騎手知道哪些地方的單量比較多，想要接到更多訂單應(yīng)該盡量往顏色深的區(qū)域聚集”（GZ02-20230512）。有學(xué)者認(rèn)為，繁復(fù)的城市空間網(wǎng)格在此過程中被模糊為動(dòng)態(tài)熱力團(tuán)塊，削弱了地圖精確表征空間的功能（束開榮，2022b）?，F(xiàn)實(shí)表明，無論是固定商圈指派還是熱力圖引導(dǎo)，均內(nèi)嵌向權(quán)力中心整合的閉鎖機(jī)制，使這些區(qū)域成為?？滤缘摹柏瀼丶o(jì)律的保護(hù)區(qū)”（?？?，2012）。

“封閉”原則構(gòu)成空間治理的基礎(chǔ)，使平臺(tái)得以靈活、細(xì)致地運(yùn)用空間?？臻g常按訂單所需騎手類型進(jìn)行單元分割，形成多種用途的配送區(qū)域。每一類騎手被配置至相應(yīng)區(qū)域，以消除空間紊亂（見表2）。近距離且易取送的訂單優(yōu)先派發(fā)給專送和暢跑騎手，待其滿載后，中遠(yuǎn)距離、需要爬樓梯的訂單交由樂跑騎手，遠(yuǎn)距離訂單則由同城騎手承擔(dān)。上述幾類騎手消化了大部分訂單后，普通眾包騎手則處理地址偏僻或高樓層的訂單。這種虛實(shí)交織的混合空間構(gòu)建了新空間體制，既為騎手提供了固定位置，又允許其進(jìn)行循環(huán)流動(dòng)，在優(yōu)化空間使用效率的同時(shí)實(shí)現(xiàn)全體監(jiān)督與協(xié)同作業(yè)。

通過單元化空間分割，算法可在特定范圍精準(zhǔn)識(shí)別需替換的騎手，并迅速調(diào)度附近具有相同特征（如訂單方向一致）的騎手支援。算法對(duì)騎手的定位并非固定于靜態(tài)點(diǎn)位，而是將其納入空間網(wǎng)格的實(shí)時(shí)分布與流動(dòng)監(jiān)測(cè)之中。若騎手因意外無法繼續(xù)服務(wù)，站長(zhǎng)可依據(jù)實(shí)時(shí)位置調(diào)度周邊騎手接替。騎手劉哥強(qiáng)調(diào)，“發(fā)生交通事故的第一時(shí)間，先把正在配送和沒有取餐的訂單截圖保存在手機(jī)里，然后給站長(zhǎng)打電話說明情況，請(qǐng)求站點(diǎn)把訂單調(diào)走”（SH01-20220615）。由此，騎手成為德勒茲筆下無限流動(dòng)的“分體”（Dividuel），一旦出現(xiàn)缺員，任意個(gè)體均可頂替其職能。在配送空間中，騎手淪為無差別原子：平臺(tái)關(guān)注的是維持配送穩(wěn)定所需的原子可替換性，空間紀(jì)律則將“無益或有害的烏合之眾變成有秩序的多元體”（?？?，2012）。

五、算法引導(dǎo)的自覺行動(dòng)：

數(shù)據(jù)拜物教的精神驅(qū)動(dòng)與欲望調(diào)節(jié)下的組織馴化

（一）數(shù)據(jù)拜物教的精神驅(qū)動(dòng)：自我量化與等級(jí)追逐

通過精確的時(shí)空指令規(guī)劃騎手行為，平臺(tái)旨在使騎手將外部規(guī)則內(nèi)化為自覺行動(dòng)，并通過持續(xù)自我優(yōu)化來實(shí)現(xiàn)個(gè)體效用最大化。為此，平臺(tái)將復(fù)雜的配送工作轉(zhuǎn)化為可量化的數(shù)據(jù)指標(biāo)，精心設(shè)計(jì)出一套精細(xì)的游戲化等級(jí)制度。該制度通過物質(zhì)獎(jiǎng)勵(lì)（如派單優(yōu)先、申訴優(yōu)先、等級(jí)津貼）與精神激勵(lì)（如積分、徽章、排行榜）相結(jié)合，構(gòu)建起以特權(quán)與榮譽(yù)為核心的激勵(lì)系統(tǒng)，使這套系統(tǒng)本身成為騎手的追逐目標(biāo)。E平臺(tái)在騎手和用戶兩端界面中的數(shù)據(jù)展示清晰地反映了這一邏輯：騎手端突出呈現(xiàn)“今日完成單量”“今日收入”“派單傾斜率”等視覺元素，以激勵(lì)騎手提升接單表現(xiàn)和等級(jí)；用戶端則強(qiáng)調(diào)“榮譽(yù)勛章”“準(zhǔn)時(shí)率”“好評(píng)率”等量化數(shù)據(jù)，塑造專業(yè)可信的服務(wù)形象。騎手會(huì)頻繁查看主頁數(shù)據(jù)報(bào)告進(jìn)行自我績(jī)效評(píng)估，并主動(dòng)調(diào)整行為以貼合系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)。

斯蒂格勒（Bernard Stiegler）曾預(yù)言，自動(dòng)化社會(huì)的人類知性能力正在被算法權(quán)力接管（斯蒂格勒，2019）?？梢暬奶摂M數(shù)據(jù)遮蔽了騎手對(duì)身體的實(shí)際感知，使其普遍認(rèn)為數(shù)據(jù)比知覺能力更能反映生命狀態(tài)，如筆者田野筆記所載：“在摔倒后，我第一時(shí)間是去看餐撒了沒有，然后把車子和餐箱扶正后看了一眼還剩多少時(shí)間。當(dāng)看到餐品正常和時(shí)間充足時(shí)，我的內(nèi)心松了一口氣，才想起來看看自己有沒有受傷?！倍鄶?shù)情況下，數(shù)據(jù)本位取代了自我意識(shí)中的身體本位，導(dǎo)致騎手本能地忽視身體而關(guān)注配送狀態(tài)對(duì)數(shù)據(jù)的影響。同時(shí)，平臺(tái)界面的直觀數(shù)據(jù)顯示刺激騎手不斷追求多單量和高收入，使其自我量化為最忠誠的“數(shù)字拜物教徒”，并通過熬時(shí)長(zhǎng)、主動(dòng)搶單、做好賬號(hào)數(shù)據(jù)等“養(yǎng)號(hào)”手段來獲取優(yōu)先派單權(quán)。這種數(shù)據(jù)狂歡使其陷入算法標(biāo)榜的自我滿足中，進(jìn)而導(dǎo)致勞動(dòng)目的從直接掙取薪酬部分地轉(zhuǎn)向追求抽象等級(jí)。這種算法匹配的結(jié)果迫使騎手拼命跑單以維持?jǐn)?shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，從而陷入無止境的數(shù)字牢籠。

（二）欲望調(diào)節(jié)下的組織馴化：跑單模式的細(xì)分與自由選擇的幻象

平臺(tái)借助數(shù)據(jù)拜物教營造景觀幻象，瞄準(zhǔn)并利用騎手“既是自發(fā)又受到調(diào)節(jié)”的欲望（?？?，2018a），誘導(dǎo)其自愿進(jìn)入治理體系，使“釋放欲望”這一看似自由的行為收編為算法驅(qū)動(dòng)的組織馴化工具。若將微人口集群的即時(shí)生成與空間單元的區(qū)隔定位視為宏觀治理的“橫向”策略（即以技術(shù)調(diào)度保障多場(chǎng)景運(yùn)力穩(wěn)定），那么組織馴化可被視為通過儲(chǔ)蓄大量后備勞動(dòng)力為調(diào)度提供底層支撐的“縱向”策略。

平臺(tái)通過低準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)、高度靈活性與高薪酬承諾廣泛招募人員，并借助“拉新獎(jiǎng)”激勵(lì)在職騎手引入更多勞動(dòng)力。平臺(tái)在以“高度自由”吸納眾包騎手的同時(shí)，卻試圖對(duì)其實(shí)施團(tuán)隊(duì)化管理，以降低單價(jià)并維持惡劣天氣下的運(yùn)力穩(wěn)定。專送騎手接收站點(diǎn)統(tǒng)一管理，平臺(tái)可自由調(diào)配；眾包騎手則享有接單、拒單及上下線自主權(quán)。靈活工作模式雖使眾包騎手群體規(guī)模迅速擴(kuò)張，但也導(dǎo)致平臺(tái)難以約束其訂單選擇行為，只能通過動(dòng)態(tài)溢價(jià)消化剩余訂單。但是，若遇惡劣天氣時(shí)，眾包騎手大量下線，積壓訂單便會(huì)直接威脅系統(tǒng)穩(wěn)定。

為了引導(dǎo)眾包騎手進(jìn)入預(yù)設(shè)的管理框架，平臺(tái)通過調(diào)整訂單量和單價(jià)來激發(fā)其逐利欲望，促使其主動(dòng)加入“樂跑”或“暢跑”等團(tuán)隊(duì)（見表3）。樂跑騎手享有最高單價(jià)和較優(yōu)派單級(jí)別。許多眾包騎手寧愿接受高峰期和惡劣天氣全勤、禁止拒單等規(guī)則，以換取系統(tǒng)派單優(yōu)勢(shì)，成為穩(wěn)定核心運(yùn)力的“定海神針”。隨后，平臺(tái)為降低配送成本，將部分近距離訂單分配至?xí)撑茯T手。該模式以全平臺(tái)最高派單頻率吸引騎手，但相應(yīng)地也通過壓低單價(jià)來控制近距離訂單成本。正如騎手小鄭所言，“平臺(tái)希望所有單子都被暢跑消化掉，暢跑的單價(jià)是全平臺(tái)最低的，同樣一張單給其他騎手六七塊錢的配送費(fèi)，暢跑只需要兩三塊錢”（GZ01-20240312）。隨著近距離訂單被樂跑和暢跑騎手承接，中遠(yuǎn)距離訂單面臨運(yùn)力短缺矛盾。平臺(tái)不愿意提高眾包騎手的報(bào)酬，而是通過持續(xù)擴(kuò)招樂跑騎手、降低人均單量的方式，促使部分騎手加入“樂跑遠(yuǎn)計(jì)劃”以填補(bǔ)中遠(yuǎn)距離配送的運(yùn)力缺口，由此形成遠(yuǎn)近結(jié)合、層級(jí)覆蓋的治理格局，即遠(yuǎn)距離訂單由同城騎手承接，中遠(yuǎn)距離訂單由樂跑遠(yuǎn)計(jì)劃處理，近距離訂單由暢跑和樂跑騎手負(fù)責(zé)，而普通眾包騎手只能在夾縫中求生存。借助群體分化和團(tuán)隊(duì)化管理，平臺(tái)在各種情境下均能維持穩(wěn)定運(yùn)力，強(qiáng)化對(duì)騎手的規(guī)訓(xùn)與控制，同時(shí)肆無忌憚地收緊規(guī)則約束。例如，2023—2024年，深圳E平臺(tái)從“有責(zé)拒單”到取消惡劣天氣補(bǔ)貼并大幅縮短免責(zé)時(shí)間等策略演變，正是組織馴化下對(duì)眾包騎手權(quán)益的持續(xù)規(guī)制。

六、兩種權(quán)力的連通橋梁：

算法黑箱中的“知識(shí)—權(quán)力”裝置

M平臺(tái)將其智能配送系統(tǒng)命名為“超腦”（何仁清，2018b），喻示該系統(tǒng)兼具類人腦的學(xué)習(xí)能力與超越人腦的海量信息實(shí)時(shí)處理能力，體現(xiàn)了算法在配送領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)與知識(shí)生產(chǎn)方面的卓越性能。在平臺(tái)宏觀—微觀權(quán)力的雙向構(gòu)建中，算法知識(shí)的生產(chǎn)與循環(huán)始終服務(wù)于權(quán)力治理目標(biāo)：規(guī)訓(xùn)技術(shù)生產(chǎn)出用于群體調(diào)節(jié)的知識(shí)，群體調(diào)節(jié)的需求又反向驅(qū)動(dòng)規(guī)訓(xùn)技術(shù)的革新，而算法知識(shí)則成為連接兩種權(quán)力的關(guān)鍵紐帶。

算法權(quán)力運(yùn)作的遮蔽實(shí)質(zhì)在于，技術(shù)知識(shí)借由商業(yè)機(jī)密的法理外衣有意地隱匿權(quán)力于“黑箱”之中。諸如“最優(yōu)路線生成”“預(yù)計(jì)送達(dá)時(shí)間計(jì)算”“騎手評(píng)分系統(tǒng)權(quán)重配置”等，對(duì)外部觀察者而言是不透明的。這些構(gòu)成平臺(tái)治理的所謂“真理”標(biāo)準(zhǔn)，從可檢驗(yàn)、可爭(zhēng)辯的科學(xué)過程淪為無法窺探的“神諭”。這種轉(zhuǎn)變的實(shí)質(zhì)在于“知識(shí)—真理—權(quán)力”體制被算法壓縮為一個(gè)瞬時(shí)的閉環(huán)系統(tǒng)。傳統(tǒng)的知識(shí)生產(chǎn)、真理確立與權(quán)力執(zhí)行彼此分離，分別由統(tǒng)計(jì)或科研機(jī)構(gòu)、政策制定部門及行政單元承擔(dān)。如今，平臺(tái)借助實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)持續(xù)生成算法知識(shí)，且這些知識(shí)被瞬間輸出為“真理”、自動(dòng)轉(zhuǎn)化為治理指令并下達(dá)至騎手。平臺(tái)技術(shù)團(tuán)隊(duì)指出，即時(shí)配送系統(tǒng)的核心挑戰(zhàn)在于算法模型必須具備萬單對(duì)萬人的秒級(jí)求解能力，可在幾十毫秒內(nèi)完成派單決策與路徑規(guī)劃（王圣堯，2020；何仁清，2018a）。知識(shí)、真理與權(quán)力的高度融合消除了確立與執(zhí)行之間的時(shí)空間隔，不再留有爭(zhēng)議與辯論余地。

確立和執(zhí)行的黑箱化與同步化消解了傳統(tǒng)真理范式的公共性和可爭(zhēng)辯性，真理并非“密室知識(shí)”或“權(quán)威獨(dú)白”，而是建立在“主體相互之間對(duì)可以批判檢驗(yàn)的有效性要求認(rèn)可基礎(chǔ)上的共識(shí)”，此種真理的合理性在于可接受公開爭(zhēng)論與評(píng)判（哈貝馬斯，2018）。?？聞t指出，真理并非通過平等對(duì)話達(dá)成的共識(shí)，而是權(quán)力裝置所生產(chǎn)的話語效應(yīng)：在特定場(chǎng)域中，由特定機(jī)構(gòu)篩選并賦予為“真”的陳述集合，人們所言所行之“真”早已由權(quán)力話語規(guī)則先行劃定（?？?，2018b）。若?？碌闹R(shí)真理通過規(guī)定“可言說/不可言說”的話語來塑造“正常/異?！钡闹黧w，那么算法真理則通過劃定“可做/不可做”的邊界來區(qū)分“正常/異?！钡尿T手。騎手只需要將平臺(tái)預(yù)設(shè)的治理指令“下載”并“安裝”至身體實(shí)踐中（鄭廣懷等，2020），一旦行為逾越“真理標(biāo)準(zhǔn)”即被判定為“異?！敝黧w。

算法治理的合法性由此從依賴公共的、可辯論的科學(xué)知識(shí)，轉(zhuǎn)向黑箱所輸出的效率最優(yōu)解，本質(zhì)上是一種技術(shù)績(jī)效的合法性。平臺(tái)始終將效率、體驗(yàn)和成本作為其追求的核心指標(biāo)（井華，2017）。當(dāng)騎手因非自身過錯(cuò)被系統(tǒng)判罰時(shí)，他們既無法質(zhì)疑不透明的算法，也無法與黑箱進(jìn)行理性對(duì)話。管理方常以“系統(tǒng)規(guī)定”作為終極解釋，進(jìn)而回避程序正義問題。正如騎手劉哥所言，“平臺(tái)規(guī)定的騎手違規(guī)，原因不是騎手導(dǎo)致的，卻要騎手承擔(dān)責(zé)任。這個(gè)涉及很多方面，比如超時(shí)原因是商家卡餐導(dǎo)致其他訂單超時(shí)。它也不管那么多，全都算在你頭上”（SH01-20241126）。當(dāng)騎手向平臺(tái)申訴時(shí)，客服往往難以解釋判罰邏輯，僅反復(fù)歸因于“系統(tǒng)問題”，拒絕提供實(shí)質(zhì)回應(yīng)。據(jù)騎手小鄭所述，一位騎手因送錯(cuò)餐被投訴，在申訴時(shí)客服拒絕出示證據(jù)照片，且無法回應(yīng)證據(jù)真實(shí)性的質(zhì)疑，僅以“這個(gè)是系統(tǒng)的問題”進(jìn)行推諉（GZ01-20230519）。

在算法權(quán)力作用下，知識(shí)—真理的生成不再依賴于公共共識(shí)，而是通過代碼直接轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的指令。勞動(dòng)控制亦不再呈現(xiàn)為“壓迫—反抗”式的彈性對(duì)抗，而是表現(xiàn)為主體“別無選擇”的治理必然性。騎手面對(duì)的仿佛并非人為的權(quán)力結(jié)構(gòu)，而是如自然規(guī)律般客觀且不可抗拒的“系統(tǒng)邏輯”。這種將社會(huì)關(guān)系偽裝成技術(shù)必然性的過程，正是算法治理最核心且最隱蔽的運(yùn)行特征。

七、結(jié)論與討論：

走向更合理化的算法治理

外賣平臺(tái)的算法治理術(shù)是以算法知識(shí)為基礎(chǔ)，構(gòu)建出微觀與宏觀權(quán)力相互依存、循環(huán)增強(qiáng)的新型權(quán)力形態(tài)，并系統(tǒng)性地轉(zhuǎn)化為保障配送安全與效率的核心力量。算法對(duì)騎手勞動(dòng)過程、身體狀態(tài)及社會(huì)關(guān)系進(jìn)行微?；馕?，生成海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，為微觀權(quán)力運(yùn)行奠定基礎(chǔ)。這些數(shù)據(jù)必須被匯聚、分類并納入宏觀調(diào)控框架才具有治理價(jià)值，算法依據(jù)宏觀目標(biāo)將相同特征的微觀數(shù)據(jù)聚合為動(dòng)態(tài)“微人口集群”，實(shí)施情境化調(diào)配。而宏觀秩序的有效性在于算法指令對(duì)微觀個(gè)體行為的精確植入與引導(dǎo)。面對(duì)規(guī)?；?、差異化的分散個(gè)體，平臺(tái)將整體配送空間劃分為功能各異的封閉區(qū)域，便于對(duì)同類騎手施加統(tǒng)一指令。通過數(shù)據(jù)拜物教和組織馴化，平臺(tái)將宏觀策略內(nèi)化為騎手的自我欲望與行動(dòng)邏輯，實(shí)現(xiàn)宏觀權(quán)力向微觀主體的滲透。最終，在“算法黑箱”這一融合知識(shí)生產(chǎn)、真理確立與權(quán)力執(zhí)行的“知識(shí)—權(quán)力”裝置中，雙向權(quán)力完成閉環(huán)運(yùn)作，使治理過程呈現(xiàn)出一種不容置疑的技術(shù)必然性。這一閉環(huán)機(jī)制為權(quán)力治理構(gòu)筑了結(jié)構(gòu)性屏障，而黑箱的不透明性進(jìn)一步遮蔽了權(quán)力運(yùn)作邏輯。因此，亟須對(duì)算法權(quán)力在雙重保護(hù)下的自主擴(kuò)張進(jìn)行合理化改造。

首先，算法權(quán)力在閉環(huán)流動(dòng)中遵循“效率至上”原則，評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)簡(jiǎn)化為“最短配送時(shí)間”“最優(yōu)訂單決策”等技術(shù)指標(biāo)，權(quán)力配置明顯偏向資本增值與用戶體驗(yàn)，較少納入騎手安全、福祉與公平的計(jì)算，導(dǎo)致騎手被迫違規(guī)駕駛、挑戰(zhàn)生理極限。因此，必須對(duì)算法權(quán)力邏輯進(jìn)行價(jià)值重構(gòu)，從“單一效率導(dǎo)向”轉(zhuǎn)向“多元價(jià)值共融”。技術(shù)設(shè)計(jì)具有價(jià)值負(fù)載性，須將“效率價(jià)值”與“人本價(jià)值”共同納入算法設(shè)計(jì)之中。第一，提升安全因素權(quán)重。除基礎(chǔ)路網(wǎng)數(shù)據(jù)外，算法應(yīng)整合實(shí)時(shí)交通流量與事故高發(fā)路段信息，依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)頻次設(shè)定閾值，使計(jì)算原則由“最短路徑”轉(zhuǎn)向“最短安全路徑”。算法指令應(yīng)避免機(jī)械式的超時(shí)催促，而是包含“前方路段為事故多發(fā)地/擁堵，建議減速行駛”等關(guān)懷性提示，實(shí)現(xiàn)安全因素從“事后補(bǔ)償”向“事前規(guī)避”的轉(zhuǎn)變。第二，提升勞動(dòng)者福祉權(quán)重。除保障基本勞動(dòng)權(quán)益外，算法應(yīng)超越效率至上的管理范式，將騎手身心狀態(tài)納入系統(tǒng)考量，而非視其為機(jī)械化配送工具。以M平臺(tái)“防疲勞機(jī)制”為例，其設(shè)定累計(jì)接單時(shí)長(zhǎng)閾值強(qiáng)制騎手下線休息，雖具積極意義，但仍存優(yōu)化空間。該機(jī)制未有效縮短實(shí)際工作時(shí)間，且疲勞值進(jìn)度界面的視覺呈現(xiàn)甚至激勵(lì)騎手將“跑滿疲勞值”作為新目標(biāo)，從而反向削弱其休息意愿（見表4）。閾值設(shè)計(jì)應(yīng)引向更健康的工作節(jié)奏，將騎手的自覺行動(dòng)從指標(biāo)追逐轉(zhuǎn)向福祉關(guān)注，并兼顧保障充分休息與合理收入。第三，提升公平性權(quán)重。除算法懲罰的武斷性外，由騎手承擔(dān)商家出餐的時(shí)間成本亦是主要不公來源之一。商家設(shè)定出餐時(shí)間的自主權(quán)易影響騎手的報(bào)備和補(bǔ)時(shí)，而系統(tǒng)補(bǔ)時(shí)常與實(shí)際延誤不符。單一訂單延遲會(huì)產(chǎn)生連鎖反應(yīng)，擾亂后續(xù)配送，且出餐緩慢導(dǎo)致的超時(shí)、差評(píng)等后果全部由騎手承擔(dān)，這種責(zé)任歸屬不盡合理。建議分離出餐時(shí)間與配送時(shí)間，待備餐完成后再行派單，從而實(shí)現(xiàn)效率與公平的平衡。

其次，單純倡導(dǎo)“算法透明”在實(shí)踐中會(huì)面臨核心專利保護(hù)和公眾認(rèn)知鴻溝的雙重困境。相比之下，更可行的路徑是增強(qiáng)算法的“可解釋性”與“可協(xié)商性”，即在“算法黑箱”中開辟透明通道，為騎手博弈保留能動(dòng)空間。第一，“可解釋性”要求將代碼邏輯轉(zhuǎn)化為可理解信息。平臺(tái)現(xiàn)有算法公開多傾向宏觀技術(shù)邏輯，缺乏針對(duì)具體決策的解釋。建議在訂單界面設(shè)置提示功能，展示訂單分配依據(jù)，除順路、距離等常規(guī)派單因素外，還需要涵蓋逆向派單、長(zhǎng)時(shí)間無訂單指派、高峰時(shí)段運(yùn)力調(diào)度等特殊場(chǎng)景的派單邏輯。此類設(shè)計(jì)既可提升騎手對(duì)系統(tǒng)決策的理解，亦能反向驅(qū)動(dòng)平臺(tái)優(yōu)化派單機(jī)制。通過引入“可解釋接口”，使部分算法知識(shí)回歸騎手。這雖僅部分揭示算法黑箱，卻有助于緩解其在面對(duì)莫名決策時(shí)的無力與困惑。第二，“可協(xié)商性”賦予騎手質(zhì)疑算法決策并啟動(dòng)復(fù)核的程序性權(quán)利，是“可解釋性”的權(quán)利延伸與制度保障。平臺(tái)現(xiàn)有申訴機(jī)制存在智能客服能力有限、人工客服推責(zé)系統(tǒng)、站長(zhǎng)預(yù)先阻斷協(xié)商渠道等缺陷，建議推動(dòng)騎手申訴流程的標(biāo)準(zhǔn)化和制度化建設(shè)，如在界面設(shè)置清晰申訴入口，明確復(fù)核時(shí)限和實(shí)質(zhì)答復(fù)，賦予客服充分處理權(quán)限，從而避免責(zé)任推諉?！翱蓞f(xié)商性”賦予騎手有限但真實(shí)的反制權(quán)利，有利于打破算法系統(tǒng)固有的封閉性。第三，可建立多元主體參與的“算法共治委員會(huì)”，將協(xié)商提升至集體層面。其職能并非逐行審查代碼，而是通過聽證評(píng)議對(duì)重要算法決策開展事前評(píng)估，并建立定期審查制度，從而督促持續(xù)優(yōu)化算法機(jī)制。此舉可使算法決策接受公共理性審視，從而在平臺(tái)外部建立多元化的權(quán)力制衡錨點(diǎn)。

綜上所述，盡管完全打開算法黑箱仍面臨挑戰(zhàn)，但通過構(gòu)建以“交互與制衡”為核心的治理框架，可將算法權(quán)力從封閉專斷形態(tài)改造為具備開放性、可質(zhì)詢性與可爭(zhēng)議性的治理過程。這一轉(zhuǎn)變不僅是技術(shù)治理的進(jìn)步，更是數(shù)字時(shí)代民主、公平與正義原則的體現(xiàn)。

責(zé)任編輯：劉　程

《當(dāng)代青年研究》2026年第1 期

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