当算法成为新“管理者”：AI时代劳动控制与劳动尊严的张力

【摘要】剖析平台经济中算法作为管理者的技术实现，探讨其对劳动控制、劳动者尊严及权利的深层影响，并提出面向未来的制度性回应框架。

引言

数字经济的浪潮之下，平台劳动已成为一种不容忽视的就业形态。外卖骑手、网约车司机、内容审核员等群体的规模日益庞大。他们的工作模式与传统雇佣关系存在显著差异。其中最核心的变量，是算法的深度介入。算法不再是辅助工具，它已演变为一种新型的、高效的、甚至有些冷酷的“管理者”。

这种转变深刻地重塑了劳动过程。传统的管理层级被扁平化，取而代之的是一个由代码构建的自动化决策系统。这个系统负责任务分配、绩效评估、路径规划乃至纪律惩戒。它以数据为食，以效率为圭臬，驱动着庞大的运力网络和社会服务体系。

然而，技术的演进总是伴随着复杂的社会效应。当管理权被让渡给算法，一系列深刻的张力随之浮现。劳动者的自主性与系统的强制性、效率的极致追求与人的身心承载极限、数据驱动的决策与劳动者应有的尊严和权利，这些矛盾构成了当前技术与社会交叉领域一个极为重要的议题。本文将从技术架构的视角出发，拆解算法这位“新管理者”的工作机制，进而探讨其在价值层面引发的冲突，并最终展望可能的制度优化路径。

⚙️ 一、技术解构：算法管理栈的“隐形铁笼”

平台劳动管理的本质，是一套复杂的技术栈。它通过数据采集、模型决策与实时反馈，构建了一个对劳动过程进行精细化控制的闭环系统。这个系统可以被大致解构为三个核心层面。

1.1 调度与分配层：劳动流程的全面数字化

调度与分配算法是整个管理体系的引擎。它取代了传统的人工排班和任务指派，实现了劳动资源的自动化、最优化配置。其核心目标通常是全局效率最大化。

1.1.1 任务生成与匹配

平台首先将用户需求（订单、出行请求）与劳动者状态（位置、在线时长、历史绩效）进行实时匹配。这个过程远非简单的“就近分配”。现代调度系统普遍采用更复杂的模型。

• 机会成本评估。系统会评估将一个订单A分配给骑手B的“机会成本”。如果骑手B是完成附近另一个高价值订单C的最佳人选，那么系统可能会将订单A分配给次优的骑手D，以保证整体收益最高。

• 时空预测。模型会基于历史数据预测未来的订单热点区域和时段。它会通过动态定价、区域奖励等方式，提前引导劳动者向即将产生高需求的区域聚集。这使得劳动者看似自由的流动，实则被系统的“无形之手”精密引导。

• 批量合并与路径规划。对于外卖平台，系统会将顺路的多个订单进行合并（"pindan"），并为骑手规划出一条理论上最优的取餐、配送路线。这背后是经典的“旅行商问题”（TSP）及其变种，通常使用启发式算法或机器学习模型求解。

1.1.2 算法模型的演进

调度算法的技术选型经历了从简单到复杂的过程。

一个典型的强化学习调度流程可以用下面的Mermaid图来示意。

这个循环不断迭代，Agent的目标是学习到一个最优策略π(a|s)，即在任何状态s下，选择能带来最大长期累积奖励的动作a。劳动者在这个循环中，是环境的一部分，也是策略的执行者，但往往不是策略的制定者。

1.2 绩效与激励层：行为的量化与规训

如果说调度算法控制了“做什么”和“怎么做”，那么绩效与激励层则通过精密的量化指标和即时反馈，深刻影响着劳动者“想做什么”。

1.2.1 全景式的绩效数据化

劳动者的一切行为都被转化为可度量的数据指标。这些指标共同构成了一个数字化的“绩效画像”。

• 效率指标。接单率、准时率、在线时长、订单完成率。

• 质量指标。用户评分、好评率、客诉率。

• 忠诚度指标。高峰期在线时长、活动参与度。

这些指标被输入一个评分模型，实时计算出劳动者的综合得分或等级。这个分数直接决定了他们的收入水平、接单优先级，甚至是继续工作的资格。例如，系统可能会为高分骑手优先推送距离近、单价高的“优质单”，形成一种正向反馈循环。反之，低分骑手则可能陷入接单难、收入低的负向循环。

1.2.2 游戏化（Gamification）的激励机制

平台广泛采用游戏化设计，来驱动劳动者持续投入。

• 即时反馈。每完成一单，APP会立刻显示收入和积分变化。

• 任务系统。设置“晨曦冲单奖”、“雨天守护补贴”、“满单挑战”等短期任务，完成即可获得额外奖励。

• 排行榜与勋章。通过区域排名、历史勋章等方式，激发劳动者的竞争心和荣誉感。

这种设计利用了人类心理学中的多巴胺奖赏回路。它让原本枯燥的劳动过程变得像一场永不结束的游戏。但游戏的代价是，劳动者为了“通关”或“冲榜”，可能需要不断挑战生理和安全的极限。

1.3 风控与惩戒层：自动化的纪律执行

风控与惩戒层是算法管理者的“执法手臂”。它负责识别和处罚平台不希望看到的行为，维护系统规则的权威性。

1.3.1 基于行为模式的异常检测

风控模型通过监督学习或无监督学习算法，分析劳动者的行为数据流，以识别异常模式。

• 刷单/作弊识别。模型会学习正常交易的行为特征（如GPS轨迹、停留时间、交易设备信息）。当出现短时间内频繁下单、GPS轨迹异常、使用虚拟定位等行为时，模型会将其判定为高风险作弊行为。常用的算法包括孤立森林（Isolation Forest）、逻辑回归（Logistic Regression）或更复杂的图神经网络（GNN）来分析交易关系网络。

• 消极怠工检测。系统会监控劳动者的接单率、平均配送时长等指标。如果一个骑手长时间在线却不接单，或者频繁取消已接受的订单，可能会被系统标记为“消极怠工”。

• 服务质量监控。通过对用户评价的文本进行自然语言处理（NLP），自动识别差评中的关键词（如“态度差”、“迟到严重”），并触发相应的惩罚机制。

1.3.2 去人格化的自动惩戒

一旦风控模型判定行为违规，系统会自动执行预设的惩罚措施。

• 警告与扣款。轻微违规，如超时，系统会自动发送警告通知并扣除少量款项。

• 权限调整。降低接单优先级（“关小黑屋”），限制特定区域或时段的接单权限。

• 永久封禁。对于刷单等严重违规行为，系统可以直接冻结或永久封禁账号。

这个过程高度自动化，几乎没有人工干预。劳动者面对的是一个冰冷的、不带感情的决策系统。他们往往不清楚自己具体违反了哪条规则，也不了解处罚的判定逻辑。申诉渠道通常效率低下，需要面对的是标准化的客服话术，而非一个能够进行人性化沟通的管理者。

1.4 “黑箱”机制与解释性的缺失

贯穿以上三个层面的一个共性问题，是算法的“黑箱”特性。平台的核心调度与考核算法属于其商业机密，其内部参数、权重和决策逻辑对劳动者完全不透明。

这种不透明性导致了严重的信息不对称。

• 规则的不可预测性。平台可以随时单方面调整算法参数，导致计价规则、奖励政策、派单权重发生变化。劳动者只能被动适应，无法提前规划。

• 决策的不可解释性。当劳动者受到处罚或发现自己的派单量突然下降时，他们无从得知背后的具体原因。是自己的行为导致，还是系统规则发生了变化？这种不确定性极大地削弱了劳动者的安全感和主体感。

• 纠错机制的失效。在一个不透明的系统中，劳动者很难提出有效的申诉。因为他们无法提供证据来证明算法的决策是错误的。这使得所谓的申诉机制在很大程度上形同虚设。

从技术角度看，虽然现代机器学习模型（尤其是深度学习和强化学习模型）本身就存在可解释性差的问题，但这并不能成为平台完全放弃透明度的理由。缺乏解释性，使得算法管理从一种技术工具，异化为一种难以理解、无法反抗的绝对权力。

⚙️ 二、价值审思：效率、尊严与权利的多重张力

算法管理栈在技术上实现了前所未有的高效率。但这种效率的背后，是深刻的价值与伦理冲突。当劳动过程被代码全面接管，一些传统劳动关系中不言自明的人本价值正受到严峻挑战。

2.1 “被数据化的劳动”与主体性危机

在算法的凝视下，劳动者不再是一个拥有丰富技能、经验和情感的完整个体。他们被抽象、简化为一系列数据标签和绩效参数。

• 技能的异化。一个经验丰富的老司机，他对于城市路况的熟悉、与乘客沟通的技巧，在算法系统中可能被简化为几个冰冷的指标，如“准时率”和“评分”。其独特的、人性化的技能价值被严重低估。

• 人格的物化。劳动者被视为系统中的一个“移动节点”或“算力单元”。他们的主要价值在于执行算法发出的指令，完成数据闭环。这种将人工具化的倾向，侵蚀了劳动的创造性和人格尊严。

• 主体性的丧失。劳动者从工作的主导者，沦为算法指令的被动执行者。何时工作、去哪里工作、如何工作，这些基本决策权被大量上收到平台系统。这导致了强烈的失控感和职业倦怠。

平台通过算法，巧妙地将自身的管理责任“外包”给了系统和消费者。平台隐身于技术中立的外衣之后，而劳动者则独自面对来自系统和用户的双重压力。

2.2 “被监控的效率”与劳动权利的侵蚀

算法对效率的极致追求，建立在对劳动过程全方位、无间断的监控之上。这种“监控资本主义”的模式，使得劳动者的基本权利被悬置或边缘化。

2.2.1 休息权与健康权的虚化

系统通过算法化的激励机制，持续不断地“诱导”劳动者延长工作时间。

• 永不满足的激励。高峰奖励、连击奖励、冲单排名，这些设计让劳动者始终处于“再多干一单”的心理状态中，休息成了一种奢侈。

• 隐形的工时控制。虽然平台声称劳动者可以“自由上下线”，但低谷时段的低收入和高峰时段的高奖励，实际上构成了对劳动者工作时间的强力引导。所谓的“自由”，更像是选择在何时接受系统控制的自由。

• 安全风险的转嫁。为了满足算法严苛的时间要求（如外卖订单的预计送达时间），骑手常常被迫超速、闯红灯、逆行。算法在计算时间时，并未充分考虑现实交通的复杂性和安全性。由此产生的交通安全风险，完全由骑手个人承担。

2.2.2 隐私权的让渡

为了让算法正常工作，劳动者必须向平台让渡大量的个人数据。

• 持续的地理位置追踪。GPS数据是调度算法的基础，这意味着劳动者只要处于工作状态，其一举一动就处于平台的实时监控之下。

• 行为数据的深度分析。平台收集并分析劳动者的驾驶行为、沟通话术、在线习惯等数据，用于风控和绩效评估。

• 数据所有权与使用权的模糊。劳动者在工作中产生的数据，其所有权和使用权归属是一个模糊地带。平台利用这些数据优化模型、提升效率，但劳动者本身却无法从中直接获益，反而可能因为数据表现不佳而受损。

下表清晰地展示了效率指标与劳动者权利之间的内在冲突。

2.3 程序正义的缺失与信任危机

算法决策的“黑箱”特性，直接导致了劳动管理中程序正义的缺失。

• 无告知的规则变更。平台可以随时通过更新算法来改变游戏规则，而无需提前告知或与劳动者协商。

• 无解释的处罚决定。当劳动者受到处罚时，他们通常只能看到一个结果，而无法获知导致该结果的具体原因和证据。

• 无救济的申诉渠道。面对冰冷的自动化系统，劳动者的申诉往往石沉大海。这使得他们在面对不公正待遇时，处于一种无助的状态。

这种程序上的不透明和不公正，严重破坏了劳动者对平台的信任感。当规则制定者和执行者都是一个不可见、不可沟通的黑箱时，任何形式的制度归属感都无从谈起。这是当前算法劳动治理中，由技术遮蔽效应所引发的核心危机。

2.4 事实控制与法律责任的不对等

一个更为根本的矛盾在于，平台通过算法对劳动过程施加了极强的控制力，其控制程度甚至超过了许多传统雇主。但在法律关系上，平台却极力将劳动者定义为“合作伙伴”、“个体工商户”或“独立承包商”。

这种做法的目的是规避《劳动法》所规定的雇主责任，如缴纳社会保险、提供工伤保障、遵守工时规定等。这就造成了一个巨大的权责不对等。

• 事实上的管理者。平台通过算法系统，实质性地决定了劳动者的工作内容、工作方式、工作强度和报酬水平。

• 法律上的中介方。平台在合同中将自己定位为提供信息撮合服务的中介，将劳动风险和管理成本转嫁给劳动者个人。

这种“事实控制”与“法理责任”的脱节，是平台经济劳动争议的核心焦点。它使得劳动者在享有“灵活用工”之名的同时，却失去了传统劳动法所提供的基本保障，陷入了权益保障的“灰色地带”。

⚙️ 三、破局之道：构建人本主义的算法治理框架

面对算法管理带来的严峻挑战，简单的技术批判或倒退回传统模式都非良策。出路在于构建一个多方参与、权责明晰的治理框架，将算法这匹脱缰的“野马”重新纳入法治与伦理的轨道。目标不是废弃算法，而是引导技术向善，实现效率与人本价值的再平衡。

3.1 法律与监管的基石作用

法律是划定技术应用边界最刚性的力量。针对算法劳动治理，立法与监管的介入势在必行。

3.1.1 劳动关系的穿透式认定

监管和司法机构需要超越合同的表面形式，根据“实质重于形式”的原则，对平台与劳动者之间的关系进行穿透式认定。核心判断标准应是平台对劳动过程的“控制程度”。

• 控制力要素清单。司法实践中可以建立一个控制力要素清单，包括但不限于：

  • 工作任务是否由平台强制分配？

  • 工作流程和标准是否由平台制定？

  • 劳动报酬的计算和支付方式是否由平台单方决定？

  • 平台是否对劳动者进行持续的监督和考核？

  • 劳动者是否需要使用平台指定的工具或APP？

• 分级分类的责任体系。对于控制力强的平台，应认定其承担完整的雇主责任或“类雇主”责任。对于控制力较弱的平台，也应明确其在职业伤害保障、报酬支付等方面的底线责任。这种分级分类的思路，既能适应灵活用工的现实，又能兜住劳动者权益的底线。

3.1.2 算法规制的专门立法

将算法管理明确纳入劳动法规的监管范畴，是更为直接和有效的路径。

• 算法透明度与可解释性要求。立法应要求平台以清晰易懂的方式，向劳动者公示其绩效考核、订单分配、报酬计算等算法的核心运行逻辑和关键参数。对于影响劳动者权益的重大算法决策（如封号、大幅降薪），平台必须提供具体的、可理解的解释。

• 禁止歧视性算法。法律应明令禁止平台利用算法基于地域、性别、历史评价等因素对劳动者实施差别对待或“大数据杀熟”。

• 保障劳动者数据权利。应明确劳动者对其在工作过程中产生的个人数据拥有知情权、访问权和可携带权。平台收集和使用劳动者数据，必须遵循合法、正当、必要的原则。

3.2 算法透明度与劳动者话语权的提升

破解算法“黑箱”，是重建信任、保障劳动者主体性的关键。

3.2.1 建立算法审查与申诉机制

• 内部人工复核渠道。平台必须建立有效的人工干预和申诉渠道。当劳动者对算法的自动化决策（特别是惩罚性决策）提出异议时，应由人工进行复核，而非让劳动者陷入与聊天机器人无休止的循环沟通中。

• 第三方独立审计。鼓励和支持独立的第三方机构对平台的关键算法进行公平性、合规性和伦理影响的审计。审计结果应向社会和监管部门公开，作为评估平台社会责任的重要依据。

3.2.2 探索“算法协商”模式

赋予劳动者在算法规则制定中的话语权，是实现算法公平的根本途径。

• 集体协商的引入。推动建立代表劳动者利益的工会或行业协会，通过集体协商的方式，与平台就算法的关键参数进行谈判。协商内容可以包括：

  • 配送时间的科学核算。应综合考虑天气、路况、楼宇等现实因素，而非仅依赖理想化的地图数据。

  • 绩效考核指标的合理性。避免设置单一、严苛的考核指标，应引入更多人性化的弹性空间。

  • 报酬计算规则的稳定性。计价规则的调整应有预告期，并与劳动者代表进行充分沟通。

• 劳动者委员会的参与。平台内部可以设立由一线劳动者代表组成的“算法伦理委员会”或“规则共建委员会”，参与到算法设计和迭代的早期阶段，将劳动者的实际经验和诉求前置性地融入技术开发中。

3.3 技术层面的优化与“负责任的AI”

技术本身也存在优化的空间。平台作为技术的开发者和使用者，应主动践行“技术向善”的理念。

3.3.1 优化算法的目标函数

当前算法的目标函数过于单一，往往只追求商业效率（如GMV、订单密度）。未来的算法设计应转向一个更加平衡和多元的目标函数。

例如，可以在算法中内置强制休息机制，当检测到劳动者连续工作时间过长时，系统会自动暂停派单。可以在路径规划中加入安全权重，避免推荐闯红灯、逆行等高风险路线。

3.3.2 增强算法的可解释性（XAI）

技术社区正在大力发展可解释性人工智能（Explainable AI, XAI）。平台应积极引入这些技术，提升算法决策的透明度。

• 局部可解释性模型。如LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）或SHAP（SHapley Additive exPlanations），可以解释单次决策的原因。例如，当一个订单没有分配给某个骑手时，系统可以给出解释：“因为另一位骑手距离取餐点更近，且历史准时率更高”。

• 规则提取。从复杂的模型（如神经网络）中提取出人类可以理解的决策规则，帮助劳动者理解系统的行为模式。

3.4 拓展新型劳动权利保障体系

平台经济的兴起，催生了对新型劳动权利的需求。这些权利应成为未来劳动保障体系的重要组成部分。

• 离线权（Right to Disconnect）。保障劳动者在工作时间之外，有不受平台信息干扰、完全下线的权利。

• 算法公平权。保障劳动者不受算法歧视，并有权对不公平的算法决策提出质疑和申诉。

• 心理健康保护权。特别是对于内容审核员等长期接触负面信息的高压岗位，平台有责任提供心理疏导、定期轮岗等保护措施。

结论

算法作为一种新型的“管理者”，其崛起是技术发展和社会分工演变的必然结果。它在提升效率、优化资源配置方面展现出巨大潜力。然而，当前以效率为单一导向的算法管理模式，正对劳动者的尊严、自由和基本权利构成系统性挑战。

解决这一困境，并非要回到没有算法的“田园时代”，而是要开启一场深刻的治理变革。这场变革的核心，是将“人”重新置于技术设计的中心。我们需要通过法律的刚性约束，为算法划定不可逾越的伦理底线；通过集体协商和制度创新，赋予劳动者在数字化生产关系中的话语权；通过技术自身的迭代，推动算法从单一的效率工具，进化为兼顾公平、安全与人本关怀的“负责任的AI”。

最终，技术的价值取决于我们如何使用它。让算法服务于人的全面发展，而非成为禁锢人的“隐形铁笼”，这不仅是监管者的责任，也是技术从业者和整个社会需要共同面对和回答的时代命题。

📢💻 【省心锐评】

算法管理是技术中立外衣下的新型权力结构。破局关键在于以法律穿透事实劳动关系，以协商重塑算法规则，以技术向善平衡效率与人性，最终实现劳动者从“数据要素”到权利主体的回归。