北大博士干了半年外卖骑手 写出论文登上顶刊：“系统知道一切”
外賣騎手，再次引發全網關注。
這一次是發表在頂刊《社會學研究》上的一篇博士論文。
北大博士后陳龍為做研究，加入了在中關村的一個外賣騎手團隊，體驗了5個半月的配送工作，寫成了這樣一篇長達23頁的論文。
對此，網友紛紛為其點贊。
果然是社會學的，這種真的得本人體驗才有說服力。
還有網友稱，這次是理論和實踐的完美結合。
但從他的自述中可以發現，除了理論支撐的價值以外，更關鍵的，是他在親身感知一種正在發生的生產力劇變。
在AI系統的驅動、調度下，這種劇變正在影響每一個人。
外賣騎手，不過只是一個縮影。
外賣騎手是如何被管理的？
作者陳龍通過極晝工作室自述了這段近半年的送外賣的經歷。
在他的眼里，平臺更像是一名管理者，真正的老板并不存在。
專業一點，就是數字治理。
管理一般有三個方面：指導、評估以及獎懲激勵。以往這些工作都是老板去決定的。
現在的情況則是，平臺給騎手派單，并告訴他們應該如何送；消費者來評估騎手的好壞表現；平臺又根據消費者的評估，來決定獎懲。
也就是說，由AI系統來負責第一項、第三項工作，第二項則交給了消費者。
系統完成管理工作的關鍵，除了優秀的算法，還有數據。
送外賣的過程中，陳龍切身感受到了平臺在不停地收集數據。
在室外，通過智能手機的GPS信號，可以跟蹤騎手的軌跡。
在室內，則通過商家的WiFi網絡、室內定位基站來記錄騎手的數據。包括運動狀態、到達時間、取餐時長等信息。
陳龍就舉了這么一個例子。
一些消費者對騎手配送晚了有意見，那么AI系統就會開始測算，下一次可能就會在時間上放寬一些。
本來30分鐘可以送達，但平臺顯示的時間是35分鐘。
但與此同時，出現的問題也十分明顯。
就如，當消費者和騎手產生矛盾時，誰來擔責？又應該向誰反饋呢？
而平臺，是可以成為一名仲裁者嗎？
這些關于社會倫理秩序問題，不光存在于送外賣這件事兒上。
AI系統下的生產力關系
小到我們這些打工人每天用的打卡、打車平臺。
就像打車平臺，就跟送外賣類似，平臺派單，由乘客評估，再由平臺決定獎懲。
網約車稍微停留時間長一點，就會收到平臺的提醒。
更大一些的，則是落地到工業、農業等各個產業當中去的。
比如農田里的管理系統，由AI來看出苗率如何，由農戶來決定是否補播，省去了以前的巡田步驟，還節省了人力成本。
管理農田的長工活兒變少了，工資也就隨即降低。新疆一家農戶的解決方式是，讓長工管理更大的田，工資還跟原來的持平。
場景不同，原因類似，都是AI系統下，生產力變革所引發的社會性問題。
AI的浪潮不會停止，這些問題又該如何解決呢？
以外賣騎手這一契機，熱心網友給出了這樣一些方式。
一方面是平臺本身，另一方面則是政策驅動。
知名互聯網博主@闌夕認為：外賣騎手承擔著非常繁重的勞動，掙的也都是靠丈量城市換來的血汗錢，平臺必然有義務保障他們的安全和尊嚴，并盡可能的提高上限。
陳龍也在最后自述中所說：除非是平臺想改變，或者是政府出臺相關的政策，不然的話沒有辦法。所以我覺得北京勞動關系處的副處長去體驗送外賣是有必要的。
總結
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