随着社会数字化和信息化进程的不断加快，人们自觉或不自觉地被卷入到算法所组织起来的社会秩序中。
算法，似乎已经变成了一种既定事实，它内嵌在我们的手机App中，并以字节、编码或者二进制的方式“代理”着我们的生活。值得注意的是，“算法”一词自带技术的光环，而根植在技术外衣下的社会属性却被巧妙地隐藏了起来。
算法是什么？从事算法开发的专业人士和日常生活的人们对于算法的定义全然不同。
事实上，算法不仅仅是串联起新型劳资关系的重要介质，也是实践中不断被阐释、被重塑、被关联的对象。它既是我们的技术代理，也是我们的社会生活代理。我们需要关注算法的社会性面孔，充分认识算法的局限性，重视算法组织下的平台经济的微观基础，这样才能更好地理解摆在我们面前的“算法困局”。
算法的物质性与社会性
从历史的角度看，算法可以追溯到古希腊战争和中国商周时期。汉语中的“术”字，有推理、算术、逻辑之意。“算法”作为概念被明确提出是在8世纪的波斯，数学家穆罕默德·花拉子米认为，算法是“能够运行的系统性计算”。其后，算法的概念由波斯传至拉丁语区，并在19世纪成为数学家学术讨论的重要概念。随着电子计算机的发明，算法开始与编码、指令、程式发生关联，并成为逻辑和规则的代言词。塔尔顿·吉莱斯皮将算法定义为依据特定的计算模型将数据转化为可预期结果的编码程序。
算法进入我们日常生活的视野，或者说进入社会科学的视野，还是近现代才发生的事情。虽然大家在生活中对算法有所耳闻，但算法依旧是一个技术性词汇，很多人对其内部原理并不感兴趣，或者说，因为它太抽象了，我们根本无从打开“算法的黑箱”。若从广义上将算法理解为一种可以运行的指令，我们便能够轻易在生活中找到许多例证。再简单一点说，算法可以被类比成菜谱，这个菜谱负责告诉你，炒一个鱼香肉丝的基本步骤：锅里倒油、加热，葱姜蒜入锅炒香，接着加笋丝、土豆丝、青椒丝……算法，就是一套逻辑步骤的概括。
而具体到实际生活中，算法概念可以从非常多元的维度进行理解。它既可以是物理层面的，也可以是文化生产层面、社会层面的，它的背后既有差序格局，也有权力关系。而作为社会科学研究者，我们更倾向于将算法想象成围绕平台经济在社会层面形成的各个协作的关系网络（Network）。这套“算法”有着自己的运行逻辑与模式，包含了与之相关联的社会参与者本身，蕴含了社会生活中建构起的意义图式与行动策略，而不仅仅是计算机或者电脑系统后台的虚拟逻辑链。
我们应该如何打开算法的黑箱？可能大部分人想到的都是硬核的“技术派逻辑”，那就是由内而外，从内部编码程式去了解和结构算法。我们可以从算法的编程编码、运作机制、逻辑架构等角度入手，去了解专业技术人员如何去看待算法以及算法的内在逻辑。但是，从这个角度开始对社会科学家而言是比较困难的。社会科学研究者不是计算科学家，也不是算法工程师，一提到算法的时候，会觉得不知从何下手。因为自己可能不懂编程，也看不懂编码的逻辑。这个时候，如果我们了解算法的社会属性，便多了一条认识算法的新路径。
这条新路径就是，以由外而内的方式“打开”算法：虽然我们不知道算法底层的编码是怎么编纂的，但是通过体验外显的“算法表征”，每个人都可以依据自己的实践经验解释算法。这其实再一次涉及到了算法“代理”的问题：算法“代理”了我们的生活，那么反过来，我们也可以通过与算法的日常生活表征（Representation）进行对话，从中感受算法对我们生活、工作产生的影响。还拿生活中的场景举例子，比如我们点了一顿外卖，虽然我们可能不清楚算法派单和送单的逻辑，但是通过APP的后台、以人机互动的模式，我们可以清楚地知晓，什么时候店家接单了，什么时候骑手赶到了店里取餐，以及大约什么时候骑手可以把餐食送到家门。换句话说，我们可能不了解者背后的技术原理，但这却不影响我们运用这些算法支配下的工具来方便自己的生活。与此同时，我们在使用这些器物的过程中，也逐渐习得了它们的运转规律，并赋予这些规律一些生活化的意义，这在一定程度上帮我由外而内地了解了算法的运作。
体验外卖算法
在对中国外卖经济的研究中，我们更多地采用了由外而内的方式，基于研究者的亲身从业体验和对骑手的田野访谈，获得了与算法体验相关的知识，并试图揭示算法与劳动的关系。
我们的田野调查发现，平台资本的逐利性和劳动者要求公正公平之间的矛盾在“算法规制”的实践场域下充分展开。
在实践场域中所产生的算法技术与劳动实践的交互，其实包含了两条脉络：一条是自上而下的技术生产过程，即平台通过IT技术人员进行算法研发，从而对送餐劳动过程进行管理和规制；另一条是自下而上的“算法再造”（Algorithmic Remaking），即外卖行业的参与者，基于自己经验到的社会事实（Social Fact）来实现算法的改造和重塑。
当然，讨论骑手算法体验这个议题时，不能忽视算法技术本身也在不断改进这一背景。面对不同的算法模式，骑手的体验存在很大差异。
国内的外卖行业中的算法模式，至少可以划分出以下四种：
第一种是人工派单模式，出现在2010年左右，主要还是依靠经验丰富的调度员根据订单地址和骑手位置来进行订单分配；
第二种是系统派单模式，在这种模式下系统开始逐渐取代调度员扮演的角色，系统综合考虑配送距离、骑手运力、期望送达时间等因素来自动派单；
第三种云端分组派单模式中，系统综合考虑各因素进行订单分组，然后再指派给合适的骑手，这种模式相较于系统派单，其建立在更加丰富的数据丛之上；
再往后发展便出现了当下正在采用的智能派单模式，这种模式中有一套深度学习的智能算法，它会使用现有数据来训练既有算法，使其变得越来越智能，并通过逐渐缩短骑手到店等待时间，节省运力，提升用户用餐体验。
在算法发展与改进的过程中，骑手的算法体验发生着诸多改变。系统设定的配送时间不断缩短，越跑越快是骑手在配送实践中获得的最直接和最强烈的感受。
在A平台工作的直营外卖员小季表示，仅在2017年上半年，他所在的站点送餐时间要求由原来的45分钟缩减至29分钟。“太忙了。你一看手机，发现就还剩下几分钟就超时了，肯定着急，就得赶紧跑”，他说，“与时间赛跑”几乎成了外卖员的工作新常态。
其次是系统协助更为完备，相对应的是平台监管则更为严密。在骑手的反馈中，先前配送距离的计算方式在外卖算法发展中得以改善——系统不再是简单计算商家到顾客的直线距离，而是根据实际的路况计算到达目的地所需要的距离与时间。骑手在配送中可以体会到当下的平台派单规律和距离计算相较于以往更加合理，同时算法所提供的路线导航也更加具有参考价值。与此同时，平台也推出了例如语音协助、自动接单等功能，帮助“摆平捋顺”一些骑手派送过程中的繁琐操作流程。而与之相对应的是，骑手也表示日趋便捷的系统协助也带来了更为严格的平台监视，订单配送路线的完整性、确认送达地点的精确性，使得骑手往常采取的变通策略失灵。
最后，骑手在和算法的互动还发生在开放的社会场景之中。在这里，骑手还经历了另外一种体验的嬗变——社会空间对骑手的强化管制。突如其来的疫情更是加剧了这种变化，空间的区隔、封闭导致了外卖骑手面对的配送障碍不断增多。众包骑手小韩称：“之前很多地方骑手是可以任意进出的，现在很多地方都在限制骑手的进出。”例如，之前的大学校园里，骑手可以直接骑车进入学校配送。而如今，骑手只能在校门外将车停放妥当后，刷身份证进入校园，借助共享单车或步行完成配送。再比如，北京北站开通后，出于对车站附近秩维护的需求，骑手被禁止骑车驶入附近的购物商场，这项举措一方面增加了骑手的取餐时间，另一方面，在人车分离的取餐、送餐阶段所损耗的时间，就需要骑手在骑行的路上得以弥补，进而诱导马路上“加速狂飙”的发生。
与骑手的算法体验相对应的，算法在不断深度学习的过程中，将劳动者变成了一个个字节和编码。劳动者的主体性、情感性、立体感都变得隐形起来，而仅仅是一串没有社会足迹的IP，劳动场景中所发生的细微转变难以进入到算法的考量之中，系统算法改进中呈现出的统一性、规划性、标准性日趋精密，这与骑手面临的日趋增长的订单数量、更为严格的跨越空间限制形成显著的矛盾。
同时，在外卖平台致力于构建的顾客良好体验导向之下，骑手将承受着诸多转嫁而来的成本。由于棘轮效应（Ratchet Effects）的存在，配送效率的下降将会对消费者用餐体验造成负面影响，进而影响平台在市场中的竞争力。这些力量的交叠加剧了平台劳动的不稳定。
局限性与创造性之争
华中师范大学社会学院副院长、博士生导师郑广怀教授团队，用“下载劳动”概念描绘出承载了平台所构建的商业时空秩序和控制手段透过手机App巧妙施加在骑手身上，并试图重塑骑手的主体性（Subjectivity）。
需要进一步关注的是，这种“下载”到骑手身上的算法秩序，在实践中会面临所处场景和算法本身局限性的束缚。这些束缚非但没有挫败算法构建起来的劳动秩序，反而使整个外卖行业呈现出良好的发展势头。我们在研究中发现，外卖骑手对于算法的体验，和自己配送过程中形成的应对策略，为破解算法的限制性起到至关重要的作用。
不同于福特主义（Fordism）所聚焦讨论的工厂劳动，走出特定生产空间的外卖骑手除了受到“下载”到身上的资本规则约束之外，还接受着开放的社会场景中其他规则的支配。除了被特别关注的交通规则之外，还包括特定社会空间中的管理规则（如小区关系、校园管理）、餐饮企业中的出餐秩序规则等。而且，这些规则时常呈现出与算法规则相互竞争的关系，骑手置于相互竞争的规则之间，尝试化解规则之间的张力。
算法主导的规则何以在与其他规则的竞争中“取胜”，甚至有时需要被迫让步于更为强力的规则（比如说新冠疫情之下的城市管制规则），这成为算法的第一个局限。在回应这个局限的过程中，骑手展现出诸多“智慧”化解社会规则对于算法规则的约束：骑手会尝试和店家搞好关系，已获得自己获得更为高效快速的出餐次序；骑手会伪装内部人身份以获得特定空间中的通行特权，例如骑手改造配送车辆的外观，身着特定空间管理者的服装以规避自己的送餐者身份，进而能够在禁止送餐者出行的场所中来去自如；又或者翻墙、跨围栏、餐品寄存等策略也帮助加速骑手的送餐流程。
另一个明显局限，是外卖经济中的算法，无法完全实现用抽象的数据对现实中的复杂场景进行还原。虽然系统在原有的距离计算方面有所改善，但劳动场景中的状况变化不定，路线改道、道路拥堵、乘电梯高峰、骑手的配送状态，都无法进入算法的考虑之中。纵使劳动场景中情况多变，算法主导下的时间流逝依旧前进不止。
更差劲的是，算法中的空间设置往往是二维的，而现实劳动空间则是三维立体的。“地图一条线，骑手跑断腿”的情况，在配送实践中屡见不鲜。当抽象的算法下达的指令透过骑手回归到劳动的复杂场景之中，为了完成并不智能的人工智能布置的任务，骑手借助货梯、楼梯这些建筑物中较为隐蔽的通道，克服着抽象平面空间转换到实践三维空间之间的“鸿沟”。骑手之间、骑手与站点之间形成了互助网络，也在回应着复杂社会情境中提出的种种挑战。
考虑到算法在实际运转过程中的局限性和骑手参与克服局限性的方式，便会呈现出这样的经验“悖论”——算法既充分受益于骑手配送过程中表现出的主观创造性，又在试图消灭骑手的主观性。外卖骑手同样也在创造着自己身处的历史，骑手的每一次创新和变通，都让算法看到了配送时间有着可以进一步压缩的可能。外卖骑手利用算法漏洞为自己谋求更多利益的同时又推动平台监管日趋严密化。就这样，外卖平台在对创造性变通的围堵下，外卖骑手又被推向新一轮的加速之中。
马路上不断“加速”的骑手或许也没有意识到，自己在配送中“微不足道”的奇思妙想正在协助算法克服因“困在”社会情境中而表现出的局限性。而他们却为了一个更好生活可能，主动将自己“困在”算法之中。这里讨论骑手在配送中的创造性实践，并非将他们的劳动过程浪漫化，而是旨在通过将骑手克服算法局限性过程，唤起社会对于劳动主体能动性的感知。希望在未来的外卖配送行业系统性改良过程中，我们不但能够看到平台算法的社会属性和社会意义，也重视骑手作为人的意义与情感价值，携手实现科技向善，社会向善。
（作者孙萍为中国社会科学院新闻与传播研究所助理研究员，付堉琪为中国人民大学社会学理论与方法研究中心博士研究生）
