算法真正的威脅不是資本, 而是算法本身的政治野性? | 文化縱橫

✪ 賈 開 | 電子科技大學公共管理學院

算法可以中立嗎？——“零工經濟”的新可能

▍零工經濟的演化與爭議：從“大衆生產”到“平臺依賴”

近年來，得益於數字技術的進步與互聯網業態的快速發展，以電子商務、網約車、外賣、內容付費、短視頻、靈活用工等爲主要體現形式的“零工經濟”逐漸興起，成爲當前時代的重要勞動和生產組織形式。2016年麥肯錫報告顯示，美國和歐洲參與零工經濟的勞動力已經達到了1.63億人；而在中國範圍內，相關研究報告估計2020年後參與者也將過億。伴隨規模和影響的擴大，“零工經濟”引發的爭議也日趨激烈。內容平臺上的盜版侵權、網約車的准入門檻、外賣員的勞動保護，都成爲引發廣泛關注的經濟、社會乃至政治議題。“零工經濟”一方面被視爲技術創新推動社會進步的代表，另一方面又被質疑爲新興資本逃避傳統規制體系的“幫兇”。針對同一現象的不同解釋，構成了當前圍繞“零工經濟”的主要爭論。

值得注意的是，上述兩種觀點或許都走向了極端。無論“進步”抑或“幫兇”，都只揭示了“零工經濟”的一個側面。事實上，數字技術推動的“零工經濟”，早在上世紀90年代互聯網商業化進程加速之時就已經開始。彼時主要體現爲以開源軟件、維基百科爲代表的“大衆生產”（Peer Production）模式，其在短時間內迸發出巨大生產力，被視爲互聯網創新的不竭源泉。不同於工業化大生產時代的福特製，“大衆生產”強調分散個體參與生產過程的重要性，並通過多元化的激勵機制和開放式的組織模式實現了規模效應。以開源軟件爲例，可被免費獲取的源代碼使得任何人都可以在此基礎上進行“再生產”，由此形成了海量的代碼知識庫，奠定了數字經濟的技術基礎。

從生產力理論視角來看，“大衆生產”的重要意義正在於它成爲數字時代“最先進生產力”的代表。哥倫比亞大學法學院教授Tamara Lothian指出，不同歷史階段的“最先進生產力”並不是最有效率（投入產出比最高）的生產模式，而是能不斷超越既有模式並最大程度釋放人類創造力的生產模式。在工業時代，這表現爲基於分工的流水線式生產（如“福特製”）；而在數字時代，這具體是指通過調動分散主體生產積極性而形成的規模經濟，在世紀之交便主要體現爲“大衆生產”模式。

伴隨互聯網商業化進程的發展，“零工經濟”從開源軟件、維基百科等領域逐漸擴散，但其作爲“最先進生產力”代表的進步意義仍然保留了下來。以靈活用工爲例，傳統基於地域或熟人關係的用工模式限制了非本地、非熟人關係圈的分散勞動力的勞動參與，但藉助數字平臺的交易撮合能力，這些門檻大大降低，使得跨地域、跨語言的任何人都有機會參與生產並獲益；網約車、外賣服務與此類似，其價值同樣體現爲降低生產參與門檻，以將更多分散勞動者納入生產過程的普惠性和創造性。

但另一方面，“零工經濟”始終面臨着如何協調分散個體的生產過程，進而實現規模經濟組織的挑戰。“大衆生產”更多依託分散式、自組織的網絡社羣解決這一問題，雖然從產出結果來看，同樣體現了強大的生產力（例如龐大且豐富的開源軟件代碼和維基百科詞條），但其組織過程卻充滿了衝突、變化與不穩定。相比之下，“零工經濟”在當前的商業化轉型進程，決定了其不得不依賴平臺作爲交易撮合者、過程管理者和產出控制者，因此部分褪去了分散性、自組織的傳統特徵，而更多地受制於平臺。正因此，平臺權力擴張、侵害勞動者權益、衝擊市場秩序，才成爲反思“零工經濟”的主要內容。已有研究指出，當前形態下的“零工經濟”生態中，勞動者並不獨立，平臺限制已經使他們成爲“平臺依賴型創業者”（Platform Dependent Entrepreneur），在享受平臺給予便利的同時，也面臨着來自平臺的諸多約束與威脅。此時，平臺反而成爲制約“最先進生產力”的瓶頸，“零工經濟”也變成了平臺逃避勞動者權益保護責任的手段和工具。

基於上述分析，我們便發現了“零工經濟”從“大衆生產”到“平臺依賴”的完整圖景：前者體現了降低生產門檻並釋放分散勞動者創造力的進步意義，同時伴之以自組織的靈活性和不穩定性；後者雖然繼承了分散勞動者的勞動模式，但更多以維持消費導向的商業化目的而強化了組織性和控制性。人們對於“零工經濟”的稱讚或批判，都可以在這一框架下獲得理解和討論。隨之而來的問題便是，如何兼顧勞動者自主性和商業化組織性的不同需求？或者說，什麼因素會影響“零工經濟”在二者之間的移動，以使我們可以找到一個最佳平衡點？

現有解決方案或者從資本與勞動的對立關係出發，強調通過改變平臺的所有權性質（例如成立平臺合作社）解決平臺與勞動者之間的衝突；或者在現有產權關係基礎上，通過強化監管或社會責任壓力以約束平臺行爲。儘管二者都有可取之處，但也存在明顯短板：平臺合作社本身的資源限制和內部治理難題，決定其難以與現有平臺展開競爭；強化監管壓力則始終伴隨着可能阻礙創新的質疑，強調平臺應將分散勞動者納入正式員工範疇的政策思路，往往忽略了“零工經濟”所包含的進步意義。

相比之下，本文提出的補充觀點認爲，應重視“算法”在影響“零工經濟”發展過程中的重要作用，在充分認識到算法具有“政治性”內涵的基礎上，尋找更廣闊的思想解放空間和制度創新路徑。

▍“零工”與“平臺”博弈的算法紐帶：算法政治的三重內涵

平臺之於“零工經濟”的重要性在於協調分散勞動者的勞動過程，而算法在其中扮演着關鍵作用，承擔了交易撮合、過程管理、結果評估等重要職能。但在圍繞“零工經濟”的相關討論中，人們往往將算法視爲平臺的工具，忽略了對其豐富內涵與影響機制的探究，這主要體現爲以下三點：

第一，算法往往以性能和效率爲客觀標準，被認爲只存在唯一最優方案以解決供需匹配、過程管理、結果評估等具體問題；

第二，算法被視爲價值中立的技術方案，其自動化、無差別的處理方式避免了人類主觀判斷的干擾和變化；

第三，算法是無所不能的數字化管理技藝，不僅能夠覆蓋生產過程的各個環節，而且能夠深入每個生產環節，洞悉包括人類情感、偏好在內的相關因素。舉例而言，在對視頻內容精準分類和用戶偏好精準識別的基礎上，短視頻平臺算法可以實現一致、穩定的最佳匹配；外賣平臺算法可以根據局部區域內的供需動態實現最優規劃，通過過程監控和結果管控確保最短時間內的服務送達。

上述認識雖然有助於我們理解算法的作用，但工具性思維仍然限制了對“零工經濟”內在“黑箱”的揭示，使得相關討論陷入勞資對立的尖銳衝突和艱難平衡。關鍵問題在於，如果算法只能作爲平臺控制勞動者並實現商業化目標的技術工具，那麼如何才能釋放分散勞動者的創造力，是否只能走向極端而難以找到中間平衡點？就此而言，算法政治的分析視角可能會給予我們更多洞察與啓發，其主要觀點是要求認識到算法作爲技術過程和技術結果的非決定性和非中立性（政治性），這又具體體現爲算法演化路徑的多樣性、算法屬性的內生政治性、算法應用過程與結果的不確定性三個方面。

首先，算法演化路徑的多樣性是指，針對同一問題往往存在不同的算法解決方案，最終採納何種技術路線是技術因素與非技術因素共同影響下的政治結果。國際象棋算法的發展歷史便是典型例證。就技術方案而言，國際象棋算法大致有兩條路徑：其一是通過“蠻力”計算方式窮盡所有策略以尋找最優解，其二是通過“啓發式”邏輯識別對弈局勢以聚焦最有可能獲勝的特定策略。從結果來看，前者取得了巨大成功而後者逐漸淡出人們的視野，但這並非源於不同算法在技術效率上存在高低差別，而是源於特殊的時代背景。技術發展史的研究指出，美蘇冷戰以及20世紀70年代各研究組爲爭取人工智能研究資助的競爭，直接導致了國際象棋算法研究過程中“比賽”文化的盛行。“蠻力”算法能夠充分利用計算機硬件性能提升的發展紅利，及其模塊化結構易於調試組合的技術特徵，因此更適應具有明確評價指標的比賽場景。但這一結果卻稱不上“最優選擇”，過於迎合比賽規則反而限制了國際象棋算法在其他領域的應用，並最終導致時代背景轉換後相關研究的衰落。

其次，算法內生政治性的觀點更加重視算法的“政治傾向”，即算法可能使某些羣體的行爲更加容易，但同時使其他羣體更加困難。劉易斯·芒福德曾指出，“人類史上存在兩種技術，一種是威權型的，另一種是民主型的。前者以系統爲中心，功能強大卻不穩定；後者以人爲中心，靈活持久但功能卻相對弱小”。技術政治的經典研究曾指出，紐約長島立交橋的限高要求雖然只是建築規劃方面的技術參數，但由於它限制了公共汽車的通行，自然也限制了只能乘坐公共汽車的平民的進入，從而在事實上造成了局部地區貧富分隔的政治後果。雖然相比於建築、核能源、工業機械等技術而言，算法的易變性可能讓人們認爲其“政治傾向性”並不明顯，但事實並非如此。例如，當前以機器學習爲代表的人工智能算法，由於極度依賴海量數據資源和龐大計算資源，更有利於擁有資源優勢的大型平臺企業，但對中小企業並不友好。由此帶來的可能結果，便是強化了寡頭平臺在人工智能時代的權力集中，甚至可能阻礙邊緣創新以及技術發展成果的普惠共享。

最後，數字化、模型化的算法並不一定是現實社會的精準映射，這使得算法在應用於具體環境時可能產生難以預知結果的不確定性，從而給不同人羣帶來差異化影響。作爲人類社會具體問題的數字化、模型化解決方案，算法伴隨着人類社會數字化轉型進程的深入而不斷普及應用，但這是否意味着算法能成爲現實社會的精準映射，卻仍然存在極大爭議。一方面，圍繞“人”是否可被計算化的問題，儘管馬文·明斯基提出“人類本質上就是機器”，但羅傑·彭羅斯早在1989年出版的《皇帝新腦》中就已經更爲系統地論證了“人類意識（或精神）不可計算”的結論。另一方面，圍繞“社會機制”是否可被計算化問題，儘管舍恩伯格在《大數據時代》與《重塑資本主義》等暢銷書中熱情洋溢地推崇了智能算法的作用，認爲它將代替市場“價格機制”；而信息經濟學的豐富討論卻指出，制度背景、社會共識等因素同樣對價格形成過程具有重要影響，但它們都無法被算法精準測量。圍繞可計算性的持久爭議表明，算法只是現實社會的簡化模型，在應用於具體環境並面臨多重複雜性時，往往會產生難以預知的不確定結果，並因爲利益相關方在算法應用系統中的不同位置和不同角色而帶來差異化影響。

▍算法政治視野下“零工經濟”的“平衡解”

慣常以來，人們傾向於將“零工經濟”的發展問題理解爲平臺在資本裹挾下對勞動者的異化或剝奪，這雖然反映了一定程度的客觀事實，但因侷限於勞資衝突的思維範疇而限制了政策改革的可能空間。算法政治的三重內涵，在揭示算法作爲技術過程和技術結果的非決定性與非中立性的同時，也爲反思“零工經濟”下勞動者與平臺的博弈選擇提供了新思路。

首先，算法演化路徑的多樣性啓發我們，應跳出僅僅將算法管理視爲“泰勒主義2.0”的狹隘思維，更多重視算法在釋放勞動者創造力和主動性方面的潛力。已有研究對“零工經濟”的反思，往往關注算法控制與監視勞動者的功能，並指出其在範圍和深度方面甚至超越了百年前的“泰勒主義”。沿襲行爲科學對泰勒主義的反思，研究者更多批判算法對勞動者的全面監控和去人性化管理的弊端。此類研究固然體現了對“算法管理”這一新興模式的辯證觀察，但沒有注意到算法並非只能作爲泰勒主義的工具。算法功能及其演化路徑的多樣性預示着，算法同樣可以扮演“輔助人”而非“管理人”“代替人”的政治角色。

例如，技術發展史的研究揭示，數控機牀事實上存在兩種可能的程序編制法：一種是由管理者初始時就給機器編制好統一程序；另一種則是由熟練工人將自己的操作錄製後，再由機器編制程序指令並不斷進行調整（即“錄製加重放”）。前者類似於泰勒主義，試圖以管理者的知識替代工人勞動，後者則仍然相信熟練工人勞動技藝的重要性並給予其自主空間。兩種編制方法在技術效率層面並無絕對優劣之分，美國企業界採納了前者，將自動化技術繫於福特生產方式之中，從而提高了標準化生產的效率，卻喪失了生產的靈活性；德國和日本的數控機牀製造業更多采用“錄製加重放”的技術路徑，最終實現了更爲靈活的“精益生產模式”。

“零工經濟”下的“算法管理”與此類似，細緻分解勞動行爲進而精確制定勞動規則，同時全面監控並要求勞動者嚴格執行，這僅僅只是一種算法思路；尊重勞動者自身的勞動經驗與智慧，以減少重複性勞動並釋放勞動者自主性爲目的的賦能型算法，則是不同於“泰勒主義2.0”的另一思路。舉例而言，2018年BMG的一份調研報告顯示，82%的優步用戶希望司機能得到更好的權利保障；2019年5月英國創業企業Xooox平臺順應司機的要求，改變了爲司機指定乘客和價格的算法設置，給予司機在一定範圍內選擇乘客和價格的自由權，便體現了賦能司機思路下不同於“泰勒主義2.0”的其他算法管理模式的可能性。對於外賣平臺而言，不再嚴格要求外賣員必須遵守算法指示，而是更多吸收來自外賣員的勞動過程反饋，並適時調整算法（例如算法爲外賣員提供反饋途徑，使得外賣員在發現算法規劃路徑上存在“逆行”時可以要求算法做出調整），也是探索不同算法管理模式的具體體現。

其次，算法的內生政治性要求重新認識“零工經濟”中不同算法的價值權衡與政治後果。“零工經濟”建立在多種類型的算法基礎上，算法對不同利益方存在着差異化影響。例如，工作推送算法以最大化交易匹配概率作爲基本原則，但事實上更有可能將高工資工作機會推薦給男性而非女性；內容推送算法以滿足用戶偏好爲原則，但往往強化頭部創作者的“馬太效應”，不利於中小創作者的內容呈現；外賣送達時間的預估算法和路線規劃算法，以實現全局最優爲目標，卻忽略了外賣員的勞動強度和勞動時間約束，從而可能不斷突破勞動保護底線，並在事實上提高行業門檻，使得不能滿足苛刻要求的勞動者（往往是女性）被排除在外。

與前文提到的立交橋限高要求類似，每種算法優化目標看似中立、客觀，但因爲不同勞動者的能力差別或缺乏明確的規制標準，而可能對不同利益相關方產生不同影響，即產生差異化的政治後果。基於此視角可發現，“零工經濟”發展過程中出現的異化勞動者問題，並不一定能完全歸咎於資本逐利的主觀意圖，或者勞資對立的矛盾衝突。“零工經濟”平臺的創業者與算法工程師，在設計算法時，可能只是爲了實現更高效的匹配、調度、規劃等功能性需求。但算法具有內生政治性的理論視角卻提醒我們，算法並非價值中立，它內嵌於社會機制的複雜性，它對不同勞動者影響結果的差異性，它在運行過程中的自我強化性，都使得以實現客觀技術指標爲目的的功能性算法，最終演化爲帶有價值判斷和選擇功能的政治性算法。

由此，我們更應加強對算法設計者、應用者的技術倫理教育，讓他們認識到看似“客觀”的算法設計和應用過程，事實上將帶來差別化、歧視性的政治後果，從而提前做好應對。例如，外賣平臺算法的設計者應認識到“送達時間”這一“客觀指標”的不斷優化，將導致外賣員的過量勞動以及對不同勞動者的差別歧視，從而調整算法規則或施加邊界限制，以滿足社會勞動規範的基本要求。

最後，算法應用過程和結果的不確定性提醒利益相關方應全面理解算法可能帶來的衍生結果及其影響，以避免在簡化社會複雜性的過程中忽略重要價值的考量。舉例而言，內容創作和推送平臺致力於精準挖掘並識別用戶的潛在偏好，靈活用工平臺聚焦管控並衡量線下服務的過程與質量，外賣配送平臺着重解決複雜配送環境下的規劃難題，但算法能否實現上述目標仍然取決於“線上數字空間”對於“線下勞動場景”的精準映射程度。阻礙“零工經濟”算法全面調度、管控、評估勞動過程與結果的原因，一方面源自人類意識或感情計算的技術挑戰（是否可以及如何通過數據來精準體現人類需求），另一方面也源於社會數字化轉型不足的客觀約束（例如外賣配送平臺難以獲得樓宇內部電梯的數據）。

承認“線上數字空間”只能是“線下勞動場景”簡化模型的客觀現實，使得我們不得不重視在此簡化過程中被忽略的勞動異化或價值遺漏問題。例如，外賣員配送過程中天氣狀況的突然變化，或者遭遇道路管制、車禍事故等臨時性衝擊，都可能因未被外賣平臺算法納入考量範疇，而影響對外賣員勞動過程的管控與評估。這一問題雖然可以通過不斷擴大可得數據的範圍和深度加以部分解決，但算法政治視角提醒我們，現實社會的複雜性決定了算法永遠不能完全覆蓋線下勞動場景的全部內容，因此可能導致算法做出錯誤決策，如惡劣天氣下仍然要求外賣員按時送達。由此，我們應該在算法管理之外，更加重視其他配套機制的建設與完善。例如，明確涉及勞動者利益的算法正當程序要求，便有利於在因天氣、事故等客觀原因導致外賣員未按時送達而產生懲罰時提供撤銷和救濟。

▍討論與結論：技術、勞動與資本

世界銀行2019年發展報告指出，新興經濟體有高達三分之二的非正式工人，在低收入和中等收入國家該比例甚至達到90%。這一數據既體現了“零工經濟”的潛在規模和巨大潛力，同時也意味着建設對人類更友好、可持續的“零工經濟”的重要性和迫切性。

從開源軟件、維基百科的歷史經驗來看，“零工經濟”的進步意義在於降低了勞動者的生產門檻，釋放了分散勞動者參與生產過程的靈活性和創造性；但爲滿足商業化需求而不斷強化的平臺控制，則可能使之滑向另一個極端。從勞資關係或所有權角度出發的既有反思具有深刻性，卻往往將算法視爲“泰勒主義2.0”，或者將算法簡化爲平臺逐利動機下的技術工具，從而忽略作爲“零工經濟”關鍵組織管理要素而可能扮演的重要角色。

對監管者而言，應認識到算法本身的多樣性及其對勞動者影響結果的差異性，進而跳出侷限在“工資勞動”框架下的制度改革思路。對平臺而言，也應認識到，平臺相比於傳統福特製生產模式的成功，並不完全因爲其技術優勢或者在降低交易成本方面的積極作用，更本質的原因還在於其調動了分散勞動者的積極性並保護了勞動自主性。平臺僅僅將算法視爲實現“泰勒主義2.0”的技術工具的陳舊思路，反而可能使平臺失去這一優勢，最終被更具包容性、普惠性、發展性的新模式所替代。在技術創新加速推動社會變革的背景下，我們不能簡單地視技術爲勞動、資本等政治力量的工具，技術也不應被置於政治討論之外，只有認識到技術的政治性，纔可能以更完整的視角審視我們面臨的機遇選擇和風險挑戰。

本文原載《文化縱橫》2021年第4期，原標題爲《算法可以中立嗎？——“零工經濟”的新可能》。圖片來源於網絡，歡迎個人分享，媒體轉載請聯繫本公衆號。