一个外卖视频，在央视上架不到一天，被迫下架。视频犯众怒，大概率是民意认为：它罔顾事实、颠倒黑白、胡说八道。
本来外卖骑手们被困在算法里，已经苦不堪言。还有人把这项工作，意淫美化。这是在劳动者的伤口上，明目张胆的撒盐。
算法，这个头顶科技光环的概念，经过持续多年的吹捧，让我们忘记了：在资本的手里，它已经变成最有效的压榨工具。
一、外卖算法的三宗罪
算法把追求效率作为最高追求，无视出餐的快慢、路况的复杂、天气的善变。然而，一个外卖，有必要分秒必争吗？但是，被利益裹挟，算法就要争分夺秒。它以快捷为名，扭曲客户需求，给骑手打造了两个牢笼，制造一个残酷事实。
01、自愿违规骑行的牢笼
外卖算法为了提升配送效率，以最短时间为目标。让每个订单都成为骑手头上的达摩克利斯之剑，时刻催促着骑手“快”“要快”“更快”。声声催促下，骑手做的第一件事就是改装电动自行车，解锁25公里时速的封印。人人知道违规。但是在算法机制下，改装是最优解，成为骑手的必然选择。无处不在的交通隐患，就此埋下。
更大的风险在于，当订单进入倒计时，一切交通规则都可能被突破。我们在路上，屡见不鲜的抢行、逆行、闯红灯、上人行道等等。并非骑手天生如此。不都是被时效这个KPI所胁迫的吗？普通人不会轻易违规骑行。一旦拥有外卖骑手的身份，违规就成为家常便饭。而超时罚款的机制，更是把这个牢笼，焊死。
当骑手违规出事，算法轻飘飘的说：都是他们自愿的。把自己洗脱得一干二净。
02、自愿超时工作的牢笼
外卖这个需求，是资本强势养成的，因而天生畸形。畸形的表现是，客单价过低。过低的单价，逼迫骑手抢更多的订单。高峰期完成这些订单，只能压缩每一单的时间。当日完成更多订单，只能延长工作时间。看过很多街边采访，外卖骑手的工作时间，普遍每天在10个小时以上。
优秀者，每天工作13-14个小时，这不是少数几个人，而是一个群体。
热爱工作，主动加班，无可厚非。骑手自愿超时工作，跟热爱毫无关系。究其根本是单价太低。同时，算法对于具体订单的里程、路况、重量、爬楼等诸多因素，未形成合理的加价机制。困于囚笼的劳动者，只有通过延长工作时间增加收入。
当骑手过劳致死，算法轻飘飘的说：都是他们自愿的。把自己洗脱得一干二净。
03、最残酷的合法生产线
上个世纪二三十年代，流水线成为美国工厂的主要生产方式。永不停歇的生产流程，就像抽打工人的皮鞭，让他们不敢丝毫放松；由此，催生了《摩登时代》。
一百年前的流水线，对劳动者的压迫，跟困在外卖算法里的骑手相比，完全是小巫见大巫。生产线上的卓别林，每天只需干一件事，拧螺丝——这个简单工作。
骑手的工作是典型的复杂系统，难度高出“拧螺丝”几个数量级。抢单时，要计算费效比。一次多单时，要规划路线和时间；没学过统筹方法，都不敢多抢。送单时，要眼观六路、耳听八方。关键时刻，要决定是否需要闯红灯、上演生死时速；还要评估，这样做是否值得。遇到难缠的顾客，如果没有高情商和高智商，只好让自己受伤。被平台处罚申诉无门时，只能默默舔舐伤口。外卖骑手付出的不仅是体力、耐力，还有脑力、算力及心力。
这份工作对劳动者的考验如此之多，算法给他们的压力如此之大，得到的却是：每单可怜的三五块。正如有骑手说，但凡有其他选择，谁会送外卖。
残酷如此，非但没有21世纪的《摩登时代》为他们发声；反而跳出来一个《外卖员的诗和远方》。民众出离愤怒，把它骂下架，是出于朴素情感的集体声援。
外卖带来便利，毋庸置疑。但是，毫厘之间的精准操控，意义几何，值得算法大费周章？追求极致效率一餐外卖，价值几何，值得劳动者以血肉之躯铸就？
二、推荐算法的四宗罪
外卖算法影响的是特定群体，千万数量级，需要重视。资讯类、短视频类的推荐算法，所构筑的信息茧房，影响的几乎是所有人，十亿数量级。更值得警惕。
01、同质内容大行其道
2024年的流量之王，当属「听风的蚕」朱唯一。他的崛起，带动了军事和国际政治赛道。有些创作者，跟随这个泼天流量，贡献不少同类内容，加剧了同质化。
但是，更多的则是流量碰瓷者。它们打着「听风的蚕」的旗号，搬运内容。有的用户名完全一样，有的备注“蚕丝”“精选”“经典”“科普”“选集”等，有的玩起谐音梗，比如“听风的蝉”。
算法知道「听风的蚕」是当下的流量之王，自然也是要蹭他的流量。于是，反复推送这些几乎完全相同的内容，令人不胜其烦。虽然「听风的蚕」委托平台打假，打击违规搬运。然而没有什么用，它们依然猖獗。因为，算法有自己的算计。
有「听风的蚕」遭遇在前，自然也会有其他博主复刻其后，比如「吃瓜蒙主」「志新观天下」。他们的视频切片，被很多账号发布；同样的内容，轮番轰炸读者。即便设置减少推荐，效果也极为有限。
02、虚假信息大行其道
虚假信息由于标题惊悚或切中热点，天生具有吸引力。推荐算法对它们青睐有加，导致假消息泛滥。近期最夸张的，当属沈逸和赵宏的连麦事件。这个子虚乌有的消息，在网上广为传播，很多人信以为真，纷纷参加讨论。最后，有人跟沈逸求证，我们才知道原来是有人造假。为了避免事情进一步发酵，沈逸专门进行了辟谣。
利用知名博主，毫无底线的制造谣言，可见网络生态之糟糕。
有位博主说：中国企业东安动力，历时八个月，发明了转子发动机，打破了日企对该技术的垄断。深受假消息其害的我们，将信将疑。打开评论，发现有人言之凿凿的说，这是假消息。我们差一点就信了。然而又不甘心，作为各产业的观察者和研究者。我们基于常识判断，这个事件极大概率是真的。经过多方求证，果然如我们所料，此消息确实为真。
平台上的内容真假难辨，增加了阅读成本，伤害的是个体。没有求证的假消息，一旦广为传播，很容易造成舆论场的混乱；伤害的是大多数。
03、低劣资讯大行其道
最近老罗和项立刚在网上互撕，逐渐演变为赤裸裸的人身攻击。坦率的讲，这种路边大妈式的互撕，毫无资讯价值。但是很多人围观、站队、分析，然后一波又一波垃圾文章向读者推荐。
类似的低劣内容，层出不穷。比如关于陈晓和陈妍希的婚姻，每隔一段时间，算法就要发起一轮推荐。其规律性，已经快赶上例假了。再比如冯绍峰和赵丽颖、刘恺威和杨幂，也是如出一辙。
还有一种情况，就是某些大V的小作文，可能就是百余字的感慨。信息密度低，文笔粗糙，社会价值几乎可以忽略不计；但是展现量数十万，评论者千百人。很多创作者质疑：为什么优质的、有深度的文章得不到推荐，展现量少的可怜？但是如果作者是个大V，哪怕他放个屁，算法也会让更多的人听到这个响、闻到这个味。
04、信息茧房垃圾围城
同质的、虚假的、低劣的内容，经过算法加持，在各大平台反复推荐、传播，硬塞给读者。垃圾围起来的信息茧房，让每个读者，都变成垃圾堆里的拾荒者。
这样的信息茧房，让太多的人接受有限信息，闭塞了视听，导致立场或观点的偏激，形成缺乏判断的思维模式，造就认知能力的衰减，拉低了社会的平均智商。
这样的信息茧房和推荐算法，很容易被不良企图者利用，通过设立议题，借助热搜、榜单或流量造假等，操纵舆论，人为制造对立，加剧社会极化。
信息茧房让数以亿计的人们，在精神上和认知上，长期处于营养不良的状态；削弱整个国家和民族，健康发展的根基。
三、AI算法的选择性偏差
外卖算法和推荐算法导致的问题尚未解决，AI算法呼啸而来。大家的关注，更多的聚焦于伦理与安全。然而对于普通使用者，也许最重要的并非在此。
以我们常用的大语言模型为例。我们与之互动，它的结论来自于检索和利用的数据。由于样本选择存在偏差，一方面，可能造成结论与事实并不相符；另一方面，如果选择的数据本身有立场偏好，则给予的答案实际上自带立场，甚至偏见。
推荐算法形成的信息茧房，必然影响AI算法推导的结论。在现有机制的条件下，AI算法的选择性偏差，可能暂时无解。
我们拥抱AI，但不可盲目相信。如果是严谨性工作，需要借助AI工具，最稳妥的方法是：一个问题，让多家AI助手解答并对比印证。「兼听则明，偏信则暗」。古人的智慧依然有效。
四、算法的选择性忽视
房屋消费高涨的年代，大概很多人都被装修伤害过、折磨过。家庭装修可能是所有的消费领域中，陷阱最多的那个。
如果找装修公司，则需要警惕合同与预算陷阱。他们利用专业上的不对称，前面低价诱惑，然后转身就变成「加钱哥」。
如果是自己做项目经理，找专业工人完成，则面临工程质量不可控的问题。毕竟装修有太多隐蔽工程和不可预见的施工风险，一旦没控制好，可能造成长期后果。这个痛，可比晚到的外卖疼多了。
家装的维权也很难，一般都需要经历多轮激烈博弈，最后双方各退一步。消费者选择忍气吞声，其实是明智选择。毕竟对方是熟悉你家的，该让步就得让步。
这个巨大的痛点，被算法选择性忽视，迄今也没有得到妥善解决。
算法爱外卖，看中的是高频消费，拥有巨大的财富效应。算法弃装修，鄙视的是低频消费，赚钱的概率过低。狗日的算法，这不就是典型的嫌贫爱富、捧高踩低吗？
算法不会主动变好。如果看到有特定的人或群体，被算法压迫，我们当需拔刀相助。如果我们自己也是其中的受害者，则更要振臂高呼，推动变革。
