◇洪馨仪

平台经济背景下数字劳工群体（外卖员、网约车司机以及网络主播等）与平台算法的交互问题，因其关乎互联网时代技术、社会与人的关系，已成为学界热议的话题。然而，目前多数学者对算法持批判态度，强调算法的消极影响，认为平台方相对于劳动者在算法这一技术媒介的使用上拥有主导权，从而产生数字不平等现象。笔者认为，这种视角具有人文关怀，值得肯定，但也忽视了数字劳工的主观能动性：在人与算法的互动中，劳动者也在积极适应算法，培养并增强算法素养，从而使算法为己所用。

透视算法批判论

学界对平台经济下算法的研究，始于对算法进行定义。算法原本是数学和计算机领域的专有概念，随着技术和社会发展，这一专有名词具有了文化和社会意义。从技术角度来说，算法即“按照一定的计算步骤，把输入的数据转化为预期的输出结果的一系列编码程序”。在将算法技术应用到公开的商业逻辑时，平台会采用一种技术乌托邦与公共价值话语，将算法描述为一种“无害的、无价值偏向”的编码，从而宣扬“技术中立论”思想。这一定义符合一些学者所提出的日常劳动中的算法”或“算法文化”的研究框架，具有强烈的政治和文化属性。还有学者认为平台通过算法这一媒介对数字劳工的劳动进行管理和操控，这一过程产生了“数字不平等”，即算法的隐秘应用削弱了公平，增加了私权，强化了知识鸿沟。

具体而言，现有研究主要从两个角度批判算法对于数字劳工的影响：第一，技术角度。学界多将算法比喻成黑箱”，即一种除了输入和输出之外，中间复杂的指令和过程都无从知晓的程序或模型。这显示算法作为技术媒介的运行逻辑具有不透明性。这种不透明性会造成信息不对称，并使平台对大规模数据的隐蔽收集成为可能。同时，算法模型的构建和运行需要依靠大数据，而数字劳工的工作过程也是创造数据的过程。平台正是利用算法短时间内快速且自动处理数据的能力，在未引起数字劳工注意的情况下，通过对其劳动过程的“全景监视”，完成了数据的收集。

第二，社会和文化角度。研究者聚焦平台方如何通过算法改变社会的权力结构，包括资本、技术与人的交互问题。例如，范·迪克等人关注平台经济如何“重塑社会”，他们将平台界定为特殊的技术——商业架构，认为平台的目标是“基于用户协议收集和利用数据，借助算法和界面的自动化运行管理信息，并以商业模式为驱动大肆扩张”（J. Van Dijck, T.Poell. & M.De Waal, The Platform Society: Public Values in a Connective World， Oxford University Press, 2018）。又如孙萍认为，算法的中介更加强调技术管理逻辑下的目的性，而忽略了劳动者作为主体的意识和感知。以外卖员为代表的数字劳工群体被嵌入到算法中，在平台方设置的游戏规则中疲于奔命，工具理性和价值理性的冲突日益彰显（《算法化生存：技术、人与主体性》，《探索与争鸣》2021年第3期）。

总之，学者对于算法的批判包括技术和社会层面。在技术层面，算法运行逻辑本身就有不透明和规模化的特征，具有技术“可供性”；在社会层面，算法深刻改变了社会的权力结构和文化逻辑，尤其是实现了对劳动过程的数字化监视。

反思算法批判论

以上大致归纳了目前学界对平台经济下算法的批评态度及主要观点。毋庸置疑，这些对平台利用算法操纵劳动过程的批判充满着人文主义的关怀。然而，技术批判理论背后的技术中心主义也存在一些不足，其中最重要的一点是忽视了人（数字劳工）的主观能动性。具体而言，首先，相关研究往往缺少对于数字劳工个人经验的体察，直接假设数字劳工无法感知这种不平等的存在，进而将他们描述为平台经济中的被动方（董晨宇、叶蓁：《做主播：一项关系劳动的数码民族志》，《国际新闻界》2021年第12期）。正如夏冰青所言：“数字劳工领域确实存在许多不平等现象需要我们加以批判分析，但是，数字劳工的主体性和能动性建构或许也需要成为未来研究的另一趋势（《数字劳工的概念、学派与主体性问题——西方数字劳工理论发展述评》，《新闻记者》2020年第8期）。其次，相关研究混淆了资本（平台方）与算法（技术物）的概念，将数字劳工与平台资本方的矛盾转移到人与技术的矛盾。技术应当被如何使用，是由创造它的人类所决定的。我们的关注点应该聚焦如何更好地使用技术，让技术发挥更重要的价值，从而促进社会公平和福祉。

关注数字劳工算法素养

以算法这一技术为核心运行动力的平台已经深入人们的日常生活，成为数字劳工赖以生存的基础。彭兰指出，一方面，我们要接受并利用算法，另一方面，我们也要发展对算法的识别和反抗能力。她将这一能力称之为“算法素养”（《如何实现“与算法共存”——算法社会中的算法素养及其两大面向》，《探索与争鸣》2021年第3期）。研究表明，数字劳工在与技术“相处”的过程中，逐渐形成了一套帮助他们主动掌握技术的知识和策略。

算法的不透明性导致数字劳工对算法背后具体的运作流程缺乏了解，但劳动者对于算法的想象和猜测却十分丰富，这是形成算法素养的第一步。布赫提出“算法想象”概念，认为用户如何认识算法及其功能对平台算法的建设有着举足轻重的影响（T. Bucher, “The algorithmic imaginary: Exploring the ordinary affects of Facebook algorithms,” Information, Communication & Society,2017）。比舍普在对社交媒体意见领袖（即网红）的研究中，亦发现网红之间八卦闲聊的内容可以反映出算法在当下那一刻的运行状态（S. Bishop,“Managing visibility on YouTube through algorithmic gossip,” New Media & Society，2019）。

在对算法形成了基本的认知和想象后，数字劳工在日常实践中，逐渐掌握了关于平台算法运行规律的知识，这是算法素养的第二步。笔者在对网约车主、外卖员的访谈中发现，大部分劳工能意识到算法已参与到其工作中。有司机认识到平台会根据车主经常跑的区域来推荐订单，也有外卖员表示其以往的跑单数据（包括接单率、等级等）会影响下一次系统派单。这样一种通过输入数据和输出结果逆向推理运行逻辑的过程，被称为算法学习的“逆向工程”。在这一过程中，数字劳工形成了关于算法的相对专业化、系统化的知识。

形成知识结构和体系后，数字劳工会根据其认为的算法运行规律不断调整自身行为，并采取相应策略，以实现自我利益的最大化，这是算法素养的第三步。例如，束开荣发现外卖骑手会通过传播的物质性实践（外挂、虚拟定位、屏幕点击器以及刷单等）来对工作过程中既定的时间与空间秩序及其逻辑进行积极的微观抵抗，并将这一抗争行为称为“技术盗猎”（《送外卖：传播实践的物质网络及其时空秩序》，中国人民大学博士论文，2021年）。此外，数字劳工会进行人际间的信息交流和分享，获取最新鲜的工作资讯，学习如何与算法系统相处甚至主动利用技术达到工作的便利。在“算法失灵”“算法崩溃”的时刻，很多数字劳工能借助自身的经验代替算法系统的运行，如凭借对城市交通的熟悉规划更节省时间的路线图，以及通过人际沟通挣脱算法精细化的围困。此外，在数字劳工进行情感劳动和关系劳动的过程中，算法的技术属性无法替代人性的灵活与温度。这些都证明了与冰冷技术物相比人的优势。

总之，数字劳工算法素养构建的过程，既是“打开黑箱”的过程，也是打破现有权力格局的过程。进而言之，劳工算法素养的提升，逐渐弥合了其与资本方（平台方）关于算法的知识鸿沟，对其进一步适应技术社会、提高自身福祉有着重要意义。现有研究在强调数字不平等现象的同时，也应将关注点转向算法研究的新视角，从数字劳工的角度出发，探讨其与算法系统的互动过程，发掘工作中的主动空间，并倡导数字劳工积极利用算法，在数字时代实现“与算法共存”。

（作者单位：北京大学新媒体研究院）