外卖行业近几年蓬勃发展，也引发了不少争议，其中之一就是算法对骑手的控制。但最近的研究表明，这种“控制”的说法并不完全准确，算法和骑手之间存在着一种更为复杂的互动关系。
算法的局限性
算法是用来解决问题的程序，但它们并不是万能的。外卖配送算法面临着一些难以解决的问题，例如：
- 最后 100 米的配送问题：算法无法完全准确地计算骑手从取餐点到送餐点最后一段路程的配送时间。
- 高峰期的订单冲击：在高峰期，订单量激增，算法很难合理分配订单，导致骑手压力过大。
骑手的能动性
尽管算法存在局限性，但骑手并非完全依赖算法。研究发现，骑手在配送过程中会发挥自己的主观能动性，包括：
- 隐性知识的积累：骑手会通过经验积累不同场景下的配送诀窍，例如优先配送哪个订单、如何进入不同楼宇等。
- 主观判断：骑手可以根据实际情况调整算法给出的配送路线，绕开封路等障碍。
算法与骑手的协作
认识到算法的局限性和骑手的能动性，外卖平台正在调整算法，使其更具协作性。例如：
- 保留人工干预接口：算法保留了人工调度人员的权限，可以在高峰期将订单分配给更强的骑手。
- 提供反馈通道：骑手可以在 App或者通过客服反馈临时封路等情况，算法会根据反馈进行调整。
骑手劳动价值的重估
算法和骑手的互动关系变化也引发了对骑手劳动价值的重新思考。传统观念认为骑手属于低技能劳工，但研究表明，骑手的劳动涉及隐性知识、判断力和匠心精神，是一个手脑并用的工作。
这种重新认识促使外卖平台和其他利益相关者开始尊重和肯定骑手的劳动技能，帮助更多骑手实现劳动技能的培养。
舆论环境的挑战
尽管外卖平台正在改善算法，但骑手在舆论环境中的形象仍然存在刻板化的认知。人们往往只看到骑手在高峰期的高压状态，却忽视了非高峰时段的闲暇。这种认知误差给平台的治理规则体系带来了挑战。
结论
外卖算法从“控制”到“协作”的转变表明，算法和人的互动关系并非单向度的控制与被控制。算法存在局限性，需要骑手的能动性协作才能有效地解决配送问题。同时，骑手的劳动价值也需要得到重新认识和尊重。通过算法优化、骑手赋能和舆论环境改善，外卖行业可以建立一个更加高效、公平、和谐的人机协作生态系统。
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