被官媒狠批，近萬億市值蒸發！曾經的最強“網紅”也變味了……
來源：大貓財經
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01
到底啥買賣最賺錢？如果是在古代的話，那絕對是販鹽。
甭管你是王侯將相還是平民百姓，一日三餐都少不了，屬于剛需中的剛需。雖說這玩意大部分時候都被朝廷壟斷，但只要你能找到門路從中抽成，富可敵國絕對是指日可待。
雖說現在鹽鐵生意不再暴利，但這個“抽成”的路子卻被沿襲了下來。
以網約車為例——滴滴國內的月活用戶在去年就突破了4億、每天有超5000萬用戶在app上用車，這個規模不可謂不大，蘊含的利潤自然不菲。
一開始，平臺的手段是想盡各種辦法掙差價、殺熟。
復旦大學的孫金云教授為此專門做了個調研，發現的問題不少：比如車費比預估價更高、等待時間超預期、甚至相同的距離用蘋果打車更貴。
等到了后來，算法就開始算計起了司機。
有的記者在調查后發現，部分平臺抽成超過20%，有的時候甚至高達50%，刨去油費和亂七八糟的開銷，這一天幾乎等于白跑，實在是有點夸張了。
可甭管用戶和研究團隊再怎么擺事實講道理，平臺依然是一幅我行我素的樣子。升級可以、道歉也行，但具體的抽成邏輯依然是“無可奉告”，態度實在太差，連新華社都看不過去了，直接質疑。
眼看著群情激憤，滴滴這才發了篇姍姍來遲的聲明：
整個2020年，網約車司機收入占乘客應付總額的79.1%。在剩下20.9%中不是乘客補貼就是經營成本，凈利潤只有3.1%；至于抽成高于30%的極端情況，在總訂單中的占比2.7%，需要排查原因。
至于為啥嗎，滴滴網約車公司CEO孫樞也說了：平臺雖大，但能力不足，讓乘客打得起車，司機師傅收入穩定提升，我們還有很遠的路要走。
乍一聽理由還挺充分，可在該自證的時候講謙虛，實在是有點避重就輕。
02
滴滴這還算好的。
在交通法規和攝像頭的“威懾”下，司機們就算再著急也得老老實實在路上堵著，所以平臺能做文章的空間有限。
可騎電動車的外賣小哥就慘了。
2018年的時候，北大有個研究社會學的博士后“臥底”進了送外賣的隊伍中，用了整整五個月的時間做了實地調查，詳細列舉了算法對人類極限的不斷壓榨——
比如按導航送一單需要40分鐘的話，平臺也會按照這個標準來規定送達時間。但假如有人能發現比導航要快的捷徑，算法馬上就會調整標準，讓更多人跑得更快。
有的時候，平臺甚至會毫無征兆地縮短這個時間，以此來測試小哥們的速度極限。假如大部分人能順利完成任務，這個標準隨后就會跟著提高——年輕人嘛，總是要逼自己一把。
在永不停歇的算法幫助下，平臺通過手機不斷地追蹤騎手的軌跡和狀態，用海量的數據喂養出了更高效的路線和送餐隊伍：
●2016年，3公里送餐距離的最長時限是1小時，2017年，變成了45分鐘，2018年，又縮短到了38分鐘。
●2019年中國全行業外賣訂單單均配送時長比3年前減少了10分鐘。
但提速的代價，是越來越多的超速、逆行甚至事故，是越來越急躁的外賣小哥和越來越惡劣的工作環境。
前陣子，北京人社局的一個副處長親身體驗了下外賣小哥的日常工作。
雖說沒遇到攔路的保安、鎖車的物業、偷餐的小偷和給差評的顧客，但由于經驗不足，大哥騎電車跑了12個小時才賺了41塊錢，當真是有點凄慘。
既然工作都這么辛苦了，那就坐下來跟平臺聊聊保障的問題吧，結果——
按照美團代表的說法，在平臺上注冊的騎手有將近1000萬，但都是外包給合作商。既然沒有固定的工作場所、平臺又不提供勞動工具，那在工作中產生的行為，“我們也沒法完全地直接負責任”。
不給交社保也就罷了，就連商業保險的保費都要從騎手自己的傭金里扣除——60萬的身故傷殘險、5萬元的醫療費用，這點額度真不知道能在急診室里支撐多久。
03
也正是因為這個，最近幾年關于算法的討論很多。
一部分人認為，這東西能改善人們的生活質量、提高效率；另一部分人則認為算法操縱數據，無底線地剝削普通人。
但無可否認的是，這項技術代表著人類的某種追求。早在幾千年前，人類就開始遵循程序化、規則化的儀式和經驗來指導生產和生活了。
那時候技術不發達，靠天吃飯的人們關注歷法、節氣甚至六爻八卦奇門遁甲，等到技術稍微進步一點后，數學、物理、化學這樣的科學就開始走上了歷史舞臺。
說起來，無論是先民的占卜和祭祀，還是科學家們的計算和推演，其實都是對宇宙運行規律的歸納和總結。要么是為了避免危險，要么是為了填飽肚子，總之是為了過上更好的生活。
不過人力畢竟有時而窮，所以有時候也總是算錯。
為了得到更精準的計算結果，大伙這才研究出了計算機，數據的存儲、傳輸和處理速度越來越快，各種基于人工智能和機器學習發展而來的算法日漸壯大了起來。
尤其是在互聯網飛速發展的21世紀，算法的應用進入了一段空前的繁榮期——
一開始，像頭條這樣的資訊平臺用智能化的算法來掌握大家的習慣和喜好，并以此為基礎給用戶推送更受歡迎的內容和信息，逐漸成了碾壓門戶網站的新晉巨頭；
等到了后來，電商、快遞、外賣、網約車甚至社交軟件也加入了進來。反正在那些年里，對算法應用最爐火純青的互聯網公司們是當之無愧的最強“網紅”。
考慮到當時新技術對傳統經濟模式的顛覆和革新，他們的形象普遍還是比較正面的。
04
不過隨著平臺經濟的不斷擴張，有些事情就開始變味了。
本身呢，算法優化資源配置、提高經濟效率，但考慮到企業先天的盈利動機，這個“優化”的過程最終一定會帶來新的問題。
尤其是在缺少競爭對手的前提下，平臺的行為只會更加變本加厲。
自從美國人福特琢磨出了流水線后，普通工人的勞動就被“分割”成了無數簡單枯燥的部分，比如擰螺絲、焊鋼板和訂鉚釘，雖說提高了工資待遇、但也削弱了技術工人“人”的屬性。
在這方面做到極致的，還有新世紀初的富士康。雖說郭首富改變了不少廠哥廠妹的命運，但在那個諾大的工業王國里，一批又一批年輕人被榨干，循環往復、周而復始。
現如今，外賣騎手和網約車司機成了“流水線”上的螺絲釘。他們不僅工作時間完全被系統支配，當算法深度學習后發現還可以壓縮時間，那么僅剩的“空閑時間”又會被削減。
最麻煩的是，在壟斷了數據和用戶的平臺面前，普通人沒有什么話語權。就算是在網上掀起了一波又一波熱搜，換來的不過是一點微不足道的讓步。
也許是3塊錢一天的保險，又或許是一則看似言辭懇切但誠意欠奉的聲明，等到了第二天，太陽照常升起、算法依然不會網開一面。
最近，美團的股價又跌了不少。從年內的高點算的話，蒸發掉的市值差不多有1.2萬億港元，處罰還沒出來，但有些認識是共知的，平臺日益強大，帶來了不少新問題，比如推高行業成本、逃避社會責任、甚至侵蝕稅基。
這些問題逐漸成了公眾話題，涉及的人太多，這些平臺的數據已經成了新時代的水和電，是最根本的新基建，有些問題，已經沒法再拖延了。
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