事实上，近年来越来越多的行业和学术界的从业者参与到外卖骑手与算法交互的研究中。他们发现了外卖骑手与算法交互的新情况、新问题，这也促进了外卖平台的发展。改进算法。
在北京大学中国社会与发展研究中心、北京大学社会学系、北京大学数字治理研究中心、大数据分析与应用技术国家工程实验室近日举办的“算法即人”研讨会上，北京大学中国社会与发展研究中心发展研究中心主任邱泽奇表示，我们应该像人一样推广算法，同时要理性对待算法，肯定算法在促进人工智能有序运行方面的价值。社会，提高生活便利性。我们应该明白算法不是万能的，也不是完美的，要用开发的视角。看看当前算法的“不能”。
算法不是万能的
外卖平台的算法是调度决策算法，主要解决四个方面：订单分配给谁、订单需要多长时间送达、如何走路线、如何计算收益。
骑手是算法中最重要的主题之一。美团研究院今年9月披露的数据显示，2023年，将有745万骑手通过美团平台获得收入。全年接单时间超过260天的骑手占总数的11%，约为81.95万人。
在很多人的认知中，骑手是低技能工人，只需要按照算法系统的指令完成配送任务即可。他们的工作性质与流水线工人相似。算法的存在必然导致骑手工作的异化。然而，中国农业大学人文与发展学院副教授陈龙近年来的研究打破了骑手是低技能劳动力的固有认知，也重新思考了算法与骑手之间的关系。
谌龙兼职跑外卖已经近半年了，也调查过一批资深骑手。通过对比新老外卖骑手的工作效率和收入差异，他发现骑手的劳动并不完全依赖于算法，劳动者往往参与到劳动过程中。直觉判断和劳动精神包括默会知识和聪明才智。这是一项需要双手和大脑的工作。陈龙强调，这些技能需要时间培养，但高流动率导致很多骑手在技能成熟之前就离开了这个行业。因此，他呼吁社会重新认识和尊重骑手的工作，肯定和尊重工人的劳动技能，帮助更多工人实现劳动技能培训。
每个骑手从工作中获得不同的隐性知识。这些知识包括同时收到多个订单时先配送哪一个、进入不同建筑物后的配送时间等。这种隐性知识与配送效率直接相关。
当这些研究上升到更高的理论高度后，陈龙发现人类和算法之间是存在界限的。 “我原本以为算法是万能的，但研究证明算法是有局限性的。”
更一般地说，算法限制的存在意味着算法和人并不是一种控制与被控制之间的单向关系。
例如，配送算法处理的问题中，最后100米的很多场景过于微观和复杂，算法无法实现完全精确的计算；例如，人工调度有权在高峰期将部分订单分配给发货能力较高的订单。有了强大的骑手，场地和骑手之间的关系也更加紧密。
这项研究也给了外卖平台很多启发。某外卖平台的算法技术人员告诉界面新闻，平台从实践中也发现算法存在局限性。
从近年来外卖平台的配送算法调整来看，界面新闻发现，平台保留了一些供人们发挥主观能动性的接口。一位外卖骑手透露，在规划路线时，外卖平台会给出建议的外卖路线，但并不是强制路线。许多经验丰富的骑手表示，他们“不看系统路线”。当出现临时封路等情况时，平台为骑手提供App举报、客服反馈等渠道。
从骑手全天的工作状态来看，他们的“高压”工作状态更像是订单“峰谷”波动造成的“短期高压”。非高峰用餐时间，不少骑手选择就近的“骑手站”休息，看短视频、看小说。
如何在订单高峰期和低谷期平衡骑手的劳动，骑手本身可以发挥更多的主动性，平台算法值得更多探索。
北京大学博雅特聘教授何燕岭认为，互联网和信息渠道为我们提供了大量信息，但大家看到的世界是朋友圈或短视频平台推送的世界。外卖骑手在舆论环境中的形象已经形成刻板印象，真实数据难以真正传播，这也对平台的治理规则体系提出了挑战。
“骑手进入这个行业的第一年往往会出现很多问题。”上述外卖平台的算法技术人员表示，培训更重要，但骑手职业的过渡性太强，这是一个矛盾。很多问题并不是来自“算法”这个抽象概念。
投放算法优化仍面临多重挑战
面对骑手与算法交互产生的各种问题，很多人的第一反应是算法应该提供更大的灵活性，尽可能照顾骑手的利益。但在实际应用中，算法的优化和改进并不是非此即彼那么简单。
比如，在外卖的运营中，平台经常面临的一个冲突是，商家的外卖速度会直接影响骑手的配送时间。
中小餐饮商户占外卖平台的80%以上。这些商家产能有限，消费者在午餐和晚餐高峰时段点外卖。商家因订单过多而无法按时送餐的情况屡见不鲜。也经常出现。
在这件事上，骑手和商家的立场和诉求不同，如果意见不合甚至可能会发生激烈的冲突。例如，去年4月，江西赣州一名外卖送货员在餐厅取餐时，因取餐时间问题与餐厅老板发生争执。
据界面新闻报道，外卖平台现已推出骑手向商家举报外卖送餐速度慢并希望延期的功能。不过，一位外卖平台经营者透露，“外卖高峰期”平台面临的情况更为复杂。乘客反映，商家送餐速度慢，希望能延迟，但商家提供了餐食已经送达的证据。平台应该听什么？谁？
外卖算法涉及的主体中，虽然骑手关注度最高，但不可否认的是，商家、用户、平台都参与其中。其背后的配送算法也需要考虑不同主体的诉求，兼顾骑手、商家、消费者。为多方带来好处。
据界面新闻报道，美团、饿了么等平台目前正在通过改进算法来平衡商家和骑手之间的矛盾。其中，美团外卖的算法一方面会通过历史数据识别出长期送餐缓慢的商家。凡是为商家送餐的骑手，将自动提前获得延长送餐时间；另一方面，平台还启动“餐后派送”，商户在送餐后使用免费终端智能硬件产品“餐宝”报告“餐品已送达”，后台派送骑手去商店取餐。如果骑手遇到商家送餐慢等问题，平台会主动或根据骑手的投诉免除骑手的责任。
上述外卖平台的算法技术人员告诉界面新闻，配送调度算法面临着数百万商家、数百万骑手和数亿消费者之间海量订单流转的问题。如何解决多主体、多目标的利益？平衡性和极大的不确定性，要进行高度复杂的实时计算，必然会在算法运行过程中出现一些问题。
其背后的原因并不难理解。算法只是一系列数学函数，本质上是通过导数、梯度等方法机械求解，无法解决数学函数以外的问题。美团研究院执行院长李继伟在“算法为人类”研讨会上也谈到了这一点。基于此，算法不仅仅是技术问题，还涉及社会伦理和人际关系。
在他看来，算法与人的关系不是单向控制与被控制的关系，而是一种相互促进、相互进步的共生关系。算法必须在实践中不断完善，最终才能更好地为人们服务。
