丁未:遭遇“平台”:另类数字劳动与新权力装置

选择字号:   本文共阅读 1359 次 更新时间:2022-01-20 21:17:29

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丁未  

   摘要:以"人作为基础设施"为视角,回溯深圳出租车司机(以湖南攸县籍的哥为主)与平台(滴滴出行)长达8年"斗智斗勇"的历史,论文展示了劳动者利用非正规技术的丰富操演参与建构了平台的生成。在承认劳工作为主体的历史地位的同时,通过作者与司机对平台数据智能技术的共同反演,揭示了另类数字劳动是一个劳动者被贬值、平台技术及背后的资本被赋值的过程;拆解了司机与平台博弈、抗争的另类数字劳动隐秘地成了平台技术优化、升级的重要途径。数字资本主义本质上是一个"制造能动"并"反噬对抗"的新权力装置;以此对劳动过程、劳工主体性建构、劳动异化等理论进行了重新审视。

   关键词:另类数字劳动;人作为基础设施;权力装置;制造能动;反噬对抗

  

  

一、引子

  

   我恨滴滴的原因,第一是我们帮它打下了天下之后,看清了它的嘴脸,它不是为你的士服务的;第二它最大的目的,是把全世界的车垄断在它的名下……它真正的目的是做金融,就是让我们帮它去养客户,最后一网打尽!

   2019年10月,在深圳石厦村的一个湖南人饭馆,外号“县长”的攸县60后老司机(攸县的哥,已经成为一个品牌或习惯叫法,因此本文的攸县的哥,实为攸县籍的哥),道出了传统出租车司机对滴滴这一出行平台的普遍情绪。经历了8年与滴滴的“交手”1,他们不仅对出行平台有着切身理解,而且不得不承认,平台的出现彻底改变了他们的职业生涯与未来。

   “平台是数字化基础设施”——西方学者关于平台的界定和媒介研究的基础设施转向(infrastructural turn)2,既是对近十年来全球数字化商业平台无处不在地嵌入人的生命世界(life-worlds)的一个回应,也是对平台用户的数字劳动(更确切地说是“数据劳动”)产品公共属性的反思。

   出行平台是一种特殊的数字基础设施,它基于城市公共交通系统,因此也是原有基础设施的“平台化”。陈玉洁、邱林川以“数字公用事业”(digital utility)为定位,全面梳理了滴滴出行的“平台化”过程,展示了这个出行领域全球最大私营互联网企业(市场占有超过Uber),如何利用大数据和智能化重构中国城市交通基础设施、试图成为数字公用事业供应商的曲折历程。他们将为滴滴提供看不见的数据资产并受算法操控的司机,称为“数字公用事业劳动者”(digital utility labor),认为,劳动,包括数字公用事业劳动,是数字公用事业可持续发展的基础和命脉”3,从而充分肯定了以劳动密集型为特征的平台劳动者的社会价值。

   然而,对于像“县长”这样对“滴滴”怀有复杂情感的出租车司机群体来说,数字公用事业劳动者是完全陌生的称呼;他们对遭遇平台之后的经历有着自己的体验与认知,而劳动者的经验视角或许更有助于我们从亲历者的角度,去探讨中国社会的平台化问题。本文试图复盘滴滴这一出行平台的生成(becoming)与作为特殊数字劳动者的出租车司机之间复杂的博弈过程,从而探讨以数据为核心的按需商业平台如何一步步改造劳动关系、劳动过程,最终建构起一种全新的权力装置;借此也试图对2020年那篇著名的深度报道《外卖骑手,困在系统里》4的“系统”一词,作出学术回应。

  

   二、“人作为基础设施”

  

   首先本文在方法论上借鉴西方学者“基础设施反演”(infrastructural inversion)的理路,让平时视而不见的基础设施的基底(substrate)浮现出来,成为我们考察的实在之物(substance)。这一方法论主张,基础设施是一个关系性概念,只有在特定的文化脉络和有组织的实践中,基础设施才得以显现5。换言之,我们并非从习以为常的消费者身份视角,而是从平台运转的后台去看大数据技术与劳动者的关系:例如本文重点探讨的是劳动者技术操演与滴滴的技术架构(包括数据采集、机器学习、算法决策等)的运作之间可能存在的关联。这是对滴滴这个数字化基础设施的反演式考察——揭示平台那个“隐而不见的后台”(invisible background)中的权力关系。

   让我们首先进入平台的智能化技术核心。2017年2月,滴滴研究院副院长叶杰平“拆解”了“滴滴大脑”——一个包括大数据、云计算和机器学习的出行智能系统,他把滴滴大脑的计算形象地比喻为“动态打靶”6:对于满大街移动的人和车辆,人工智能就像灵敏的狙击手,精准地一一射中靶子。这个过程之短令人瞠目:滴滴大脑仅需2毫秒就能猜出你想去哪儿、2秒就能为你提供智能派单7。今天“流的空间”(space of flow)是进入了消费者瞬间欲望冲动的微循环,大数据通过对“微循环流”精准的供需匹配,实现资本的加速逻辑——凭借媒介技术的变革,资本完成一次循环与流通周期的时间正趋向于零;尽管“对于人类的行动和感知来说,节省多少毫秒的时间毫无意义”8。

   如此强大的滴滴大脑,每天可从3000万个日订单量中生产出超过106TB的新增轨迹原始数据(相当于10.6万部电影的数据量)9。数据无疑是维持平台日常运营的生产要素,同时也是滴滴平台无限扩张、加速增值的必要条件——滴滴出行的企业理想是成为“全球最大的智慧交通综合服务提供商”,甚至要穷尽“物理世界人和物体的流动”10。

   正因为数据是平台的核心资产,我们就有必要剖析原始数据的采集、积累问题。尽管乘客也是平台数据来源的基础,但司机作为出行服务的供给端对平台数据的贡献远大于乘客11;事实上,平台一旦失去劳动者实时供给端数据,将彻底崩溃——这其实是所有按需平台的“阿喀琉斯之踵”。正是基于劳动者数据生产的必要性和平台潜在的脆弱性,陈玉洁和邱林川之文提醒我们思考数字平台中人的地位:

   数字公用事业与电力等传统公用事业的区别至关重要:数据化(datafication)作为数字平台的权力来源,不仅有赖于算法、技术和“非人”(non-human)的自然资源,而且更关键和更密集地依赖于人类自身。12

   在此,我借用“人作为基础设施”(people as infrastructure)这一视角13,将劳动密集型按需平台视为由“活的劳动”(living labor)生成的“活生生的基础设施”(lively infrastructure)。如果说滴滴大脑是基础设施反演的技术视角的话,那么活的劳动是一个社会视角;它们是基础设施这个“系统”的重要组成部分。

   “人作为基础设施”要求我们从劳动者媒介化的实践来考察数字平台。近年来,国内外传播政治经济学派对平台资本主义、数字劳动的理论探讨颇有建树,平台劳动的经验研究在人类学、社会学、传播学等学科渐成气候。针对网约车司机、外卖员(又叫“骑手”)的个案研究,对平台算法权力下“不稳定劳工”(precariat)、劳动过程、劳动者主体性(包括对抗策略、集体性行动消解)等议题均有涉猎。其中,科技民族志学者罗森布拉特(Alex Rosenblat)对优步司机的研究最为细腻、深入14。但已有研究主要基于“人机嵌入”劳动的情境化个体,对于劳动者作为有机社群的个案研究非常稀缺。值得一提的是,人类学家格雷(Mary L. Gray)和计算机科学家苏里(Siddharth Suri)的《销声匿迹》15考察了从事互联网数据劳动的众包工人,两位作者提出的“自动化的最后一英里悖论”意味深长:一方面,如今像亚马逊这样高度智能化的平台仍然离不开人类简单、枯燥、重复的幽灵工作(ghost work);另一方面,众包平台通过互联网接口(API)指派任务,剥离了人的社会关系,但身处不发达地区的印度工人机智地利用社交工具和亲朋好友等资源,通过众包(crowd, 众人)协作网络,顽强地为“社会连结”(social connection)赋予价值。可见,面对冰冷的机器,像信任、善意、认同等人的社会属性仍具强大的生命力。这无疑是“活生生的基础设施”的一个生动注脚。

   深圳的湖南攸县籍出租车司机群体为“人作为基础设施”提供了一个独特的中国案例。这个以地缘、业缘为纽带的同乡同业群体在文化和经济生活上留存着浓重的乡土基因,从而为探讨当代中国“流动社会”的真实图景提供了一个重要而有趣的视角16;其次,由于特殊的政策管制,中国出行服务平台化最初从传统出租车行业打开缺口,这与其他国家的“优步化”过程截然不同。因此,这一特殊个案可以在一定程度上弥补“平台劳工问题仍然是中国互联网政治经济学的薄弱环节”之缺憾,并以此“质询本土语境如何塑造了中国的平台化进程”17。

   中国城市化进程中的同乡同业群体至少有三个特征:城市的边缘地位、非正规经济的弹性和自组织的活力。以深圳石厦村的攸县出租车司机为例,他们曾经通过车载对讲机建构了“一呼百应”的地缘共同体,解决了生人社会、职业风险等生存困境;作为城市的边缘人,他们内部产生了牢固的同乡同业身份认同18。这种社群关系一直延续至微信时代。因此,本文的研究对象是一个特定的有机社群,文中涉及的每一个人物都是这个人际网络和集体性实践的一分子。

   这里有必要对同乡同业社群涉及的非正规经济作一点解释。多项研究发现,这类社群特别擅长发现、利用城市运行规则中的漏洞,从中找到立足、发展之道;用人类学者项飙通俗的表达就是善于在制度上“打 洞”19。有 学者指出:“无视规矩、不惜代价的冒险精神,以及通过种种非制度的、冒险的活动发掘机会、把握机会的能力,对于处在城市社会最下层的流动农民获取更高的地位利益具有特殊 的意义。”20

   本文的“另类数字劳动”与“非正规”密切相关,它是相对于正常数字劳动而言的。正常数字劳动主要指司机在使用打车软件执行平台任务、为乘客提供正常出行服务时所生产的数据;它也包括了司机为平台推广应用软件等营销活动所产生的数据,这些活动由平台制定任务、奖励等规则。而另类数字劳动在本文中有三层含义:一、它专指由司机发起的在打车软件应用上的“违规操作”(即非正规实践)所产生的数据;二、所有的违规操作都具备两个前提条件——平台技术本身存在漏洞和劳动者有明确的利益动机,但除了利益,违规操作还包含了劳动者复杂的目的、情感、关系等社会属性;三、“另类”也有“特殊性”和“地方性”的文化内涵,它是作为中下阶层的劳动者对代表数字智能科技的“平台”的一种特殊认知与实践,攸县的哥浓厚的地方文化、职业习惯、媒介素养互为揉合,建构了一种关于平台的地方性知识——包括俚语、行话、策略等。

   本文采用质化研究的方法,访谈时间集中在2019年9月到2021年3月。共举办焦点小组访谈8场,参与者50余人次;个别访谈的受访者包括出租车司机44人,网约车司机14人。凡文中引用的经验材料均进行了多人交叉核实。其他访谈对象包括滴滴出行内部管理人员2人,出租车公司管理人员1人。本文在写作过程中,还就数据采集、机器学习等问题请教了3位在高校从事大数据挖掘、机器学习研究的学者和3位业界从事人工智能研发的专家。所有受访对象都做了匿名处理21。

  

三、另类数字劳动 (点击此处阅读下一页)

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文章来源:《新闻与传播研究》2021年第10期

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