UberEats外送員一單賺多少？如何用AI操弄接單量、薪資？一揭演算法的工資暗黑真相
應用程式用的AI 系統彷彿一位不露臉的老闆，只透過手機交付命令。（示意圖／取自Pixabay）
編按：外送職業在這幾年新興發展，不過，你知道UberEats外送員一天賺多少嗎？英國《金融時報》記者穆吉亞在書中，揭開外送平台世界裡的演算法「黑盒子」，AI是如何影響外送外送平台的薪資判定，如何操弄外送員的接單量，導致勞資雙方之間的資訊不對稱，本文將深度解析。
AI系統彷彿不露臉的老闆
在決定對抗優食（UberEats；優步公司的餐飲外送服務）演算法的這一天，花16個小時一直在編寫網頁應用程式，甚至拍攝影片將操作方法教給優食的外送員。他把應用程式取名為「騙子優步」（UberCheats），並在半夜發布程式。
騙子優步程式是用來稽核演算法的工具。沙米那時候是優食的外送員，對這個幾乎等同他老闆的AI系統失去了信任。他花費好幾週的時間請優步公司員工解釋，工資為什麼會有不符合的地方，但以失敗告終，沙米覺得自己別無選擇，必須採取一些行動，於是開發了這個應用程式。
工資不符其實很難舉證。因為優步公司是以動態的方式幫每份工作訂定價格，導致外送員沒有固定的費率，費率可能每小時變動，還會因地區和個人的不同而有所差異。從需求到天氣，能產生影響的因素可能很多。況且優步公司在外送員跑完單後，通常會隱藏實際的運送地址（ 表面上的理由是為了顧客的安全），導致外送員很難確認自己到底跑了多遠。
所以當外送員拿到收據，只會看到一個從甲地到乙地的匿名路線，以及行程距離和實際工資。但這代表外送員無法複查不符合的項目。沙米的騙子優步程式可以從收據裡抓出GPS 坐標，然後計算外送員實際跑了多遠，再跟優步公司聲稱的行程距離做比對。他開放讓大家免費使用。
這些應用程式用的AI系統彷彿一位不露臉的老闆，只透過手機交付命令：機器學習軟體會分派工作給司機、驗證工作者的身分、決定每項任務的浮動工資、發放獎金、偵測詐欺，甚至做出有關雇用與開除的決定。
沙米的上一份工作是程式設計師，在福特和福斯資助成立的新創公司Argo.ai 任職。這是一家自動駕駛車公司。2020年夏天，他辭掉Argo.ai 的工作，因為他發現：自動駕駛車雖然會讓駕駛行為更安全，卻不一定能讓城市變得更適合居住。
雖然沙米花費一些時間思考接下來要做什麼，但他也考量過手邊的選項。他想騎自行車探索匹茲堡。這時他想到可以當優食的自行車外送員。整天騎著他的自行車，甚至能在過程中賺到一些錢，這是消磨夏日最好的方式。完美的臨時方案。
沙米想在優食註冊，應用程式要求他執行演算法身分驗證。他必須拍一張自拍照，讓應用程式內的臉部辨識系統進行驗證。只不過這方式行不通。他又拍了好幾張照片，但應用程式還是拒絕，說系統無法驗證他的身分。
騎3.4公里送餐，只拿1.8公里工資
在等餐時，沙米又收到通知，原來另一個人在同一家餐廳訂餐，應用程式也把外送任務給了沙米。因為優步公司的演算法不讓外送員在取餐之前看到目的地，所以沙米手上沒有太多資料可以做出明智的決定；加上應用程式不會在地圖上顯示海拔高度，沙米也不知道這趟行程會有多陡峭。儘管如此，他還是接下第二趟外送。
下第二趟外送，演算法說整件工作會花6分鐘，卻耗掉沙米90分鐘。一開始，他以為這只是程式估計錯誤，或是以開車送餐的外送員為對象。但他後來知道，即使開車也無法如軟體的預測，在六分鐘內完成這兩趟訂單。他也算出自己在那天騎了3.4 公里，但根據收據，他只拿到1.8 公里的工資。他說：「這不是騎自行車和開車之間的差異，而是更嚴重的錯誤。」
想要稽核零工工資的困難處在於，多數的外送應用程式不提供標準工資，甚至沒有計算工資的公式。雖然外送員或司機在決定接單前會看到他們理應拿到的費用，但數字並無法預測。演算法利用一套祕密公式幫每份工作訂定價格，其中的變數五花八門，像是顧客評價、外送員的拒接率、出車的供需，以及外送員工作的城市。
因為這些應用程式會登記員工的上下班資訊，記錄每一筆能取得的數位資訊，從員工的偏好路線、開啟外送服務的頻率、持續登出應用程式的時間、工作的頻率，到接受和退掉哪些工作，種種變數都會納入工資計算當中。外送員只能猜測。他們唯一能確定的是自己獲得多少里程的工資。
在接下來幾週，沙米傳了十幾封訊息給優步公司，表示他收到的款項與工作的距離不相符，但一直收到自動化回應，內容無奇不有，包括請登出應用程式、重新啟動應用程式、重新開機、重新下載應用程式、更新應用程式、重置網路設定、如果等待時間超過十分鐘請取消訂單。
沙米告訴我：「這問題很棘手，因為我認為拿到多少工資和工作的距離關係不大，反而跟機器學習演算法比較有關係，演算法決定了他們可以付給某個人的最低工資。」
因為優步公司的系統不會在事後向外送員透露實際的運送地點，因此他們無法自行計算距離。這讓外送員很難自己去稽核這些演算法，只能依賴應用程式所屬公司自行校正錯誤。
優步公司平均而言每趟行程會少付2.17公里。
沙米分析自己的收據後，發現好幾個不符合的地方：其中一趟行程在谷歌地圖上是12.2 公里，因為封路而增加到14.8 公里，但根據優步公司的付款演算法，這趟行程變成9.7公里。其他收據也顯示，原本3.1 公里的行程，優步公司支付2.4 公里的工資，而12.1公里的行程則支付9.7公里的費用，諸如此類。
沙米在谷歌的Chrome 線上應用程式商店發布這款應用程式供其他人使用，幾乎立刻就收到世界各地幾十名優食員工的回應，地點橫跨美國、日本、巴西、澳洲、印度和臺灣。騙子優步程式總共記錄了大約六6筆的行程，其中17％ 的工資過低。不管在哪個城市，以使用騙子優步程式的外送員來看，優步公司平均而言每趟行程會少付2.17 公里。
優步公司的應用程式明顯算錯距離，顯示了接單工作者一直在懷疑的事情：演算法對於意外延遲或路線延長等人為因素有盲點，無論肇因是嚴重塞車、天氣事件、道路施工，或餐廳擁擠導致外送員等待。
沙米的應用程式上線幾個月後，優步公司的律師提出抗議，要求谷歌在Chrome 瀏覽器上封鎖騙子優步程式，聲稱人們可能會把它跟真正的優步產品搞混。可以控制哪些應用程式在瀏覽器上架的谷歌照辦了，於是沙米寄送好幾封電子郵件，向這家搜尋巨擘提出申訴，對方才解除禁令。
每次優步公司決定更改程式碼，他就得花費好幾個小時找出因應之道，問題是優步公司經常這樣做，而且沒有任何解釋。
對他來說，這個工具的真正意義是呈現演算法的不可預測性，並揭露優步公司對自身的行為缺乏責任感。沙米的故事受到《連線》、《沙龍》（Salon）和《每日郵報》（Daily Mail）等媒體的廣泛報導，讓大眾更容易了解以AI 為基礎的工作平臺到底有多麼不透明。
「在我工作過的每家公司，我都能找到方法讓別人聽見我的聲音。表達的方式或許並不漂亮，但我總是可以修正問題。但對於優步公司，我感到很無助，因為我做不到這件事，」他說。
「當他們有這些黑暗模式，當他們每一趟少付你二十五美分，我沒有辦法找出原因。我沒有可以抱怨的對象，除了媒體，對吧？發布騙子優步程式是一種採取行動的手段。沒有它，這整件事只是讓人感到洩氣而已。」
作者簡介｜穆吉亞
《金融時報》AI領域編輯，負責AI和其他新興技術的報導。因走訪世界各地，為《連線》、《華盛頓郵報》、《新聞週刊》和《每日電訊報》等媒體撰寫有關尖端技術人物、新創公司和企業，以及科學和科技對社會影響的文章，屢獲殊榮。經常出現在廣播電台和電視節目，包括BBC的旗艦節目《今日》和Sky News新聞頻道。曾於TED講述個人數據遭盜用的經歷，吸引近4000萬人觀看。
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