字母榜》互聯網演算法走出黑箱（彥飛）

美團外送員。（作者提供）

讓演算法變得更透明，正成爲中國互聯網公司新的商業倫理。

11月5日，美團公佈外賣訂單分配演算法，詳細解釋了平臺是按照哪些邏輯和規則，將每天超過4000萬張外賣訂單，分配給全國數百萬名騎手。

美團方面稱，平臺收到訂單後，會基於騎手當前位置、時間富裕程度、手頭訂單情況、新訂單帶來的新增距離以及是否爲新手等因素，選擇時間更寬裕、更順路的騎手，讓騎手在合理勞動強度下獲得更高收入。

值得注意的是，在遭遇系統不合理派單時，騎手可根據實際情況拒絕接單或轉派。這讓騎手在某些場景中，能夠做出比演算法更合理的決策。

今年以來，美團多次披露外賣業務的演算法原理，並對現存短板和改進方案做出說明。兩個月前，美團首次公佈外賣預估送達時間演算法，指出騎手配送時間並非由最近距離除以最快速度決定，而是在四種模型中選擇時間最長的方案。

除了美團外，其他大型互聯網公司也開始讓演算法接受公衆檢視。

8月底，微博首次公佈熱搜演算法規則，包括熱搜榜單如何形成、關鍵詞熱度如何計算、廣告位有哪些等，試圖平息外界對於「買榜」「刷榜」等惡意行爲的質疑。

滴滴則在2019年9月披露了平臺派單演算法，包括近距離派車、全局最優、安全派單等；又在次年5月公佈平臺抽成規則，以解釋爲何司機和乘客看到的車費金額並不相同。

各大公司不約而同的行動，讓此前神秘無比的演算法，越來越多地走到陽光下，黑箱狀態有望被打破。

作爲互聯網產品的底層規則，一套優秀的演算法能夠在幾毫秒內響應成千上萬的併發需求，做出最佳決策，實現整個系統的效率提升。它是互聯網脫離人工侷限，能夠同時服務數千萬乃至數億用戶的關鍵。

經過數十年的演進，演算法已經深入人類社會的方方面面，無論是網購、打車、叫外賣，還是瀏覽新聞、看視頻、玩遊戲，演算法的魔力無時無刻都在發揮巨大作用。

但隨着時間的推移，演算法開始引發越來越多的擔憂。

作爲互聯網公司的核心資產之一，演算法長期處於嚴格保密狀態。一些人開始質疑，大公司重金打造的演算法，在賺錢的同時，是否符合公共利益的最大公約數，是否達到了企業商業價值與社會價值的統一。而大型公司的強勢地位，進一步強化了這種猜疑。

要想打消這種疑慮，最佳途徑是互聯網公司主動公開演算法。

11月初，中國《個人信息保護法》正式實施，規定個人信息處理者利用個人信息進行自動化決策，應當保證決策的透明度和結果公平、公正。這從法律層面對於演算法透明提出了要求。

互聯網公司的演算法透明化，已經是大勢所趨。

但在具體的實施環節，互聯網公司不會一蹴而就，而是試圖在商業機密與公衆知情權之間尋求平衡。「透明」的應該是演算法原理，而非代碼本身。

對於美團來說，再複雜的演算法，終究還是要回歸到騎手線下場景，爲他們解決問題。

「又一家」是江西南昌的知名燒烤連鎖店，開業7年間，長期在本地燒烤類榜單中位居前列。這家餐館非常重視線上運營，曾連續四年被評爲大衆點評必吃榜商家。

但跟很多商家一樣，又一家燒烤也有一個長久困擾：在晚餐和夜宵時段，門店生意很好，經常滿座；同時，這也是燒烤外賣的高峰期，導致餐廳人手格外緊張。

又一家燒烤門店主管熊丹丹表示：「人一忙起來，就希望做事情都能順着來，要是中間哪裡卡住了，着急是很正常的反應。」

感到着急的不僅僅是商家。外賣騎手有時來得早，菜品卻還沒準備好；有時候餐廳忘了在電腦上點擊「已出餐」，騎手收不到通知，遲遲不來，導致菜品變涼，影響消費者體驗。

「騎手有好幾個訂單要取要送，等得久了就會催。」熊丹丹說，店裡的員工一邊要盯着外賣是否做好，另一邊還得應付其他事情，「有時候就會和騎手爭吵。」

爲了解決這類問題，美團一直在對演算法進行優化，嘗試給騎手留出更充裕的時間。在最新公佈的演算法中，後臺系統在派單時，除了位置、路線等因素外，新訂單是否會導致現有訂單超時也是重要考量因子。

針對許多騎手頭疼的「出餐慢」，美團在此次公開的「訂單分配」演算法規則裡，披露了還在試點的解決方案——「出餐後調度」，通過爲部分商家安裝一款名叫「出餐寶」的智能硬件，商家出餐後上報平臺，系統再調度騎手取餐。

外賣騎手丁小濤表示，在「出餐後調度」功能上線後，騎手能更精準地知道商家的出餐時間，從而更好地規劃好時間、路線，再到商家取餐。過往不時發生的「人等餐」的情況基本不再出現，騎手和商家的矛盾大爲減少，騎手的配送壓力也沒那麼大了。

互聯網公司爲什麼要紛紛公開演算法？因爲演算法並不完美。

公衆的常見誤解是，無處不在的演算法始終會根據既定規則，做出最符合某一方利益的決策。作爲演算法的生產者，互聯網公司自然會成爲最大受益方。

例如，滴滴爲了鼓勵高峰時段司機多接單，設置了「衝單獎」。但有的司機發現，忙活了大半天后，距離獎勵總是隻差一單，因而懷疑被系統「套路」了。微博同樣面臨類似的尷尬，爭議焦點是熱搜榜單。

如今，互聯網公司正在採取新的應對策略：在承認演算法存在缺陷的同時，加大人工干預的權重。

過去一年，微博顯著加強了熱搜榜單的運營管理，包括設置人工置頂推薦位，對同類新聞進行數量限制和位置調控，第一時間下榜不實信息和引戰內容等。這些措施落地後，微博熱搜的風氣有了明顯改觀。

外賣行業也在沿着類似的路徑前進。

美團在披露訂單分配演算法的同時，特別強調了這套演算法依然面臨一些技術難點，包括在高架橋密集或信號不好的場景下，系統無法獲得騎手的準確位置，容易造成不合理派單。

爲了讓線上數字空間與線下物理空間的映射更加精準，必須在演算法之外找到出路。但與微博熱搜不同，外賣業務體量龐大，每天需要在數十萬商家、數百萬騎手和數千萬消費者之間建立連接，絕非通過增加後臺運營人員就能解決問題。

美團找到的解決方案之一是，讓騎手依據實際情況，更加自主地判斷如何處置訂單。

例如，當後臺系統監測到騎手因電動車故障等原因，面臨配送超時風險時，會通過騎手APP彈出訂單改派窗口，騎手可自行決定是否接受或拒絕。此外，假如系統未能識別突發情況，騎手可以將情況上報給站長，由後者進行改派。

把人爲選擇的優先級置於演算法決策之上，未必是最有效率的方案，但在公平公正、多方受益的層面上更有優勢。而當網約車司機、外賣騎手等人羣擁有更大的自由裁量權後，演算法的短板將得到彌補，揹負的誤解也有望進一步消除。

互聯網公司的演算法透明化，是推動「演算法取中」落地的先決條件之一。

但是，透明公開並不能解決演算法所有的問題，它還需要社會各界參與共建，爲原本技術維度的演算法注入人文關懷。推動社會各界和互聯網公司一起思考如何實現商業價值與社會價值的協調統一。

例如，滴滴設置了「防沉迷」機制，網約車司機連續服務4小時後，將被強制下線休息20分鐘；達到一定計費時長後，需要休息6小時才能再次上線。

美團同樣對新騎手的接單上限做出了限制，以保證騎手合理的勞動強度。但是，如何權衡司機騎手的賺錢意願與合理的勞動強度？這可能是比演算法本身更難的議題。

但必須承認，無論是演算法透明還是演算法取中，都不可能依靠運動式的「大幹快上」解決問題。除了互聯網公司需要尋求各方利益的均衡發展外，整個社會也需要提升認知水準，並以恰當方式進行監督。與公佈演算法原理相比，這將是一個影響更大、涉及範圍更廣的長期挑戰。

在經歷了長久的黑箱狀態後，演算法透明化打開了一扇窗，公衆可以一窺互聯網服務的底層邏輯；演算法走到了陽光下，演算法取中，邁開了第一步。

（本文來源「字母榜」公衆號，授權中時新聞網刊登）