来源：IT时报
作者：潘少颖
这是一个AI“侵入”的2020。
外卖小哥、快递小哥、网约车司机被“困”在系统里，AI是他们每个动作的指挥棒，看似自由的职业选择背后，是数字化劳工的无奈。
在冰冷的算法眼里，人不再是有情感、有需求的万物之灵，而是系统里可移动的工具和数据。
正如《黑客帝国》中由“母体”（Matrix）控制的先兆，每个人都将是系统里的一颗棋子，按照系统最优化的方案生活，人类最终被抹去了情感、意志和思想，都不过是农场中的“白羽鸡”。
一个《AI帝国》正在慢慢形成，你要不要做尼奥？
第一幕
外卖小哥：逃脱不开的“拒单”困局
图源/网络
路口，红灯即将转绿灯的一刹那，他心里默数着“3、2、1”，接着便窜了出去。
对于这辆标有“外卖”的电动车来说，并不算快，毕竟没有和红灯交朋友，这几秒钟是要用速度弥补回来的。他做外卖小哥已经3年了，自称“风一样的男子”，“这都是系统逼出来的”。
晚餐时分，取餐点门口已经围着六七名外卖骑手，大家都扯着嗓子“逼问”商家，谁的嗓门大或许就可能早出餐一分钟，不断响起的“你有新订单了”，更激起一片焦急，10分钟的等待时间仿佛过了半个世纪。
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每多一秒等待就意味着送餐路上要更疾速，也可能要闯红灯。拿到餐，他像风一样冲向电瓶车，这笔单子留给他的时间还有18分钟，3公里，好在他对这一片已经轻车熟路，不用问路，只要没有意外，他保证提前送达。送完这单，距离Deadline还有5分钟，用户没有一句“谢谢”，只是冷冷地接过袋子。
现在的他，已经能应对各种情况，“新手拼不过我。”骑手接单分为派单和抢单两种，如果连续取消派单，就自动被系统“打入冷宫”，系统会限制派单并惩罚，而抢单又抢不过老手，新手一天能赚取的费用有限。
拒绝，意味着无单可接；接收，面临超时惩罚。这个悖论每位新手都会遇到，但答案仍无踪迹，他们都在企图挣脱“拒单困局”。
老手的经验也是用惩罚、扣钱积累起来的。曾经，他因为商家包装不好致使汤打翻了三分之一，他只能向用户道歉，声音中带着哭腔，加用户微信，乞求对方不要差评，并转账60元作为补偿，用户原谅了他，让他感激不尽，这是外卖小哥们的“危机公关”。
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这些系统并不知道，甚至每一次改变算法，对他们可能又“苛刻”了一些。
“我们最大难处不是天气也不是路滑，系统无法改变，只是希望如果晚了几分钟能多一些谅解，我们也不想骑那么快，也希望安全一点。”他说。
摆在他们面前的路只有一条——多接单才能赚得更多，如同《黑客帝国》中的尼奥，试图在系统和算法中寻求一条迂回之路。
第二幕
快递员：每分每秒都是倒计时
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早上5:00，快递员张明（化名）出现在快递点，对于一个80后来说，习惯这种日常是不得已。
几千件快递已经堆放在快递点门口，“哎哟，不能放好啊？”张明已经习惯路人这样的鄙夷。
KPI下，谁还顾得了这些。张明麻利地开始拣货，领取自己区域的快件、装车。不一会，车上的框里就装满了几百件快递，这是他的基本工作量。
到了双十一这种物流高峰期，日处理量翻了一番，为了完成KPI，张明的妻子也会来帮忙，夫妻俩各自骑着电动车奔波在送件路上，他们既憧憬着超额完成任务后，每单增加1元派费的奖励，也要提防客户猝不及防的差评，送货慢最容易得差评。
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“每天工作十几个小时，1元/单左右的派费，赚的完全是辛苦钱。”不知道什么时候能吃上饭，日均500-600单的送件量把胃都饿出了毛病；连着几天回不了家，晚上送完货在车里睡几小时，睡醒了又上班，每一分每一秒都紧张得像在倒计时。
每天，张明要接到好多个用户的电话，大部分是要求他把快递送上门，“如果用户说要投诉，我就会在完成当天的事情后送上门，但有的时候实在来不及。”
压在快递员头上的另一座大山就是考核指标，不少快递员甘愿冒着被投诉的风险也要将包裹放在驿站或快递柜。如果根据规定要先打电话联系用户确认无人再代其收件，很可能打完一圈电话后，入库的时间就过了，驿站会被罚款，快递公司的签收率也要受影响。
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有时，“莫须有”的罪名也会从天而降，用户只是询问一句包裹还有多久送达，也成了快递员的罪。刚入行的快递员很容易“得罪”系统，被克扣行政分。
一边背着沉重KPI，一边是用户，他们的选择是——听系统的话，“我想既能达到公司的要求，也能满足用户的需要，两全其美是最好的，终究是为了生活。”
第三幕
网约车司机：被积分驱动的飞驰人生
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“还有1公里”，在乘客手机上，王宁（化名）就是一个点，一个慢慢向他靠近的点。
王宁，美团专职司机，每天有十几个小时在车上，为了遮盖黑眼圈，他戴上墨镜，不错过早高峰奖励和深夜打车费用是他的动力，还有服务分。
王宁的初始服务分是60分，满分为130分。如果拿到130分，意味着美团会将更多的优质单率先派给他。
因此他不断打消休息一天的念头，每天都上线，目标是拿到满分，接到更多的优质单。
“积分是驱动力”，同样也在滴滴平台上。今年9月，滴滴将原有的积分制度从100分升级成130分，并调整各时段的积分规则。
只有达到130分的好评分，系统才会优先派送订单。
为了冲积分，司机王珂（化名）不得不通过多接单的方式提升分数，每天要多跑2个小时，才能获得和之前相同的流水。
因为早高峰分数更高，原本中午开工的他选择早起冲分数，作息也被平台支配了。
王珂的无奈还来源于乘客的评价，某个雨天，王珂没有接到单子，因为被“差评”了。由于乘客要求的下车点不能停车，尽管乘客已经同意多走几十米，但下车后对方还是转手打出低分。
口碑，是王宁和王珂还有其他网约车司机最在意的，是否能接到好单，一切都以积分为衡量。
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积分就在于系统对他们的判断，自己无法左右，他们不得不为了多一点积分更加拼命。
“系统能更人性化一点，出行比较复杂，有时问题并不一定都出在司机身上，当系统更友好一点，司机才有更大的动力开车。”这是网约车司机的希望。
第四幕
你我他：无处躲藏的脸和声音
“滴滴滴”，QQ头像跳动着，一位卖家发来了让人“荡漾”的视频，视频中，女星的脸被安在了限制级影片女主角的身上。这位卖家是他在闲鱼上找到的，不过，现在已经很难找到这样的卖家了。
这不是女明星的“专利”，作为一个素人，自己的脸也有可能出现在此类影片中。
图源/IT时报
他是一位白帽子，在网上下载了一段相声演员的演出视频并录制了自己的一段面部视频，分别从中截取上千张图片，提取这些图片中目标人物的脸部特征，训练机器学习目标人物的“一颦一笑”。
经过2天的训练，相声演员的脸已经变成了白帽子的脸，而完成这一切的基础就是从开源项目网站下载成熟的项目代码，外加一块性能较好的显卡。
一个原本和黄色视频毫无瓜葛的素人，也有可能成为视频中的主角，面对这一切，你无能为力。
脸，无处可藏；声音，也无路可走。提取声纹，就能模拟出你的声音，用这个声音实施诈骗，接电话的人容易信以为真。
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一开口，一露脸，就等于暴露在危险之中，一双无法察觉的黑手正在操控。
甚至每天都必须使用的手机，也不再忠于主人。当和家人提起某款商品，在某宝或二手交易平台首页上，就会出现此类产品的推荐。即便没有点开麦克风权限，也会因为两人的大数据依存关系，出现聊天中提到的商品或信息。每一部智能手机都有可能是一台“窃听器”。
