對我來說，「養系統」是一個非常有趣的田野議題。根據大強哥的反饋，系統是分層級的，只有把資料弄好了，系統才會派給自己更好的單子。對於如何「弄好自己的資料」，大強哥的回答是：「好好跑單。」他的解釋如下：
首先，不能老拒單。拒一次兩次行，一天拒很多次，後臺就會知道——它都有自己的設定。到了一定數量，你不但接不到單，還可能被封號。對啊，因為你老拒單。……還有，要堅持跑。你看那些排名靠前、業績好的，哪個不是全天在崗？（他們）很少請假。三天打魚兩天曬網不行。資料都是積累起來的，不常跑，沒有好資料。
在跑單過程中，騎手們敏銳地發現了後臺系統是靠資料積累對外賣騎手進行等級評定和派單的。這一點尤其適用於搶單的眾包騎手。到了午高峰和晚高峰時段，眾包騎手們出現在大街上，三五成群，或坐在小吃店門口，或倚靠在電動車旁，開始埋頭「搶單」。我曾不止一次地聽到騎手們抱怨，一個訂單發出來，大家一起搶，但是最後，總是會落到他們知道的幾個人手裡。他們對此百思不得其解，有人說是因為不同品牌的手機搶單速度不同，也有人說是距離的問題，還有人說是搶到的人用了作弊軟體。
但是大強哥不這麼認為。按照他的說法，那幾個固定的人總是可以搶到單，是因為他們的「資料好，跑單從來不挑」，所以系統才會傾向於把好單子派給他們。大強哥一直堅持說「好資料是靠努力得來的」。他並不看好整日蹲在街頭「挑單子」、「拒單子」的騎手。相反，想要有一個好的資料，需要埋頭苦幹。
在這裡，「養系統」的埋頭苦幹和前文中所提及的闖關遊戲不謀而合。系統在不斷升級、進化的邏輯下，需要騎手生產源源不斷的資料「投餵」自己。在遊戲化的邏輯下，騎手勞動和後臺系統形成了微妙的互動迴圈：送單多、時效快的騎手會得到更多的訂單，而單量小、「挑單子」的騎手則不會得到系統的正反饋，並存在被邊緣化的傾向。演算法系統逐漸向著組織化和層級化的結構轉變，其中，持續性、遵從性成為系統派單的主邏輯。
「閃送」平臺的「派單」和「搶單」分類是「養系統」生動的體現。平臺會根據騎手的送單數量和工作時長將閃送員劃分為「派單」和「搶單」兩個類別。前者指的是由平臺主動派單給騎手，「派單」的級別高、單量多、訂單價高；後者則需要騎手在平臺分發出來的訂單中自主搶單，「搶單」級別低、單量少、訂單價低。騎手想要維持「派單」的級別，需要持續地、不間斷地定額勞動。按照規定，一個騎手每週、每天都需要完成一定額度的送單量，如果因為某些原因沒有完成規定訂單量，則會被降級為「搶單」。
「演算法想象」一直是演算法研究中的重要領域，它旨在探究人們如何知曉、認識演算法體系本身。擁有專業技能的人可能通過演算法的內裡機制向外延伸想象演算法的應用，而更多的、無從知曉演算法「黑箱」的人，則通過演算法體系的外在表現關注演算法的系統設定。在這一理論探索中，「演算法想象」並不僅僅是一種「想象」而已。相反，它是一個實踐過程，一個生成性過程。個體對於演算法的想象會直接影響到其個人生活以及其與演算法的互動。長期的實踐經驗養成了外賣騎手對於後臺演算法的獨到想象。大強哥、王小笠、李飛龍、驢哥在一起的時候，時常討論起後臺的演算法「黑箱」。雖然他們無法從專業的角度理解、闡釋為什麼在一些情況下演算法會這樣，在另一些情況下卻變成另外的樣子，但是他們的猜測、質疑、想法毫無疑問形成了「演算法八卦」（algorithmicgossip），這些話語的表達組成了外賣騎手對於演算法的想象，也深刻地影響著他們的跑單勞動。
例如，當知道系統需要不斷通過個體勞動「被投餵」時，「養系統」所需要的持續性有時候讓騎手們很為難。雖然平臺以靈活自主的工作定位來招工，但在實際的勞動過程中對騎手有連續的工作時間要求。一些騎手因為探病、秋收或者其他緊急情況回老家的情形時常發生，而這些意外一旦打斷了其工作的連續性，他們的後臺資料就會變得「不好看」，騎手等級也會隨之下調。一位「閃送」平臺的騎手曾在「抖音」上悶悶不樂地描述自己的處境：
必須天天跑。你看，我這幾天回老家一趟，有點事，這績效就下來了。沒法拿到大單，只能送一些周邊的小單。
2014年，網頁設計顧問兼作家埃裡克·邁耶（ericmeyer）創造了「無意的演算法殘酷」一詞，用來描述計算機設計中的一個缺陷——缺乏共情的能力。的確，在送餐平臺的演算法設計中，通過持續性勞動來「養系統」的做法也同樣充滿爭議。作為身處社會之網中的流動人群，騎手面臨著生活和勞動中的諸多不確定。通過單一的演算法監控來「定價」騎手的勞動而不允許其「出現意外」，其實是在將騎手當作一種可以持續生產價值的機器，而非具有個體化生活情境的人。
更加令人驚奇的是，在日積月累的勞動中，騎手們會對演算法系統產生情感依賴。他們將app擬人化，並努力地與其進行對話。在這個過程中，「養系統」成為一種非常有趣的人機互動實踐。「非常聰明」「雞賊」「很會算計」等用來形容人的詞彙被大量用來形容平臺後臺的派單系統。在等單之餘，騎手們也會「鑽研系統」。他們通過瀏覽app網頁內的諸多細則、規定，從中得出自己的理解，並與其他騎手一起分享、討論，甚至是在送單過程中不斷實踐、驗證。關於騎手「逆演算法」的勞動實踐，將在第六章詳細展開。這裡我所要強調的，是騎手與系統形成的既依附又對抗、既合作又協商的互動過程。在這個過程中，甚至出現了有趣的情感依賴。在情感社會學的論述中，學者認為，情感的喚醒和聯結是人類的重要特性。同時，情感受到社會和文化諸多結構性因素的影響。外賣騎手與技術系統的互動是催生其情感喚醒的重要因素，也極有可能是我們人類即將面對的人機對話的未來場景。
卡羅琳·馬文在其著作《當舊技術尚新》一書中，闡釋了對於技術進化的理解。她認為，技術的進化不僅僅有功用性、工具性的一面，更有其人文性和社會性的一面。這樣的觀點，放到今天演算法和人工智慧技術的演進中依舊適用。在技術形態發生深刻轉變的今天，演算法的進化絕對不是單純的編碼、程式、軟體所講述的單一邏輯。恰恰相反，它的進化深深地嵌入在平臺勞動的過程中。演算法的進化需要以數字勞動者的「行為化資料」作為基礎，並在此之上形塑對勞動者越來越精細和嚴格的管理。這也正是我在本章開頭所表述的「生成性管理」的內涵。
此種「反噬」的後果，值得我們深思。正如《外賣騎手，困在系統裡》所闡釋的，當演算法系統越來越嚴苛，騎手的速度越來越快，整個外賣產業便陷入了難以逃脫的「負迴圈」。也正因此，外賣產業會被冠以「過渡勞動」的意涵，源源不斷地有人加入，也源源不斷地有人離開。如今的外賣系統更像是一個「技術奇點」，把所有參與其中的人帶向一個未知的未來。
提上日程的演算法倫理
在智慧技術如此「脫韁」的今天，我們確實有必要呼籲對於它的控制和反思。尤其是當技術與資本進一步繫結以來，它的強大動能及相伴而生的強大破壞力日益顯現，技術的利維坦似乎正在成為現實。平臺經濟日益普及，技術的資本屬性和公共屬性發生了明顯的衝突。「困在系統裡」的騎手所展現的正是這樣一種矛盾。騎手參與了演算法的生產，卻無法參與演算法規則的制定。對於演算法倫理問題的討論，展現出了技術的公共性邏輯與私人化邏輯之間的矛盾。
我們不妨回到技術設定的最初期望。技術的初心和本質是什麼？從有了技術發展的理念起，人類歷史對於技術發展方向的設定應該是讓社會和生活變得更美好。這種「美好」體現在技術的發展讓越來越多的人享受到或便利或充裕的生活。技術可能會被濫用，但技術帶有的共享、公益，始終是其最重要的社會屬性。正如有學者指出，「與狹隘的私人性、集團性相對立的公共性、公益性，是技術社會化實踐最重要的價值核心和評判標準」。
退一步講，無論是從學理還是實踐角度來說，基於人類智力勞作所產生的技術產品，其必然帶有與生俱來的公共性特質。這種公共性特質表現為技術的出現會增益於人類的生存、生活與發展，能夠幫助人類進一步解決整體性的生存困境，並不斷增加人類生活的公共價值。例如，網際網路技術的最初出現，便是基於全人類互聯互通、資訊自由流通的邏輯來進行的設計。無論是技術史還是社會史都表明，一項技術的生成絕對不是個體化、單一化的產物，恰恰相反，它具有集體性、互動性，是結合了多種行動者且具有多元特質的產物。說回到演算法，它的生產和生成同樣是遵循集體性生成的邏輯。因此，當這樣一項集體合作的技術因為諸多組織化、結構化和科層制的干預而演變為單一方面的決策與獨斷時，便出現了技術有悖於公共性的問題。
「外賣騎手，困在系統裡」的討論在全社會範圍內迅速引發了關於演算法技術倫理的關注。這引起了政府的重視，也給平臺公司帶來了較大的輿情壓力。在此之後，各方終於開始積極反思演算法作為一種帶有社會權力關係的技術系統應該如何被建構和管理，並開始採取行動。
在最為大家所詬病的騎手「送餐時間」的問題上，「美團」於2021年9月向社會公開了騎手配送時間的計算規則。對於騎手配送時間的預估，後臺系統設定了「歷史資料模型估算時間」「城市通行狀態特性下估算時間」「出餐到店取餐等配送各場景累加估算時間」和「配送距離估算時間」四種演算法，並承諾將使用四種演算法中的最長時間作為騎手的「預估送達時間」。在此之外，為了減少取餐環節「人等餐」的情況，騎手可以通過app上報，獲得一定的時間補充。在回應關於演算法最佳化的目標問題上，平臺確立了三個原則：一是堅持公正合理、以人為本；二是堅持公平協調，充分考慮消費者、商戶、騎手等平臺關聯各方的利益訴求；三是堅持公開透明，及時向社會公開關係各方權益的演算法規則。2021年11月，「美團」公佈了「訂單配送」演算法，通過其給出的資料，「美團」指出訂單分配的邏輯綜合了騎手、商戶與消費者三端，並調整了騎手的時間寬裕度、順路程度兩個指標來進行訂單分配。
政府政策緊隨其後。2021年9月17日，國家網際網路資訊辦公室、中央宣傳部、教育部、科學技術部、工業和資訊化部、公安部、文化和旅遊部、國家市場監督管理總局、國家廣播電視總局等九部委印發了《關於加強網際網路資訊服務演算法綜合治理的指導意見》，明確了演算法生態規範的原則：「演算法應用公平公正、公開透明，演算法發展安全可控、自主創新，有效防範演算法濫用帶來的風險隱患。」2022年1月4日，國家網際網路資訊辦公室、工業和資訊化部、公安部、國家市場監督管理總局等四部門聯合釋出《網際網路資訊服務演算法推薦管理規定》，指出在提供演算法相關服務時，「應當遵守法律規定、尊重社會公德和倫理，遵守商業道德和職業道德，遵循公平公正、公開透明、科學合理和誠實信用的原則」。
這是一種積極的反饋。演算法的倫理問題被提上日程。通過《外賣騎手，困在系統裡》一文，社會各方開始關注資料的生產、演算法的規則制定以及由此衍生的平臺勞動者權益問題。而在「生成性管理」邏輯下的平臺經濟中，演算法倫理反思的核心議題應該是資料的從屬和演算法規則的公共參與。在智慧與個體生活勞作聯絡如此緊密的今天，資料和演算法的問題「已經從單純的‘個體資訊’和隱私保護的單一維度，擴充套件至‘個體權益、企業競爭和生產關係’三個維度」。因此，回到政治經濟學的視角去反思這是誰生產的技術系統、應該為誰所有、能夠產生什麼樣的公共價值，顯得更為必要。
技術倫理學家安德魯·芬伯格在《可選擇的現代性》中這樣說：「首先，我們正在進入一個以泛化的技術為特徵的新時代，這些技術以非常難以意料的方式影響著我們；其次，它關係到我們如何對待技術，因為，這也許是歷史上的第一次，公眾的參與正在開始對技術變革的形式產生重要的影響。」後疫情時代，基於全球產業、資訊科技的民族國家利益紛爭和市場化消費，強化了智慧技術發展的光環、優勢和支配性心理。誰掌握了更多的技術、誰擁有更多的資料，誰便擁有了決定未來數字化方向的更多主動權。也是因此，數字技術的生產、規則的確定、資料的確權問題一直都存在。在此，我們尤其需要警惕基於資本的數字化意識形態正在不斷銷蝕技術的公共性特質這一趨勢，畢竟，技術對於生活世界的徹底殖民，不是我們想要的未來。