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如何解救困在系统里的外卖骑手?

来源:网络整理 作者:admin 人气: 发布时间:2020-09-28
摘要:——在决策系统中引入不确定性下的稳健经济决策思维 2020年9月8日的一篇《外卖骑手,困在系统里》,在很多人的朋友圈刷屏。文章以一句“又有两分钟从系统里消失”开篇,剑指问

——在决策系统中引入不确定性下的稳健经济决策思维

2020年9月8日的一篇《外卖骑手,困在系统里》,在很多人的朋友圈刷屏。文章以一句“又有两分钟从系统里消失”开篇,剑指问题的症结在于外卖平台企业运用AI智能算法和大数据不断缩减外卖骑手的配送时间,导致骑手在差评和罚款的压力下不得不违反交规骑行,事故频发,甚至失去宝贵的生命。饿了么和美团两大外卖平台都在第一时间迅速反应,饿了么给消费者多等5-10分钟的自主选择权,而美团外卖则给骑手留出8分钟弹性时间。

如何解救这些困在系统里的骑手?饿了么和美团的发表声明后的短短几天内,有多篇文章从不同的角度探讨解决问题的方法,包括行政监督、监管平台、激励机制、法律保障、人文关怀等。

但是又有更多人的反思,消费者的同理心能够解决问题吗?在算法中引入人文关怀如何操作?什么样的监管和行政法规才是可执行的?饿了么把平台与骑手的问题转嫁为消费者的“良心拷问”引起了消费者的恶评;而美团给外卖骑手一刀切式的“弹性8分钟”又可能让骑手订单量锐减,降低骑手的收入。每个人都看到了问题,但是找到一个合理的可执行的解决方案却很难。

既然是算法造成的问题,解决问题的关键应该还是算法

从经济学的角度来看,任何一个问题都是一个有约束的优化问题,实时智能配送系统计算外卖骑手的配送时间也不例外。该问题的优化目标是消费者的满意度、外卖平台的利润和外卖骑手的收入,显然配送时间越短,消费者越满意;单位时间内完成订单越多,平台利润越高,骑手收入越高,但同时成本也必然越高。

任何算法在寻求利润极大化或者成本极小化的过程中,不可避免地需要考虑到各种约束条件设置多种参数,比如路面状况、高峰时段、雨雪天气、外卖骑手的工作效率等等。如果说为了拯救外卖骑手,强行通过监管条例、行政命令、道德约束、人文关怀等来给外卖骑手多几分钟,这样不仅不能解决问题,反而会因为把更多的约束条件强加到算法中,把最优解变成次优解,降低平台的利润和外卖骑手的收入,造成更多新的问题。

如何破解?

在算法中引入对参数和模型的不确定性的考量,设计出具有稳健性(robustness)的算法是解救外卖骑手出困境的关键。

近些年来,“不确定性”一词频繁出现在政策制定者、管理者和投资者的口中。特别是今年年初新冠疫情爆发以来,越来越多的人深深感受到了不确定性的增大对个人和社会的巨大影响。但是面对不确定性如何做出最优决策却鲜见讨论。这是因为既然是不确定性,就是难以捉摸、难以预测、难以把握的,既然无法把握,那么如何能应对?

其实,我们每个人都有应对不确定性的直觉,中国的老话“不怕一万,就怕万一”,英文的谚语“Prepare for the worst and try your best”都是说当我们面对不确定性时,应该在最差的可能性中寻求最优的结果,也就是“做最坏的打算,努力获得最好的结果”。以这样的思维做出的决策是具有稳健性,保证在最坏的情况下不出现灾难性的后果。如果外卖配送时间的算法能够考虑到骑手可能碰到的各种不确定性,在设计最优解法的时候,寻求在最差情形下的最优解,那么就能保证骑手即使碰到最恶劣的情况也能在规定的配送时间内完成任务,这样骑手就不会被迫“铤而走险”。

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