算法可以中立吗？——“零工经济”的新可能
▍零工经济的演化与争议：从“大众生产”到“平台依赖”
从生产力理论视角来看，“大众生产”的重要意义正在于它成为数字时代“最先进生产力”的代表。哥伦比亚大学法学院教授TamaraLothian指出，不同历史阶段的“最先进生产力”并不是最有效率（投入产出比最高）的生产模式，而是能不断超越既有模式并最大程度释放人类创造力的生产模式。在工业时代，这表现为基于分工的流水线式生产（如“福特制”）；而在数字时代，这具体是指通过调动分散主体生产积极性而形成的规模经济，在世纪之交便主要体现为“大众生产”模式。
伴随互联网商业化进程的发展，“零工经济”从开源软件、维基百科等领域逐渐扩散，但其作为“最先进生产力”代表的进步意义仍然保留了下来。以灵活用工为例，传统基于地域或熟人关系的用工模式限制了非本地、非熟人关系圈的分散劳动力的劳动参与，但借助数字平台的交易撮合能力，这些门槛大大降低，使得跨地域、跨语言的任何人都有机会参与生产并获益；网约车、外卖服务与此类似，其价值同样体现为降低生产参与门槛，以将更多分散劳动者纳入生产过程的普惠性和创造性。
但另一方面，“零工经济”始终面临着如何协调分散个体的生产过程，进而实现规模经济组织的挑战。“大众生产”更多依托分散式、自组织的网络社群解决这一问题，虽然从产出结果来看，同样体现了强大的生产力（例如庞大且丰富的开源软件代码和维基百科词条），但其组织过程却充满了冲突、变化与不稳定。相比之下，“零工经济”在当前的商业化转型进程，决定了其不得不依赖平台作为交易撮合者、过程管理者和产出控制者，因此部分褪去了分散性、自组织的传统特征，而更多地受制于平台。正因此，平台权力扩张、侵害劳动者权益、冲击市场秩序，才成为反思“零工经济”的主要内容。已有研究指出，当前形态下的“零工经济”生态中，劳动者并不独立，平台限制已经使他们成为“平台依赖型创业者”（PlatformDependentEntrepreneur），在享受平台给予便利的同时，也面临着来自平台的诸多约束与威胁。此时，平台反而成为制约“最先进生产力”的瓶颈，“零工经济”也变成了平台逃避劳动者权益保护责任的手段和工具。
基于上述分析，我们便发现了“零工经济”从“大众生产”到“平台依赖”的完整图景：前者体现了降低生产门槛并释放分散劳动者创造力的进步意义，同时伴之以自组织的灵活性和不稳定性；后者虽然继承了分散劳动者的劳动模式，但更多以维持消费导向的商业化目的而强化了组织性和控制性。人们对于“零工经济”的称赞或批判，都可以在这一框架下获得理解和讨论。随之而来的问题便是，如何兼顾劳动者自主性和商业化组织性的不同需求？或者说，什么因素会影响“零工经济”在二者之间的移动，以使我们可以找到一个最佳平衡点？
现有解决方案或者从资本与劳动的对立关系出发，强调通过改变平台的所有权性质（例如成立平台合作社）解决平台与劳动者之间的冲突；或者在现有产权关系基础上，通过强化监管或社会责任压力以约束平台行为。尽管二者都有可取之处，但也存在明显短板：平台合作社本身的资源限制和内部治理难题，决定其难以与现有平台展开竞争；强化监管压力则始终伴随着可能阻碍创新的质疑，强调平台应将分散劳动者纳入正式员工范畴的政策思路，往往忽略了“零工经济”所包含的进步意义。
相比之下，本文提出的补充观点认为，应重视“算法”在影响“零工经济”发展过程中的重要作用，在充分认识到算法具有“政治性”内涵的基础上，寻找更广阔的思想解放空间和制度创新路径。
▍“零工”与“平台”博弈的算法纽带：算法政治的三重内涵
第一，算法往往以性能和效率为客观标准，被认为只存在唯一最优方案以解决供需匹配、过程管理、结果评估等具体问题；
第二，算法被视为价值中立的技术方案，其自动化、无差别的处理方式避免了人类主观判断的干扰和变化；
其次，算法内生政治性的观点更加重视算法的“政治倾向”，即算法可能使某些群体的行为更加容易，但同时使其他群体更加困难。刘易斯·芒福德曾指出，“人类史上存在两种技术，一种是威权型的，另一种是民主型的。前者以系统为中心，功能强大却不稳定；后者以人为中心，灵活持久但功能却相对弱小”。技术政治的经典研究曾指出，纽约长岛立交桥的限高要求虽然只是建筑规划方面的技术参数，但由于它限制了公共汽车的通行，自然也限制了只能乘坐公共汽车的平民的进入，从而在事实上造成了局部地区贫富分隔的政治后果。虽然相比于建筑、核能源、工业机械等技术而言，算法的易变性可能让人们认为其“政治倾向性”并不明显，但事实并非如此。例如，当前以机器学习为代表的人工智能算法，由于极度依赖海量数据资源和庞大计算资源，更有利于拥有资源优势的大型平台企业，但对中小企业并不友好。由此带来的可能结果，便是强化了寡头平台在人工智能时代的权力集中，甚至可能阻碍边缘创新以及技术发展成果的普惠共享。
▍算法政治视野下“零工经济”的“平衡解”
惯常以来，人们倾向于将“零工经济”的发展问题理解为平台在资本裹挟下对劳动者的异化或剥夺，这虽然反映了一定程度的客观事实，但因局限于劳资冲突的思维范畴而限制了政策改革的可能空间。算法政治的三重内涵，在揭示算法作为技术过程和技术结果的非决定性与非中立性的同时，也为反思“零工经济”下劳动者与平台的博弈选择提供了新思路。
例如，技术发展史的研究揭示，数控机床事实上存在两种可能的程序编制法：一种是由管理者初始时就给机器编制好统一程序；另一种则是由熟练工人将自己的操作录制后，再由机器编制程序指令并不断进行调整（即“录制加重放”）。前者类似于泰勒主义，试图以管理者的知识替代工人劳动，后者则仍然相信熟练工人劳动技艺的重要性并给予其自主空间。两种编制方法在技术效率层面并无绝对优劣之分，美国企业界采纳了前者，将自动化技术系于福特生产方式之中，从而提高了标准化生产的效率，却丧失了生产的灵活性；德国和日本的数控机床制造业更多采用“录制加重放”的技术路径，最终实现了更为灵活的“精益生产模式”。
“零工经济”下的“算法管理”与此类似，细致分解劳动行为进而精确制定劳动规则，同时全面监控并要求劳动者严格执行，这仅仅只是一种算法思路；尊重劳动者自身的劳动经验与智慧，以减少重复性劳动并释放劳动者自主性为目的的赋能型算法，则是不同于“泰勒主义2.0”的另一思路。举例而言，2018年BMG的一份调研报告显示，82%的优步用户希望司机能得到更好的权利保障；2019年5月英国创业企业Xooox平台顺应司机的要求，改变了为司机指定乘客和价格的算法设置，给予司机在一定范围内选择乘客和价格的自由权，便体现了赋能司机思路下不同于“泰勒主义2.0”的其他算法管理模式的可能性。对于外卖平台而言，不再严格要求外卖员必须遵守算法指示，而是更多吸收来自外卖员的劳动过程反馈，并适时调整算法（例如算法为外卖员提供反馈途径，使得外卖员在发现算法规划路径上存在“逆行”时可以要求算法做出调整），也是探索不同算法管理模式的具体体现。
承认“线上数字空间”只能是“线下劳动场景”简化模型的客观现实，使得我们不得不重视在此简化过程中被忽略的劳动异化或价值遗漏问题。例如，外卖员配送过程中天气状况的突然变化，或者遭遇道路管制、车祸事故等临时性冲击，都可能因未被外卖平台算法纳入考量范畴，而影响对外卖员劳动过程的管控与评估。这一问题虽然可以通过不断扩大可得数据的范围和深度加以部分解决，但算法政治视角提醒我们，现实社会的复杂性决定了算法永远不能完全覆盖线下劳动场景的全部内容，因此可能导致算法做出错误决策，如恶劣天气下仍然要求外卖员按时送达。由此，我们应该在算法管理之外，更加重视其他配套机制的建设与完善。例如，明确涉及劳动者利益的算法正当程序要求，便有利于在因天气、事故等客观原因导致外卖员未按时送达而产生惩罚时提供撤销和救济。
▍讨论与结论：技术、劳动与资本
世界银行2019年发展报告指出，新兴经济体有高达三分之二的非正式工人，在低收入和中等收入国家该比例甚至达到90%。这一数据既体现了“零工经济”的潜在规模和巨大潜力，同时也意味着建设对人类更友好、可持续的“零工经济”的重要性和迫切性。
从开源软件、维基百科的历史经验来看，“零工经济”的进步意义在于降低了劳动者的生产门槛，释放了分散劳动者参与生产过程的灵活性和创造性；但为满足商业化需求而不断强化的平台控制，则可能使之滑向另一个极端。从劳资关系或所有权角度出发的既有反思具有深刻性，却往往将算法视为“泰勒主义2.0”，或者将算法简化为平台逐利动机下的技术工具，从而忽略作为“零工经济”关键组织管理要素而可能扮演的重要角色。
对监管者而言，应认识到算法本身的多样性及其对劳动者影响结果的差异性，进而跳出局限在“工资劳动”框架下的制度改革思路。对平台而言，也应认识到，平台相比于传统福特制生产模式的成功，并不完全因为其技术优势或者在降低交易成本方面的积极作用，更本质的原因还在于其调动了分散劳动者的积极性并保护了劳动自主性。平台仅仅将算法视为实现“泰勒主义2.0”的技术工具的陈旧思路，反而可能使平台失去这一优势，最终被更具包容性、普惠性、发展性的新模式所替代。在技术创新加速推动社会变革的背景下，我们不能简单地视技术为劳动、资本等政治力量的工具，技术也不应被置于政治讨论之外，只有认识到技术的政治性，才可能以更完整的视角审视我们面临的机遇选择和风险挑战。