深い思考：テイクアウトの背後にある人工知能アルゴリズムの秘密

知識の蓄積は規模の拡大をもたらし、規模の拡大は市場の集中につながります。

産業が「組立ライン」の形で固定化されると、この産業における人々の価値はますます弱まり、無意味になります。彼らの身体、動作、時間、エネルギーなどはすべて、反復的な機械と機械化されたプロセスによって奪われます。

人間に命令する脳と神経中枢は機械です。

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テイクアウトを注文したことがある人は多いでしょう。注文後、一番の望みはできるだけ早く配達してもらうことではないでしょうか。早ければ早いほど良いのです。スピードの追求に終わりはありません...

実は、スピードを追求しているのは消費者だけではなく、フードデリバリープラットフォームのメーカーもそうです。したがって、すべてのプロセスを可能な限り修正するようにしてください。たとえば、いくつかの主要な食品配達プラットフォーム、Ele.me が作成した「Ark」システム、Meituan が作成した「Super Brain」配達システムなどです。これらのシステムは、彼らの本当のキラーウェポンであり、「秘密兵器」です。

ハイテク技術で構築されたこれらの人工知能食品配達プラットフォームは、大量の配達データをリアルタイムで収集できるだけでなく、人工知能機械学習アルゴリズムを通じて注文発送を継続的に最適化し、配達時間を短縮し、配達効率を向上させることができます。

技術革命によってもたらされた変化と進歩は明らかです。ビッグデータの統計によると、テイクアウトの注文のほとんどは3キロメートル以内の距離で配達されています。最長配達時間の観点から見ると、

2016 年、3 km の配達距離に対する最大時間制限は 1 時間でした。

2017年、45分

2018年は38分でした。

2019年、2020年、この時間も圧縮され、また圧縮され続けています…

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すべてのフードデリバリープラットフォーム企業にとって、ますます短縮される配達時間は、同じ金額に変換できます。

美団が発表したデータによると、2019年第3四半期、美団のフードデリバリー注文数は25億件に達し、注文当たりの収益は2018年の同時期と比較して0.04元増加しました。同時に、注文当たりのコストは前年同期比で0.12元節約され、これも美団が2019年第3四半期に4億元を追加で稼ぐのに貢献しました。 ”

同時に、配達員はますます「テイクアウトの組立ライン作業員」になりつつあり、彼らの収入はコンピューターの背後にあるアルゴリズムによって手数料に基づいて管理、集計、計算されるようになっている。

ライダーの収入は主に次の 4 つの側面に依存すると考えられています。

1. 注文数量

2. 時間厳守率

3. 否定的なレビュー率

4. 苦情率

その中でも、時間厳守が主な測定指標となります。 3 番目の指標である悪いレビュー率と 4 番目の指標である苦情率の主な理由は、多くの場合、2 番目の指標である標準時間率です。

制限時間を超過した場合、システムにより手数料が自動的に差し引かれ、いくら注文を受け付けても無駄になります。あるフードデリバリープラットフォームでは、機械による人間の評価や賞罰は単なるコールドデータに過ぎないことがわかっています。

「納期遵守率が 98% 未満の場合は、注文ごとに 1 セントが差し引かれます。97% 未満の場合は、注文ごとに 2 セントが差し引かれます。」

テイクアウトの背後にある組立ライン操作であれ、ビッグデータや人工知能システムのアルゴリズムへの依存であれ、彼らは実際に資本と技術の独占的優位性を活用して、プラットフォームが情報データの優位性を確立し、交渉上の優位性を反映できるようにしています。

少し前に、「システムに閉じ込められた配達員」と題された人気の調査記事が、大きな注目と論争を呼びました。

この記事は、「命がけで競争している」フードデリバリー配達員が直面しているジレンマを明らかにしている。

彼らの時間、収入、生命の安全は強力なアルゴリズムによってロックされています。 「時間通りに配達」するために、運転手はスピードを出し、交通に逆らって運転し、鉄の激流の中で赤信号を無視することがよくあります...

この場合、矛盾が生じます。

人工知能アルゴリズムの最適化を使用して配送ルートを継続的かつ合理的に最適化し、効率を向上させることは、消費者と食品配送プラットフォームの両方に有益であり、特に流行の状況ではこの利点がさらに強調されます。

理論的には、配達員にとっては、不必要な距離を節約し、時間を短縮し、収入を増やすことになります。

しかし、その背後にあるコストに注意を払う人は何人いるでしょうか。また、それについてもっと深く考えようとする人は何人いるでしょうか。

配達員たちの劣悪な生活環境は機械のアルゴリズムによって改善され、配達員たちは時間との競争を強いられ、配達時間を短縮せざるを得なくなった...

結局のところ、これらはすべて社会的責任の領域に属し、人工知能マシンアルゴリズムの「特徴統計」の範囲外です。しかし、こうした社会問題が少しずつ積み重なれば、どのような悪影響や影響を及ぼすのか、真剣に考えたことがある人はどれくらいいるでしょうか。

アメリカには有名な反テクノロジー「戦士」、セオドア・カジンスキーがいる。

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彼はかつて「産業社会とその将来」という論文の中で次のように警告した。

「産業文明とその結果は人類にとっての災難である。」

「人間が機械にあまりにも依存しすぎて、最終的には機械の決定に完全に従うしか選択肢がない状況に陥るのは非常に簡単です。」

この文脈において、知本社の清和会長は次のような見解を示した。

データが民営化されていない場合、またはアルゴリズムに対する効果的な制御が確立されていない場合（前提に注意）、アルゴリズムは搾取的になります。

この観点はまだ考える価値があります。

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私たちはハイテクや人工知能がもたらす利便性を享受するだけではなく、その背後にあるセキュリティやプライバシーの問題も考慮して、将来に備えなければなりません。