算法逻辑下的数字劳动权益及治理转型 | 数字社会

Original 闫泽华学习与实践杂志

2024-09-04

导读

以外卖骑手为代表的算法劳动打破了传统的劳动控制形态。平台的“中介身份”与“技术中立”为劳动关系的认定带来了新的挑战。要在数字时代保障劳动者的主体性和劳动权益，我们需要从被控制的“受害者”视角转向以生产价值的“创造者”视角来看待劳动关系，明确社会在算法运行体系中的生产要素采集和提供作用，进而实现以人为本的数字治理。

算法逻辑下的数字劳动权益及治理转型

作者：闫泽华

摘要

算法主导下的互联网经济在为社会带来灵活就业的同时，也引发了有关劳动权益的争议。现有研究试图寻找平台劳动者权益的法理根据，却囿于“技术中立”的论调和平台自我标榜的“市场中介”角色，陷入了技术伦理的争论。这是因为，当前人们对算法的理解仍然停留在传统逻辑中的物质生产观，忽略了算法本身的生产过程及其价值特点。通过分析算法在市场中介、生产过程和平台产品等三方面的价值，可以发现平台劳动者参与了算法生产和平台增值，对此过程的认定和给付能够更好地保障平台劳动者的权益、维护数字时代的社会主体性。

关键词 ：劳动权益算法数字治理社会主体性

互联网经济的快速发展推动了共享经济增长。以外卖骑手、网约车司机等互联网平台劳动者为代表的新就业群体已经达到了2亿左右。但是外卖骑手的交通事故、网约车司机久坐劳损等舆情，也将这些群体的劳动权益保障问题推上了风口浪尖。已有研究发现，互联网平台企业较少与劳动者签订正式的劳动合同，而是形成了“去劳动关系化”的灵活用工模式，导致劳动者权益保障的缺失，这随即引发社会对互联网平台的强烈指责。

面对指责，平台方认为自身扮演的是平台劳动者和消费者之间的中介角色[1]。从“双边市场理论”出发，消费者付费、平台劳动者提供服务，平台既不介入二者的劳务协议，也不规定平台劳动者的工作时间、地点，只是通过算法提供市场供需信息与监督协议执行的可信中介。由此，平台将自己从传统劳动关系的“从属性”争论中抽离出来[2]。

这使得对平台劳动者的劳动权益保护陷入公平与效率的法理困境。一面是无处落实的劳动权益，一面是强调自由选择的市场原则。于互联网平台企业而言，算法既是其提高市场竞争能力的杀手锏，也是其面对责任时的辩词。那么，以算法为中心进行分析，是我们走出法理困境，从根本上解决平台劳动者的权益保护问题的关键。本文从不同角度拆解算法，基于其中价值生产和提取的过程，探讨劳动者的价值创造逻辑与应有权益，并从劳动实践的角度，重新拼接和塑立社会在数字时代的主体性，为保障高质量就业和建设数字治理体系提供建议。

一透过算法定位平台价值逻辑

随着大数据时代的全面来临，“算法”开始被社会所熟知。事实上，其早已演进了百余年，像20世纪初的泰勒制就被认为是“算法管理”的古典案例[3]。直到算法进入了日常的衣食住行，那些被困在星级评分和计薪系统的网约车司机、快递员、外卖骑手等群体才显化出来。这些平台劳动者奔波在外，却往往没有缴纳社保，劳动权益缺乏保障[4]。平台企业通过市场经营手段，摆脱了劳动关系带来的权责义务。因此，许多研究将目光投向了算法控制的劳动过程，试图通过定位责任，寻找让平台为缺失的劳动权益负责的根据。

当前，互联网平台运营的核心手段就是通过算法，超越传统市场的信息壁垒，实现劳动各环节之间、劳动和社会需要之间的精准匹配[5]。从算法角度来看，平台化运作只是对工作场景、工作内容的细化，并且使劳动者能直接对接市场。可对平台劳动者而言，这意味着对劳动全过程的监控，即工作分配、工作激励、工作执行和工作反馈都与算法深度捆绑[6]。一方面，这种全方位的监控和评价构成了基于技术的从属关系，建立了算法的劳动控制[7]。另一方面，数据和算法的介入又使得这种劳动控制难以纳入传统劳动关系的框架，进而无法转化为平台对平台劳动者的权益责任。当平台标榜“信息中介”的身份时，这种基于劳资关系的指责就失去了根据[8]。

技术中立支撑着算法无情地追求效率，平台理所当然地不再承担对劳动者的责任[9]。比如，平台认为网约车司机、外卖骑手等可以根据顾客的意愿来变更路线，对劳动者服务的评判取决于顾客的意愿是否被合理地满足。在这个意义上，平台和劳动者分别是消费者雇佣的委托代理人和服务提供者。再比如，外卖平台算法通过邻近订单和动态激励，“诱导”外卖骑手选择多接订单，也使其陷入与时间赛跑的“接单游戏”。可见，数字时代的控制和诱导无处不在，指挥和监督不再是劳动从属的充分条件。当平台不再有“工作细节的控制权”[10]，当消费者按下最快路径、选择要查看骑手位置时，消费者与劳动者直接碰撞，矛盾消解的压力落在社会生活的内部关系中。

劳动关系不能仅基于约束和控制来判断，还需要考虑劳动者所生产的价值的分配和归属。劳动权益所保障的不仅是劳动者因受雇主控制而失去的权利，还有在控制和诱导下，劳动者在为雇主创造价值的过程中所让渡的权利。要让平台履行其对劳动者权益保障的算法责任，就要从被控制的“受害者”视角转向以生产价值的“创造者”视角看待劳动关系，厘清算法“创造”价值的过程。

平台算法责任的确定之所以会陷入法理困境，一个重要的原因是我们只将算法看作基础的生产要素，只关注算法的分类、搜索、排序、优化等功能[11]，即以一种看向下游应用端的功能主义视角来理解算法。现在许多研究基于“算”，将算法的本质看作编码或技术。作为编码的算法同数学一样，是超越经验的抽象产物；作为技术的算法同土地、劳动力等生产要素一样无可前溯，人们只能从使用方式上解读和规范它们，而无法用市场手段生产它们。这些功能主义的定义，使算法被视为互联网平台的“天赋资源”，只是“可用于生产的资料”或“可交换的商品”，在人和物以及不同社会因素之间起到中介作用，而生产算法所需的数据以及这些数据蕴含的社会属性却被忽略了。由此，互联网平台只需要为算法的提供者，即专业的算法编写人员的劳动权益负责。

因此，当前对于平台劳动权益的争论，更多的是一种基于传统物质生产观的争论。一方坚守于传统流水线劳动关系中对劳动者的行为控制手段，认为算法的出现强化了雇主监督劳动者进行物质或服务生产的意愿和能力[12]。另一方则认为，以奈飞、谷歌为代表的互联网平台企业通过算法生产的、具有“去物质性、流动性、聚合性”的、不同于传统物质产品的流媒体产品，不再适用马克思的劳动价值理论[13]。尽管存在分歧，但二者都以传统物质实在为参照来理解算法，将算法完全置于实在的对立面和生产的最上游。前者给了平台企业借由“技术中立”和“控制权稀释”而自我开脱的可能；后者将互联网经济的价值生产全部归功于算法，缺乏对人的劳动实践的尊重。因此，当我们把算法融入生产，重新发现算法的物质性和价值时，会发现马克思的劳动价值理论仍然适用，且依然为数字时代保障劳动者的实践主体性提供指引。

事实上，我们日常所听说的平台算法，是技术人员在资本的支持下，运用技术知识和自身劳动力，对社会经验数据进行编码的“产品”。这一过程并不会因“产品”的诞生而停止，而是不断接受新的现实经验数据的反馈，再经由资本、技术和技术人员的劳动循环升级。在这一无止境的过程中，如果算法是一道菜，那么数据就是食材。资本与技术固然重要，但离开经验数据也会面临“巧妇难为无米之炊”的状况。换句话说，算法将人和社会数据化的过程，也是喂养自己的过程。监控既是算法的功能，也是算法的补给[14]。已有研究往往忽略了数据的作用，只关注算法生产中的资本、设备和技术人员的劳动，进而得出资本逐利、技术中立、技术人员无辜等伦理学结论。因此，当前人们对算法作为信息中介和生产要素的定位，掩盖了算法被生产的逻辑。经验数据是社会运行的产物，是人作为主体进行劳动和生活的产物。重新发现人在算法使用中的重要作用，有助于我们重新认识算法使用责任，定位责任主体。

二不同算法视角下的平台价值来源

相比于其他的平台劳动者，外卖骑手之所以成为最为引人关注的群体，不仅在于其在接单、取餐、配送的劳动全过程都受算法所支配，还在于其工作具有极强的时效性，中途不允许自主停留。因此，本文以外卖平台为例，从市场中介、生产过程和平台产品三个角度梳理算法价值，总结数字时代的算法逻辑，进而寻找算法责任体系。

（一）作为市场中介的价值：基于算法功能的“信息对接”和“委托监督”

以外卖平台为代表的互联网平台企业将自己定位为“信息中介”，即通过算法的搜索、匹配和推送等功能，让消费者、商家和骑手建立商品和劳动的供需关系。一方面，外卖骑手在平台发布自己提供送餐服务的信息；另一方面，消费者和商家达成购买协议后发布送餐需求，并约定时间和金额。信息中介平台收到该劳务需求并实时广播给劳务提供者。通过对接劳务供需双方，平台收取“信息费”。

在外卖市场的交换中，食品安全、支付保证和劳务质量是核心。为了保障劳务交易的正常进行和信息的有效性，外卖平台通过算法衍生出了“监督中介”的角色，即通过算法监督各方责任。例如，要求商家购买食品安全责任险、提供营业执照、食品生产经营许可证等保障食品安全信息的有效性；要求消费者预先付款以保障交易资金的有效性；通过定位算法实时向消费者和商家汇报骑手位置以保障劳务进行的有效性。对消费者和商家而言，交易支付和保证食品安全本就是传统的市场要求。唯独对骑手劳务服务的监督在数字时代才得以实现。送餐服务讲求时效，衡量送餐服务质量的最重要指标之一就是时间。因此，在功能主义视角下，平台对接了市场供需并监督了交换过程，同时收取提供信息和代理中介的费用。基于这种理解，当前研究无法赋予互联网平台以雇主身份，就只能诉诸技术伦理，将劳动者权益保障视为一种道德义务。

（二）作为生产过程的价值：基于算法生产的“数据征用”和“强制培训”

任何一项生产活动都会因劳动者综合能力的差异而产生不同成果。在市场化程度高的行业中，市场平均预期与行业劳动者的平均能力相关，经验丰富的劳动者能够获得更多报酬。同理，在外送服务中，消费者预期的送餐时间应取决于骑手的平均送货能力。如果平台算法只是一个单纯的信息和监督中介，那么它就不应该规定送餐时间，而是由劳务供需双方来博弈决定。熟悉各条道路并善于做路线规划的骑手通常会更受消费者欢迎，可以获取更多的劳务订单或更高的单次报酬。此时，能力强的骑手所具有的空间记忆能力或因熟悉地形而具有的“地方性知识”就是其个人价值，不归平台企业所有。

在传统生产中，企业为了提升平均生产效率，增强企业竞争力，一方面需要高薪聘用能力更强的员工，另一方面也花费巨额的管理咨询和培训费用。类似地，外卖平台为了缩短送餐时间，既要为骑手通过努力创造的效率支付额外报酬，也要对骑手进行培训，进而通过购买信息的方式，激励高水平骑手分享其经验。其中，算法使得平台企业可以获取劳动者的地方性知识，从而提升其整体效率。具体而言，每一位骑手的地方性实践都被算法记录，算法据此优化自身的数据，并在经过演算后推送给全体骑手，以让全体骑手都能复刻最优路径。然而，平台企业在这一过程中并未向开辟捷径的骑手支付任何报酬。

究其根源，这并不是骑手为了个人利益而不顾全局的“囚徒困境”或“自我规训”，而是算法生产过程中的隐形剥削。算法的路径优化是基于现实数据的模型优化，其基于“监督”骑手的动态而搜集数据，这是以自我优化为目标的。因此，如今的算法早已不是20世纪初的“泰勒制”，也不是所谓“科学管理”的改进，而是直接形成了对骑手的劳动实践的吞没。

（三）作为平台产品的价值：基于算法出售的“价值挪用”和“信用替代”

算法是平台创收的核心。平台向需要特定服务的消费者出售具有劳动提供者信息和监督功能的算法，向平台劳动者出售显示市场劳动需求的算法，向商品或服务提供者出售能实现客户群体画像的算法，以及向其他行业出售技术移植的算法。如果前两者尚能被算作是平台企业为其中介角色的“自主”改进，那么后两者则是平台对算法用途的“擅自”扩大。一方面，广告的精准投送能够提高市场宣传效率，降低宣传成本。因此，广告收入已经是互联网企业的重要变现渠道。平台通过霸王条款式的“互联网协议”，将采集来的客户信息和社会数据进行画像和流量整合后，以广告位或竞价等形式出售，获取其宣称的“中介”身份之外的收益。另一方面，平台通过外卖骑手的行动数据不断喂养算法，在积累大量经验后进行技术移植，进而用低成本发展出其他业务。例如，利用骑手的路径数据，一些平台企业得以发展出同城配送、即时物流等业务。同时，依靠社会和资本对算法合理性以及其能够不断优化的信任，平台也得以在融资市场上有所斩获。

如果算法是平台完全所有的“产品”，那么平台可以在不侵犯社会权利的前提下使用算法获取收入。但算法的生产并不是完全依靠平台所雇佣的技术人员就能实现的，算法优化依赖的数据是商家、消费者和外卖骑手等主体在特定关系中互动形成的电子痕迹。更何况，受众活跃度是平台广告位能获得高估值的基础。平台在未向算法生产的原材料——数据付费的情况下，擅自挪用数据牟利[15]。这些信息中不仅包括客户住址、购买偏好等个人隐私信息，还有区域热力、空间方位等不涉及个人隐私但仍归社会所有、需要采集成本的数据。既然消费者和骑手都是算法生产的贡献者，那么他们也理应是算法收益的享有者。这种未经生产者同意、未补偿采集者劳动的挪用，在传统现实生活中要受到没收违法所得的处罚，在数字时代却被默许成了平台企业攫取价值的来源。2022年7月，国家互联网信息办公室对滴滴平台违法收集信息的行为进行了处罚。这意味着信息数据本身已经成为一种具有所有权益和涉及国家安全的生产资料。

可见，算法不仅是既有市场的中介补充，也是平台企业的生产环节，还是平台企业的产品。当前我们忽略后两者，势必只能陷入伦理和道德的倡议。诚然，平台对社会大众和骑手的价值挪用，源于社会尚未充分认识到数据的价值。如同一个中世纪的国家不会为石油资源付费，一个早期工业时代的国家不会意识到有朝一日碳排放可以交易一样，技术的发展使得过去曾经被认为没有价值的事物获得新机。随着数字时代的到来，社会生产也开辟出了一条不同于以往的算法逻辑。

三算法逻辑中的劳动对象化与社会主体性

平台劳动者的劳动并不是全部提供给了商家或消费者，其劳动也为平台的算法养成提供了数据原料。因此，平台也并非只是收取了作为“中介”的费用，也悄悄从数据的所有者处获取了数据使用权，进而从平台劳动者那里占有了采集数据的劳动价值，最终将这些未获授权的数据吸纳进自己所占有的算法并以此牟利。这一过程之所以能够如此隐蔽且顺利，一个重要的原因是，算法劳动的对象化在数字时代变得隐蔽了。这种隐蔽性来自科技与社会相分离的刻板印象，人在劳动中的主体性由此被遮蔽[16]。

劳动体现在对象化的活动中，劳动权益则在劳动者履行特定对象化生产义务时产生[17]。在传统生产时代，劳动的对象化通过劳动关系体现得十分明显。

以提供“泰勒制”算法的咨询企业为例：一个咨询企业A受生产特定商品的雇主企业B委托，对企业B内部生产过程进行调查分析，并提出改进的算法方案。在这个过程中，算法方案只是企业B向企业A购买的产品，是泰勒制的固定程序，不具备生成性和开放性。因此，企业A只需为自己所派出的进行数据处理和算法设计的员工负责，并不会因为他们的算法方案将导致企业B员工的劳动方式改变，就要为企业B员工的劳动权益负责。相应地，企业B也不需要向提出算法方案的企业A员工的劳动权益负责。由此可见，传统生产模式即使纳入了算法，也只是把算法当成固定的生产要素或具体的商业产品，企业与企业、企业与劳动者之间也依然具有明确的责任边界和对应关系。如果互联网平台的算法也是“泰勒制”算法，那么骑手送餐等平台劳动者的具体劳务就不再是平台企业的产品，而是消费者和劳动者之间的产品。此时，平台类似于向双方提供市场情报和工作监督的企业A，发挥咨询和审计的作用，算法即是平台向消费者和劳动者提供的产品。此时，平台只需向自己的技术人员的劳动权益负责。然而，数字时代的算法早已超越“泰勒制”算法，消费者、劳动者和平台企业之间因为算法而形成了交织的技术与社会关系，算法不再是固定的封闭产品，而是持续生成中的开放产品。任何一方要利用算法牟利，都要考虑其他主体对算法的劳动贡献。因此，数字时代涉及的算法利益分配和权益保障远比传统工业时代复杂。

明确的劳动对象具有明确的交互主体和可直接识别的价值归属，因而也具有排他性，即每个劳动者明确知道自己实践的对象和所创造的劳动力价值被谁购买了。但在数字时代，由于作为劳动对象的数据和算法被人们所忽视，平台劳动者的劳动价值和成果不能被充分地发现，传统劳动关系的排他性也因此被削弱。无论平台劳动者是否灵活就业，其为平台算法所贡献的数据采集劳动都没有被平台所承认，甚至他们自己也没有充分意识到自己创造的价值，其劳动对象化的过程由此受阻。这正是《关于维护新就业形态劳动者劳动保障权益的指导意见》的出发点和落脚点。无论平台企业采取劳务派遣、外包、加盟还是代理等用工方式，其都攫取了劳动者在数据采集过程中的成果价值，要承担主体责任。因此，劳动关系的归属就势必要追溯到劳动者所生产的价值交换上[18]。

平台劳动者不仅为消费者生产特定劳务，还为平台的算法生产采集数据，甚至直接地、无法回避地参与了平台企业的价值生产。如果一个平台企业所生产的、用于营利的算法，需要劳动者在现实中以走街串巷地拍照摄像、挨家挨户地询问观察、携带器材地测量记录等方式收集数据，那么我们应该认为这样的劳动是在为平台工作，平台应该为其提供回报与保障。同样地，我们也应该认为，以外卖骑手为代表的平台劳动者也是在为平台企业采集数据。

因此，平台劳动者对平台价值的贡献不仅在于其完成劳务的质量，还在于其采集数据的劳动实践对算法迭代的贡献。这也进一步体现在前文提到的三重价值上。首先，平台劳动者所采集的数据帮助平台算法不断优化，提升反应速度，成为巩固其信息中介市场地位的价值；其次，平台强行将每位劳动者通过个人努力与劳动实践获得的“地方性知识”等数据通过算法进行扩散，以诱导的形式改变其他平台劳动者行为，进而用于提升生产过程的效率；再次，基于平台劳动者采集数据而不断优化的算法，最终成为了平台企业向其他市场主体出售的产品。然而，平台劳动者在具体劳务之外未获得任何报酬的剩余价值，正是平台企业获取上述三重价值的来源。除非平台企业愿意让平台劳动者或用户在每一次使用平台服务后，任其自愿地、不附带明显或潜在条件地，选择其数据记录能否用于算法训练；否则，平台劳动者的每一单劳务，平台企业都应该为其中的数据劳动负责，包括权益保障和报酬给付。当前研究将算法类比于“泰勒制”等科学管理方法后会遇到的理论困境，就在于对数据采集劳动的忽视。

阻碍社会认识自己对象化劳动的一个重要原因是，社会下意识地将该采集工作归结于设备技术，从而只能困于原有劳动的“自我剥削”“接单游戏”，寻找不到劳动权益的责任归属。本质上，这是因为人们还基于工业时代的生产去理解技术。传统的工业生产中，以机械为代表的科学技术与人工劳动形成了一种对立的竞争关系。在工业化的早期阶段，技术尚能由一线工人发明和改进，但随着工业化不断深入，科技与社会的边界越来越明显。一方面，科技解决了许多人工不能解决的问题，提供了人力远不能及的效率，大范围地取代了人在生产中的角色。另一方面，基于曼海姆、霍尔海默、默顿、福柯、拉图尔等人的看法，科技愈益成为科学家的专属活动，超越了社会日常实践，成为大众无法企及的神圣物。虽然科学社会学和知识社会学试图消解科学的神圣性，但是这种尝试也只是“赋予”科学家们以“人性”。可科学发展至今，已通过技术产生了很高的准入和认知门槛。从而，科技与社会的对立进一步加大。科技成为一种自我再生产活动，既有科技经过发明、测试、应用、升级，催生出新的科技。而这一过程大多远离大众生活。大众成为科技成果的受体，在单向度的科技生产和应用中无能为力。沿着这种科技生产与社会无关的“刻板效应”，算法同样也就成了技术人员内部的再生产，是科学家与技术人员的对象化劳动，社会也就不再认识到自身在数字时代中的作用，继而寻找不到劳动权益的出发点。

劳动权益体现了劳动的社会主体性。劳动权益的迷失，本质上是面对算法时社会主体性的迷失。在科技与社会边界清晰的对立中，社会可以通过各种形式的对抗来争取对机器的控制权，彰显自我劳动主体性，为自己争取劳动权益。因而有研究将对算法的“转单”“打时间差”等看作劳动者自我赋权的主体性反抗[19]。但是，这种所谓“逆算法”建立在寻找平台管理模式的漏洞上，是一种“见招拆招”的消极对抗。随着大数据等新技术形态打破了“机器工具技术原理在过去一个世纪的稳定”[20]，劳动与劳动者更深地陷入风险社会[21]，这种起源于传统工业劳动场景下的朴素对抗已经难以有效抵挡越发强大的智慧算法和随之而来的精准控制。算法越发强大的表现之一是永续的自我优化。劳动者的任何行为都能变成算法查缺补漏的数据食粮。因此，无论劳动者如何下功夫、动心思，其实都在无偿地为算法的生产添砖加瓦[22]。今天任何一个跑赢算法的行为，都是明天让算法更加强大的贡献。每一次个人主体性的发挥，都在压榨未来全社会主体性的空间[23]。在不可阻挡的数字化浪潮中，算法只会越来越强大。如果我们还只是着眼于消极对抗而不对算法本身采取行动，那么在不远的将来，人的主体性将更加无处遁形。

算法是善是恶，取决于社会力量的主导。如果我们只看到算法以凌驾的姿态渗透于社会，那么我们就只能一边在情感上指责着算法，一边又离不开算法，最终使那些让科技平台为劳动权益负责的提议，沦为祥林嫂般的自说自话，抑或劫富济贫的平均主义。然而，如果我们能洞察到算法生产对社会劳动及其数据的依赖，那么就有可能重新获得主导权。因此，在数字时代，要保障人的劳动权益，就不能再将人和社会同科技对立起来。社会主体性不应该面对科技进步而持续退缩，而应该融入和参与科技，并最终规范科技的发展。这种主体性不应只是科学家或技术人员的特权，而应是全体大众的共同权利。

四算法确权和数字治理

任何时代都要坚守人的主体性价值[24]。由西方工业化所衍生的现代主义，拉开了人类经济社会不断追求理性和效率的序幕。其中，科学技术和组织管理在不断迭代升级中相互结合，最终形成了基于人工智能和大数据的控制系统。浪潮滚滚的数字时代带来了根本性的社会变迁[25]，所谓自主性工作对生活的入侵业已不可阻挡[26]，生活与算法的捆绑不可避免且越来越紧密。这种捆绑是对独立于科技之外的人的主体性的巨大挑战。尽管如此，我们也看到人的社会活动和劳动实践对于数字算法的重要性。人被算法吸纳进科技体系的同时，也正是确定人在算法中的权益、寻找人与算法共生互融的主体性的机遇。

在算法的运行体系中，数据、数据的编码和数据的采集，三者相辅相成、缺一不可。如果没有数据编码技术，社会经验数据无法被利用，数据采集就没有意义；如果没有社会数据，那么采集和编码都将失去对象；如果没有数据采集，那么社会数据和编码技术则分属两个平行世界。借用康德的概念，数据如同向我们提供经验的外部对象，编码如同我们大脑中的逻辑理性，而数据采集则是连接二者的知觉桥梁。它们分别代表了存在的主体性、追求知识的主体性和劳动的主体性，三者共同组成了算法时代中人的主体性。但由于“技术至上”观念带来了存在主体性和劳动主体性的缺失，导致了人们对编码技术（即算法）的片面神圣化，将算法的成功归结为超越于社会的科学技术，归结为调度知识的资本，而忽略了其中的社会和人。无论是社会治理还是数字治理，从根本上讲都是以人为本的治理。因此，数字治理首先要发动社会参与，对数字技术可能带来的风险加以管控；然后才是通过数字技术解决既有社会问题，实现对社会的良性治理。

从限制数字化风险的角度来看，算法确权具有保障人的主体性的意义。发现数字时代人的权益，重塑社会主体性，就要明确社会在算法中的权利。一方面，算法确权旨在厘清数字信息的所有权，即数字确权[27]。社会是经验数据产生的根源，无论个人生活记录，还是社会景观形态，都是社会共同体的实践产物。这种所有权体现在社会分享数据的算法收益上。对于完全以保障社会运行和促进社会发展为目标的活动，例如政府治理行动，社会可以共享一部分数据使用权，但是对于将社会经验数据商业化的市场行为，则需要进行明确的数据价值划分，将这部分数据产生的价值回馈于社会建设。

另一方面，数据采集也是劳动，算法确权有助于明确相应的劳动权益和保障措施。虽然当前许多数据采集已经是社会日常活动的伴生品，并且已经实现自动采集。如果我们默认了平台企业的“搭便车”行为，就又会陷入传统工业生产的思维定式，进而忽略了算法生产中人的劳动价值。商品交换的基础是价值，其中包括支付给劳动者的报酬和劳动者生产的剩余价值。价值是劳动者劳动时间的凝结，进而构成交换价值的基础。从社会现实到社会数据的转变需要经历复杂的过程，其中的每一步都离不开人的劳动实践。因此，平台最终通过算法模型所获得的价值不能只是归功于技术的成就，也不能只看到工程师的技术劳动，还要看到数据的所有权和数据的采集劳动。这些被忽略的，就是平台从劳动者的劳动中获得的远比支付给劳动者的报酬多的价值。如果我们现在不能够意识到数据采集劳动的巨大作用，一旦算法发展到足以强制采集数据，我们所产生的数据将被自动吸取到算法过程中，那么人的主体性就真正岌岌可危。只有从现在开始明确数据生产和数据劳动的价值，才有可能在算法无处不在、无所不能的未来，仍然保有人的价值，从而让算法服务于人。

并且，为了坚守社会在数字时代的主体性，还需要认识到数字权利的不可转移性，即社会对数据拥有绝对的处置权，有权随时选择技术组织如何使用数据、使用哪部分数据。让平台企业等技术组织正视社会的算法确权及数据劳动的价值，并不意味着平台企业可以买断社会的数字权利。社会在了解和使用数据等方面，相对于技术组织具有难以弥合的劣势，在数据权利谈判中难以形成平等的地位，从而可能迷失在充满术语的协议中，不知不觉地放弃数据权利；或在利用技术手段制造不便等来自平台企业的隐性打压中，被迫放弃数据权利。因此，正如最低工资、劳动时间、不得无故解雇等对基本人权的保障一样，为了避免不对等成为强者对弱者的剥削[28]，数据权利应该也必须由国家从“以人为本”的角度进行保护，而不是交由市场的“丛林法则”。正如我国《个人信息保护法》所规定的，在公共事件外，任何组织、个人都不得在个人未同意的情况下处理个人信息。

从利用数字技术解决既有问题、参与社会治理的角度来看，算法确权具有发动社会参与、增进社会要素流通的意义。首先，算法确权在保障社会数据权利的同时，也加强了社会对自身角色的认识。社会意识到自身享有算法确权并且参与了算法的生产过程，也就意味着社会明确了自身在数字时代的责任。例如，社会个体对有公共安全隐患的现象积极采集和上报；外卖骑手和网约车司机等平台劳动者有权拒绝对平台企业上传涉密地点的行程数据等。从而，社会可以有概念地认识数据、有期待地提供数据、有能力地保护数据、有动力地监督数据。这样既能够使政府更加重视和高效地使用数据，也能够使企业对数据的使用更加敬畏和守矩。其次，算法确权有助于社会要素的流通。算法确权可以从逻辑上明确劳动力、数据、资本和技术的关系，明确数据在不同政府、不同市场、不同区域和不同产业间的流通标准，进而将数据的权利交还给社会而不是行业或区域性的市场组织，打破各自为战的数据壁垒，将单一个人和公共群体连接起来[29]。这不仅可以在增进社会信息资源流动的同时强化社会治理，还能够从数据层面推动我国三次分配制度体系和全国统一大市场的构建。

在算法越来越强大的今天，数据共享固然重要，但如果不正视数据的生产要素属性，不重视数据作为生产资料的价值生产和分配过程，那数字技术就会演变为数字霸权。数字时代，暴露在算法中的个人既是最直接参与的主体，也是最弱小的类型；社会与科技之间的鸿沟虽然越来越大，但也越来越成为科技发展的基础。数字技术渗透进每个人的生活，也给予了每个人以邀请。每个人前所未有地被时代所贯穿，也前所未有地变为时代的组成。因此，保护每个人在科技中的参与，保护社会对科技的贡献，就是保护人和社会的主体性，就是让科技以人为本。

注释：

[1]郭玮：《新业态用工治理与政策创新》，《中国人事科学》，2020年第5期。

[2]关博：《加快完善适应新就业形态的用工和社保制度》，《宏观经济管理》，2019年第4期。

[3]贾开：《算法可以中立吗?——“零工经济”的新可能》，《文化纵横》，2021年第4期。

[4]何勤、王琦、赖德胜：《平台型灵活就业者收入差距及影响机制研究》，《人口与经济》，2018年第5期。

[5]陈冬梅、王俐珍、陈安霓：《数字化与战略管理理论——回顾、挑战与展望》，《管理世界》，2020年第5期。

[6]刘善仕等：《在线劳动平台算法管理：理论探索与研究展望》，《管理世界》，2022年第2期。

[7][12]杨善奇、刘岩：《智能算法控制下的劳动过程研究》，《经济学家》，2021年第12期。

[8]韩文龙、刘璐：《数字劳动过程中的“去劳动关系化”现象、本质与中国应对》，《当代经济研究》，2020年第10期。

[9]王全兴、王茜：《我国“网约工”的劳动关系认定及权益保护》，《法学》，2018年第4期。

[10]王天玉：《基于互联网平台提供劳务的劳动关系认定——以“e代驾”在京、沪、穗三地法院的判决为切入点》，《法学》，2016年第6期。

[11]D. Beer, Power through the algorithm? Participatory web cultures and the technological unconscious,New media & society, vol. 11, no. 6, 2009, pp. 985-1002.

[13] N. Walton and B. S. Nayak, Rethinking of Marxist perspectives on big data, artificial intelligence (AI) and capitalist economic development, Technological Forecasting & Social Change, vol. 166, 2021.

[14]李宏伟、郝喜：《算法监控的“行为剩余”资本谋划及其社会治理》，《河南师范大学学报》（哲学社会科学版），2022年第2期。

[15]B. Luca and Z. Nicolo, Platform value(s): A multidimensional framework for online responsibility, Computer Law & Security Review， The International Journal of Technology Law and Practice, vol. 36, 2020.

[16]张书琬：《生产组织形式变迁过程中的劳动者主体性建构——基于“珠江模式”和“苏南模式”的比较》，《理论与改革》，2018年第5期。

[17]王振寰、方孝鼎：《国家机器、劳工政策与劳工运动》//《工人开基祖》，台湾，唐山出版社，2010年。

[18]肖巍：《“互联网+”背景下灵活就业的劳动关系探析》，《思想理论教育》，2020年第5期。

[19]孙萍：《“算法逻辑”下的数字劳动：一项对平台经济下外卖送餐员的研究》，《思想战线》，2019年第6期。

[20]（美）布若威·迈克尔：《制造同意———垄断资本主义劳动过程的变迁》，李荣荣译，北京，商务印书馆，2008年。

[21]许弘智：《风险社会中的劳动与劳动者：消失的“稳定性”》，《中国图书评论》，2020年第5期。

[22]付堉琪：《“系统困不住”的外卖骑手——劳动场景视角下的变通与协作关系研究》，《新视野》，2021年第6期。

[23]刘永谋：《福柯论技术治理》，《贵州大学学报》（社会科学版），2022年第3期。

[24]蒋晓丽、钟棣冰：《智能传播时代人与算法技术的关系交迭》，《新闻界》，2022年第1期。

[25]王天夫：《数字时代的社会变迁与社会研究》，《中国社会科学》，2021年第12期。

[26]T. D. Golden, Altering the Effects of Work and Family Conflict on Exhaustion: Telework During Traditional and Nontraditional Work Hours, Journal of Business and Psychology, vol. 27, no. 3, 2012.

[27]严宇、孟天广：《数据要素的类型学、产权归属及其治理逻辑》，《西安交通大学学报》（社会科学版），2022年第2期。

[28]马寅卯：《自由为何不可让渡?——卢梭<论人类不平等的起源>的自由问题》，《浙江学刊》，2012年第6期。

[29]罗婧：《三次分配的制度化体系构建——基于“个人—公共—文化”分析视角》，《中国特色社会主义研究》，2021年第6期。

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基金项目

北京市社会科学基金项目“智慧城市治理中技术与社会的双向驱动机制研究”（项目编号：22SRC011）。

作者简介

闫泽华，北京工业大学文法学部讲师，北京社会管理研究基地研究员。

本文原载于《学习与实践》2023年第12期。

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