观 点

　　适应平台经济的组织形态和运行机制，构建以算法优化和算法监督为重要内容的数智化维权服务平台，让算法设计促进技术逻辑与社会逻辑、技术安全与劳动安全的内在统一，应成为智慧工会建设的重要内容。

　　平台经济是数字经济的重要组成部分，算法是其中的核心技术。当劳动者成为算法的运算对象和数据与价值的源泉时，社会伦理规范理当成为算法的优先选项。这是平台企业基于算法承担社会责任的内在依据，应当把社会责任内置于算法逻辑之中。

　　平台经济的崛起是一场基于数字化逻辑的经济社会组织变革，是从工业化到数字化的深刻转型。其分析范式、治理方式应发生相应变革，要从用工业化时代的工厂车间场景模式比对、套解平台经济时代的问题模式和问题意识中走出来，转到全面的数字化思维上来。适应平台经济的组织形态和运行机制，构建以算法优化和算法监督为重要内容的数智化维权服务平台，让算法设计促进技术逻辑与社会逻辑、技术安全（网络安全、数据安全）与劳动安全的内在统一，应当成为智慧工会建设的重要内容。

　　算法是平台经济的底层逻辑，应成为监管的核心对象

　　随着大数据、云计算、物联网、人工智能等新一代数字技术的迅速发展，产业形态、经济组织形式、商业模式和劳动过程发生了基于数字化逻辑的深刻变革。从社会经济组织变革的角度观察，从早期互联网开源项目的协同生产、社区的互助拼车行为、房屋等闲置资源的共享利用，到以新一代数字技术为基础的大规模链接和供需精准匹配的经济社会活动，平台化更能表达社会经济发展的趋势。

　　平台经济以数字化技术体系为基础设施，通过交易双方或多方的数字化，收集、存储、处理并传输经济社会活动的信息数据。数字平台上汇聚了供需两端提供的原始数据、双边或多边主体产生的交易数据以及公共部门的公共数据等，通过大数据挖掘与分析实现全局最优的供需配置。数据成为连接和驱动生产（服务）、分配、交换与消费等社会生产和再生产的关键生产要素，改变了传统市场基于价格机制运行的基本规则。

　　数据是供需匹配的核心要素，但数据价值的释放关键在于算法的设计、部署和运行。随着大数据和人工智能技术的飞速发展和广泛应用，算法成为绘制用户画像、个性化推送、精准定价与个性化定制等的核心运行逻辑，决定平台的运行机制和商业模式，引导和塑造用户的行为习惯。特别重要的是，算法系统同时成为一套组织体系，数字平台基于算法设计，实现了平台治理规则的数字化，使平台成为交易撮合主体、过程管理主体和产出控制主体，平台管理由传统的经验管理走上了基于数据和算法的智能化自动化决策。

　　然而，算法的技术理性至上、效率至上原则，也带来了一些负面效应，如个性化推荐算法对舆论导向的影响、排序算法的广告位效应、差异化定价算法的大数据杀熟、精准匹配算法对劳动时间的极限压缩等。算法的技术逻辑和商业逻辑一部分影响了舆论和市场秩序、社会公平与正义，应当成为监管问责的对象。

　　劳动者是平台“数据-价值”的源泉，平台应承担相应的社会责任

　　平台经济作为数字经济的核心组织，其生产要素、组织形式、运行机制已全然不同于传统经济模式。

　　从组织形式和运行机制看，平台企业是科技企业。平台没有传统企业工厂、车间、班组的空间分布形态和管理上的科层制结构，而是通过先进算法精准匹配各类资源和主体运行的。作为平台运行核心逻辑的算法，是互联网、大数据时代通过虚拟化、云计算、可视化以及在这些技术支撑下基于机器学习的逻辑分析方法。正是算法的这种综合计算活动实现了双边或多边市场的大规模匹配与连接。

　　从生产力及实现方式看，工业化时代的流水线在标准化和精细分工的基础上实现了大规模生产；而在数字化时代，则是由平台算法的精准匹配，连接、调动和吸纳了大量分散的劳动主体，创造了大规模的灵活就业。据统计，我国灵活就业人员已达2亿。

　　从平台经济的价值创造机制看，算法逻辑关联的数据是平台价值创造的源泉，而数据的源泉是被算法精准预制和引导的用户行为活动。算法为平台经济价值的创造提供了技术基础，因为算法的应用降低了交易成本，提升了劳动效率。更为重要的是，平台凭借以算法为核心的技术支撑体系，通常并不直接参与物质资料生产过程，它主要依赖非平台要素来实现价值的增值和循环，其中最重要的是大量劳动者的参与。由于算法大幅降低了劳动参与门槛，并用声誉评分体系将劳动者的内在主动性和自主性激发出来，从而实现平台的价值创造和循环，劳动者成为“数据-价值”的生产链条。

　　可见，平台企业具有科技密集（资本密集）和劳动密集的双重特性。正因具有劳动密集特性，平台企业毫无疑问应该承担社会责任，灵活用工不是平台企业剥离社会责任的理由。

　　算法优化和算法监督应成为智慧工会建设的重要内容

　　对依托平台就业的劳动者而言，平台匹配工作任务的算法，直接决定劳动者的劳动行为和劳动过程，事关劳动者的切身利益。推进平台企业承担社会责任，进行算法优化和算法监督，应成为智慧工会建设的重要内容。

　　首先，积极建设工会大数据体系，提升以大数据为基础的监测能力。平台在运行过程中集聚了包括劳动者身份、用工形式、劳动行为、劳动过程、报酬给付等全面的数据信息，是劳动者权益实现形式和实现水平的客观真实数据。平台海量数据的聚集和算法指导下的劳动者管理，具有明显的基础设施属性和公共资源属性，平台有义务接受政府相关部门和工会数据平台的监督。工会应加快完善大数据体系建设，在会员实名数据建设的基础上，向劳动过程和劳动行为数据拓展，在不涉及算法底层逻辑和商业机密的前提下，与平台建立数据接口，实现对平台劳动者劳动过程和劳动权益的动态实时监督，提升以大数据为基础的维权能力。

　　其次，深入研究算法设计的价值排序机制，提升对平台算法的监督能力。数据与算法密不可分，算法运行过程中产生的大数据是关联了某种算法逻辑关系的，已内包含某种偏好。算法系统是多维价值的排序，当劳动者是算法系统的运算对象时，算法在设计时首先应当考虑价值的优先顺序，安全和责任应当具有优先级。工会有权利代表劳动者要求平台对算法的运作原理及调整和优化做出说明。工会应深入研究算法的运作机理，提升对平台算法价值权重赋值的监督能力，就平台算法对劳动者权益产生的系统性影响做出判断，并就此定期和平台进行协商。

　　最后，智慧工会建设的理想目标是构建“以算法应对算法”的维权能力。这方面地方已经进行了有益的实践探索。“浙江外卖在线”根据骑手违章原因的分析，设置了“合理时间”的算法，为骑手计算在途骑行时间与步行送餐时间，再综合考虑交通拥堵情况和天气情况后自动生成，骑手在这一时间段内完成配送任务，平台不得克扣其绩效，消费者也不能任意给予差评。智慧工会平台应加强对算法的研发，积极建设“以算法应对算法”的能力。

　　（作者为全国总工会网络工作部副部长）