Uber 不拥有司机，但它们的心理战策略足以让司机们为自己服务

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专车公司 Uber 一向深藏不露，也极少公开讨论公司内部事宜。但就在 3 月， Uber 面临多重危机，公司高管层召集记者举行新闻发布会，宣称 Uber 在逐步改变企业文化，未来将不再忍受那些“聪明的混蛋”。

Uber 还特别声明将改善公司与司机之间的紧张关系， Uber 司机多年以来对于不断下降的薪酬和不公正待遇一直苦不堪言。

公司一名高管说：“我们对于 Uber 司机的投入甚少，目前我们在重新审视这一状况并试图重建公司与司机之间的信任。”

即便 Uber 在宣示提高司机待遇的决心，公司同时也还在暗箱操作一项行为科学实验，企图通过操控司机行为来为公司服务。通过对 Uber 公司十几名现任和前任高管、Uber 司机和社会学家的采访以及对其行为研究的审查，这项实验的目的变得显而易见。

Uber 公司的革新反映了公司管理员工的方式，“零工经济”的崛起意味着越来越多的自由职业者的出现。Uber 司机实际上是合法的个体经营者，而非传统的遵循朝九晚五工作时间的员工。这种管理方式使公司的劳动力成本降到了最低，但也就意味着公司无法强迫某个司机在特定时间地点出现。作为一个宣称可以在任何时间将乘客送达任何地方的专车公司，这种管理失控可能引发巨大的混乱。

为了解决这个根本的问题，Uber 公司运用心理诱导和社会科学研究中的技巧来影响司机工作的时间、地点以及工作时长。公司追求的是创建一个完整高效的运作体系：在公司和乘客花费最低成本的条件下，平衡乘客的需求与司机的数量。

Uber 公司聘请了数百名社会学家和数据分析学家，他们通过电子游戏技巧、图像和小额非现金奖励来刺激司机们更加努力工作或增加工作时长，有的司机甚至会在利润较低的时段和地区接送乘客。

叫车所需时间越短，意味着要有更多的“闲置”司机。

在乘车信息模拟中改变司机的数量。乘客叫车时间缩短，就需要周边有更多“闲置”的司机。

公司利用司机为自己设定收入目标的习惯来延长他们的工作时间，每当司机想要收工，就会接到当日收入已经接近某个目标的提醒。 Uber 甚至还炮制了一个与 Netflix 相似的算法，Netflix 通过这种算法自动加载下一个节目，许多专家认为这能延长人们的收视时间。同理，在 Uber 的实验中，司机在还未完成当下订单时，就已经收到下一单生意的提示了。

但这一切都没有一丝一毫的强迫意味。

Uber 公司发言人迈克·阿莫迪奥（Michael Amodeo）说：“我们向司机提供叫车频繁地区的信息，或者鼓励他们延长工作时间。但任何一名司机都可以一键收工，收工还是继续完全是他们自己说了算。”

Uber 近期提高司机待遇的政策也绝非偶然。从公司内部性骚扰的指控，到使用特定工具蓄意躲避监管审查，公司各种麻烦缠身，它试图通过缓解雇佣关系的紧张来抬高企业的公众形象。彭博通讯社还获取了一段 Uber 首席执行官特拉维斯·卡兰尼克（Travis Kalanick）与一名 Uber 司机激烈争吵的视频，这段视频曾在网上疯传，最终 Uber 的掌门人不得不低头道歉，而这也让公司与司机之间的紧张关系暴露无遗。

《纽约时报》进行的一项调查显示，Uber 公司依然没有停下“占司机便宜”的脚步。随着 Uber 司机这类平台型工作越来越多地成为人们谋生的手段，Uber 公司的案例再次证明，心理战术或许是企业管理美国员工的终极手段。

可以说 Uber 公司是最大、也是最熟练的通过操控雇工实现公司目标的企业，其他的“零工经济”平台包括了 Uber 的主要竞争对手 Lyft，还有热门快递公司、采取相似手段的 Postmates 公司。在亚马逊的土耳其机器人（Mechanical Turk）等众包网站上发布任务的公司和个人也是如此，成千上万人在此类平台上通过完成独立任务赚取计件工资。

当然，许多公司也通过心理战术鼓励消费者购买其产品和服务，但把这种心理“把戏”运用到员工管理上，很可能具有革命性的意义。

不过企业雇主一直希望运用社会科学研究的理念从工人身上榨取更多的利润——比如像 Google 这样的技术公司已经通过计算得出，员工在快餐柜台一起用餐时会更多地与不熟悉的同事交流，而一般情况下他们根本没有机会这样做。美国许多的法规和习惯都表明，雇主对员工有着非常大的权力，而企业对于消费者却远没有这种影响力，因此雇主必须为员工提供更完善的保护，至少应有最低薪酬和加班费。

但 Uber 公司生存于一种法律和伦理的炼狱之中，因为司机们都是独立承包人，他们没有正常雇员所应有的保障。但为了掌控员工心理，Uber 和其他一些公司可能要退回到前罗斯福新政时期，因为当时的企业老板对员工的控制极其严格，但对于企业的监管却处于缺失状态。

华盛顿大学法律系教授瑞恩·卡罗（Ryan Calo）说：“这种操控真的会影响人们的收入。”瑞恩主要研究企业通过数据和算法利用人们弱点的各种手段。他还说：“Uber 公司的管理者们通过对司机的了解、通过对操作界面的掌控以及交易条款来操控司机的行为，使他们的选择更有利于公司的利益。”

换位思考

2016 年年初，一个由大约 100 名员工组成的、负责与司机签约以及提高他们驾驶时间的 Uber 团队通过投票，将其名称从“供应增长”（supply growth）改成了“司机增长”（driver growth）。

这是一次自发投票。在之前的许多年份里， Uber 高管一直在苦苦思索如何降低司机们离开这个平台的速度。

扩大司机供给以满足日益增长的需求已经成了令 Uber 头疼的目标。同时，居高不下的司机流动率似乎即将成为公司的增长瓶颈，使公司陷入危机之中。

Uber 进行了访谈和焦点小组讨论，其高管也在不断向员工提出这样的问题：“为了更多的替司机方面着想，我们正在采取哪些行动？”

这种紧张局面的根源在于，Uber 和司机的利益在某种程度上存在冲突。通常 Uber 会从司机的总收入中收取大约 25% 的佣金，剩余收入归司机所有。因此，司机更希望他们这个群体保持一定的稀缺性，以便使自己获得更多的生意和更高的收入。另一方面，Uber 迫切希望消除司机短缺问题，他们想要为所有顾客提供快捷的服务，最好是将顾客的等待时间缩短到五分钟之内。

这尤其适用于那些导致“抬价”的严重短缺。“抬价”指的是票价高于正常水平。抬价会缓解短缺，但这种缓解在一定程度上是通过赶走乘客实现的，这与 Uber 成为市场领导者的长期目标存在直接冲突。Uber 产品副总裁丹尼尔·格拉夫（Daniel Graf）表示：“对我们来说最好的做法是不要抬价，如果我们不抬价，就可以提高搭车次数。”

因此，多年来，Uber 同司机的大部分沟通都是以对抗短缺为目标的，方法是建议司机前往存在短缺或者可能出现短缺的区域。Uber 鼓励其地方级经理对可能实现这个目标的方法进行实验。

芝加哥地区 Uber 老司机埃德·弗兰岑（Ed Frantzen）表示：“每天从早到晚，我都会收到短信、电子邮件和弹窗说：‘嘿，早高峰开始了。请到这个区域，这里的需求是最大的。’它们总是在试图让你开往某个方向。”

一些男性地方级经理甚至会假称是女性向司机发送文本消息，因为他们发现这样做可以取得更好的效果。

2014 年和 2015 年在 Uber 达拉斯办公室工作的一名经理约翰·帕克（John P. Parker）表示：“‘劳拉（Laura）’会告诉司机：‘嘿，音乐会即将散场。你应该往那儿开。’我们的绝大多数司机都是男性。”劳拉是帕克所冒充的一个角色。

Uber 承认，为了提高司机的参与度，他们曾经试验过假借女性身份。

除了为满足需求而产生的摩擦，司机们还对一些安排提出了抱怨，比如导致许多司机每周至少工作50 或 60 小时才能获得利润的咄咄逼人的汽车租赁协议。Uber 管理人员开始担心，在与 Lyft 的竞争中，司机的强烈抵制正在使他们处于战略上的不利地位。Lyft 已经创建了对司机更加友好的名声。

Uber 总裁卡兰尼克（Kalanick）是一位充满魅力、富有进取心的领导人，经常参与公司的细节工作。长期以来，他一直在影响 Uber 的行为。根据 The Information 的一篇文章，卡兰尼克曾对下属抱怨说，他们没有将公司推送通知系统的一个小故障及时告诉他；他还曾经亲自参与关于员工何时可以获得免费午餐的讨论。

现在Uber 实际上正在经历一个转型过程，变得不太有卡兰尼克的风格，反而更像 Lyft了。

公司重新考虑了一项租赁计划，软化了消息中的威吓语气，并对消息的数量进行了限制。它有时还会变得非常令人愉快。

在几乎同一时期，Uber 也在日益关注一个问题：许多新司机在完成使自己赢得签约奖金所需要的 25 次载客旅行之前离开了平台。为了阻止这一趋势，一些城市的 Uber 管理人员开始尝试简单的鼓励话语：任务快完成一半了，祝贺你！

实际上，这个看上去温暖而无害的实验是精心设计的。因为公司的数据科学家之前发现，当司机达到 25 次载客旅行的门槛时，他们的流失率会急剧下降。

心理学家和视频游戏设计师早就知道，对于某个具体目标的鼓励可以激发人们完成任务的积极性。

著名视频游戏设计师切尔西·豪（Chelsea Howe）表示：“这会使你将公司的目标内化为自己的目标，内化的激励是最强大的激励。”他曾经公开反对在游戏中使用强迫性心理技巧。

Uber 发言人阿莫迪奥对这种做法进行了辩解。他表示：“我们会尽最大努力让司机在做司机的初期感到舒适和现实，希望大家对于自己是否适合开车做出自己的判断。”

这种为司机营造良好感觉与将他们当成实验对象的兼容性并不令人吃惊。几前年，Lyft 公司也做过类似的事情。

2013 年，Lyft 找了一家咨询公司，请他们研究如何在平台最繁忙的时段鼓励更多司机出现在道路上。

当时，Lyft 司机可以提前提出自愿换班申请。咨询师设计了一个实验。在实验中，公司向一组缺乏经验的司机说明，通过把工作时间从清闲时段（比如周二上午）转到繁忙时段（比如周五晚上），他们可以赚取更多的收入——每个小时大约多赚 15 美元。

对于另一组司机，Lyft 换成了相反的路子。公司向司机说明，他们坚守星期二的做法会给他们带来很大的损失。

后一种方法对于提高司机在繁忙时段安排的小时数具有更加明显的效果。

其中一名咨询师克里斯滕·贝尔曼（Kristen Berman）在 2014 年的一次演讲中表示，这项实验基于行为经济学。行为经济学研究的是那些经常歪曲人类决策的认知问题，其核心结论来源于一个叫做“损失规避”的概念。这个概念认为，人们“对损失的厌恶程度超过了他们对收益的喜爱程度。”

哪一个对你的激励更大：看到收益还是惧怕损失？

不过贝尔曼女士在一次采访中透露，Lyft 最终决定不使用这种损失规避方法，这似乎意味着该公司在可能存在操纵嫌疑的事情上对自己的要求更加严格。

近在咫尺

去年元旦上午 7:13，当时还在佛罗里达州坦帕地区担任 Uber 司机的乔希·斯特里特（Josh Streeter）准备退出系统。这时，他在 Uber 司机应用程序上收到了一条标题为“达到 330 美元”的消息。消息的正文解释道：“你的净收入距离 330 美元只差 10 美元。你确定要下线吗？”下面是“下线”和“继续驾驶”两个提示框，其中后者已经被选中。

2014 年，斯特里特开始成为 Lyft 全职司机，后来他成为了 Uber 司机。去年他退出了这个行业，开始投资房地产。他表示：“我有几十个这类消息的屏幕截图。”

斯特里特的情况并不是个例。在几个月的时间里，当司机们试图退出系统时，应用程序经常会告诉他们，他们距离当天赚到某个看上去颇为武断的总收入或者距离追平前一周同一时间的收入只差一定的金额。

这些消息的目的是利用另一个相对广泛的行为习惯——即人们对目标的专注——督促他们驾驶更长的时间。

过去 20 年，行为经济学家发现了“收入定位”现象的证据。在这种现象中，像的士司机这种可以决定每天工作时长的工人会为自己制定一个决定工作时间的目标——比如赚到 100 美元——就像马拉松选手努力将自己的时间控制在四小时或三小时以内一样。

虽然经济学家对于这种做法的普遍程度以及的士司机遵守这些目标的严格程度存在争议，但 Uber 和 Lyft 高管显然认为，他们的许多司机都会设置收入目标。Lyft 负责供给的副总裁布赖恩·徐（Brian Hsu）表示：“其他司机一定也会受到收入目标的鼓励。你听过人们希望再买一件商品的故事。我们已经开始允许司机在应用程序里设置这些目标了。”

Uber 去年甚至发表了一篇研究报告，该报告使用了公司关于司机载客情况和工作时长的大量数据，发现“相当一部分司机（尽管不是大多数司机）”在刚刚进入平台时会采取一种严格的收入定位做法，不过他们在获得更多经验后会放弃这种做法。严格的收入定位非常低效，因为它会使司机在生意清淡、每小时收入很低的日子里工作很长时间，并在生意繁忙的日子里早早收工。

如果共享出行公司能够让司机关注收入目标，而不是仅仅在最繁忙的时间段工作，那么这些公司可以从中获益。

小贴士：关注时薪。

Uber 向斯特里特及其司机同事发送的消息很巧妙，因为即使司机没有为自己制定具体的收入目标，这些消息也可以发挥作用。人类曾经制作过的最吸引人的一些游戏（比如 1980 年代和1990 年代的俄罗斯方块）依靠的就是玩家朝着某个目标取得进步的感觉，而这个目标总是刚好位于玩家的能力范围之外。正如心理学家亚当·阿尔特（Adam Alter）在《无法抗拒》（Irresistible）一书中所说的那样，电子游戏设计者甚至为这种精神状态起了一个名字：“玩乐回路（ludic loop）”。

Uber 似乎认识到了玩乐回路的概念。 Uber 向司机发送的消息中包含一张发动机仪表的图片，上面的指针与一个美元符号极其接近，但是二者之间仍然隔着一定的距离。

玩乐回路并不是 Uber 为了使司机停留在路上而采用的惟一一种电子游戏策略。

Uber 应用会随时向司机显示他们在本周的载客次数、工作收入、在线时间以及乘客对他们的总体评分。所有这些指标都可以像激励人们进行强迫性游戏那样激发自己的竞争精神。

Uber 向司机发送的消息之一，是鼓励他们一直开车。

曾在芝加哥地区为 Uber 和 Lyft 工作的老司机以莱·所罗门表示：“整件事情就像视频游戏一样。”他还说，在看到自己的数据以后，他有时需要努力抗拒继续工作的冲动。

有时，这种所谓的“游戏化”并不是夸张。同 Xbox、PlayStation 和 Pogo 等视频游戏平台上的玩家一样，Uber 司机可以赚取成就徽章，比如“超越自我”（在应用程序上用发射火箭的卡通形象表示）、“优质服务”（用闪闪发光的钻石图片表示）以及“愉悦驾驶”（配有鼻子和眉毛的一副格鲁乔·马克思[Groucho Marx]式眼镜）。

当然，经理们借用游戏思想的做法已经延续了几代人的时间。例如，他们会让工人相互之间进行竞赛和竞争。过去十年，更加明显的游戏化形式开始激增。例如微软（Microsoft）就利用这种方法鼓励员工执行原本令人昏昏欲睡的软件调试任务。

不过 Uber 可以走得更远。Uber 在司机的整个工作过程中都通过应用程序与他们沟通，因此该公司在可以游戏化的元素方面几乎没有限制。Uber 收集了大量数据，这使它能够丢弃那些不起作用的游戏功能，并对起作用的功能进行改进。由于 Uber 的工人属于承包人，因此这些游戏化策略不会受到雇佣法律的限制。

商学教授凯文·沃尔巴赫（Kevin Werbach）关于这一主题写了许多作品，他表示，游戏化可以对零工经济起到良好的推动作用，比如为那些不在同一物理空间的工人创建纽带，但它也存在滥用的风险。“如果你所做的事情实际上是在说，‘我们找到了一种让你工作而又不需要为你支付工资的廉价方法，我们会为你支付没有任何成本的徽章，’那么你就是在通过游戏化方式操纵别人，”沃尔巴赫说。

对一些司机来说，游戏化策略的确起到了这样的效果。斯科特·韦伯（Scott Weber）表示，他在去年的大多数星期里都在进行全职驾驶，在坦帕地区为 Uber 和 Lyft 搭载乘客。不过他去年只赚了不到 2 万美元，这还没有去除汽油和维修等费用。目前韦伯正在寻找另一份工作。他表示：“对我个人来说，这是一门亏本生意。我现在都在借小额贷款过活了。”

不过在被问及他在为 Uber 开车时赚到的徽章时，韦伯的激动之情溢于言表。他在三月初的一次采访中表示：“我现在获得了 12 个优质服务徽章和 9 个优秀对话徽章。它们可以让我知道自己（在整个司机群体中）的位置。”

一直很忙

当被问到 Uber 的产品经理和数据科学家们是不是像 Zynga 等社交游戏公司的程序员一样时，Uber 经济和政策研究的主管乔纳森·霍尔（Jonathan Hall）接受了这个类比，但不同意这背后的暗示。”我认为有相像的部分，但最终来说，Zynga 最应该担心的是游戏能有多有趣，而不是耍花招让用户多玩一会儿游戏。“乔纳森说道。他认为利用人们的心理最多能有一点边际效用：玩多长时间的 Zynga 的游戏或者当 Uber 司机“不过是蛋糕上的糖霜”。

霍尔对于某些特定技术（比如那些鼓励司机设定目标收入或者让他们更注意损失而非收入的技术）的作用评价非常正确。从另一方面来说，哪怕仅在驾驶方式中带来很小变化的功能，对于 Uber 这样的公司来说也非常重要。

根据 Uber 在达拉斯的前任经理帕克的说法，在一天里的特定时段让上路的司机数量增加 20%，或者在繁华区域增加 20% 的司机，就能限制车费的大幅增加。

更重要的是，一些 Uber 用来增加司机供应量的心理技巧非常有效。

比如一种被称为“提前派遣”的算法，Lyft 也有类似的算法，会在当下旅程结束前把新的用车需求派给司机。提前派遣能缩短乘客等车的时间，也许可以不需要再等一个十分钟路程以外的空闲司机，而是等一个正在两分钟路程外下客的司机来接。

也许同样重要的是，提前派遣能让司机们在高峰期待在路上的时间更长，对于两家公司来说，这都是个关键目标。

Uber 和 Lyft 解释这个算法的思路差不多。Lyft 产品主管凯文·范（Kevin

Fan）解释道：“司机们一直告诉我们，最坏的事儿就是长时间的无所事事。如果生意不好，他们就会下线。我们希望能让他们一直忙着拉活。”

这毫无疑问是句实话，对于提前派遣还有另一种方式来解释它的逻辑：它的权限高于自控。

也许最突出的例子就是这样的自动排位培育了 Netflix 上不断增加的连续刷剧（binge-watching，指不停看剧）行为。“当一集电视剧快播放完的时候，Netflix 就会自动加载下一集“，学者马修·皮特曼（Matthew Pittman）和金·希恩（Kim Sheehan）在 2015 年对这个研究的现象中指出，“在 Netflix 上连续刷剧的成本很低，实际上，停止看剧反而比继续看剧更费事儿。”

就像 Netflix 的用户和连续刷剧行为一样，很多司机也喜欢提前派遣功能，因为这可以让他们一直接活增加收入。但它也会影响公司想要增加上路司机、减缓费用上涨的目标。而且司机是否喜欢这个功能和公司面临的问题是相对的：要么他们得利，要么公司得利。

Uber 方面的人说，这个功能最初带来的行程太多了，以至于司机们开始体验到了 Netflix 用户的小麻烦：他们都没法停下来上厕所。在司机们的声讨中，Uber 引入了暂停这个功能的按钮。

“司机们说，'我永远也没法下线。一直都在连续拉活，这是个问题。'因此我们重新设计了这个功能，在一次拉活的中途，你可以说'停止派活'，这样就能控制自己停止拉活的时间，”Uber 负责开发帮助司机的产品的高级官员玛雅·乔克西（Maya Choksi）介绍道。

司机确实可以在需要加油或者上厕所的时候，暂停自动派活功能。但一旦他们重新登陆，接受了下一次派活后，这个功能就又启动了。想要暂停这个功能，他们需要在每次接到新乘客之后再暂停。相比之前，Netflix 允许用户永久地关闭名叫 Post-Play 的自动加载功能。

哈佛大学经济系主任、顶尖行为经济学专家戴维·莱布森（David Laibson）说，这种优先而强硬的设定对行为有着巨大的影响。也许最明显的，是研究人员亚历克斯·罗森布拉特和卢克·斯塔克（Alex Rosenblat and Luke Stark）在一篇颇具影响力的论文中就这些行为所指出的：Uber 的应用不让司机在接受乘客前看到他们的目的地，这让他们很难判断一单活的利润。

有时候，采取默认设定是必须的，因为人类倾向于被惯性控制，自动地让自己加入退休金储存计划，然后让自己放弃更深度的参与而不是相反。把 Post-Play 设定为默认选项有着同样的功效。

“如果处理正确的话，这些技术可以对社会有益。但你能想出各种相反的、相当违背健康的选择体系，”莱布森说道。

哪怕是对行为经济学充满怀疑的 Uber 研究主任霍尔也在这个领域至少做出了一个让步。他在评价自家应用时说：“理想的默认设定是我们想要你尽可能多地干活，有多少干多少。我们没用任何方法强迫你，但这就是默认设定。”

路上的司机数量越多，就越能让行程共享公司获利，但司机则从上涨的车费和竞争对手的减少而获得利润。

不直接承担司机空驶成本的行程共享公司自然希望司机越多越好。

模拟的细节：共有 30 名司机。在用车高峰期，车费变成 2 倍，而乘客的招车数量下降了 30%。乘客在等待超过 20 分钟还没有司机接单后会取消订单。通常的费用是每分钟一美元，司机的成本是每分钟十个美分，而应用所属的公司则收取 1.5 美元的订车费用外加每分钟费用的 20%。

幻想未来

正如 Uber 频繁标榜的那样，平台从不同角度想要真正地提升司机对自己工作的控制。和大部分雇员不同的是，一名 Uber 司机可以在送小孩上学到接他们回家之间安排几个小时的工作。

Uber 甚至还在开发一项新的功能，允许司机们提前告诉应用自己需要在某个特定时间到达某个特定地点。负责提升司机体验的 Uber 官员农杜·雅纳吉拉姆（Nundu Janakiram）介绍说：“如果你需要在下午六点接到结束足球训练的小孩，应用就会为你安排那个大致方向的单子，好让你准时抵达某个特定地点。”

随着在线零工经济的成熟，Uber 等公司可能遵循了一系列的规则，通过有着杰出设计的应用来限制自己操纵员工。

专注行为科学的管理咨询公司 BEworks 的首席执行官凯利·彼得斯（Kelly Peters）认为，让 Uber 更轻易迫使司机多工作 30-60 分钟的数据，会让自己更难逃避由此而来的义务。

举个例子，Uber 拥有对不同数据的权限，比如刹车和提速的速度，这能暗示某位司机的驾驶不够稳定，也许是需要休息了。“下一步应该是个性化的定位目标和即时的提醒。‘嘿，你刚刚连续拉的三名客人都反应自己觉得不太安全。你该回家了。’”Uber 已经在许多城市进行了类似方向的工作。

但技术成熟的时刻似乎还没有到来。比如 Uber 今年推出了一个提示功能，如果司机想要应用把他们带到更容易找到乘客的地区，就可以按一个大大的按钮。配套的图像很像是那个意味着那个区域车费正在上涨的标志，但实际上车费不一定会更高。

某些司机认为，这个功能的目的是通过暗示有着更高的车费而诱骗他们去 Uber 想要他们去的地区，而不是利润最丰厚的区域。坦帕地区的司机韦伯说：“他们试着让人们去他们希望的地方。但等你到了那里却发现什么都没有。这样的情况经常发生。”韦伯指出，这个功能的界面设计让人更容易点接受而不是拒绝——后者需要点击手机屏幕左上方的一个小方块。

Uber 说，这个功能是一项实验，最初的目的是帮助频繁抱怨不知道上哪里找乘客的新手司机，如果司机对此不满，公司会做出整改。

把这个功能放到一边， Uber 试图在多大程度上利用行为科学影响司机，可能取决于它商业模式的要求。

尽管这家公司不掩饰对无人驾驶车辆的投资，但要想完全代替真人司机，可能还需要十年或者更长时间。与此同时，只要 Uber 把增长和乘客数量作为关键目标，它就必须要把刺激司机投入更多时间作为更主要的任务，而不是让司机在更多工作时间和自己的底线之间做出选择。

Uber 还必须为这些额外时间保持尽可能低的价格而提供刺激。已经没有比雇佣合同工、并要求他们在需要的时间和地点出车更便宜的方法了。行业内部人士估计，靠独立的合同工相比自己雇佣人能降低大约 25% 的直接成本。

除此之外，合同工的模式本身就为 Uber 等此类公司提供了增长的动力。零工经济时代中的很多企业都没有足够的员工，或者没有关于他们员工行为的足够数据，好通过催促之类的方法来应对高峰时间。为了避免连续的人手不足，他们已经换到了新的雇佣模式，让他们在最忙的时候可以迫使雇员来工作。

一旦企业达到了特定规模，从另一个方面来说，他们就进入了一个良性循环：人手不足的风险因为充足的人力资源储备而大幅下降，雇佣合同工带来的成本降低则会开始弥补这种行为的低效率。这也解放了更多资本来开拓新市场、获取新客户，让合同工模式更加高效、更省钱。

这样的结果就是一个不难想象的未来：Uber 等大规模数据平台能雇佣上百万的员工，不仅是运送乘客，还可以是送外卖和杂货。也不难想象，平台的工人会遵守平台的要求，也许因为他们的技能不能满足更传统工作的要求，或者因为他们需要在工资以外赚点外快。

专家认为，在这样的经济模式里，使用大数据和算法来管理工人不仅仅是一个生态现象，它可能成管理美国人力资源最常见的方法之一。

“所有的人都进入了这个系统，尽管很多工时不足的人在找额外的工作，但其他人会接下这些工作，我们可以控制他们工作的每个部分，还不需要支付费用，”曾在奥巴马总统手下主管工资-工时的官员戴维·韦尔（David Weil）说道。

韦尔说，当人们不再在乎这种巨大的成本优势后，“我觉得这个领域会出现迅猛的增长。”

翻译 熊猫译社 孙一 刘清山 Harry

题图来自 NYT

© 2017 THE NEW YORK TIMES

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