7月25日9時,貨拉拉司機邱覺亮走進位於福建廈門金寶大酒店的協商會場,手中攥著寫得密密麻麻的A4紙,準備把同行最關心的抽傭問題提出來。 當天,貨拉拉福建省域算法協商懇談會舉行,在省、市、區工會幹部和貨車司機的見證下,包括邱覺亮在內的5名司機代表與企業代表面對面對話。 據悉,福建省總工會聯動廈門市總工會、湖裡區總工會以貨拉拉為試點,推動構建省域協商機制。作為福建首個聚焦平臺算法規則的省域協商會議,雙方通過多輪協商,在運費保障、抽傭機制、打擊假單外掛、算法透明化等核心議題上達成共識。 關注司機「痛點」問題 運費拖欠、降低抽傭、打擊假單外掛等「痛點」是司機代表們關注的焦點。 「前年跑了一單,200多元運費到今天還討不回來!」開場前,邱覺亮分享了自己的催款經歷。 協商一開場,邱覺亮便呼籲平臺為司機面臨的運費拖欠風險搭建防護網。 而邱覺亮所關心的運費拖欠問題,同樣代表了貨拉拉福建1.2萬餘名司機的心聲。 企業方代表、貨拉拉福建運營部負責人秦瑞向司機們介紹了平臺為防止司機運費被拖欠所付出的努力。企業方首席代表鄭燁表示:「平臺會進一步完善對於拖欠運費的管控,努力給司機更多安心保障。」 「油價漲了,抽傭反而上調了,我們的抽傭算法能不能跟得上?」00後新手司機孫金偉掏出了手機裡的「帳本」。在他看來,日益上浮的運營成本和激烈的運力競爭都擠壓了貨車司機的收入空間。而收入是貨車司機們心裡最大的關切。 「平臺將持續推出降抽傭政策。」面對孫金偉的疑惑,貨拉拉福建司機服務部負責人肖健拿出了一組數據,「僅2025年上半年以來,平臺推出的各項降抽傭活動已累計降抽傭3.3億元。」 這些承諾在孫金偉心裡迅速換算成實實在在的收益:「一輛4米2的貨車,每月可以多掙600元。」 「搶單大廳裡那些『賣外掛,加微信即可獲得』的惡意訂單、假訂單、外掛搶單成為司機公平接單、多勞多得道路上的障礙。」司機餘超的一番話引發不少現場司機共鳴。 「利用AI與算法打擊假單外掛」成為協商現場職企雙方的最大共識。 貨拉拉福建安全管理部負責人劉福通向司機們展示了「利用AI打擊外掛」的新可能:通過AI和算法監控訂單數據流向,對不同區域頻繁下單、遠超正常速度的異常下單操作進行捕捉、攔截,並對相關帳號採取限制下單、封號等措施,從而實現對外掛黑產的精準打擊。 算法規則的「協商民主」 「有時候不清楚自己的什麼行為違反平臺規則,感覺很冤枉。」司機肖順發坦言,司機微信群裡最熱的話題是算法與規則。 現場觀摩的司機們表示,因平臺規則更新頻繁,不少司機遇到「課程內容多,記不住」「算法看會了,做不會」的問題。 在協商的推動下,司機們的「算法焦慮」有望得到緩解。貨拉拉福建綜合管理部負責人陶亮拋出了改革的兩個方向:平臺課程講重點、講白話,讓司機容易學、記得住;對於複雜訂單情況下的初次違規,可考慮在司機學習後給予「新手豁免」。 「希望將平臺算法納入定期溝通協商的議題範圍,建立算法協商懇談機制。」司機方首席代表、貨拉拉廈門公司工會主席賴貴旺提出了「算法民主」的主張。企業方現場承諾,同意將算法專題納入司機協商懇談會的常態化溝通內容。在工會締結的「紐帶」之下,企業與司機雙方共同構建可持續的算法問題溝通渠道,保障司機的知情權與參與權。 工會串起「共贏鏈」 懇談會後,在福建省、市、區三級協調勞動關係三方四部門和交通運輸部門有關負責同志的見證下,職企雙方代表就建立常態化協商懇談機制、暢通和規範司機群體和屬地貨拉拉公司的利益協調渠道等事項籤署會議紀要。 福建約有1.2萬名貨車司機入駐貨拉拉,每天訂單量達2.5萬餘單。為讓協商真正解決司機痛點,福建省、市、區三級工會與貨拉拉福建運營部負責人進行了3場會談,工會幹部多次深入貨拉拉門店調研,收集司機訴求126條。這條工會串起的「協商共贏鏈」有望在福建工會推動下向常態化、制度化方向發展。 福建省總工會有關負責人表示,將持續推進懇談機制落地頭部平臺企業,促進在閩分支機構全面開展二次協商,幫助平臺企業完善企業民主管理制度,暢通勞動者的利益訴求表達渠道,突出算法協商懇談,讓算法從「冰冷的代碼」變成「和諧的密碼」。 「溝通帶來信任,才會走得更遠、走得更好……」走出會場,賴貴旺感慨,「協商懇談是雙方共贏的『橋梁』!」
資料圖:高校圖書館內,學生正在看書複習。 記者 瞿宏倫 攝 北京8月14日電(記者 闞楓)14日在北京發布的一項針對在校大學生人工智慧(AI)使用情況的調查報告顯示,超六成受訪大學生直接或間接面臨AI學術爭議風險,如抄襲判定、作業扣分等情況。 這份主題為「2025年高校師生AI應用及素養研究」的報告由第三方機構麥可思發布,調查涉及2971名在校大學生(含本科生2177名,研究生794名)及1073名高校教師。 報告顯示,生成式AI已對在校大學生的學習產生了深刻且多元化的影響,其中,積極影響是主流,主要體現在深化知識理解、拓寬學習視野、增強學習主動性和提升學習效率等方面。然而,潛在的負面影響也同時存在,尤其是技術依賴導致自主學習能力下降和學習質量下降的問題。 這種影響直接關聯到學術誠信風險。報告顯示,針對生成式AI使用不當可能引發的學術不端問題,如內容抄襲、數據造假等,85.5%的受訪在校大學生表示存在擔憂,僅14.6%的學生擔憂程度較低。 值得一提的是,AI爭議風險已轉化為現實困境,約2/3的受訪在校大學生(65.9%)直接或間接面臨AI學術爭議風險,其中,42.0%的受訪大學生親身經歷過因AI生成內容引發的學術糾紛,如抄襲判定、作業扣分等。 面對生成式AI引發的學術風險,超六成受訪的高校師生表示其所在學校有使用生成式AI的明文規定。此外,為防範學術不端,不少高校啟用AI檢測工具,報告顯示,43.4%的受訪教師認可該做法,但強調需平衡檢測準確性與師生權益;25.4%的受訪教師明確支持,認為其能有效維護學術誠信;24.3%的受訪教師表示擔憂,主要顧慮是可能導致誤判或侵犯隱私;6.1%的受訪教師不支持,主張應通過教育引導解決問題。(完)
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