編者按: 這裡是民生調查局,見人所未見,調查民生之變。關注你想關注的、你沒關注的,調查你想看的、未看到的。 北京8月9日電(左雨晴)「我等個奶茶等了一個多小時。」立秋這天,奶茶店爆單,奶茶店員和外賣小哥成了熱搜裡「立秋第一杯奶茶的受害者」。 晚上六點,正值外賣點單的高峰期,「85後」外賣騎手趙彰(化名)同時打開美團、京東、餓了麼三個平臺接單,並祈禱不同平臺派送的單子儘量能在一個方向。另一邊,餐飲店員面對著不斷新增的外賣訂單,被外賣騎手催到崩潰。 今年以來,各平臺掀起新一輪「外賣大戰」。這場持續數月的「狂歡」,對平臺、餐飲商家和外賣騎手,究竟意味著什麼?中國新聞網《民生調查局》進行了採訪調查。 資料圖:外賣小哥頂著烈日在北京街頭騎車配送。記者 賈天勇 攝 外賣騎手:每日工作超12小時 「單量明顯增加」是外賣騎手最直觀的感受。 「去年沒有補貼的時候是限單,騎手每天限制不能超過45單或者50單,現在是限低,每天不能低於40單或者45單。」 趙彰告訴記者,他從2020年年底來到北京,各平臺的外賣都送過。「我在騎手裡屬於比較『極端』的,跑起來稍微拼命一點。」 外賣訂單激增下,趙彰的收入也水漲船高,上個月他跑了約2600單。「訂單跟去年比幾乎翻倍,我現在的收入是去年同期的1.5倍,月收入差不多有2萬多元。」 不過,趙彰收入提升並非由於平臺激勵機制,而是勞動時間大幅增加,這裡面既有平臺強制要求,也有騎手自願跑單。「每一單的費用是沒有增加的,一個小時還是跑60元,但過去我只跑午高峰和晚高峰,再跑一點夜宵時段就夠了,現在下午茶時間也沒法休息,早上9點50分出門,一直跑到夜裡11點。」 趙彰表示,儘管平臺會通過疲勞值等數據限制騎手工作時間,但騎手仍可以在其他平臺繼續接單。「可以雙開,或者三開,這個平臺下線了,就在那個平臺上線。」 儘管短期內平臺補貼使趙彰的收入有了明顯提升,但在高強度跑單下,騎手的安全風險隨之增加。「點餐高峰期幾乎沒有騎手能休息,實在是太疲勞了。」 「前一段時間高溫,很多人身體不舒服,就等降溫了接著跑。這幾天又下雨比較多,有人撞了車,第一時間想的是趕快把單子轉給別人,不然超時了會扣錢。」趙彰承認,自己短期可以接受這樣的工作強度,但長期肯定受不了。「身體受到傷害是不可逆轉的。」 更讓他擔憂的是,在補貼大戰下,大量新騎手正在湧入。這一行業未來必然面臨「僧多粥少」,騎手陷入「內卷」的可能性大大增加。 「因為收入高、補貼多、訂單高,以前沒有做騎手的人現在也加入了。補貼肯定會有停的一天,但騎手數量卻增加了不少。留存的騎手多了,未來補貼結束訂單量突然下降,我們的收入肯定會普遍降低。長此以往,我們的收入沒法獲得穩定的保證,對我們肯定是不友好的。因為騎手這一行門檻比較低,我們可能會面臨失業。」 餐飲商家:某單品線上每單虧損8元 相比於外賣騎手對未來不確定性的擔憂,來自某餐飲企業的魏軍(化名)最大的希望是補貼大戰能儘快結束。與短期內獲得了高收入的騎手不同,一些餐飲商家在這場補貼大戰中已經陷入線上線下「雙輸」的困境。 魏軍透露,補貼大戰導致其品牌的堂食客流量下降12%-15%。「我們一個會員顧客平均每兩周會來消費四次,但近兩三個月他們的消費頻次已經降為三次,減少的一次轉成了外賣,因為外賣有價格優勢。」 他告訴記者,餐飲商家最關注的是顧客的滿意度,但大量的外賣打亂了原本的生產流程,降低了堂食顧客的就餐體驗。 「堂食顧客在排隊,騎手也在排隊,搞得店裡面焦頭爛額,只能解決其中一頭,顧客的滿意度很難不受影響。」為此,他們不得不把尖峰時段的外賣關掉,或將爆款產品的機制改為必須堂食。 與此同時,儘管線上外賣佔比從原來的15%攀升至22%,也未給魏軍帶來長遠的收益。 「餐飲參與活動才能提高曝光度。原本一個單品在平臺的優惠價格可能是八折,現在為了更有吸引力以及拿到流量,就要打到七折,如果讓我們長期補貼下去,這10%就變成了固定成本。但如果不這樣做,同業態的競品就會用比你更低的價格把流量搶走。原來你佔到15%的外賣單量就會進一步削減,同時堂食就餐頻次還在下降,這意味著一路下行,失去了競爭力。」 魏軍簡單做了一個計算,按照現在的外賣活動,其線上某單品每賣出一單就要虧損8元,一個季度的虧損額就達上百萬元。「這對比較頭部的企業來說還能承受,如果沒有雄厚的基礎作支撐,餐館可能沒幾個月就要倒閉了。」 在等單的外賣騎手。 左雨晴 攝 專家:內卷式競爭無法真正提升市場效率 在外賣平臺爭搶流量的背後,是「失血」的餐飲商家和透支休息時間的外賣騎手。 7月23日,就當前經濟形勢和下半年經濟工作,中共中央召開黨外人士座談會。會議強調,有力提振消費、破除「內卷」。7月30日,中共中央政治局召開會議指出,縱深推進全國統一大市場建設,推動市場競爭秩序持續優化。依法依規治理企業無序競爭。 清華大學社會科學學院數字經濟研究中心主任王勇認為,與其它行業的內卷式競爭不同,平臺經濟的內卷具有「雙重內卷」特徵:「首先是平臺企業之間通過大額補貼爭奪用戶流量,形成平臺企業之間的公域流量過度競爭;其次是平臺內的商戶為獲取平臺內的私域流量被迫參與補貼,形成平臺內私域流量的過度競爭。」 他表示,內卷式競爭是一種惡性競爭,本質上是商業領域的「囚徒困境」。「參與各方無法從中獲得長期的利益改善,其資源配置效果也無法真正促進市場效率提升和社會福利改進。」 北京師範大學經濟與工商管理學院院長戚聿東指出,市場競爭是市場經濟的基本特徵,但過度競爭和內卷式競爭會損害市場效率和公平。「此類補貼難以真正培育用戶習慣或擴大整體市場規模,更多是線上業務對線下業務的替代效應。」 記者注意到,在社交平臺上,除「如何薅外賣羊毛」外,一些網友開始討論外賣與堂食存在質量「雙標」現象。 「競爭要有底線,對於外賣領域來說,需要重視食品安全質量的底線。」中國人民大學法學院教授孟雁北表示,綜合治理「內卷式競爭」的核心是要解決過度和內卷的問題,不是要限制甚至消滅競爭。 「可以採取柔性執法方式,如通過約談提醒平臺規範競爭行為,同時善用《反壟斷法》《電子商務法》等現有法律工具,加強對掠奪性定價等行為的規制。還應當加強對食品安全、社會保障等關鍵環節的執法工作,並積極倡導和鼓勵企業履行社會責任。」孟雁北說。 7月18日,市場監管總局約談餓了麼、美團、京東三家平臺企業,要求外賣平臺企業理性競爭。8月1日上午,美團、淘寶、餓了麼、京東先後發布聲明表示,堅決抵制惡性競爭,堅決規範促銷行為,杜絕不正當競爭行為,推動建立公平有序行業秩序,促進各方互利共贏。 不過,僅僅一周之後,8月7日立秋當天,在「秋天第一杯奶茶」營銷活動下,多家茶飲品牌門店出現爆單。有消費者稱,各種大額優惠券讓人「忍不住下單」。報導指出,有品牌甚至放出抽汽車、送黃金等「大招」。(完)
當前,人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面,在深刻改變人類生產生活方式的同時,也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而,人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題,其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點,造成數據源汙染,給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據,其中數據是訓練AI模型的基礎要素,也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材,使其得以學習數據的內在規律和模式,實現語義理解、智能決策和內容生成。同時,數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度,實現模型的迭代升級,以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提;高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型;覆蓋多個領域的多樣化數據,則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富,加速了「人工智慧+」行動的落地,有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力,更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性,但數據一旦受到汙染,則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效,存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據,將幹擾模型在訓練階段的參數調整,削弱模型性能、降低其準確性,甚至誘發有害輸出。研究顯示,當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時,模型輸出的有害內容會增加11.2%;即使是0.001%的虛假文本,其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容,可能成為後續模型訓練的數據源,形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前,網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容,大量低質量及非客觀數據充斥其中,導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積,最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險,尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域,不法分子利用AI炮製虛假信息,造成數據汙染,可能引發股價異常波動,構成新型市場操縱風險;在公共安全領域,數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論,誘發社會恐慌情緒;在醫療健康領域,數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議,不僅危及患者生命安全,也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管,防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據,建立AI數據分類分級保護制度,從根本上防範汙染數據的產生,助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估,保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估,確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系,不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復,構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準,制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架,實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下,全面貫徹總體國家安全觀,與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險,依法維護人工智慧安全和數據安全,不斷築牢國家安全屏障。 來源:國家安全部微信公眾號
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