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来源:盈彩网app下载2024-04-03 17:48

  

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名为奖励、实为门槛?跑单奖励让骑手陷入不停接单困局******

  看似“跳一跳就能够着”,实则掉进“连环套”

  跑单奖励让骑手陷入不停接单困局

  专家建议,平台算法设计应更人性化,保障骑手身心健康

  本报北京2月2日电(记者刘小燕)晚上10点,阿峰送完了最后一单外卖。回家打开软件后,他看到了上月跑单收入的最终数据:1月共收入15401.36元,其中活动奖励收入3342.6元,占比近22%。

  春节前后,多名外卖骑手向记者反映,跑单数量越多,获得活动奖励的机会越大,赚取的奖励金额也越高。但名为奖励、实为门槛的设置,也使骑手陷入不停接单的劳动困局,甚至产生安全隐患。

  “平台的活动每个月都不一样,但都是需要完成不同门槛的配送任务才有奖励,总之就是要多跑单。”据阿峰介绍,他1月31日参加了早中晚三个时段的“跑单礼”活动。按活动规则,阿峰在9点~15点跑单,完成9单奖励21元,完成21单奖励59元,完成27单奖励87元,完成33单奖励126元。为得到最高奖励,阿峰在该时段跑满了33单获得了126元,但此时他已经7个小时没吃饭了。

  由于完成任务量按接单时间计算,有骑手为了接够活动时间段内的单量,还会冒险接单。“有时时间快截止了,单量还没满足奖励门槛,有的骑手就会一边骑车一边刷手机接单。”阿峰说,还有骑手尽管电瓶车电量快耗尽了,也要先接单,就是为了凑够单量,但这样会引发道路危险。

  实打实的奖励数字,对骑手而言是有效的激励,却也给他们带来苦恼:一旦某段时间跑单量下降,不仅影响当时收入,还会对后续收入产生影响。在参加工作日“午高峰收入加速”活动时,阿峰的每单奖励有时为1.2元,有时却只有1元。“如果上周送单少,骑手等级就会下降,奖励也就下降了。”阿峰解释说,想要维持高等级,多接单、多送单就少不了。

  中国青少年研究中心青年发展研究所副所长郭元凯认为,平台推行的跑单奖励活动是一种用工管理手段,但并非可持续的方式。这种额外激励,很容易诱导骑手产生“跳一跳就能够着”的挑战心理,这就无形中延长了骑手的劳动时间,长时间高强度的工作,增加了骑手身心健康的风险。

  阿峰也坦言,跑单奖励活动更像是一串甜蜜的“陷阱”:“就像一个连环套,跑够了第二档奖励,就想着再够上第三档奖励,慢慢就越接越多。全部都想拿最高奖励的话,一天得跑20个小时,一天三顿饭都没法准点吃。”

  “不可否认,跑单奖励活动对于增加骑手收入、激发其工作积极性具有积极影响,但骑手应根据身体情况选择合适的工作量,不要把获奖励看作是必须完成的任务。”郭元凯建议,平台应将算法设计得更加人性化,保障骑手的身心健康。

张宏江:人工智能如何帮人类进入科研新范式?******

  中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式?”

  这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江,12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中,抛出的一个问题。

  2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办、清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办,中国新闻网作为战略合作伙伴,联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。

美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江,在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江,在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图

  张宏江认为,回顾人类科学发展的历史,不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。

  “几千年前,人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展,四五百年前,理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论,从而指导新的科学研究。五六十年前,尤其当大型计算机出现后,面临更复杂的问题,比如天气预报、地震模拟,人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论,人们引入了计算范式,用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前,我们进入大数据时代,科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。”

  “今天,我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说,人工智能经过多年发展,尤其过去15年深度学习的发展,使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法,直接从数据中建立新的模型,其背后是数据、模型、算法和算力。”

  张宏江指出,深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后,正在迅速地改变科学研究的范式,这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。

  他说,“今天我们进入了一个黄金期,新的设计范式,都可以借用深度学习的方法进行赋能。”

  张宏江坦言,未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会,包括数据、模型、算法、算力,其核心是背后的跨学科人才。(完)

                                                                                                                                                                •   (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                                                                  [责编:天天中]
                                                                                                                                                                  阅读剩余全文(

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