系統的壓榨已經到了極緻。
來源 | 财叔有料
同在上海的兩家Manner咖啡門店同一天發生的店員與顧客起争執事件，都上了熱搜。
一個是顧客催單并威脅要投訴，随後店員情緒失控，毆打顧客；另一個，還是因為顧客催單，向顧客臉上潑了咖啡粉。
我們平時在咖啡店和奶茶店消費，面對催單，店員一般都是安撫客戶，或者道歉。Manner咖啡事件說明，兩位打勞工的情緒已經耗盡。
網上有不少文章揭露Manner如何壓榨員工。比如按門店業績配置設定人手，日營業額5000元以下的門店隻有一個店員。高峰期一杯咖啡要在40-50 秒内完成，忙到拉屎都要倒計時等等。
這讓我想起2020年有一篇很有名文章，叫《外賣騎手，困在系統裡》。外賣員每跑一單的任何資料都會被上傳到平台的雲資料裡，作為大資料的一部分。系統要求騎手越跑越快，而騎手們在逾時的懲戒面前，也會盡力去滿足系統的要求，外賣員的勞動越來越快，也變相幫助系統增加了越來越多的“短時長資料”，資料是算法的基礎，它會去訓練算法，當算法發現原來大家都越來越快，它也會再次加速。
除了外賣騎手，被困在系統裡的還有連鎖店服務員、快遞員、網約車司機等工種，掙的都是辛苦錢，還會被大城市裡的白領低看一等，動不動就要以投訴相威脅，砸人家飯碗。
是以那位年輕姑娘聲嘶力竭地喊：公平嗎？公平嗎？雖然問錯了對象，但是她問得沒錯。
如果事件沒被曝光，當時就是服務員和客戶兩個弱勢者的沖突。
可能這位顧客趕路時匆匆忙忙看了一下時間，剛好能買一杯咖啡；也可能這位顧客今天順路想喝一杯咖啡，因為Manner足夠便宜。
但實際上，系統給顧客做出不合理承諾，結果沒兌現，引起客戶不滿、投訴。打勞工無法對抗系統，隻能壓抑自己的情緒，逼自己趕工。背後的操控者，是這套系統的營運者。
其實我們知道，大多數人都不是很在乎外賣有沒有快那兩分鐘，也不會因為遲送的十分鐘而生氣，我們真的沒有那麼着急。但營運者不是。
一些企業，将打勞工當作機器，而系統則是篩選高效機器的工具，标準不斷提高，就能篩選出更高效的打勞工，淘汰扛不住的人。反正社會上打勞工多的是。當你超出一定年齡，就會被優化。
算法機制的應用，目前有正回報和負回報兩種場景。負回報以外賣騎手最為典型，為了趕時間違反交通規則，緊張、暴躁，和服務對象起沖突；正回報以短視訊的推薦機制為典型，計算你的喜好，不斷推薦給你喜歡看的内容，拉長你的觀看時長，讓你沉浸其中無法自拔。
為什麼說系統的壓榨已經到了極緻？
一個原因是，整體經濟增長速度下來了，很多行業是存量競争，導緻内卷更厲害。比如在AI領域，有的國家往死卷技術，而我們是往死裡卷價格，大幅降價，甚至免費。比如在電商領域，“僅退款”這個政策，也卷死了不少賣家。
另一個原因是，大學畢業生數量這幾年突破千萬，就業市場競争越發激烈。2021年-2024年大學畢業生人數分别是909萬、1076萬、1158萬和 1179萬。即便困在算法裡，今年全國各地還是發出網約車司機飽和、外賣騎手飽和的預警，龐大的就業人數，給了系統壓榨的廉價勞動力基礎。
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