Page 63 - 《社会》2025年第2期

社会·2025·2

箱状态的算法更为模糊。 Y 平台在降薪计划中调用了各种算法技术，也
展现了算法的多面性， 从中可以梳理出不同复杂度的算法实践形态以
及在各类劳资关系中算法的不同角色， 有助于进一步打开算法技术的
黑箱。
随着计算方式从简单到复杂， 算法在平台业务中展现出不同的实
践形态。 Y 平台“一问”“二审”“三算”三个甄别环节展现了不同层次的
数字技术：通过数据端到端的直接传输，了解外教的主观教学意愿；通
过大数据采集与简单计算建构外教行为监控指标体系； 通过语音与表
情识别算法量化外教的教学行为； 再到将预测外教教学意愿的机器学
习算法应用于课程资源的分配。 随着数字技术复杂程度的提升，平台对
外教的监控层层深入， 从主观意向到客观的简单行为， 再到更为细致
的、难以遮掩的复杂行为，外教教学意愿的黑箱被逐渐打开，算法的控
制能力也不断提升。 外教排序算法真正展现了劳动控制要素的“三面一
体”：既是对劳动者行动方向的指导，也是对其表现的评估，将其运用于
资源分配便是实施奖惩的过程。
随着平台关切的变化， 相同技术形态的算法在不同劳资关系中发
生角色转变。 算法技术具有强大的可塑性和适应性，算法的调用及其角
色转变取决于平台的目标导向与目标实现难度。 除了核心的外教排序
算法， 诸多曾经服务于提升 Y 平台教学效果与用户体验的数字技术，
随着平台关切的变化而改变了性质：课后评价、师生留言等沟通工具变
成了风险防控的对象； 帮助外教提升教学技能的语音与表情识别算法
变成了监控手段；降薪前的外教流失预测算法用于挽留优秀外教，降薪
后应用意愿预测算法是为了让外教更干净利落地离开。 原本用于提升
组织效率的设计，在平台不断增强控制关切的过程中，转变为劳动控制
工具，体现了算法角色与雇主关切的耦合。
更为重要的是， 算法在劳资关系转变过程中展现了超越/统合算
法提效与算法控制这两类角色的意涵， 本 文 将 算法驱 动 劳 资 关 系 转
变的能力概括为“算法重构”。 下文将进一步总结算法重构的过程 与
方式。
2. 算法规则的构成性
Y 平台的 降薪 计 划 历 经 三 种 劳 资 合 作 类 型 、 两 次 转 变 而 最 终 完
成。 外教排序算法被运用于教师推荐列表以及系统自动分配外教，一

· 56·