Page 66 - 《社会》2025年第2期

算法重构：算法规则驱动下的劳资关系转变

基于其高效调配资源的能力，通过迭代改变预期输出、转变角色，从而
灵活调整资源调配方式，继而高效适应并达成组织的不同目标，最终促
成劳资关系的转变。

五、 结论与讨论

本文借鉴劳动关系学理论，结合现有的关于平台算法的研究，建立
算法角色与劳资关切相耦合的分析框架， 探究在 Y 平台降薪事件中，
算法如何动态实现平台目标，促成劳资关系转变，并定位不同阶段的劳
资关系类型。
在行业快速发展阶段， 增加营收、 加速扩张是平台的核心发展关
切。 在监管压力下，通过降薪降本以降低经营风险成为平台新的发展关
切。 随着政策及监管压力增强，Y 平台降薪计划执行的方式从温和、平
稳转向强硬、激进。相应地，劳资关系历经两次转变，阶段性地呈现专制
多元主义合作、专制伪多元主义合作与批判视角合作三种，劳资目标从
兼容走向对立、互惠程度与合作程度逐渐降低。
外教排序算法决定着课程资源的分配， 影响外教的授课机会，因
而成为平台达成其目标的有效抓手。 在劳资关系转变过程中，外教排
序算法的作用贯穿始终：通过自身迭代，改变预期输出以达成平台目
标；同时转换角色，与雇主关切相耦合。 降薪前的外教排序算法按外教
促成用户付费的概率值排序，以最大程度促进平台营收为目标。 第一
次劳资关系转变的方式是隐瞒，通过迭代算法重新调配资源，隐蔽地
将课程资源向低薪外教引流，既实现平台降薪的发展关切，也实现了
避免平台秩序受到扰动的控制关切。 随着强制降薪激起外教的抵制，
平台增强了维持稳定的控制关切，算法技术的任务也由组织提效转向
劳动控制。 第二次劳资关系转变的方式是甄别，平台基于对外教教学
意愿的层层甄别再次迭代外教排序算法，输出每个外教继续教学或者
说违规风险的概率值，精准地限制高风险者的授课机会，从而确保了
平台的稳定。
算法在 Y 平台降薪事件中展现出超越/统合算法提效与算法控制
这两类角色的意涵，具有驱动劳资关系转变的重构能力，本文将其概
括为“算法重构”，即算法基于其高效调配资源的能力，通过迭代改变
预期输出、转变角色，从而灵活地调整资源调配方式，继而高效适应并

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