北方财经全媒体见习记者吴立洋实习生李紫瑄北京报导
9月10日，在人力资源社会保障部等四部门维护新就业形态劳动者劳动保障权益举行平台企业行政指导会当天，美团公司首次公开关于骑手配送时间的估算规则，介绍了预估送达时间背后的算法逻辑。在此之前本地外卖系统，各外卖平台因为对骑手配送时间要求过为严苛而广受社会非议。
2020年9月8日，《外卖骑手，困在系统里》一文引起了舆论对于算法系统性欺压骑手的高度关注，去年5月，清华社会学博士2018年加入广州一骑手团队送了五个月外卖，其基于这一田野调查的论文详尽论述了平台对骑手的“劳动控制”机制，再度唤起了对公众对平台算法的指责。
算法犹如一个巨大的暗箱，平台的终端用户除了难以窥其概貌，也得不到有关算法的解释，不信任因而不断累积，公开算法的呼声也越来越强烈。
在国家对平台和资本监管力度持续加强的背景下，美团首先作出了回应。
美团公开部份算法
9月10日，美团在其官方微信公众号上发布了一篇名为“让外卖配送算法更透明，让更多声音参与改变”的推文。该文章公布了美团外卖订单页面显示的预估抵达时间会在四个测算结果中取时间最长的一个，这四个结果分别是基于订单详情、区域供需等信息，基于城市地理及通行特点，基于出餐、到店、骑行、交付四段时间累加，以及基于不同配送距离所估算的时间。
文中还表示，美团正在进行两项持续迭代的调整，以进一步减轻骑手的压力。一是会在异常场景下，例如在店家常年出餐慢、恶劣天气、节假日单量剧增、小区难步入等情况下为骑手提供时间补充，二是在部份异常场景下，将“预估抵达时间”变为“预估抵达时间段”。
“但这只是整个配送算法中的策略部份，美团只公开了从什么维度对配送时间进行估算，具体的细节并没有公开，毕竟这个策略也没哪些特殊性，产品设计的时侯考虑这种诱因是再正常不过的了。”广州某人工智能企业算法工程师在接受21世纪经济报导记者专访时强调，“这篇文章更多不是在公开技术，而是解释自己没有榨取外卖员，说究竟就是一种姿态的抒发。”
美团选择作出这样的表态并非空穴来风，外卖平台的算法问题已经遭受非议。
上述的报导和研究直指将算法应用于外卖配送员管理的伦理困局，即平台为了达到效率最大化所设定的一系列苛刻算法，从派单，配送时间测算，路线规划，到赏罚规则等等，都给外卖员的工作带来了巨大的压力和风险，但是零工经济模式下一旦出现人身意外，外卖员的劳动权益无法得到保障。
近些年来，国家有关部门的注重和监管也不断发力。7月26日，市场监管总局，国家网信办、国家发展变革委、公安部、人力资源社会保障部、商务部、中华全省副总会，共七个部门联合印发《关于落实网路餐饮平台责任着力维护外卖送餐员权益的指导意见》，强调不得将“最严算法”作为考评要求，通过“算法取中”等形式，合理确定订单数目、准时率、在线率等考评要素，适当放宽配送期限，还督促平台及第三方合作单位为完善劳动关系的外卖送餐员订购社会保险。
8月27日，国家互联网信息办公室发布了关于《互联网信息服务算法推荐管理规定（征询意见稿）》公开征询意见的通知，要求算法推荐服务者要以适当方法公示算法推荐服务的基本原理、目的意图、运行机制等，接受社会监督。
“这可以看成是一场提早进行的危机公关。”上海学院新闻与传播大学副院长洪长晖在接受21世纪经济报导记者专访时表示，美团之所以公开算法规则，与其说是在让自身的运作变透明，毋宁说是在回应社会关切，回应社会对骑手与平台之间非均衡关系的关切，回应社会对互联网平台对用户、员工权益保障的关切。
美团回应了，但公众对算法的担忧被解答了吗？
洪长晖觉得，美团部份地公开配送时间的算法决策，能部份回应公众指责，却不会打消所有疑惑的声音，“尤其是当骑手或消费者权益遭到损害的极端个案再度出现时，指责声音会再度放大。”
配送时间的优化策略被公之于众，却还有无数个把外卖骑手“困在系统里”的算法,例如配送路线的系统导航是否合理、骑手听到的要求送达时间与用户听到的预估达到时间是否一致，店家出餐慢、消费者不合理要求导致的后果是否由骑手承当等等问题仍然隐藏在算法暗箱中。
算法公开难点何在
从美团所公开估算规则，到相关的论文、报道花费了调查者大量的精力才摸透了外卖平台算法的一些底层逻辑，都透漏出了算法公开的复杂与困难。
算法作为关系到其核心商业利益的技术，遭到层层专利的保护，并不会轻易公开和转让。北京某通信设备制造商算法工程师介绍，“算法是用计算机解决问题的一套程序、指令，原创的算法模型经过反复验证可以正常运行，这就产生了技术壁垒，不公开的重要诱因就是为了避免竞争对手研究和破译”。
可算法公开并非完全没有先例，“已经成熟，你们都在研究，且不会对公司的技术壁垒导致影响的算法内容，还是会有公开的。”前述杭州算法工程师表示，例如美团技术团队仍然在其官网上撰写文章，进行一些介绍算法构成和实现原理的技术分享，省略技术细节，目的是让行业社区晓得美团现今做到哪些程度了。而在面向开源及私有软件项目的托管平台上，一些企业也会公开个别算法的源代码，公开技术细节，以供交流学习。
然而这种技术分享、源代码公开的形式对于非编程专业的公众和监管部门来说却无法具备实际的参考价值：多位受访专家向记者表示，一个平台的算法常常由一个技术团队编撰完成，每人只负责一个小部份，因而组成一个完整的算法系统，这个系统可以依托数据集实现自我迭代与优化，该过程也被称为机器学习。数据集随着用户的下降不断更新，拥有千万甚至亿级用户的平台，都会有着十分复杂的数据集，因而算法模型也会迭代得愈加复杂，而且不受人工控制。
其结果就是算法工程师本人可能都难以解释整个算法系统的概貌，公众和监管部门就愈加无法理解清楚其工作原理，并判定算法是否存在程序编撰或则机器学习的歧视，偏见，杀熟，侵害隐私等问题。
值得注意的是，当前算法的复杂性问题促使了另一种算法公开形式的形成——以易理解的方法解释算法。并且美团公开的“预计抵达时间”计算规则又反映了对于算法的解释是有模糊空间的。按照中国人民学院法大学副院长丁晓东在其论文《论算法的法律规制》中的论述，“基于大数据的算法与可解释性所要求的因果关系诠释具有完全不同的逻辑”，因而对算法的解释也是困难的。
怎么推动算法透明化
算法公开的法律监管早已开始推动。前述网信办8月27日发布的关于《互联网信息服务算法推荐管理规定（征询意见稿）》，规定了算法推荐服务提供者应该制订并公开算法推荐相关服务规则，应该以明显方法告知用户其提供算法推荐服务的情况，并以适当方法公示算法推荐服务的基本原理、目的意图、运行机制等。
广州申伦律师事务所律师夏海龙介绍，此部门规章即将实施后即具有法律效力，是人民法庭审理相关案件的重要根据，才能要求企业进行算法公开，并且对于公示方法却没有统一和具体的方式或格式要求。
被称为“史上最严数据保护细则”的欧共体《通用数据保护细则》也规定了公司要以清晰平实的语言，提供有关个人隐私信息处理过程的解释，并且仍然没有明晰具体要解释哪些内容、怎样解释，才是一个不会侵害专利的、对用户和监管方有意义的解释。
可见法律层面对于怎样具体推动算法透明化仍在摸索当中，另一方面，学界对此已有众多研究。丁晓东在《论算法的法律规制》中指出，算法公开并非是通常性的算法构架或源代码的公开与解释，而应该是有意义和有特定指向的决策体系的公开，也就是重点公开相关算法与数据对主体会带来什么影响。
“例如（可以公开）有关数据主体的相关数据的变化会对其决策形成什么方向性变化，什么被用于训练的数据记录与数据主体的数据最为相像，数据主体被归纳为某种类别的主要特点是哪些，系统对数据主体进行分类的信任区间多大。”丁晓东在论文中引用了爱德华兹和维勒的剖析。
与此同时，普通用户就能剖析被公开的算法，算法透明化才更有意义。洪长晖对于怎样提高公众对算法的理解能力，也给出了自己的看法，“首先要迸发起用户了解算法的热情本地外卖系统，其次要从整体上提高用户的知识素质，尤其是数据素质，也就是人们通过读取、理解、创建和传递数据，并把它们作为信息提取下来的一种能力。大致上，这些能力越高，对算法公开的呼声就越高，对算法规则理解就越到位。”
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