幻想未来：正如 Uber 频繁标榜的那样，平台从不同角度想要真正地提升司机对自己工作的控制。和大部分雇员不同的是，一名 Uber 司机可以在送小孩上学到接他们回家之间安排几个小时的工作。

Uber 甚至还在开发一项新的功能，允许司机们提前告诉应用自己需要在某个特定时间到达某个特定地点。负责提升司机体验的 Uber 官员农杜·雅纳吉拉姆（Nundu Janakiram）介绍说：“如果你需要在下午六点接到结束足球训练的小孩，应用就会为你安排那个大致方向的单子，好让你准时抵达某个特定地点。”

随着在线零工经济的成熟，Uber 等公司可能遵循了一系列的规则，通过有着杰出设计的应用来限制自己操纵员工。专注行为科学的管理咨询公司 BEworks 的首席执行官凯利·彼得斯（Kelly Peters）认为，让 Uber 更轻易迫使司机多工作 30-60 分钟的数据，会让自己更难逃避由此而来的义务。

举个例子，Uber 拥有对不同数据的权限，比如刹车和提速的速度，这能暗示某位司机的驾驶不够稳定，也许是需要休息了。“下一步应该是个性化的定位目标和即时的提醒。‘嘿，你刚刚连续拉的三名客人都反应自己觉得不太安全。你该回家了。’”Uber 已经在许多城市进行了类似方向的工作。

但技术成熟的时刻似乎还没有到来。比如 Uber 今年推出了一个提示功能，如果司机想要应用把他们带到更容易找到乘客的地区，就可以按一个大大的按钮。配套的图像很像是那个意味着那个区域车费正在上涨的标志，但实际上车费不一定会更高。

某些司机认为，这个功能的目的是通过暗示有着更高的车费而诱骗他们去 Uber 想要他们去的地区，而不是利润最丰厚的区域。坦帕地区的司机韦伯说：“他们试着让人们去他们希望的地方。但等你到了那里却发现什么都没有。这样的情况经常发生。”韦伯指出，这个功能的界面设计让人更容易点接受而不是拒绝——后者需要点击手机屏幕左上方的一个小方块。

Uber 说，这个功能是一项实验，最初的目的是帮助频繁抱怨不知道上哪里找乘客的新手司机，如果司机对此不满，公司会做出整改。把这个功能放到一边， Uber 试图在多大程度上利用行为科学影响司机，可能取决于它商业模式的要求。

尽管这家公司不掩饰对无人驾驶车辆的投资，但要想完全代替真人司机，可能还需要十年或者更长时间。与此同时，只要 Uber 把增长和乘客数量作为关键目标，它就必须要把刺激司机投入更多时间作为更主要的任务，而不是让司机在更多工作时间和自己的底线之间做出选择。

Uber 还必须为这些额外时间保持尽可能低的价格而提供刺激。已经没有比雇佣合同工、并要求他们在需要的时间和地点出车更便宜的方法了。行业内部人士估计，靠独立的合同工相比自己雇佣人能降低大约 25% 的直接成本。

除此之外，合同工的模式本身就为 Uber 等此类公司提供了增长的动力。零工经济时代中的很多企业都没有足够的员工，或者没有关于他们员工行为的足够数据，好通过催促之类的方法来应对高峰时间。为了避免连续的人手不足，他们已经换到了新的雇佣模式，让他们在最忙的时候可以迫使雇员来工作。

一旦企业达到了特定规模，从另一个方面来说，他们就进入了一个良性循环：人手不足的风险因为充足的人力资源储备而大幅下降，雇佣合同工带来的成本降低则会开始弥补这种行为的低效率。这也解放了更多资本来开拓新市场、获取新客户，让合同工模式更加高效、更省钱。

这样的结果就是一个不难想象的未来：Uber 等大规模数据平台能雇佣上百万的员工，不仅是运送乘客，还可以是送外卖和杂货。也不难想象，平台的工人会遵守平台的要求，也许因为他们的技能不能满足更传统工作的要求，或者因为他们需要在工资以外赚点外快。

专家认为，在这样的经济模式里，使用大数据和算法来管理工人不仅仅是一个生态现象，它可能成管理美国人力资源最常见的方法之一。

“所有的人都进入了这个系统，尽管很多工时不足的人在找额外的工作，但其他人会接下这些工作，我们可以控制他们工作的每个部分，还不需要支付费用，”曾在奥巴马总统手下主管工资-工时的官员戴维·韦尔（David Weil）说道。韦尔说，当人们不再在乎这种巨大的成本优势后，“我觉得这个领域会出现迅猛的增长。”

一直很忙：当被问到 Uber 的产品经理和数据科学家们是不是像 Zynga 等社交游戏公司的程序员一样时，Uber 经济和政策研究的主管乔纳森·霍尔（Jonathan Hall）接受了这个类比，但不同意这背后的暗示。”我认为有相像的部分，但最终来说，Zynga 最应该担心的是游戏能有多有趣，而不是耍花招让用户多玩一会儿游戏。“乔纳森说道。他认为利用人们的心理最多能有一点边际效用：玩多长时间的 Zynga 的游戏或者当 Uber 司机“不过是蛋糕上的糖霜”。

霍尔对于某些特定技术（比如那些鼓励司机设定目标收入或者让他们更注意损失而非收入的技术）的作用评价非常正确。从另一方面来说，哪怕仅在驾驶方式中带来很小变化的功能，对于 Uber 这样的公司来说也非常重要。

根据 Uber 在达拉斯的前任经理帕克的说法，在一天里的特定时段让上路的司机数量增加 20%，或者在繁华区域增加 20% 的司机，就能限制车费的大幅增加。更重要的是，一些 Uber 用来增加司机供应量的心理技巧非常有效。

比如一种被称为“提前派遣”的算法，Lyft 也有类似的算法，会在当下旅程结束前把新的用车需求派给司机。提前派遣能缩短乘客等车的时间，也许可以不需要再等一个十分钟路程以外的空闲司机，而是等一个正在两分钟路程外下客的司机来接。

也许同样重要的是，提前派遣能让司机们在高峰期待在路上的时间更长，对于两家公司来说，这都是个关键目标。Uber 和 Lyft 解释这个算法的思路差不多。Lyft 产品主管凯文·范（Kevin

Fan）解释道：“司机们一直告诉我们，最坏的事儿就是长时间的无所事事。如果生意不好，他们就会下线。我们希望能让他们一直忙着拉活。”这毫无疑问是句实话，对于提前派遣还有另一种方式来解释它的逻辑：它的权限高于自控。

也许最突出的例子就是这样的自动排位培育了 Netflix 上不断增加的连续刷剧（binge-watching，指不停看剧）行为。“当一集电视剧快播放完的时候，Netflix 就会自动加载下一集“，学者马修·皮特曼（Matthew Pittman）和金·希恩（Kim Sheehan）在 2015 年对这个研究的现象中指出，“在 Netflix 上连续刷剧的成本很低，实际上，停止看剧反而比继续看剧更费事儿。”

就像 Netflix 的用户和连续刷剧行为一样，很多司机也喜欢提前派遣功能，因为这可以让他们一直接活增加收入。但它也会影响公司想要增加上路司机、减缓费用上涨的目标。而且司机是否喜欢这个功能和公司面临的问题是相对的：要么他们得利，要么公司得利。

Uber 方面的人说，这个功能最初带来的行程太多了，以至于司机们开始体验到了 Netflix 用户的小麻烦：他们都没法停下来上厕所。在司机们的声讨中，Uber 引入了暂停这个功能的按钮。

“司机们说，'我永远也没法下线。一直都在连续拉活，这是个问题。'因此我们重新设计了这个功能，在一次拉活的中途，你可以说'停止派活'，这样就能控制自己停止拉活的时间，”Uber 负责开发帮助司机的产品的高级官员玛雅·乔克西（Maya Choksi）介绍道。

司机确实可以在需要加油或者上厕所的时候，暂停自动派活功能。但一旦他们重新登陆，接受了下一次派活后，这个功能就又启动了。想要暂停这个功能，他们需要在每次接到新乘客之后再暂停。相比之前，Netflix 允许用户永久地关闭名叫 Post-Play 的自动加载功能。

哈佛大学经济系主任、顶尖行为经济学专家戴维·莱布森（David Laibson）说，这种优先而强硬的设定对行为有着巨大的影响。也许最明显的，是研究人员亚历克斯·罗森布拉特和卢克·斯塔克（Alex Rosenblat and Luke Stark）在一篇颇具影响力的论文中就这些行为所指出的：Uber 的应用不让司机在接受乘客前看到他们的目的地，这让他们很难判断一单活的利润。

有时候，采取默认设定是必须的，因为人类倾向于被惯性控制，自动地让自己加入退休金储存计划，然后让自己放弃更深度的参与而不是相反。把 Post-Play 设定为默认选项有着同样的功效。“如果处理正确的话，这些技术可以对社会有益。但你能想出各种相反的、相当违背健康的选择体系，”莱布森说道。

哪怕是对行为经济学充满怀疑的 Uber 研究主任霍尔也在这个领域至少做出了一个让步。他在评价自家应用时说：“理想的默认设定是我们想要你尽可能多地干活，有多少干多少。我们没用任何方法强迫你，但这就是默认设定。”路上的司机数量越多，就越能让行程共享公司获利，但司机则从上涨的车费和竞争对手的减少而获得利润。

不直接承担司机空驶成本的行程共享公司自然希望司机越多越好。模拟的细节：共有 30 名司机。在用车高峰期，车费变成 2 倍，而乘客的招车数量下降了 30%。乘客在等待超过 20 分钟还没有司机接单后会取消订单。通常的费用是每分钟一美元，司机的成本是每分钟十个美分，而应用所属的公司则收取 1.5 美元的订车费用外加每分钟费用的 20%。