Thuật toán “bóc lột” - khi dòng code của dev quyết định miếng cơm của tài xế

 Mới đọc được bài confession trên Reddit của một ông dev làm app giao đồ ăn lớn mà mình thấy lạnh sống lưng. 

Là một developer, chúng ta thường tự hào về việc tối ưu, về thuật toán thông minh. Nhưng khi cái sự tối ưu đó chạm đáy của đạo đức, thì nó trở thành một thứ công cụ bóc lột tinh vi đến đáng sợ.

Dưới đây là những mánh khoé tối ưu hoá mà anh em dev và Product Manager (PM) công ty nọ đã tạo ra để vắt kiệt shipper:

1. Cú lừa Giao hàng ưu tiên

Anh em chắc ai cũng từng thấy cái nút Priority Delivery (Giao hàng ưu tiên) trả thêm để được nhận đồ ăn nhanh hơn chứ?

Sự thật là... nó là một cú lừa.

Theo chia sẻ của bạn dev kia, cái phí đó đi thẳng vào túi công ty, tài xế không nhận được một xu. Về mặt kỹ thuật, khi bạn trả tiền, nó chỉ thay đổi một cái boolean flag trong JSON đơn hàng, nhưng logic điều phối tài xế thì... hoàn toàn lờ đi cái flag đó.

Kinh khủng hơn, để khách hàng cảm thấy mình được ưu tiên, team Product đã từng chạy A/B Testing theo kiểu: Thay vì làm cho đơn ưu tiên nhanh hơn, họ cố tình làm trễ các đơn hàng thường từ 5-10 phút.

2. Điểm Tuyệt Vọng (Desperation Score)

Đây là phần làm mình thấy tởm nhất. Hệ thống có một chỉ số ẩn để đo lường mức độ "túng thiếu" của tài xế.

Nếu một tài xế thường xuyên online lúc 10 giờ đêm và chấp nhận mọi cuốc xe giá rẻ mạt, thuật toán sẽ gắn tag High Desperation (Độ tuyệt vọng cao). Một khi đã bị dán nhãn này, hệ thống sẽ ngừng hiển thị các đơn hàng ngon, giá cao cho họ.

Logic của thuật toán (và từ mấy ông PM) rất đơn giản và tàn nhẫn: "Tại sao phải trả cho $15 một cuốc xe trong khi ta biết shipper túng thiếu đến mức sẵn sàng chạy với giá $6?"

Họ dành những đơn ngon cho tài xế mới hoặc làm chơi chơi để nhử mồi, còn những người lao động chân chính, những người coi đây là nghề nuôi sống gia đình thì bị thuật toán ép cho ra bã.

3. Tip Theft 2.0 - Thuật toán ăn chặn kiểu mới

Ngày xưa, công ty ăn chặn tiền tip trực tiếp thì bị kiện. Giờ họ khôn hơn, họ dùng Predictive Modeling (Mô hình dự đoán).

Nếu thuật toán dự đoán bạn là người hào phóng, hay tip đậm (ví dụ $10), nó sẽ tự động giảm lương cứng của tài xế xuống mức thấp nhất có thể (ví dụ $2). Ngược lại, nếu bạn không tip, nó sẽ tăng lương cứng lên $8 để đảm bảo có người nhận đơn.

Về cơ bản, lòng tốt của bạn không hề làm tăng thu nhập cho tài xế, mà nó đang trợ cấp cho công ty. Bạn đang trả lương thay cho công ty để họ có thể trả bèo bọt hơn.

Kết: Lương tâm của người làm công nghệ như developer, PM, Data Scientist... thường biện minh rằng mình chỉ đang làm theo yêu cầu, chỉ đang giải quyết bài toán tối ưu hoá, chỉ đang làm cho các con số đẹp lên.

Nhưng hãy nhìn lại xem chúng ta đang tối ưu cái gì?

Chúng ta dùng trí tuệ nhân tạo, Big Data, Machine Learning không phải để làm thế giới tốt đẹp hơn, mà để vắt kiệt thêm 0.4% lợi nhuận từ những người đang chật vật kiếm sống qua ngày. Chúng ta biến con người thành những dòng dữ liệu vô tri để dễ bề thao túng.

Code thì không có bug, logic thì chặt chẽ, hệ thống thì scalable. Nhưng cái lương tâm nghề nghiệp thì hình như cũng nó đã bị "tối ưu hoá" đi mất rồi.