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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


AI能识别虚假订单,但骑手的疲惫谁来识别?
发布日期:2024-10-30 09:02:58 浏览次数: 1737 来源:想象力AI


01

十点多的夜色,路灯冷冷洒在潮湿的街道上。

一声异响特别刺耳——我看见一位外卖骑手摔倒在路边,电动车歪斜着,塑料餐盒滚到一边。油亮的包装袋映出昏黄的路灯,像是散落在生活角落里的疲倦。

我停下车,问他:“兄弟,需要帮忙吗?” 他没有抬头,只是摆摆手。

我不甘心,又追问:“你没事儿吧?”他依旧只是挥了挥手,像是挥退空气中的无意义。

我最后只能说:“注意安全啊。”话音落地,他还是那副样子,沉默地收拾着散落的东西,又爬上电动车,消失在夜色中。

骑手们像风中的影子,城市醒着时,他们奔忙不息;城市睡去时,他们仍旧穿行。我们习惯了点餐,习惯了食物飞快送达,却很少停下来想:支撑这些效率的,是无数个在凌晨两点依然不敢停下脚步的骑手。

这个摆手的瞬间,让我想起了那些数据、AI和系统——我们在吹嘘的智能世界,究竟为他们做了什么?

02 AI的冷静与无情

某团的AI系统啊,真是堪称精妙,它们能精准规划每一条路线,让骑手在最短时间内穿过拥堵的街巷;它们能智能识别虚假订单,防止用户薅羊毛的“恶意行为”,保障平台的利益。

这些算法自信而冷静,一笔一笔地计算时间、路程、成本,像是无形的指挥棒,协调着人和城市的运转。然而,在这些高效算法的计算范围里,唯独没有一件事:关怀

骑手摔倒了,AI系统不会停下来问一句“你还好吗?”

系统只会冷冰冰地计算订单延迟了几分钟,然后将这笔损失归入骑手的绩效考核。

03 技术的盲区:效率至上,忽略了人性

某团、饿某么这样的巨头们,将AI奉为提高系统效率的利器。

AI可以识别用户行为模式、预测订单高峰、甚至通过机器学习找到最优配送路线,但它无法识别人心的疲惫。骑手们不仅在送餐的路上疲于奔命,还在算法的掌控下陷入一场看不见的竞赛。

他们与时间赛跑,与规则周旋——晚一秒扣钱,摔一跤只能爬起来继续赶路。AI在计算着每一秒的经济价值,却没有留出一秒,去关怀这群穿梭在街头的身影。

04 当AI掌握了系统,却忘了生活

AI的本质,是优化,而非关怀。平台的智能算法让城市的运转更快,却让每一个个体在这套系统里变得愈发孤立。每一单送达的背后,都是骑手在无数条巷子里风雨无阻的奔波,而这份努力,被效率掩盖,被算法吞没。

我们习惯了AI算法带来的便利,习惯了用手机解决生活的一切琐事,却忘了,生活不止于效率。

AI擅长解决技术上的问题,但它无力安抚一个摔倒的骑手。

因为算法不懂疼痛,不会去考虑骑手的心情,不会去想他为什么选择这份工作,也不会为他在寒冷夜晚的一跤而停下片刻。

这些冰冷的代码,只能追求一种“看似合理”的平衡:让系统的运转尽可能高效,让每一单配送尽可能准时。

而那些被遗忘在算法边缘的人,只能默默起身,继续前行。

05未来的技术,还能有人情味吗?

也许AI不是问题的根本,但它是我们生活方式的一面镜子——它反映了我们更在意效率、利润、规则,而忽略了那些具体而微的、琐碎却真实的关怀。

当一个系统只关心订单的延迟,却不关心骑手的摔倒,我们就需要思考:我们创造的技术,是否也在重塑我们的价值观?未来的智能系统,也许可以更聪明地识别异常情况,监测骑手的疲劳状态,甚至自动提醒他们休息片刻。

但这些功能,不该只是冰冷的“选项”,而应该成为一种基于人性的默契,一种技术与人类的共情。

06

那天晚上,我说的那句“注意安全啊”,也许显得多余,也许是世界上最轻微的关心。

但也正是在那一刻,我意识到技术的边界——再聪明的AI,也无法替代人与人之间的那份温情。

摆手的骑手或许不会记得我的问候,但在那短短的几秒钟里,我希望他知道,有人看见了他的存在。

我们无法完全依赖AI去解决所有问题,但我们可以在技术与生活的缝隙间,给彼此多留一些空间。

也许未来的某天,当AI不仅是为效率而生,而是为温情而活时,我们就不会再因这类小事感到无力。

而在那之前,我们能做的,是在每一个平凡的夜晚里,用一句“注意安全”,提醒彼此,我们还在一起。


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