1913福特汽车发明了第一条流水线后，劳资力量发生了逆转。泰罗制利用了分工理论研究工人的“动作”，流水线以机械化的方式落实了泰罗制。在流水线上，工人的身体、动作、时间、精力被重复的机器绑架。最早斯密在《国富论》中担忧，分工可能导致知识退化。到了流水线时代，工人已经被“机械化”【7】
谁也无法否认，基于分工的泰罗制及流水线带来的工业效率革命。但是，这一工业效率背后潜藏着另一种“剥削”，那就是资方对劳方“交易剩余”的剥夺。工人只能利用大型工会，与资本家博弈，并在信息上、力量上形成相对均势。
我们知道，马氏创造了剩余价值理论批判资本家的剥削行为。巴斯夏、米塞斯等经济学家，与马氏对抗，捍卫自由主义，被认为是资本家的代言人。但是，这两派势力都未能揭示问题的根本。
管理学大师德鲁克年轻时经历过劳资矛盾所引发的极权主义斗争（《经济人的末日》，1937）。他在后来的《公司的概念》中批判了泰罗制及流水线对劳方的“剥夺”。他认为，这种方式违背了人的特性，抹杀了人的动机、兴趣、感受，以及综合、平衡、控制、判断等优势【8】。
但是，不管是马氏、米氏还是德氏都没能揭示劳方的“交易剩余”被资方剥夺。人们忽略了斯密在《国富论》中的另一种担忧：知识积累带来规模递增，规模递增引发市场集中【7】。不管是流水线还是系统算法，正是利用了技术的垄断优势，帮助资方建立了信息优势和议价优势。
在流水线上，任何工人都必须在某个时间比如1秒钟，完成一道工序，消灭了“磨洋工”。流水线上的时间，相当于给所有工人确定了强制性的价格。不管工人是否愿意，这个价格剥夺了工人的“交易剩余”。如果资方发现工人的动作越来越娴熟，还有时间，即交易剩余可以榨取，便会调高流水线的速度。
如今，骑手变成了被算法支配的流水线上的工人。骑手们的工作时间完全被系统支配，当算法深度学习后发现还可以压缩时间，那么骑手们的“交易剩余”又被削减。
理论上，算法还可以对每一个骑手实施“大数据杀熟”。针对每个骑手的数据确定不同的配送时间，相当于给每个歧视实施不同的“歧视性价格”，以完全剥夺所有骑手的“交易剩余”（不确定是否存在）。这就构成了一级价格歧视。
资方居于信息优势方，骑手处于信息贫乏方，在算法面前没有任何议价能力。
从经济学的角度来说，交易双方利用各自的信息，与对方进行价格博弈，本是一种正常的合理的竞争行为。正是这种竞争行为才促进技术进步及效率提升。但是，在自由市场中，其中一方获取了信息垄断优势，比如平台掌控了私人数据，对另一方实施价格歧视，最大限度地榨取“交易剩余”，那么价格将扭曲，经济效率也会下降。骑手的部分收益被平台攫取，财富长期向平台倾向，打乱自由市场的分配机制。
可能有人会提出，自由竞争会解决这个问题。不愿意干骑手，可以去工厂上班。正是因为工厂上班工资太低，才更多人做骑手。
真实的逻辑是，流水线“压榨”了工人的“交易剩余”。工人跑去送外卖，然后被算法压榨了“交易剩余”。工人和骑手的收入被压低，也会拉动整个劳工市场的工资水平。甚至，还可能对其它行业构成不正当竞争。比如，平台压榨了骑手的“交易剩余”，降低了外卖配送成本，还提高了配送效率，方便面企业却因此遭了殃。
算法可以支配骑手，也可以支配我们每一个人。
在大数据时代，平台理论上可以掌控每个买家的信息，对下压榨每个买家的全部“消费者剩余”；也可以掌控每个骑手的信息，对上压榨每个骑手的全部“交易剩余”。平台两头都可获得超额的垄断利润，导致财富向互联网巨头集中。
比较中国与美国的互联网生态，我们会发现一个明显的不同。中国互联网形成了两大系，这两大系都热衷于终端的横向扩张，势力范围囊括零售、医疗、消费金融、网络支付、出行、住房、媒体、旅游、商业服务、物流。
由于美国的反垄断法是条高压线，Facebook、谷歌、微软、亚马逊等公司不敢过度横向扩张，只能往纵深领域发展，如操作系统、人工智能、大数据、云计算、无人驾驶、通用芯片、导航系统、编程语言、机器人、基础科学等。
中国互联网公司极少进入这些领域，而这些纵深领域才是核心技术所在。不可否认，中国互联网巨头在大数据、云计算及算法领域投入巨大。但是，这些领域所获得的成果，目的是为了在终端获取最大的“交易剩余”。在终端领域的扩张，中国互联网巨头获得了巨大资本红利，大量冠以大数据、云计算概念的终端消费公司上市套现。
终端横向扩张的互联网生态至少造成三大问题：一是资本、人才无法进入纵深领域，核心技术创新不足；二是我们的生活被一个个强大的算法支配、包围和锁定；三是平台算法上下通吃，攫取了全社会的“交易剩余”，制造了财富集中及贫富分化，甚至出现有效需求不足。
价格歧视理论揭示了被大数据、云计算“伪装”的算法剥削。
中国的价格法规定，价格歧视是不正当价格行为。同时，即将在10月1日实施的《在线旅游经营服务管理暂行规定》禁止了大数据杀熟行为：在线旅游经营者不得滥用大数据分析等技术手段，基于旅游者消费记录、旅游偏好等设置不公平的交易条件，侵犯旅游者合法权益。
近些年，美国及欧洲掀起了数据民主化运动。欧盟议会于2016年通过《通用数据保护条例》。该条例规定，任何收集、传输、保留或处理涉及到欧盟所有成员国内的个人信息的机构组织均受约束。这条例明确了个人数据权是公民的一项基本权利，应该得到尊重和保护。
2019年7月8日，英国信息监管局发表声明说，英国航空公司因为违反《一般数据保护条例》被罚1.8339亿英镑（约合15.8亿元人民币）。
虽然个人拥有保护数据的责任，但是根据汉德公式，最低成本的办法是限制大公司、大平台。1942年，美国诉罗尔拖公司一案中，法官汉德创意性地提出了一个公式来判案。汉德公式的意思是，预防未来事故成本小的一方应该受到限制。私人数据“被迫”存于平台之中，如果要每一个用户都保护好自己的数据隐私不被滥用显然不现实。
要杜绝大数据杀熟，必须解决个人数据私有化问题。分布式信仰者试图通过点对点技术、加密算法等构建去中心化数据库。极客们不仅面临赛道拥堵、自治宪法等技术性挑战，还面临奥尔森所述的权力挑战。
反科技“狂人”希尔多·卡辛斯基曾在《工业社会及其未来》一文发出警告：“工业化时代的人类，如果不是直接被高智能化的机器控制，就是被机器背后的少数精英所控制。”
如果数据不私有化或未建立对算法的有效管控（注意前提），算法即剥削。
参考文献：
【1】外卖骑手，困在系统里，赖祐萱，人物；
【2】外卖骑手困局背后 企业利润与ESG之间如何平衡，黄婉仪，21世纪经济报道；
【3】我们正掉入外卖陷阱，竺晶莹，虎嗅；
【4】歧视经济学，贝克尔，商务印书馆；
【5】福利经济学，庇古，商务印书馆；
【6】经济学原理，马歇尔，商务印书馆；
【7】国富论，亚当·斯密，中央编译出版社；
【8】公司的概念，德鲁克，机械工业出版社。
