Tình cảnh tài xế giao đồ ở nước Anh trong kỉ nguyên AI
Những tài xế giao đồ ăn tại Anh cho rằng việc các nền tảng ngày càng phụ thuộc vào thuật toán và trí tuệ nhân tạo đang khiến họ khó biết vì sao mình nhận được đơn hàng nào, với mức phí bao nhiêu.
Trong khi Deliveroo, Uber Eats và Just Eat khẳng định công nghệ giúp phân bổ đơn hiệu quả hơn, các tài xế lại muốn được nhìn rõ hơn vào “hộp đen” đang quyết định một phần thu nhập và điều kiện làm việc của họ.
Cùng số giờ làm, thu nhập của tài xế giao đồ giảm đáng kể
Vào một buổi chiều trong tuần tại Edinburgh, David cùng nhiều tài xế giao đồ ăn tập trung ở Bristo Square, cạnh những chiếc xe đạp và túi giữ nhiệt quen thuộc. Sau cuộc trò chuyện, họ lại tỏa đi khắp thành phố để chuẩn bị cho giờ cao điểm buổi tối.
David đã giao đồ ăn tại thủ đô Scotland khoảng bảy năm. Anh cho biết thu nhập hiện nay chỉ còn khoảng một nửa so với bốn năm trước, dù số giờ làm việc không thay đổi đáng kể. “Tôi kiếm được một nửa số tiền so với bốn năm trước, với cùng số giờ làm việc. Điều đó chẳng có lí gì”, David nói.
Trải nghiệm của anh được nhiều tài xế khác chia sẻ. Xabier Villares, người đã làm công việc giao hàng khoảng tám năm và hiện là điều phối viên chính của Workers’ Observatory, cho biết điều kiện làm việc đã thay đổi rõ rệt trong ba năm gần đây.
Trước đây, Villares có thể làm bốn hoặc năm ngày mỗi tuần, chủ yếu vào buổi tối và một số buổi trưa, đủ để trả tiền thuê nhà, các hóa đơn và có mức sống tương đối ổn định. Hiện nay, anh cho rằng mô hình đó không còn khả thi.
Workers’ Observatory là một tổ chức do chính những người làm việc trong nền kinh tế gig phối hợp với các học giả tại Đại học St Andrews và Đại học Edinburgh thành lập. Mục tiêu của tổ chức là giúp người lao động tìm hiểu những phần trong quá trình phân bổ việc làm và trả công vốn được các nền tảng công nghệ giữ tương đối kín. Một trong những vấn đề họ quan tâm là “dynamic pricing”, tức cơ chế định giá linh hoạt dựa trên cung cầu theo thời gian thực.
Về lí thuyết, thuật toán sẽ phân tích số lượng tài xế đang hoạt động, nhu cầu giao hàng, khoảng cách và nhiều yếu tố khác để đưa ra mức phí phù hợp. Cách làm này giúp nền tảng nhanh chóng điều chỉnh giá và phân bổ đơn hàng. Nhưng với tài xế, hệ thống có thể trở thành một “hộp đen”.
Họ nhìn thấy lời đề nghị trên màn hình, nhưng không biết chính xác những yếu tố nào khiến một người nhận được mức phí này còn người khác nhận mức phí khác. Khi thu nhập giảm, họ cũng khó xác định liệu nguyên nhân đến từ cung cầu, chính sách của nền tảng hay cách thuật toán đánh giá hành vi của từng người.
Dữ liệu mà một tài xế Deliveroo tại Scotland có tên Dylan* tự thu thập trong hơn ba năm cho thấy một xu hướng đáng chú ý.
Từ giữa năm 2023, Dylan ghi lại đều đặn thu nhập hằng tháng, số đơn giao được và mức phí trung bình trên mỗi đơn. Số đơn anh giao mỗi giờ gần như không thay đổi, dao động từ 3,6 đến 3,8 đơn trong ba năm qua.
Tuy nhiên, mức phí trung bình cho mỗi đơn giảm liên tục: từ 3,67 bảng Anh năm 2023 xuống 3,63 bảng năm 2024, 3,51 bảng năm 2025 và còn 3,42 bảng trong nửa đầu năm 2026.
Với Dylan, nếu số lượng đơn mỗi giờ không thay đổi nhưng phí trên mỗi đơn giảm, điều đó đồng nghĩa anh đang nhận ít tiền hơn cho cùng một khối lượng công việc.
Anh cho rằng thuật toán liên tục tạo áp lực giảm phí, đồng thời chỉ ra sự xuất hiện của “stacked orders” – hình thức gộp hai hoặc ba đơn hàng từ những nhà hàng gần nhau. Theo anh, tài xế có thể không nhận được mức phí tương đương với việc thực hiện từng đơn riêng biệt.
Khi thuật toán quyết định ai nhận đơn và được trả bao nhiêu
Không chỉ Deliveroo, cả Uber Eats và Just Eat đều ngày càng dựa vào các hệ thống tự động để kết nối đơn hàng với tài xế. Các nền tảng cho rằng đây là điều cần thiết để xử lí hàng triệu giao dịch và bảo đảm đơn hàng được giao nhanh, thay vì một đội ngũ nhân viên phải thủ công phân bổ từng chuyến.
Nhưng chính quy mô và độ phức tạp của những hệ thống này khiến người lao động khó hiểu cách chúng vận hành.
Cailean Gallagher, Giám đốc Workers’ Observatory và giảng viên tại Trường Kinh doanh thuộc Đại học St Andrews, cho rằng có một lượng lớn dữ liệu và hạ tầng tri thức mà các nền tảng không công khai đầy đủ. Kết quả là người lao động phải làm việc trong tình trạng thiếu thông tin về cách hệ thống thực sự đưa ra quyết định.
Workers’ Observatory đã tiến hành các thử nghiệm nhằm tìm hiểu cơ chế này. Trong một thử nghiệm tại Dunfermline, Fife, một nhóm tài xế đăng nhập vào nền tảng giao hàng cùng thời điểm. Một số người từ chối những đơn có mức phí thấp hơn ngưỡng nhất định.
Kết quả ban đầu cho thấy việc này giúp mức phí của một số tài xế tăng lên trong ngắn hạn. Tuy nhiên, những người khác lại chịu tác động bất lợi. Một tài xế sau đó bị vô hiệu hóa tài khoản, dù nhóm nghiên cứu không xác định được nguyên nhân chính xác và cũng không thể kết luận việc này có liên quan đến hành vi từ chối đơn.
Gallagher cho rằng những kết quả như vậy tạo cảm giác hệ thống hoạt động khá tùy ý từ góc nhìn của người lao động. Các nền tảng giao hàng lớn phủ nhận việc tài xế bị vô hiệu hóa tài khoản chỉ vì từ chối đơn hàng. Cuộc tranh luận càng trở nên đáng chú ý khi được đặt trong bức tranh rộng hơn của nền kinh tế gig.
Nghiên cứu của Đại học Oxford và Trường Kinh doanh thuộc Đại học Columbia cho thấy việc Uber đưa thuật toán định giá linh hoạt vào năm 2023 khiến thu nhập theo giờ của tài xế giảm đáng kể.
Mới đây, tài xế Uber tại Anh, Hà Lan và một số quốc gia khác đã khởi động một vụ kiện tập thể lớn tại Amsterdam. Các tài xế cáo buộc hệ thống AI của Uber vi phạm quy định về bảo vệ dữ liệu và có thể làm giảm thu nhập dựa trên hành vi của từng người.
Uber bác bỏ cáo buộc cho rằng hãng điều chỉnh giá chuyến đi dựa trên hành vi cá nhân của tài xế, đồng thời cho rằng sự khác biệt về mức phí có thể xuất phát từ những yếu tố khác, chẳng hạn dữ liệu GPS.
Với các tài xế giao đồ, điều họ yêu cầu không nhất thiết là loại bỏ thuật toán. Điều quan trọng hơn là được biết những nguyên tắc cơ bản mà hệ thống sử dụng để đưa ra quyết định.
‘Hộp đen’ không chỉ ảnh hưởng tiền lương
Vấn đề AI còn xuất hiện ở một khâu khác: quyền tiếp cận ứng dụng làm việc. Graeme Frances, một tài xế tại Scotland, cho rằng các nền tảng “dựa vào sự không minh bạch” của hệ thống. Theo ông, tài xế không biết chính xác điều gì nằm bên trong “hộp đen” quyết định ai được trả bao nhiêu.
Trải nghiệm của Frances còn cho thấy rủi ro khi các hệ thống tự động được sử dụng để xác minh danh tính. Sau một tai nạn ngoài giờ làm việc vào tháng 8/2025 khiến ông bị bầm tím quanh mắt, công nghệ nhận diện khuôn mặt của Deliveroo nhiều lần không xác nhận được danh tính. Điều này khiến Frances không thể đăng nhập ứng dụng để làm việc.
Ông cho biết đã yêu cầu kiểm tra thủ công nhưng không biết mình đã vượt qua bước xác minh cho tới lần đăng nhập tiếp theo. Trong thời gian đó, ông nghĩ mình phải chờ vết thương lành mới có thể tiếp tục làm việc.
Deliveroo xác nhận Frances không vượt qua bước kiểm tra nhận diện khuôn mặt nhiều lần và cho rằng nguyên nhân là hình ảnh bị mờ. Công ty cũng nói rằng sau khi được kiểm tra thủ công, ông có thể tiếp tục làm việc.
Sự việc cho thấy một vấn đề rộng hơn. Đó là khi thuật toán đưa ra quyết định ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng kiếm sống, người lao động cần có cơ chế để biết quyết định đó được đưa ra thế nào và được con người xem xét khi có tranh chấp.
Deliveroo, Uber Eats và Just Eat đều cho biết tài xế của họ kiếm được mức cao hơn mức lương đủ sống quốc gia trong thời gian đang thực hiện đơn hàng. Tuy nhiên, cách tính này không bao gồm khoảng thời gian tài xế phải chờ đơn.
Đây là điểm đặc biệt quan trọng đối với người lao động gig. Một tài xế có thể được trả tương đối cao trong thời gian giao hàng, nhưng nếu phải chờ lâu giữa các đơn, thu nhập thực tế tính trên toàn bộ thời gian trực tuyến có thể thấp hơn đáng kể.
Deliveroo cho biết tài xế được bảo đảm mức phí tối thiểu theo giờ trong thời gian thực hiện đơn hàng và mức này đã tăng 3,8% trong năm nay, cao hơn lạm phát. Công ty cũng nói phần lớn tài xế hài lòng khi làm việc với nền tảng, đồng thời hợp tác với công đoàn GMB để cải thiện an toàn và phúc lợi.
Deliveroo khẳng định thông tin về thuật toán và phí được công bố trên trang dành cho tài xế, đồng thời cho biết những quyết định quan trọng liên quan đến tài khoản không được tự động hóa hoàn toàn mà sẽ được nhân viên xem xét.
Uber cho biết hệ thống ghép đơn của hãng cân nhắc nhiều yếu tố, bao gồm thời gian và khoảng cách, nhằm tạo ra trải nghiệm tốt nhất cho những người sử dụng ứng dụng. Trong khi đó, Just Eat nói nền tảng sử dụng công nghệ để ghép đơn với các tài xế phù hợp, dưới sự giám sát của đội ngũ con người.
Những phản hồi này cho thấy các công ty không phủ nhận vai trò của con người, nhưng tranh luận cốt lõi vẫn chưa được giải quyết: người lao động có thực sự hiểu đủ về cách thuật toán ảnh hưởng đến thu nhập của họ hay không?