去年，一部由徐峥主演的电影《逆行人生》，将外卖骑手在数字时代下的生存状态推至公众视野的中心。影片刻画了骑手们在车流中穿梭的日常，以一种犀利而写实的方式，揭开了平台算法背后那只看不见的手——它如何无声地主宰着骑手的收入、节奏甚至命运。
由此，一个曾经隐藏在订单推送与时限倒计时背后的算法和数据相关议题，逐渐发酵成为当时国内的热门话题。在海外，这一话题同样反复引发争议。
近日，一名自称外卖平台“内部举报人”的 Reddit 用户被证实为造假者，其编造的故事曾在全球社交平台引发巨大传播。
事件回溯
事件始于 Reddit 上发布的一篇“举报帖”。一名 ID 名为 Trowaway_whistleblow 的用户发帖，自称自己是一位即将离职的 Uber Eats 软件工程师，长期目睹公司通过算法系统系统性剥削外卖员与消费者。他在帖子中写道：“你们总是怀疑算法在暗中对付你们，但现实远比阴谋论更令人沮丧。”
该用户声称，自己在醉酒状态下，于图书馆使用公共 Wi-Fi 写下了这篇“长篇檄文”，详细指控公司如何利用法律漏洞，从司机报酬和消费者支出中“无声抽成”。
帖子详细描述了该公司如何操纵平台，损害顾客和外卖员的利益：例如，故意放慢普通订单的配送速度，人为地让优先订单看起来更快；以及收取所谓的“监管响应费”，并以此为由游说反对司机工会。
这篇帖子中最令人震惊的指控或许是，平台内部有一个从不对外公开的指标，用来评估骑手有多缺钱。该平台会根据司机接单的时间和频率计算他们的“绝望指数”，这也是举报人辞职的主要原因。该用户写道：
“如果一个司机通常晚上 10 点上线，毫不犹豫地接受所有 3 美元的垃圾订单，算法就会将他标记为‘极度渴望赚钱’。一旦被标记，系统就会故意停止向他推送高价订单。逻辑是：‘既然我们知道他渴望赚钱到愿意接 6 美元的单子，为什么还要付他 15 美元呢？’我们把高额小费留给‘兼职’司机，以此吸引他们并让他们的游戏体验更加有趣，而全职司机则被榨干最后一滴油水。”
这篇帖子最终获得了 8.6 万个赞，登上了 Reddit 首页，浏览量可能达到数百万。用户们向这位举报人赠送了超过 1000 枚 Reddit 金币，这些金币可以用来购买高级功能。该帖子在 X 网站上的截图浏览量超过 3600 万次。
这篇帖子之所以具有高度传播力，并非偶然。在美国，外卖平台确实存在过被法律确认的不当行为。以 DoorDash 为例，该公司曾因挪用司机小费遭到起诉，最终在美国支付了 1675 万美元的和解金。这一真实案例，使公众更容易相信“平台算法系统性压榨劳动者”的叙事。
同时，在影视作品中，算法被具象化为一种无法逃脱的“系统命运”。在徐峥参与的相关题材电影中，外卖员被描绘为即便拼尽全力，也难以突破平台算法设定的收入上限。这类艺术表达虽非纪实，却强化了公众对“算法不可抗力”的直觉认知。
正是在这一现实与情绪背景下，这名 Reddit 用户的爆料被迅速视为“终于有人站出来说实话”。
但如今，该帖现已被发布人删除。
一场 AI 生成的骗局？
科技媒体 Platformer 的记者凯西·牛顿（Casey Newton）注意到了这篇帖子，并尝试对其真实性进行核实。
在取得联系后，Newton 与这名自称“举报人”的 Reddit 用户进行了约半小时的交流。
Newton 在报道中写道，对方与许多声称掌握内部信息的爆料者一样，最关心的问题是如何保持匿名。他表示愿意进一步分享所谓的内部材料，但同时强调，已有“其他大多数新闻机构”联系过他，并提出了他认为“风险过高”的身份核实要求，因此选择拒绝合作。
在交流过程中，Newton 注意到一个明显的异常：这名用户在即时通讯中的拼写和用词错误频繁出现，甚至将“information”（信息）拼写错误，而这些语言层面的失误，在其最初发布、广泛传播的 Reddit 长文中几乎不存在。
这一前后差异，成为 Newton 心中逐渐浮现的疑点之一。
Newton 向对方明确表示，自己会尽力保护其匿名性，但作为记者，仍需要对其身份进行基本核实。对此，这名用户提出，可以提供一张经过模糊处理、隐藏姓名的员工证照片作为证明，并询问“这样是否可以”。Newton 同意后，对方随即发送了一张照片。
这张图片看起来像是一张 Uber Eats 的员工证件，在形式上具备公司标识和员工信息布局，但其真实性仍有待进一步核验。正是从这一步开始，Newton 逐渐意识到，自己正在接触的，可能并非一名真正的内部人士，而是一场精心设计的伪装。
一张疑似 Uber Eats 员工证件的照片
此外，他还提供了一份长达 18 页的“内部文件”，称文件详细描述了公司如何利用人工智能系统，为每一位司机计算所谓的“绝望程度评分”，并据此动态调节派单、报酬和激励机制。
所谓的“内部 PDF 文件”截图
这些材料在形式上高度专业，包含大量技术细节与市场分析。Newton 后来在 Platformer 的文章中写道，在他多年职业生涯中，这类文件“看起来非常可信”，因为其制作成本极高，逻辑完整，很难让人相信只是为了戏弄记者。
“谁会花时间精心制作一份长达 18 页、关于市场动态的详细技术文件，仅仅为了骗人？”
Newton 写道，“谁又会费尽心思伪造证件？”
然而，在进一步核查过程中，Newton 逐步发现这些“证据”经不起验证。文件中的部分技术描述与 Uber Eats 实际业务逻辑存在明显不符，所谓的内部术语和流程也无法在任何可靠渠道得到印证。员工证件的格式与真实样式存在差异，其来源亦无法追溯。
最终，Newton 确认，这名所谓的“举报人”并非 Uber Eats 员工，其爆料内容完全是编造的故事。整套“内部材料”极有可能借助生成式人工智能工具完成——这也解释了为何文件在语言风格、结构完整度和技术细节上显得异常成熟，却缺乏真实组织内部文件应有的可核查痕迹。
网友怎么看？
这起事件并未否认平台经济中真实存在的问题。相反，它凸显了一个更复杂的现实：当算法的不透明性已经成为普遍焦虑，当平台过往确实存在侵害劳动者权益的案例，虚假信息反而更容易披上“合理外衣”。
正如 Newton 在报道中所指出的那样，这次经历并非一次普通的谣言，而是一场具有技术时代特征的信任测试——它考验的不只是平台，也考验每一个信息传播者与接收者。
随着“Uber Eats 举报人”事件被媒体披露为造假，一部分网友并没有完全接受调查结论，相关讨论迅速在社交平台上分化。
在 Reddit 上，有用户对举办贴里面提到的内容深表赞同。他评论道：
“外卖平台他们会根据你的使用习惯来判断你对收入的渴望程度，知道你的底线，所以会给你安排你不愿意接的最糟糕的活儿。因此，越不急于赚钱的人反而能接到更好的送货任务。”
有用户指出，将事件简单归因为“人工智能造假”本身并不严谨。在他们看来，即便在生成式人工智能出现之前，互联网上就早已充斥着虚假信息，一个逻辑自洽、情绪饱满的长帖，并不需要依赖 AI 工具，普通人在短时间内同样可以完成。
有用户猜测，将所谓的“内部文件”定性为 AI 生成，可能只是平台方的危机公关策略之一，目的是削弱爆料内容的影响力，而非对事实本身作出独立、透明的澄清，该用户评论道：
“或许这是 Uber Eats 为了平息事态而采取的反举报策略。或许最初的帖子是真的，但他们这么做是为了制造足够的疑点，让我们最终都释怀。”
此外，还有声音对媒体调查的权威性持保留态度。一些网友表示，仅凭记者判断材料“疑似由人工智能生成”，并不足以比原始爆料更具说服力。他们指出，生成式人工智能本身也存在大量错误和不稳定性，因此仅以“AI 痕迹”为依据，仍难以完全证明图片或文件的真实来源。
“仅因为某个“记者”发现它是人工智能生成的，并不能比原帖更有说服力。我并非不尊重记者他们的工作，但人工智能经常出错，所以我们怎么知道这张图片真的是人工智能生成的呢？”
另一位网友也在质疑媒体的报道。他认为发帖者并不能确定是 AI，因为人们也经常会用 AI 来给自己想说的话润色，但润色不代表他说的话就是 AI 捏造的。
这类观点认为，围绕“是否由 AI 生成”的争论被过度放大，反而模糊了对内容本身真实性的判断。
这些分歧性的反应表明，在平台经济、算法治理与人工智能高度交织的语境下，即便面对被揭穿的虚假举报，公众对平台、媒体以及技术本身的信任裂痕依然存在，事件所引发的争议并未随着事实澄清而完全消散。
参考链接：
https://www.platformer.news/fake-uber-eats-whisleblower-hoax-debunked/
https://www.reddit.com/r/confession/comments/1q5gl9j/removed_by_moderator/
