第117章 技术沙龙的共鸣（1/2）

合租屋的客厅里，暖黄的灯光漫过原木长桌，将七个人的身影拉得悠长。这里久违地再次成为小型沙龙的中心，却褪去了以往聚餐闲聊的轻松惬意，空气中弥漫着一种沉甸甸的分享欲与紧迫感。长桌上散落着打印纸、平板电脑，王大勇带来的驿站人机协作SOP初稿用文件夹夹得整齐，边角却被反复翻阅得有些起皱；李姐的笔记本上密密麻麻写满了“风味数据采集”要点，页边还画着简单的食材配比草图；张伟则摊开了几张房源照片，照片上用红笔圈出了阳光照射的区域和社区花园的角落。

这次聚会的发起人是王老师。自从社区里开设“技术与生活”主题讲座后，他亲眼目睹了太多人被技术性失业的焦虑裹挟——送外卖的小哥担心被无人机取代，幼儿园老师焦虑AI家教抢了工作，就连退休的老工人都在念叨“以后机器会不会什么都能干”。而从陈默偶尔抱怨的司机联盟分歧、林晓晓提起的虚拟主播冲击中，他敏锐地察觉到，这个曾经并肩重构社区连接的核心小圈子，正各自面临着相似的技术浪潮冲击。他觉得，是时候让大家坐下来，进行一次真正深度的信息共享和脑力激荡了。

“今天把大家叫来，不是想组织聚餐，”王老师率先打破沉默，手指轻轻敲击着桌面，“是想听听各位最近的难处。我感觉，我们遇到的问题，可能不是孤立的。”

话音刚落，陈默便率先开口，语气里带着难以掩饰的沉重。他从随身的背包里拿出平板电脑，点开一个名为“睿途AI调度争议”的文档，屏幕上跳出的折线图清晰显示着联盟近三个月的订单量与司机满意度变化——订单量稳步上升，满意度却在持续下滑。“我们联盟三个月前引入了‘睿途AI’调度系统，一开始确实效率大增，订单分配更均匀，空驶率下降了15%。但问题很快就暴露出来了。”

他顿了顿，想起上周那场激烈的线上辩论，司机们的愤怒与无奈仿佛还在耳边回响。“AI只认数据最优解，比如它会为了节省两分钟，让司机绕远路去接一个顺路单，却不管司机已经连续开了四个小时车，需要休息；它会根据历史数据，把偏远地区的订单优先派给新司机，理由是‘老司机更擅长抢优质单’，却忽略了新司机对路线不熟，容易引发投诉。更要命的是，它会逐渐把我们过去建立的互助网络切割成孤岛。以前司机遇到车辆故障，在群里喊一声，附近的兄弟就能帮忙接送乘客；现在AI调度下，大家都是系统分配的‘独立节点’，谁也不知道谁在哪个位置，那种互相照应的感觉没了。”

陈默的声音低了几分，眼神里闪过一丝复杂的情绪：“上周三深夜，我接到一个紧急订单，一位老人突发心脏病，要从城郊送到市中心医院。AI规划的路线是走绕城高速，说能节省十分钟。但我知道那段高速夜间施工，有一段路封闭了，而且老人经不起颠簸。我果断改走市区老路，虽然多花了十五分钟，却一路平稳，老人顺利获救。可系统却判定我‘偏离最优路线’，扣了我的服务分。那天我在联盟群里说了这件事，引发了大争论——一半司机支持我，说人命比数据重要；另一半却担心，不遵守AI规则，联盟会被平台处罚，毕竟现在很多订单都来自平台分流。”他合上平板，语气里满是困惑，“效率和人情，好像越来越难兼顾。AI的‘最优解’，正在把我们过去辛苦建立的连接网络，拆得支离破碎。”

陈默的话音刚落，林晓晓便接着分享了自己的困境。她手里握着手机，屏幕上是一个与她容貌极为相似的虚拟主播，正在直播推荐农产品。“这是上周出现的‘晓晓二号’，是一家M机构用AIGC技术做的数字人。它能24小时不间断直播，不需要休息，不需要支付高额佣金，甚至能根据观众实时反馈调整话术。我的直播间流量被分流了近三成，很多粉丝说‘反正都是推荐一样的东西，谁直播都一样’。”

她苦笑了一下，指尖划过手机屏幕，调出自己的直播回放片段。“我一开始想跟它比拼时长，连续直播了十个小时，结果累得住院了。后来我尝试做‘无美颜、无剧本’的溯源直播，带着粉丝去农田里看作物生长，跟农户聊种植故事，流量才稍微回升了一点。但我心里越来越困惑——虚拟主播能模仿我的声音、我的表情，甚至我的直播风格，可它们没有真实的经历，没有和农户朝夕相处的感情，没有吃到滞销水果时的心疼。可观众好像并不在意这些，他们只在意价格和便利性。”

林晓晓的眼神里带着一丝迷茫：“我开始怀疑，我所谓的‘真实’，到底是不可替代的优势，还是只是一种‘表演真实’？剥离了所有技术辅助和表演成分之后，我到底是谁？我的核心价值在哪里？是作为一个‘人’的温度，还是作为一个带货渠道的效率？有时候我甚至会想，是不是干脆也用AI帮我直播，我只负责选品和溯源就好？可那样一来，我和那些冷冰冰的数字人，又有什么区别？”

王大勇这时拿起桌上的SOP初稿，翻到标着红色批注的页面，语气里带着几分无奈与倔强。“我这边情况稍微好点，但麻烦也不少。驿站两个月前引入了三台分拣机器人，分拣效率确实提高了，以前八个人一天能分拣两千件包裹，现在四个加三台机器就能搞定三千件。但问题也来了，老员工们慌了——他们担心机器人抢了自己的饭碗，有两个干了五年的老伙计甚至提出了辞职。”

他指着SOP上的“人机协作流程”部分，解释道：“我花了一个月时间，摸索出这套流程——机器人负责批量分拣、扫码入库这些重复性工作，老员工则转型做‘机器人运维员’和‘特殊件处理员’，负责检修机器人、处理易碎品和超大件包裹。现在驿站效率没降，反而因为减少了人工失误，投诉率下降了20%。但我心里清楚，这只是权宜之计。”

王大勇的手指用力按在纸上：“现在机器人还需要人来维护，还处理不了太复杂的情况。可技术一直在进步，万一以后机器人能自己检修、能处理所有包裹了，这些老员工怎么办？我现在是把他们从‘分拣工’变成了‘班长’，可以后会不会变成‘机器保姆’？甚至连‘保姆’都没得做？更让我焦虑的是，平台现在一直在推‘全自动化驿站’，要求我们逐步减少人工，完全由机器人接管。我拒绝了，因为我知道，驿站不只是分拣包裹的地方，也是社区居民取件、寄件、聊天的据点。上次张阿姨的孙子找不到了，还是在驿站门口的监控里看到的线索。如果全是机器人，谁来跟居民打招呼？谁来帮忙照看一下临时寄存的物品？谁来传递这些邻里间的小温暖？”

“你说到点子上了。”王老师推了推眼镜，镜片后的目光带着一丝忧虑，“技术提供了前所未有的便利，但也可能剥夺了人与人之间最基本的连接，甚至影响人的成长。我最近发现，越来越多的学生依赖AI家教——遇到难题，不是自己思考，而是直接拍照搜答案；写作文，直接让AI生成初稿，稍微修改一下就交上来。有个初二的学生跟我说，‘AI比老师讲得清楚，还不用等，为什么还要自己费脑子？’”

他拿出自己的教学笔记，上面记录着几个学生的案例：“有个数学成绩不错的学生，因为长期用AI解题，现在遇到需要多步骤推理的题目，就变得束手无策，连最基本的解题思路都想不出来。AI确实能快速给出答案，但它没法教会学生思考的过程，没法让学生体会从困惑到豁然开朗的那种成长。更严重的是，社区里弥漫着‘无用阶级’的焦虑——家长们担心孩子现在学的知识，以后都会被AI取代，不知道该让孩子学什么、怎么学。”

王老师的语气里带着一丝沉重：“我们教育的核心，是不是正在从‘育人’滑向‘灌输知识’？以前我们教学生，是希望他们学会独立思考、学会与人相处、学会面对挫折。可现在，AI能代劳思考、能处理人际关系（比如AI聊天机器人）、能提供解决问题的捷径。那么，人存在的意义是什么？教育的意义又是什么？我最近开的‘技术与成长’讲座，场场爆满，说明大家都在迷茫。可我自己也没有答案，只能陪着他们一起探讨。”

“我也迷茫得很。”赵小刀郁闷地灌了一口水，杯子重重地放在桌上。“我上个月跟‘天行者’无人机配送公司谈合作，想把他们覆盖不到的小区订单接过来，结果谈崩了。他们的负责人直接跟我说，‘我们不需要你们这些散兵游勇，我们要的是标准化、规模化。’”

他揉了揉头发，语气里满是挫败感：“他们的无人机配送确实快，成本也低，能覆盖大部分主流小区。可他们有很多做不了的事情——比如给行动不便的老人送货上门，还要帮忙顺便扔个垃圾；比如给顾客送急需的药品，还要耐心讲解用法；比如顾客临时改地址，需要灵活调整路线。这些都是我们的优势，是无人机替代不了的。可现在大平台都在力推无人机配送，把大量订单都分给了他们，我们的订单量已经下降了30%。”

赵小刀的眼神里带着一丝焦虑：“我现在只能接一些无人机覆盖不到的偏远小区订单，或者一些需要特殊服务的订单。可这样下去，根本撑不了多久。我有时候会想，我们这些依赖灵活和人情味的‘散兵游勇’，是不是注定要被无人机这种‘正规军’淘汰？毕竟，资本和技术都在他们那边。我也尝试过用技术提升效率，比如用AI规划配送路线，但效果有限。我最核心的竞争力还是‘人’的服务，可在效率至上的时代，这种服务好像越来越不值钱了。”

“不是不值钱，是很多人还没意识到它的价值。”李姐用最朴实的语言接过话头，她的笔记本上画着各种食材的处理流程和味道描述。“我所在的预制菜工厂，三个月前启动了全自动化生产线改造，引进了‘无人厨房’系统。机器能精准控制火候、调料配比，做出来的菜味道标准，保质期也长。可我总觉得，那些菜少了点什么。”

她翻到笔记本的某一页，上面写着“老师傅的手感”：“我们工厂有个做了三十年川菜的老师傅，他炒的回锅肉，火候掌握得恰到好处，肉片外焦里嫩，豆瓣的香味能完全激发出来。可机器怎么调参数，都做不出那个味道。老师傅说，‘炒回锅肉要看肉的纹理、油温的变化，甚至还要根据当天的湿度调整火候，这些都是靠经验，靠手感，没法用数字说清楚。’”

李姐的语气里带着一丝执着：“我最近一直在尝试把老师傅的经验数据化——记录他炒每一道菜的油温、时间、调料用量，甚至拍摄他翻炒的动作。可录了几十次，还是没能复刻出那个味道。后来我发现，老师傅炒肉的时候，会根据肉片的颜色变化，随时调整火候；加调料的时候，会根据当天的食材新鲜度，稍微增减用量。这些细微的调整，是机器无法捕捉的，因为它没有‘感觉’，没有对食材的敬畏之心。”

她叹了口气：“工厂老板现在只看产量和成本，觉得机器做的菜足够标准化，足够赚钱就行。可我总觉得，菜是给人吃的，不只是填饱肚子，还要有温度，有记忆。我小时候，我妈做的红烧肉，每次味道都有点不一样，有时候咸一点，有时候甜一点，但那是家的味道。机器做的菜，味道再标准，也吃不出那种感觉。我现在能做的，就是在机器生产的基础上，加入一些手工处理的环节——比如手工切配食材、手工调制酱料，尽量为这些标准化的菜品，注入一点‘灵魂’。可我也不知道，这样能坚持多久。”

最后发言的是张伟，他把桌上的房源照片推到众人面前，照片上的房子户型方正、采光充足，数据层面堪称完美。“我最近遇到一个客户，陈先生夫妇，需求很明确：学区、三房、朝南、次新房，通勤时间40分钟内。AI推荐了七套房源，数据上都完美匹配，可他们一套都没看上。”

张伟把客户的反馈一一说来：“A小区环境好，但走廊浪费空间；B户型方正，楼下商铺太杂；C小区花园漂亮，可离地铁实际距离比数据远；D小区硬件完美，却让人觉得冷冰冰。他们说不出具体哪里不好，就是‘感觉不对’。直到我跟他们聊起小时候住过的房子，聊起对家的期待，才明白他们要的不是一个符合数据指标的‘空间’，而是一个能承载情感、能让人感到温暖的‘容器’。”

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