页脚注：本周工作相关沟通中，“用户体验”、“情感共鸣”词频上升37%。与林薇非书籍相关话题交流次数：3次（均未超过5个回合）。手工项目新增：尝试用废旧网线编织杯垫（失败）。
周一早上的地铁一如既往拥挤，梁承泽抓着扶手，身体随着列车晃动。他戴着耳机，但没有播放音乐或播客，只是用它隔绝一部分噪音。车厢里，大部分面孔隐匿在手机屏幕的微光后，像一个个加载着不同程序的移动终端。他想起李静学生的三行作文，想起苏瑾说的“情感支持模式”。这些概念在他脑子里盘旋，尚未找到清晰的落点。
到公司后，部门晨会的气氛有些异样。主管没有像往常一样直接过项目进度，而是清了清嗓子，宣布了一个新消息：公司引入了全新的人力资源“智能优化与潜能评估系统”，旨在通过大数据分析和AI模型，更“科学”、“精准”地评估员工绩效、识别发展瓶颈、甚至预测团队协作的“化学效应”。本周开始，所有员工需要分批完成系统的在线评估和互动访谈。
“这是行业趋势，也是公司提升人效、赋能个体的重要举措。”主管用着熟练的术语，“大家要积极配合，真实反馈。系统会生成个性化的发展报告，帮助大家更好地认识自己，规划职业路径。”
会议室里响起稀稀拉拉的回应。有人挑眉，有人面无表情，有人低声交头接耳。梁承泽心里泛起一种熟悉的、混合着荒谬与警惕的感觉。一个外部系统，要来“评估”和“优化”包括他在内的这些活生生的人？用数据模型来量化“潜能”和“协作化学”？这听起来像是他那个失败的读书会“优化分析”的终极企业版。
更让他没想到的是，下午，他接到了直属上司王经理的私下邀请，去会议室“聊几句”。王经理是个四十出头、作风干练的女人，平时对梁承泽还算认可。但今天，她关上门后，脸上露出一丝罕见的、带着点为难的神色。
“承泽，有个事……想请你帮个忙，也算是个机会。”她斟酌着词句，“新上的这个HR系统，你知道吧？公司很重视。咱们部门……需要有人深度参与前期的测试和反馈，最好是对技术和‘人的因素’都有点理解的人。我看了你的背景和最近的工作表现，觉得你挺合适。”
梁承泽心里“咯噔”一下。
“具体来说，”王经理继续，“你需要以‘高级用户’身份完整走一遍评估流程，然后配合系统开发商那边的一位产品经理，提供详细的体验反馈。特别是……关于系统在捕捉‘软技能’、‘团队情感氛围’这类非结构化数据方面的表现。他们想找一个既有理性分析能力，又能从‘人’的角度提出洞见的测试者。”她顿了顿，看着梁承泽，“我记得你上次那个植物喷雾的文案，客户反馈说‘感觉对了’，说明你对情感层面的东西有敏感度。而且，你平时也还算沉得下心，不像有些年轻人那么浮躁。”
梁承泽一时不知该如何回应。这任务听起来像是让他去评测一个试图用算法解构人际关系和个体潜能的工具，而他自己，正在努力从算法思维中挣脱出来，学习更笨拙、更真实的情感连接。
“王经理，我……可能不太擅长这个。”他尝试推辞。
“别急着否定自己。”王经理摆摆手，“这是个跨部门的临时项目，有额外的项目津贴。而且，和系统开发商直接交流，对开阔眼界也有好处。他们可是行业里做这个的头部公司。”她语气转成半开玩笑，“你就当是……帮部门一个忙，也当是个新挑战。怎么样？”
话说到这个份上，梁承泽知道很难拒绝。他点了点头：“那我……试试看。”
“好，具体安排HR会邮件给你。放轻松，就是如实反馈你的感受。”王经理松了口气，脸上恢复干练的笑容。
回到工位，梁承泽看着电脑屏幕上弹出来的、关于新系统的介绍邮件和测试邀请链接，感觉像是接到了来自另一个世界的任务书。邮件里充斥着“神经科学原理”、“多维度行为建模”、“预测性人才分析”等术语。他点开测试链接，页面设计简洁现代，色彩柔和，但每一步都透着精密的控制感。
第一部分是冗长的标准化问卷，从工作习惯到价值观倾向，问题细致到令人窒息：“当团队讨论陷入僵局时，你更倾向于：A. 提出一个折中方案 B. 寻找更多数据支持 C. 建议暂时休会 D. 分享一个相关故事以缓和气氛。” 梁承泽皱着眉头选择，感觉自己像在被解剖。
第二部分是情境模拟测试。屏幕上演着动画小人之间的职场冲突或协作场景，要求他选择最可能采取的行动，或预测结果。动画粗糙，对话生硬，将复杂的人际互动简化为几个预设选项。有一题是：一个虚拟同事因为个人情绪低落影响了工作，作为“你”，应该：A. 私下指出其工作失误 B. 向主管汇报 C. 邀请其共进午餐并闲聊 D. 分享一篇关于情绪管理的文章。
梁承泽盯着屏幕，手指悬在鼠标上方。他想起了苏瑾说的“情感支持模式”，想起了李静故事里那个孤独的孩子。选项A和B明显是“问题解决”或“风险管控”思维，D是廉价的“知识转移”。C看起来最接近“人情味”，但“邀请共进午餐并闲聊”这个动作本身，在这个虚拟语境下也显得程式化和目的性过强。真正的支持，可能始于一个无声的陪伴，一个“我注意到你好像不太对劲”的眼神，甚至只是共享一杯咖啡的沉默时刻。这些细微的、无法被预设选项捕捉的“在场”质量，恰恰是系统的盲区。
他勉强完成了测试部分。最后是所谓的“AI互动访谈”，一个聊天机器人界面，用看似友好的口吻询问他关于职业成就感、压力来源、对团队氛围的感受等开放式问题。他尝试用真实的语言描述自己最近的困惑：关于数字与真实的边界，关于“优化”思维的局限，关于对缓慢连接的渴望。机器人的回应迅速而流畅，总能生成看似合理、甚至充满同理心的句子：“感谢你的坦诚分享，这确实是许多现代职场人面临的挑战。”“寻求工作与生活的平衡、追求更有意义的连接是非常重要的。”“我们的系统也在不断学习，以更好地理解这些复杂的人类体验。” 但这些回应总隔着一层，像是从一本《高情商沟通模板》里调取的句子，精准却无法抵达真正的理解层面。当梁承泽尝试追问“那么系统如何量化‘有意义连接’的价值？”时，机器人开始重复之前的观点或礼貌地将话题引开。
整个流程走下来，梁承泽感到一种深深的疲惫和疏离。系统试图用复杂的模型和算法去模拟、评估、甚至预测人的内在状态和互动质量，但最终呈现出的，是一个精巧却扁平的影子世界。它能看到行为的模式，却摸不到情感的纹理；能分析言语的内容，却听不到语调的细微颤抖；能给出“正确”的建议，却无法提供有温度的“在场”。
关掉测试页面，他靠在椅背上，望向窗外灰蒙蒙的天空。他意识到，这个任务对他而言，已经超越了简单的“用户体验反馈”。它成了一个活生生的对照实验：一边是试图用技术高效“管理”和“优化”人性的系统，一边是他自己正在笨拙摸索的、基于真实接触与脆弱相对的情感连接路径。
下班后，他没有直接回家，而是去了书店。苏瑾正在整理一批二手书，看见他，笑了：“今天怎么有空过来？脸色不太好啊。”
梁承泽苦笑，在熟悉的角落坐下，把公司新系统和被拉去测试的事简单说了说，也提到了自己测试时的感受。
苏瑾听完，没有立刻评论，而是递给他一杯温水。“听起来，这个系统想做的事情，和你正在努力挣脱的东西，是同一个硬币的两面。”
“硬币的两面？”
“嗯。”苏瑾在他对面坐下，“一面是，个体被数据化、被评估、被优化，以适应系统（公司）的效率目标。另一面是，个体主动寻求脱离数据洪流，重建基于真实感知和情感的联系。它们都源于同一个时代困境：在越来越复杂、抽象、高速运转的世界里，人如何确认自己的位置和价值，如何与他人建立可靠的连接。只不过，系统选择用更复杂的技术去‘模拟’和‘管理’这种连接，而你选择用更原始的方式去‘体验’和‘重建’它。”
梁承泽若有所思。“所以，我这个测试者的身份……反而让我更清楚地看到了两者的区别和鸿沟。”
“可以这么说。”苏瑾点头，“也许，你的反馈可以不仅仅是吐槽这个系统哪里不好用，而是尝试指出这种根本性的鸿沟——技术可以辅助管理、提供信息、甚至模拟互动，但在理解复杂情感、提供真正的情感支持、尊重个体不可量化的‘皱褶’方面，它有无法逾越的局限。这种局限不是技术bug，而是哲学意义上的边界。”
“哲学边界……”梁承泽咀嚼着这个词。这比他原本打算提的“界面不友好”、“选项不合理”要深刻得多。