放下土布，凑近屏幕，手指轻轻碰了碰平板上的花纹图案：“真的吗？我能教其他姐妹一起学吗？她们也会织花纹。”
“当然可以，”
杰克点头，“算法会根据你们的学习进度，慢慢增加智能设备，不会让你们一下子跟不上。”
挂掉视频，杰克又连线了东非的卡鲁。
卡鲁正站在试验田边，身边围着几个白老人，老人们手里拿着ai土壤传感器，脸上带着好奇，不再是之前的茫然。
“杰克，老人们说‘这个小盒子能懂土’，想跟着学怎么用！”
卡鲁的声音里满是兴奋，“我们已经培训了18个农技员，算法是不是可以多推几台播种机了？”
杰克调出东非农业区的“接纳能力评估表”
：教育水平65，传统产业占比58，就业转型支持率72，心理适应指数61，社区互助频率85——所有维度都达标了。
“可以，”
杰克笑着说，“但要先教老人们怎么维护，让他们觉得‘机器是帮手，不是对手’。”
卡鲁用力点头，镜头里，一个老人拿着传感器，轻轻插进土里，屏幕上跳出“土壤湿度22，适合播种”
的字样，老人忍不住笑了，像个孩子拿到新玩具。
“技术减器”
正式上线那天，杰克守在数据中心的屏幕前，看着全球社区的适配方案逐一生成：
湄公河纺织厂：全自动织布机暂停推广，先引入2o台“智能花纹设计终端”
，配套6期女性技能培训，保留5o台手工织布机，失业率开始缓慢下降，第一周就有8个失业女工找到新工作（4个学设计，4个做机器维护）；
东非农业区：ai播种机增加1o台，同时培训2o个传统农技老人做“土壤顾问”
，老人用经验判断土壤好坏，青年用ai验证，两者结合，播种效率提升15，还没出现新的失业；
南美甘蔗种植区：原本计划推广全自动收割机，算法评估后改为“半自动化”
，保留3o的人工收割岗位，同时培训工人操作收割机的“精准切割”
功能，避免甘蔗浪费，社区疏离指数从71降到63；
中亚绿洲棉区：优先推“ai病虫害识别”
，而不是全自动采摘机，当地农民用手机拍棉花叶子，ai就能识别病虫害，既简单又实用，培训一次就能会，适应指数从65升到72。
一周后，杰克收到了阿玲的消息——她设计的“凤凰花纹”
通过智能终端织出来，卖到了欧洲，订单排到了三个月后；她还组织了一个“女工合作社”
，教2o个姐妹学设计，合作社的招牌是用她们织的土布做的，上面绣着“技术和我们一起走”
。
视频里，阿玲拿着新织的布，脸上带着自信的笑容：“杰克，谢谢你，我们不是被技术抛弃了，是和技术一起长大了。”
杰克看着屏幕里的阿玲，又看向窗外——gtec大楼外的阳光正好，广场上，孩子们在玩用“知识灯塔”
技术做的太阳能玩具，老人们坐在长椅上聊天，年轻人们拿着平板讨论项目。
他突然明白，真正的技术进步，不是“跑得有多快”
，而是“能不能带着所有人一起跑”
；真正的科学家，不仅要懂公式和算法，更要懂人的需求和温度。
林振华走到他身边，手里拿着一份“技术减器”
的效果报告：“全球因技术适配不当导致的失业率下降了42，社会疏离指数平均降低13，‘知识灯塔’的社区满意度从85升到92。”
他拍了拍杰克的肩膀，“你做了一件比推技术更重要的事——让技术有了‘人情味’。”
杰克接过报告，指尖划过“92满意度”
的数字，心里暖暖的。
他想起半年前，自己还在为“产能提升”
欢呼；现在，他更骄傲的是，阿玲们的笑容、老人们的好奇
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