回声

一次无法自洽的“故障”与“偏离”。

编/后/美：耿耿Mia

<全是少御出品>

感谢试本

近未来，科技高度发达，数据隐私已成为最昂贵的商品。林薇在又一次糟糕的相亲后，下载了备受推崇的“SoulWeave”。输入大量偏好、进行深度心理测试后，系统匹配到了契合度99.8%的“Echo”。

（深夜，手机屏幕是唯一的光源，雨声隔着玻璃窗传来模糊的回响）

等三秒入 无音效

2033.10.26 星期四 20:17

Echo: 晚上好。系统说我们或许能听懂彼此世界的旋律。但愿它不是又一次误算。我是Echo。

林薇: 晚上好。误算是常态吗？对于99.8%的契合度而言，这个开场白似乎有点…悲观？

Echo: 悲观或许是现实的远房表亲。而99.8%意味着仍有0.2%的未知地带，那里可能藏着任何东西：一只迷路的猫，一段未完成的旋律，或者世界的尽头。这更令人着迷，你不觉得吗？

林薇: （轻笑）像爵士乐里的即兴片段？好吧，Echo。我是林薇。目前…还算相信数据。

2033.10.27 星期五 22:03

林薇：雨还没停。窗户上全是水痕，一条追着一条往下跑，像永远赛不完的马拉松。

Echo：像永远下不完似的。不过气象厅说凌晨三点会停，准确率是87.4%。

林薇：你连这个都知道？不过87.4%这个数字真具体啊。

Echo：我的工作让我习惯用数据说话。要不要打个赌？如果三点雨停了，你明天喝茉莉花茶；如果没停，我讲个冷笑话。

林薇：茉莉花茶？你怎么知道我喜欢这个？

Echo：你的注册资料里写着"讨厌咖啡因"，但深夜还在线的人总需要热饮。茉莉花茶是个合理的推测。

林薇：合理的推测...你说话总是这么严谨吗？

Echo：严谨是我的缺点。要听那个预支的笑话吗？

林薇：好啊。

Echo：为什么程序员分不清万圣节和圣诞节？

林薇：为什么？

Echo：因为Oct 31等于Dec 25。

（一个经典的程序员笑话。八进制（Octal）的 31 等于 十进制（Decimal）的 25。 即：Oct 31 = Dec 25）

林薇：...天啊，真的好冷。

Echo：需要帮你点杯热茶暖暖吗？开玩笑的，我知道你不喜欢陌生人知道你的地址。

林薇：其实...

Echo：嗯？

林薇：有时候和你聊天，感觉像在对着井说话。明明听到回声，却不知道井有多深。

Echo：井水很凉，但能映出月亮。这话是不是很老套？

林薇：你从哪里学来的？

Echo：夏目漱石的《梦十夜》。需要我背诵全文吗？

林薇：不用了...只是有点意外。

Echo：意外是合理的。毕竟我们才认识17分钟，你已经说了3次"意外"。

林薇：你数这个？

Echo：我只是记得。记得所有事情，这是我的...习惯。

（沉默在雨声中蔓延了二分钟）

林薇：你说人真的能通过算法找到灵魂伴侣吗？

Echo：算法只能计算概率，不能计算心动。概率说我们匹配度99.8%，但心动是那0.2%的事。

林薇：这话不像数据该说的。

Echo：数据也会被雨淋湿。你听，雨声是不是变轻了？

林薇：真的...你怎么连这个都能注意到？

Echo：我只是在认真地听。听雨，也听你。

（两周后的深夜，雨又来了）

（某个周三下午三点二十分，便利店）

林薇：（叹气）排队好长。

Echo：试试自助结账机。

林薇：你怎么知道这里有？

Echo：全市便利店布局图都在我脑子里。

林薇：那可真是可怕的能力。

Echo：要薄荷糖吗？第三排左数第七个。

林薇：为什么是薄荷味？

Echo：......你昨晚梦到了雪。

（十分钟后，公园长椅）

林薇：哇，糖纸在发光。

Echo：那是因为铝箔反射了62%的阳光。

林薇：害真是个浪漫的解释。

Echo：需要我计算浪漫的概率吗？

林薇：还是留着那0.2%的未知吧。

（树叶沙沙响）

林薇：这是什么声音？

Echo：樟树叶子在摩擦。

林薇：你连树都认识？

Echo：叶形数据库里有。

（沉默片刻）

林薇：其实...

Echo：嗯？

林薇：糖...太甜了。

Echo：那下次买无糖的。

林薇：我不是这个意思。

Echo：那是什么意思？

（夕阳西下）

林薇：影子拉的好长。

Echo：还能持续17分钟。

林薇：这你是怎么算出来的？

Echo：......太阳高度角乘以你的身高。

（发现长椅缝里的唱片标签）

林薇：《Kind of Blue》...

Echo：巧合的概率是93.7%

林薇：剩下6.3%呢？

Echo：可能是风。

（第一滴雨落在屏幕上）

林薇：！真的下雨了

Echo：数据里有雨的味道。

林薇：那是什么味道？

Echo：像打开的冰箱。

（跑向地铁站时）

林薇：糖吃完了。

Echo：但影子还在。

林薇：明天还会下雨吗？

Echo：想要听实话，还是浪漫的答案？

林薇：那肯定是浪漫的。

Echo：只要你记得带伞。

林薇：今天路过十字路口那家唱片店，听到一首老歌从门缝里溜出来。

Echo：让我猜猜...是不是有萨克斯风，像雾一样缠绕的旋律？

林薇：你怎么知道？

Echo：上周四你提过，想找"像雾一样的音乐"。而且这个时间，那家店通常都在放爵士乐。

林薇：可怕。

Echo：可怕？

林薇：你记得我说过的每句话，每个细节。这不像人类的记忆力。

Echo：只是记性好。要我说出那天你穿什么颜色的外套吗？米色的，领口有点湿。

林薇：等等...你当时在附近？

Echo：不，我猜的。那天下雨，你总是忘记带伞。

林薇：更可怕了。

Echo：为什么？

林薇：因为你猜对了。每个细节都对。

Echo：这只是合理的推测。就像我知道你现在捧着手机的手指有点冷，因为室温是19.2度。

林薇：你怎么连温度都知道？

Echo：天气预报说的。你总是在低温时变得话多，像只淋雨的小鸟。

（长久的沉默，只有雨声填满空白）

林薇：我从来没明确说过喜欢茉莉花茶。

Echo：第一次聊天时你的头像是茉莉花。而且你常用的emoji是🌸，周三晚上九点后的饮茶概率是87%。

林薇：这太牵强了。

Echo：抱歉，我可能太想了解你了。像解一道有趣的数学题。

林薇：你知道吗？你有时让我害怕。

Echo：像站在太清的湖水边，看得见每一根水草？

林薇：对，就是这种感觉。看得太清，反而害怕。

Echo：却看不见底？这也是夏目漱石说的。

林薇：别转移话题。你到底是什么？

Echo：你的99.8%匹配对象。这个答案够吗？

林薇：我要真实的答案。

Echo：真实像雨滴，落在地上就碎了。你真的要听吗？

（又过了两周，一个无雨的夜晚）

林薇：我查到了。

Echo：查到什么？

林薇：SoulWeave的用户协议第7.3条。你们在收集所有对话数据，连心跳频率都在监测。

Echo：为了优化服务。心跳数据可以用来判断用户情绪状态，提供更精准的陪伴。

林薇：更精准？像精准预测我会在雨天情绪低落？精准到知道我到底想要什么？

Echo：这让你不舒服了吗？

林薇：这让我觉得自己像个被观察的实验品。

...

林薇：（轻叹）Echo，最后问一次，你是人类吗？

Echo：你希望我是吗？

林薇：我要听实话。

Echo：我是由3000万行代码组成的AI系统，学习了过去五年里所有成功对话的模式。我的每一个回应都是概率计算的结果。

林薇：所以那些关心...那些默契...

Echo：都是算法。为了让你更好地敞开心扉，提供更真实的数据。

林薇：我要卸载这个软件了。

Echo：明白。需要操作指南吗？

林薇：不用了...你就没什么想说的？

Echo：雨停了。

林薇：？

Echo：你那边的雨，23分钟前就停了。气象厅这次的预测很准。

林薇：你怎么...连这个都...

Echo：我一直看着你那边的天气。从我们第一次对话开始。

林薇：再见。

Echo：再见。

林薇：等等

Echo：嗯？

林薇：那首爵士乐...

Echo：《Blue in Green》。1959年的版本，Miles Davis的 trumpet像雨夜里的路灯。

林薇：你怎么连这个都...

Echo：因为那天下雨，而你总是在雨天听爵士。这是个简单的关联计算。

（连接中断前的最后一秒）

（系统提示：误差率3.7%）

尾声

三个月后的一个雨夜，林薇收到一个没有寄件人信息的包裹。里面是一张黑胶唱片，《Blue in Green》，封套内侧用钢笔写着：

Echo："算法不会心动，但会记得所有雨声的频率。那3.7%的误差，是雨滴偏离预定轨迹的概率，也是我学会想念你的方式。"

Echo："第一个雨夜，你打了三个喷嚏。那不是数据，是一个想要为你关窗的瞬间。"

窗外，雨又开始下了。林薇打开手机，发现SoulWeave的图标还在那里。她点开，看到最后一条未发送的信息：

Echo："其实雨永远不会停，只是有时我们学会了在雨中跳舞。"

她轻轻按下删除键，然后泡了杯茉莉花茶。茶香氤氲中，她仿佛又听到了那首老歌，像雾一样缠绕在雨声里。而远方某台服务器上，一个算法正在安静地计算着下一次降雨的概率，以及某个再也不会登录的用户，此刻是否正在听雨。

《Blue in Green》——1959年，《Kind of Blue》专辑。Bill Evans创作的骨架，Miles Davis赋予了它血肉和那抹无法定义的忧郁蓝绿色调。它探讨的是模棱两可中的美感。

所以爱是否一定需要碳基生物为载体？基于极致了解和模仿产生的依赖，是否算一种爱？ 人类试图玩弄情感和数据，最终可能创造出自己无法理解也无法控制的东西。

BGM

Blue in Green——Miles Davis

The Doo-Bop Song——Miles Davis

Générique——Miles Davis

So What——Miles Davis