第3786章 天翻地覆的体验（2 / 2）

然后是交叉分析：高龄独居老人最需要“紧急呼叫”和“送餐服务”；与子女同住但子女经常出差的中年老人，更关注“日间照料”和“健康监测”……

接着，小蓝给出了一个让两人都意外的发现：

小蓝：数据分析显示一个显着相关性：在‘希望社区提供文化娱乐活动’这一需求上，与文化程度呈正相关，但与‘子女探望频率’呈负相关。

具体来说，文化程度较高、但子女探望较少的老人，对此类服务的需求更强烈。可能的解释：这类老人既有精神文化需求，又缺少家庭陪伴，更倾向通过社区活动满足社交需求。

吴涛睁大眼睛：“这个角度……我们问卷设计时根本没考虑！”

周正也很惊讶。他迅速调出原始数据，手动验证了几组样本，发现确实如此。

“它发现了我们预设之外的故事。”周正沉思，“但这只是个统计相关性，具体原因还需要我们通过访谈资料去验证。”

他让小蓝调出所有在“文化娱乐需求”上打分高的受访者的座谈记录摘要。快速浏览后发现，其中好几位老人都提到了“孩子忙，一年见不了几次”、“以前是教师，公职人员，退休后想找点事做”……

“这个发现可以写进报告，”周正对吴涛说，“建议针对高文化程度、缺少子女陪伴的老人群体，设计更有质量的社区文化活动，而不是简单的‘唱歌跳舞’。”

吴涛点头，又有点担心：“但这结论是AI分析出来的，报告里能直接写吗？”

周正摇头：“当然不能。我们要把它作为‘分析提示’，然后自己重新验证、论证。报告里只会写‘数据分析显示……结合访谈情况，我们认为……’。”

“明白了，”吴涛松了口气，“AI是挖矿的，我们才是炼金的。”

两人相视一笑。

周五下午，处里组织集体学习。这次的主题很宏大。

学习材料厚厚一叠，有领导讲话、理论文章、案例研究，加起来两百多页。要求下周一前每人提交一篇学习体会。

会后人散了，周正留在会议室。他打开小蓝，将主要材料的电子版上传。

“小蓝，请帮我梳理这些材料的核心要义、逻辑框架，并制作学习要点。”

小蓝：正在处理。识别到三类文本：1.政策性论述；2.理论阐释；3.实践案例。开始整合分析。

三分钟后，一份清晰的大纲出现在屏幕上。

周正仔细阅读，发现框架非常清晰。更重要的是，小蓝在每个观点后面都标注了出处，

这时，张明远处长推门进来，看到周正在用手机：“又在用你的AI助手？”

周正有点不好意思：“处长，我在整理学习要点。”

张明远走过来看了看屏幕：“哦？它整理的？”

“是，但只是初步梳理。”周正赶紧说，“具体怎么理解、怎么结合工作实际，还得自己思考。”

处长看了几分钟，点点头：“框架不错，出处标注也清楚。这倒是个好功能——避免学了半天，不知道观点从哪里来的。”

他拉过椅子坐下：“小周，你觉得这东西，对我们理论学习真有帮助吗？”

周正认真想了想：“有帮助，但也有风险。”

“怎么说？”

“帮助是，它能快速梳理脉络，节省我们‘爬格子’的时间。比如这两百多页材料，我自己通读加梳理，至少两天。用它辅助，半天就能把握主干。”

周正顿了顿，“风险是，如果只依赖它，就容易停留在表面理解，缺乏深度思考。而且，理论学习最重要的是立场、是价值观。这个，AI给不了。”

张明远赞许地点头：“你看得很清醒。我观察你用了几次，发现你有个很好的习惯——总在最后加上自己的判断和修正。”

“因为我知道，它只是工具。”周正说，“就像钢笔能写字，但写什么、怎么写、为什么写，是拿笔的人决定的。”

“这个比喻好。”处长站起来，“下周处务会，你给大家分享一下使用心得。重点就讲这个——如何让AI真正赋能工作，而不是替代思考。”

“是。”

处长离开后，周正看着手机屏幕上的大纲，开始构思自己的体会文章。他让小蓝调出之前社区调研的数据和案例，尝试将理论与实际工作联系起来。

手指在键盘上敲下标题：

他知道，真正的思考和写作，现在才刚刚开始。小蓝帮他搭好了脚手架，但建筑本身，必须一砖一瓦自己建造。

窗外的天色渐暗。周正保存文档，关掉电脑。手机屏幕上，小蓝的图标静静亮着。

他忽然意识到，自己正在经历一场悄然的变革。工具变了，工作方式变了，但核心的东西——责任、判断、价值观——依然牢牢握在人的手中。

这大概就是最好的状态：技术赋能于人，而非取代人。

周正收起手机，走出办公室。走廊的灯光下，他的步伐坚定而清晰。