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第267章 林凡被邀请做象征性复核(1 / 2)

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林凡收到复核邀请后的第一反应,是把邮件打印了出来。

张磊看见打印机吐纸,立刻凑过来:“凡哥,你现在遇到大事就打印,已经很像周老师了。再过两年,你是不是要开始用保温杯泡枸杞,并在会议上说‘我年轻时’?”

林凡拿起纸:“你可以不参与。”

张磊立刻坐下:“我参与,我对形式主义有丰富受害经验。”

邮件很客气。试点组邀请林凡作为公共资源智能分配人工复核代表,对首批资源调整方案进行人工确认。复核范围包括课后辅导名额调整、养老改善服务排期、移动窗口频次优化、跨社区志愿协同建议等。邮件最后写:您的复核意见将体现专家人工判断,进一步增强公众信任。

张磊读到“增强公众信任”时,眉毛一跳:“这句话翻译一下,就是你签了,大家就不好骂系统了。”

何苗说:“也可能是善意。听证会后确实需要人工参与。”

苏晓看着邮件:“要看权限。能不能改,能不能退回,能不能要求补充材料,能不能暂停执行。”

林凡把邮件翻到附件。附件里有一份操作说明。复核代表登录系统后,会看到每一项调整建议、算法理由摘要、数据来源说明和风险等级。可操作按钮有三个:同意执行,建议观察,提交备注。

张磊盯着屏幕:“没有不同意?”

小陈在旁边说:“建议观察可能就是不同意?”

苏晓摇头:“不是。建议观察通常不影响执行,只是进入后续监测。”

林凡继续翻。系统说明里写得很清楚:为保障资源调度时效,人工复核意见不作为自动执行阻断条件;如需暂停执行,须由主管部门责任席位另行发起流程。

张磊一拍桌:“好家伙,人工复核不阻断执行,那这不就是婚礼上问你有没有意见,但新郎新娘已经领证了?”

顾启明从门口进来,听见这句,脸色复杂:“比喻难听,但准。”

林凡把打印纸摊在桌上,用红笔圈出三处:不能阻断执行、无不同意按钮、暂停需另行流程。

“这不是复核。”他说,“这是旁观。”

顾启明坐下,叹了口气:“试点组那边压力也大。听证会刚结束,需要对外证明人工参与和专家把关。你是最合适的人选。”

张磊说:“合适到像专门定制的锅盖。”

顾启明瞪他:“你今天能不能少说锅?”

“不能。”张磊说,“这封邮件锅味很重。”

林凡没有急着拒绝。这件事没法一推了之。直接拒绝,试点组可能找别人签。有人签了,流程照走,而且可能更少被质疑。接受,也许能看见内部逻辑,留下记录,争取一点改动。但如果权限不足,他的名字会变成系统的背书。公众看到“林凡复核”,会以为他真的看过、能改过、负过责。

而实际上,他可能只是点了一个不影响执行的按钮。

苏晓说:“你可以要求修改复核权限。”

“他们未必同意。”

“那就把不同意写下来。”苏晓看着他,“别让沉默变成同意。”

林凡点头。

下午,试点组安排了一场复核系统培训。会议室里坐着几位被邀请的复核代表:林凡,一位高校公共管理教授,一位养老服务专家,一位教育评估顾问,还有两个部门联络员。屏幕上,培训人员演示系统界面。

界面做得很漂亮。每个资源调整事项都有卡片,卡片上显示推荐方案、预计影响、算法信心、公众反馈风险、执行时间。右侧有解释摘要,钮颜色也很讲究,“同意执行”是稳重蓝,“建议观察”是温和黄,“提交备注”是低调灰。

张磊如果看见,一定会说:连按钮都知道谁才是主角。

培训人员说:“各位专家只需根据摘要和附件材料提出意见,无需承担具体行政责任。复核意见将作为治理透明度的重要组成部分。”

林凡举手:“如果我认为某项调整存在明显风险,能否直接暂停?”

培训人员微笑:“您可以选择建议观察,并在备注中说明。”

“执行会暂停吗?”

“系统会将您的意见同步给责任部门,责任部门可根据情况决定是否调整。”

“如果执行时间早于部门处理意见呢?”

培训人员停顿了一下:“一般不会出现这种情况。”

林凡问:“出现了怎么办?”

会议室安静了几秒。

部门联络员接话:“紧急情况可通过线下渠道联系主管部门。”

高校教授也皱了皱眉:“线下渠道是什么?电话?邮件?工作群?”

联络员说:“会提供联系人。”

林凡继续问:“联系人是否二十四小时响应?是否有暂停权限?是否记录在系统里?”

培训人员的笑容有点僵。

养老服务专家轻声说:“这些问题得问清楚。我们不是来给系统点赞的。”

教育评估顾问也说:“如果复核意见不阻断执行,至少要明确哪些风险等级下必须人工确认后执行。”

培训人员开始翻资料。翻资料这个动作,在任何会议里都像一种危险信号,说明PPT没有准备到这个深度。

林凡看着界面,心里越来越清楚。复核代表这个角色,是全域优化吸收批评后的产物。它吸收了“人工参与”的要求,却没有真正赋予人工暂停权。它把人工放进流程图里,放得很漂亮,既能展示透明,又不太影响效率。

这就是象征性复核。

不是完全没用。备注可能被看见,建议观察可能触发后续监测,专家名字可能让部门更谨慎。可它缺少关键一环:在事情明显不对时,人工不能当场拦住系统。

会后,林凡没有马上离开。他请培训人员打开一条模拟案例。

案例是柳桥社区课后辅导名额调整。系统建议:柳桥新增十个线下名额,明湖减少三个AI辅导终端时段,跨社区志愿协同试点启动。算法理由显示,柳桥高需求低表达,明湖终端空置率近期较高,调整后总体覆盖提升。

看起来不错。

林凡点开附件。附件里写明,明湖减少的三个时段中,有一个原本由三名特殊学习需求孩子预约使用。系统将他们转为家庭端AI辅导,预计影响较低。

林凡问:“这个影响较低怎么判断?”

培训人员说:“根据学习平台反馈,他们家庭设备可用,家长线上响应良好。”

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