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出租屋的阳台朝西,下午四点以后才有直射光。我在一只旧搪瓷盆里种了一株薄荷,它长得不算好,叶子边缘总有些发焦。我浇水没有规律,有时想起才浇,有时忘了三四天。它居然没死。这让我觉得植物比人想的要皮实。后来我下载了一个识别植物的应用,对着它拍了一张照片。屏幕上很快弹出了名字、浇水频率、光照需求,甚至还有一段关于薄荷挥发油成分的说明。我照着做了两周,它反而蔫了。因为那个应用建议的浇水量,对这只搪瓷盆来说太多了,盆底没有排水孔。

这件事让我想到,科技给出的答案往往基于一个理想模型。算法知道薄荷是薄荷,但它不知道这只盆是漏的。它不知道我住在几楼,阳台朝哪个方向,下午的日照会被前面那栋楼挡住多久。它把一株具体的薄荷简化成了数据库里的一个条目。这不是算法的错。它本来就是这样工作的。采集足够多的样本,找出规律,然后套用到下一个样本上。问题在于,每一个样本都有那么一点不一样。那一点不一样,恰恰是生活本身。

后来我换了一个办法。我不再拍照了,改成每天傍晚用手指戳一戳盆里的土。干了就浇,湿的就等。薄荷慢慢缓过来,新叶子从茎的顶端冒出来,颜色比老叶子浅,带着一层细绒毛。我意识到,我其实不需要那个应用告诉我什么时候浇水。我需要的是知道土是干的还是湿的,而这个只有我的手指能告诉我。科技可以提供参考,但它没法替代那根手指。它不知道搪瓷盆的厚度,不知道今天下午的风有多大,不知道我昨天浇的水是不是从盆底的裂缝漏掉了一半。

不过话说回来,如果没有那个应用,我可能连薄荷需要多少光、什么时候该掐尖都不知道。我查了资料,知道薄荷喜欢湿润但不耐涝,知道它需要至少四小时日照。这些知识来自无数人种过无数盆薄荷之后总结出来的经验。科技把那些经验压缩成一段代码,塞进我的手机里,让我在三秒钟之内就得到了过去可能要翻一本书才能找到的信息。这件事本身没什么不好。它只是不完整。它给出的是平均值的答案,而我的阳台不在平均值里。

我现在偶尔还是会打开那个应用,看看它怎么说。但我不会完全照做。我会先摸土,再掂一掂盆的重量,然后决定要不要浇水。有时候它建议施肥,我会想一下上次施肥是什么时候,再决定要不要听它的。科技像是一个站在旁边的人,知道很多我不知道的事,但它不知道我眼前这株薄荷今天早上的样子。那株薄荷的叶子朝着窗户的方向歪过去,茎上有一道被风吹出来的折痕。这些信息不在任何数据库里。它们只在这只搪瓷盆里,在这个下午四点的阳台上。

薄荷最后长得不算茂盛,但够我摘几片泡水喝。我把叶子洗干净,丢进杯子里,倒上热水。水慢慢变成淡绿色,有一点点清凉的气味。这个过程没有任何科技参与,除了烧水的那只电水壶。但我知道,从识别植物到查资料,再到决定怎么浇水,每一步都有科技的影子。它没有替我种这盆薄荷,它只是让我在种的时候少犯几个错。这已经够了。阳台上的风把薄荷叶子吹得翻过来,露出背面更浅的绿色。我端着杯子站在那里,觉得这样挺好。

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