Flynne接替Burton执行无人机安保班次
边缘弗琳·费舍尔接替伯顿·费舍尔,执行米拉格罗斯冷铁公司的安保班次;伯顿请她操控四旋翼飞行器五小时。这项工作被说成一款测试版游戏,但其真正用途是在伦敦一座塔楼周围执行外围安保——她要守住三层楼,阻止狗仔队靠近,并因此进入一个陌生的远程环境;这座城市及其运作机制远超她得到的解释。从一份报酬丰厚的临时代班工作开始,弗琳实际跨入了另一个时代,也体验了另一种身体存在方式。
工作安排及其掩饰说辞
伯顿把这次值班说成一件简单的帮忙,请弗琳替他代班,操控一架四旋翼飞行器。她指出他有残疾,不该工作时,他几乎没有解释。他的说法刻意含糊——他说这是个游戏,尽管这份工作是为一家安保公司做的。报酬更凸显了其中的矛盾。一万美元会进弗琳的口袋;伯顿还说,他已经做了两周,星期天休息。
这项工作的实际任务听起来几乎平淡无奇。弗琳要在塔楼第五十五、第五十六和第五十七层周围巡查,留意狗仔队并把他们赶开。她不该开枪打人,也不必面对传统意义上的威胁。指示把安保工作说成一场风险不高的边界巡守游戏,却没有让她做好准备,去面对陌生的城市、远程视角,或连接之后会听到的那些急切声音。
首次登录——无法操控的视角
在家里,弗琳把手机弯成自己玩游戏时喜欢的角度,进入触觉反馈系统,然后按下启动键。屏幕闪出银光,她发现自己正从伯顿所说的、位于一辆厢式车车顶的发射舱中升起。此时她还无法操控。周围传来微弱而急促的耳语,仿佛调度员正从她看不见、也无法理解的地方说话。
眼前的景象本身就证明,这不是普通游戏。阴雨的光线笼罩着一座黑暗的城市;河流显得冰冷而金属感十足,远处的高塔耸立在街道上方。低头时,弗琳看见厢式车在下方逐渐变小;抬头时,她看见塔楼如峭壁般向上延伸。在她还无法操控视角之前,这种尺度的骤变已让远程视角变得鲜明。她已经进入这份工作,却还没有掌握操作界面。
熟悉巡查范围
之后一次值班时,弗琳一边上升,一边计划要检查哪些地方。发射载具如今看起来不像厢式车,倒像一辆装甲车;四旋翼飞行器从一个方形、昏暗的舱口里出来。她试图跟着飞行器向上,却无法让它升得更快,随后便看不见它了。这段经历带给她的是一个需要解决的实际问题,而非完整解释——她可以观察、试验和推断,但系统仍控制着她部分行动。
在第五十六层,她发现一处阳台收折在磨砂玻璃后面。她猜自己错过了派对,便在窗边等着,希望能弄清那里发生过什么。没有出现虫子,而先前像电梯一样载她上升的装置也不见了。等了一会儿,她再次检查巡查范围,并注意到远端有一处格栅正冒着蒸汽。这番搜寻没有带来明确答案,却让这次值班从简单巡逻变成了一场调查;她只能在权限有限、视野不全的情况下进行调查。
弗琳身处当地的生活状况也闯入了这份遥远的工作。她查看獾时,发现伯顿不在地图上,于是确定他在戴维斯维尔的赫夫蒂超市停车场;她猜美国国土安全部的卡车可能扣着他的手机。她明白,Homes安全机构能看到她进行了这次查看,担心的却是有没有人会注意到她的手机异乎寻常。因此,这项远程工作与家中的监视和不确定性并存;两个环境由同一台设备连接,但弗琳对每次连接会暴露什么都只了解一部分。
含义各异的工具
围绕弗琳工作的说法一再淡化了这份工作所能实现的事。伯顿称它为游戏,弗琳起初也把手机当作游戏控制器;后来有人这样形容操作界面时,她提出了异议。正确的说法是,这是一个远程临场界面,而且可以不用手操作。另一次交谈中,有人谈到一件硬件,表示需要安排并付款,却说自己不知道该如何解释它的功能。从这些不同描述中,技术呈现的并非一种含义固定、人人理解一致的物件,而是各种人都能使用、却未必能完整描述或理解的设备。
弗琳接入一架人形无人机时,这种不确定性变得具体。她醒来时,发现自己有一双不属于自己的手,并在钢制罐体上看见一张与自己不同的脸。阿什解释说,弗琳接收的是来自一个远程临场化身的输入,并告诉她,在重新校准时不要有意识地操控它。梅肯的设备并不完美,但确实能用。从空中四旋翼飞行器换到人形远程躯体,令先前操作界面的利害关系更加明晰——远程接入不止能扩展观察能力,还能化为有形的在场;而使用者只能设法跟上系统已经实现的可能性。
后果与意义
弗琳的代班工作并未随着发现塔楼的巡查范围而结束。后来有人告诉她,她来这里是为了帮助伯顿;言外之意,也是为了帮助正在对她说话的人,尽管杰克曼没有提到她。这项工作把她卷入了一连串职责,其范围远远超出了伯顿所描述的狭窄工作内容。每次五小时的值班起初只是有偿安保工作;其后果则包括她逐渐卷入一些人的事务,并接触到用途未向她充分说明的设备。
这一事件的重要性,在于熟悉的说法与其掩盖的陌生工作之间存在落差。手机、游戏登录、四旋翼飞行器和承诺支付的报酬,构成了这份工作的寻常表象。其下隐藏着一个俯瞰另一座伦敦的远程视角、一座上层楼层里举行着不明聚会的塔楼,以及能把弗琳置于陌生躯体中的技术。这份工作通过一项日常任务让未来变得触手可及,却始终没有让一切变得完全清晰——弗琳通过观察、等待和试探系统边界来学习,而系统能够在她理解之前便采取行动。

