“用人单位对求职者开展背景调查，具有一定的正当性与合理性。但对于求职者而言，个人隐私、名誉不被违规触碰则是底线。”柴海燕指出，无边界的背景调查并非确认求职者诚信与否的正确方式，更不能成为侵犯他人隐私权、名誉权的借口。她表示，考虑到不同岗位所面临的风险、职责和工作内容存在差异，用人单位对求职者个人信息的调查范围也有着不同需求，但背景调查所需要收集的信息应确保与对应的岗位直接相关，这是确定信息收集边界的基本原则。
这个方案技术创新性强、性能要求高、实现难度大。在联试期间，团队连续奋战数月，攻克上百个技术难题。团队成员回忆：“那段时间，我们每天工作16个小时以上，经常凌晨还在讨论技术方案。”
生活便利只是基础，更动人的是人心的靠近。金花园社区的“邻居节”便是一年一度的重头戏。从20多年前自发举办至今，这个集聚美食、文艺、交流于一体的社区盛会，早已成为金花园的传统节日。在这里，居民们会带上自家的拿手菜，有回族的油饼、汉族的凉皮，也有回汉合办的百家宴和文艺表演。大家围坐一圈，分享故事、交换食谱、表演节目，其乐融融。
“有些地区出现了多个国际航空枢纽的格局。比如华南的广州、深圳，西南的成都、重庆、昆明，西北的西安、乌鲁木齐。但与成渝不同的是，西北地域辽阔，西安与乌鲁木齐距离非常远，两个枢纽生态位截然不同。”
当我们把问题理解为孤独时，或许会认为各种各样的联系，甚至与机器的联系，都有所帮助。但当我们把问题理解为去人格化时，这种机械化的关系就让人难以接受了。当然，技术行业的从业者也在尽最大努力，显然他们意识到了人们渴望被看见的普遍需求；然而，他们的解决方案却是引入更多的数据和技术介入。
自从ChatGPT横空出世以来，大型语言模型（LLM）将“机械化地看见”提升到了一个新高度。最近，各类聊天机器人被设计用于教学、提供心理治疗、给出医疗建议以及进行定性访谈，据称机器人在这些方面都比人类表现更好。例如，设计某款聊天机器人面试官的研究人员声称，它展现出了“认知共情”，通过后续追问来试图理解受访者，“接近于他们对自己的理解方式”。人们觉得机器人方便、相对便宜，聊胜于无，而且相较人类，机器人更少评判，有时甚至更亲切。相比之下，人类时常被各种时间限制和效率压力束缚，正如珍娜在她的诊所中所感叹的那样。
我们还需要正视一个问题：谁被“看见”，谁却总是被视为“永远的观众”。这种不对等的关系需要被打破。玛丽亚（Mariah）曾为刑满释放人员开办专门学习商业技能的项目。她告诉我，学员们需要适应这个项目。“我们的创业者们需要一段时间才能适应被关注的感觉，他们会想：‘你的意思是，你只是想了解我的想法？只是想来这里投资我的计划？我们只是要谈谈我想做的事？’”这些学员对这种“被看见”的新奇体验感到震惊，他们提出的问题中流露出一种隐隐的痛苦：他们不确定自己是否配得上被别人如此关注。“所有这些都是一种‘解构’，”玛丽亚说，“尤其是对于那些在监狱里待了很久的人来说，他们在监狱里完全失去了权力。”这种解构的一部分，还意味着要在书籍和电影中为不同的声音留出文化空间，并在医疗和教育领域培训和聘用来自弱势背景的人，让他们能够参与其中，帮助他人讲述这些本不被看见的故事。
习近平总书记深刻指出：“中国式现代化的内涵十分丰富，进一步全面深化改革也必然是全方位的。要全面协调推进各方面改革，力求形成整体效能。”
