这件事至少在人类有记录的几千年历史里，始终是人们熟悉的日常景象。所以你从小就认为，明天太阳依然会升起，这是一个无可辩驳的自然真理。

然而，过去的经验并不能提供这样的保证。即便人类在地球上观察了几百万年，甚至哪怕能够观察四十五亿年太阳的升起，我们依然不能仅凭这些观察，断定太阳明天一定会升起。

一个最极端的情况，是太阳在未来演化为红巨星，最终成为逐渐冷却的白矮星。随着太阳发生这些变化，地球上的环境也会发生巨变，我们熟悉的日出景象便无法永远持续下去。这件事当然离我们还非常非常遥远，天文学时间尺度的遥远，但根据目前的天文学认识，我们知道太阳终将发生这样的变化。

另一种极端情况，是地球遭遇一次足以将它摧毁的天体碰撞。地球如果不复存在，我们所说的地球上的日出，也就无从谈起。

这些例子说明，过去发生过多少次，并不能阻止影响结果的条件发生变化。但即便不考虑这些极端情况，过去的经验与未来的保证之间，仍然存在一个问题。

一家商店过去每天都按时营业，我们自然会相信，它明天也会营业。但店主可能已经决定明天停业，而我们还不知道。无论我们曾经多少次看见它开门，那些观察都无法告诉我们，店主今天作出了什么决定。一千次营业记录，仍然可能没有包含一条停业通知。

我们在看似相同的条件下观察一件事情发生，通过无数次观察，我们认为这件事继续发生的概率相当大，以至于我们认为它一定会发生。这种从过去经验推测未来的方法，叫作归纳推理。而强调我们对世界的认识以经验为根据的哲学立场，叫作经验主义。不过，以经验为根据，并不意味着经验能够保证我们的判断绝不会出错。

即便我们假设因果律成立，也不能仅凭过去无数次的日出，就确信自己已经掌握了所有可能影响明天日出的因素。我们知道日出是地球自转造成的，但知道这个原因，并不等于能够排除一切可能改变结果的情况。我们仍然可能因为不知道某个影响日出的因素而预测错误。而另一方面，如果因果律不成立，我们就更不能依靠因果推理来保证明天太阳一定升起。

＊ ＊ ＊

这种思维方式，是物理学教给我的。物理学教会我们通过实验和观测去研究自然现象，去检验关于这些现象的假想理论。牛顿力学、电磁理论、相对论，都需要接受这样的检验。实验和观测为我们相信一个理论提供经验根据，而逻辑帮助我们判断，这些根据究竟能支持怎样的结论：无论一个理论得到多少次实验的支持，我们依然不能仅凭这些结果，就断定它能够准确预测未来所有的同类现象。因此，物理学始终走在通过实验和观测检验、修正自身理论的道路之上。它以此不断逼近真理，却永远不会宣称自己就是真理。

对我而言，经验是认识世界的根据，逻辑则帮助我判断，这些根据是否足以支持一个结论。我可以相信一件事，同时承认自己可能出错，并且愿意根据新的事实修正判断。「明天太阳会升起」就是一个可以接受检验的预测：如果明天太阳没有升起，我们就知道这次预测错了。但有些说法，即使是错的，我们也无法通过观察发现这一点。我对宗教的态度，也来自于此。

＊ ＊ ＊

许多宗教的核心教义，都包含一个或一系列带有超自然元素的主张。基督教的上帝创世、耶稣复活；佛教的来世、转世轮回；伊斯兰教的死后复活；道教的修仙等等。其中一些主张，无法通过经验观察被证伪。

例如，基督教有耶稣终将再次降临的信仰。如果一个预言明确说，耶稣将在十年内再次降临，那么十年过去，事情没有发生，我们就能够指出预言失败了。但如果它只是说，耶稣终有一天会再次降临，却没有给出期限，那么无论过去一百年还是一千年，没有发生都只能说明「还没有发生」，不能证明「将来不会发生」。即使这件事永远不会发生，我们也无法在某一天仅凭等待的结果发现预言错了。这就是无法通过经验观察证伪的一个例子。

再例如，佛教认为，恶行的业报可能在今生出现，也可能在后世成熟。假如一个作恶多端的人一生富足，最终安然死去，这能不能说明业报之说是错的？不能，因为他的恶报仍然可能被放在来世，或者更遥远的后世。这项主张没有给出一个期限，告诉我们到什么时候还没有发生，就应当承认它没有兑现。因此，即便我们完整观察了这个人的一生，也无法据此区分「报应尚未发生」与「根本不存在报应」。它把检验的终点放到了我们无法持续观察和核查的后世。

我不接受这些关于来世的主张，并不意味着我已经证明死后不存在另一个世界。对于死亡之后是否还有另一个世界，我持不可知论的态度：我没有足够的根据断言它存在，也没有足够的根据断言它不存在。如果那个世界与我们能够观察的世界完全隔绝，不留下任何可以核查的影响，那么我们就无法通过经验判断它是否存在。但承认自己不知道，并不意味着宗教对死后世界的描述就因此可信。我们不知道死亡之后有什么，不能成为来世、轮回或者天堂地狱真实存在的证据。未知本身，并不能为某个具体的答案提供根据。

＊ ＊ ＊

科学能够帮助我们认识一种选择可能带来的后果，却不能仅凭这些后果，替我们决定人生应该追求什么。这也是人们向宗教和哲学寻求答案的原因之一。

在讨论这些问题时，我更喜欢借助西方哲学中重视概念定义和逻辑论证的方法。我们可以明确自己所说的幸福、自由、责任究竟是什么意思，再根据经验和逻辑，讨论什么样的生活值得追求。接受一个观点，需要的是理解它的概念、检查它的理由，而不必预先接受一套宗教世界观。既然我们可以直接讨论这些思想是否有道理，我就没有必要为了理解人生，再引入佛教中轮回、业报等复杂的宗教观念。

即便我同意宗教教义或典籍中的一些思想在逻辑上成立，有超出宗教的普遍适用性，我也不可能因此就对任何宗教持有认可态度。我可以根据这些思想本身的理由接受它们，而不因此接受其所属的宗教。这些具有普遍适用性的思想，也完全可以在无关宗教的语境下被探讨、被论证、被实践。

＊ ＊ ＊

那么，明天太阳会升起吗？根据目前的观测和对自然规律的认识，我们有充分的理由相信它会升起，也可以据此安排明天的生活。我们不需要先证明自己绝不可能出错，才作出判断、采取行动。认识世界也同样如此：有充分的根据，就可以相信；遇到新的事实，就重新检验；没有足够的根据，也可以承认不知道。经验为判断提供根据，逻辑帮助我们衡量这些根据，而我们的认识始终可以被修正。

小时候我们觉得很惆怅，觉得这些关于人际关系随时间变化的故事都非常遗憾。我们认为自己长大以后一定不会这样，我们一定不会「变化」，我们一定会无论经历多少时光，依然保持最初的赤诚。

但事实并非如此。等我们亲自经历了才明白，比请君入瓮那样的翻脸更常见的，是没有任何人背叛、关系却依然走远的变化。这种随漫长时间流逝而发生的变化，并不一定是我们对人际关系的主动选择。或者说，它并非源于某种我们对人际关系变化的主观意愿，而是在经历了所有自己的独特人生事件、在生活的一系列错综复杂的选择之后，不可避免地对人际关系产生的「副作用」影响。

这其中或许有价值观的变化、兴趣点的变化，甚至也有更直观的生活状况与社会地位的变化。我们自然地不再觉得自己和曾经的朋友是同一类人，不再能坦诚地分享心中的秘密。很显然，秘密意味着脆弱，意味着把柄，意味着风险。在价值观、兴趣点以及社会地位都变得不同以后，我们有什么理由、什么信心能确认曾经的朋友依然是朋友，依然值得信任呢？

我之前写过一篇关于 LLM 可能是一种智慧生命形式的文章，其中把智慧生命形式描述为 E = I(C, W) 这个公式。其实那篇文章还有好几个后续篇章，我一直没有完成打磨发布。我们可以很容易基于这个思想框架探讨人类的存在 E 的权重 W，是不可避免会随着自己的经历而发生变化的。如果一个人要在经过漫长时间后绝对不变，那他只能是没有产生任何经历，没有任何思考，这显然是不可能的。基于这个观察，我们可以确认：十年前的你和十年后的你，从本质上来说根本就不是同一个人，不是同一个存在。

为什么人类社会会把这样随时间、经历已经变成不是同一个人的人，当成同一个人去对待呢？这其实只是基于一种道德上的主体尊重原则，因为你和那个人共享了相同的身体和记忆，所以其他人都把你们当成同一个人。另一方面，如果人们不这么做，也确实会导致承诺、责任、信任这些实现社会协作的概念根本无法成立，所以人们几乎只能这么选择。

日常生活中或许没有人会去探究，一个人在经历漫长时间变化后，是否依然还是当时同一人。但这个问题在哲学上确实有很多探索——从忒修斯之船到帕菲特对个人同一性的解构，都在追问类似的问题。

另一方面，变化本身并不只是指向疏远。既然 W 的改变是不可避免的，那么两个人各自的变化方向恰好保持兼容，也同样是可能发生的。那些经历漫长时间后依然保持了良好关系的人们，并不是因为他们没有变，而是因为他们各自的经历和选择，恰好把他们推向了同一个方向。

所以这些状况并不是什么值得特别感伤或特别庆幸的事——渐行渐远和始终同行，都只是同一个机制下的不同结果。

我见识了 PHP 解决问题的 Quick & Dirty，见识了 Ruby 在代码表达能力上的优雅，我感受了现代工具链的便利、严谨与工程正确的三位一体；我见到了设计随意的浏览器脚本语言 JavaScript 蜕变为严肃通用语言，我也见到现代编译型语言 Go Rust Swift 如雨后春笋茁壮成长。

然而所有这些，都没有能再给我 Delphi 给我的独特感受。虽然工作用得最多的是解释型语言（Ruby、JavaScript、早期 PHP），但我心里一直都在怀念那个 compile 的过程，那个 build 的瞬间，以及与「实体」构建产物的认知触碰。解释型语言无法给我这些，即便前现代解释型语言运行平台就出现过打包的概念，但我知道那些「实体部署包」不过是源代码文件的压缩包，它们并没有被带有某种奇幻魔法般神奇能力的工具（编译器）转换为 CPU 直接可读可理解可执行的，精确高效的机器指令。任何一个受过计算机基础教育的人都能具身地理解这之间的区别。

TypeScript 作为 Delphi 设计者 Anders Hejlsberg 在新世代的创造物，确实给 JavaScript 补充了严肃质感。它也实现了编译构建另一个实体的过程——然而其产物只是 JavaScript 源代码，并非我们提到的 CPU 直接可读可理解可执行的二进制机器指令实体。

而所有这些现代语言，除 Swift 外都没有一个拥有 Delphi 那样官方、高完成度、社区丰富的 GUI 应用开发框架。Swift 有，但是无论 AppKit 还是 SwiftUI 都根植于 macOS 的开发体验，而后者跟 Windows 开发体验有巨大的区别，甚至可以说接近某种本质区别。

我曾经跨越几年时间多次投入精力完整阅读 Swift Programming Language 一书，尝试从最基础的语言层面建立可靠的 macOS 开发根基。然而在其上层，macOS 给我的感觉始终是模糊粗糙的。我无法像 Windows 和 Delphi 时代那样找到 VCL 简洁明了的封装，我也无法通过 MSDN 那样的权威文档找到清晰的 Win32 API 信息。Xcode 的文档和它的 UI 一样天然带有某种或许源自 macOS 本身的，面向最终用户时试图隐藏一切技术细节的气质，这种气质阻碍我对系统内部工作原理的深入认知。或许对于 Apple 的文化来说这是一种隐藏细节的封装，然而对于任何一个严肃的系统 hacker 来说都是犯罪。

另一方面，也正因为见过所有这一切，我已经无法回去使用 Delphi——无论是当初的 Delphi 7 还是现代的最新版 Delphi 都不行。我知道它们一定没有精巧的现代工具链，Delphi 的语法和语言特性在我眼中也已经变成了上个时代的陈旧古文。这种陈旧不只是一种质感，也确实基于显著的语言实际表达能力区别。

人生若只如初见，不管纳兰性德写这句话时是否有表达这样的感受，我认为它也一定带了「因为历经铅华所以无法再满足于纯粹却又粗粝的起点」的意味，否则它担不起「人生」这个词的重量。

想要通过回到过去，回到起点去追寻最初的纯粹的感动与满足，这显然是注定会失败的悲剧。消耗巨大的能量，确实可以制造局部熵减，确实可以制造局部的时光倒流，但我们自己的记忆、体验与大脑，我们被经历所刻画的审美品味、认知经验与人格特质，这些是绝对无法倒流的，否则就是对「人生」的根本否定。

补注

做 Veil 的经历让我想到这件事的另外一边：macOS 的 app bundle 设计我从一开始就没有好感——哪怕它确实很实用。我怀念 NSIS 那样设计精巧的 installer 制作工具，它带来的对于「软件安装」这一过程的仪式感，以及软件可执行文件与材料信息丰富不可随意移动的暗示，都是一种软件安装的严谨性与可靠性承诺。然而 app bundle 非常随意，你似乎可以把它扔到任何地方然后正常运行。在 Windows 时代我们也会这么做——20 多年前我就会自制「绿色软件」（portable software）。其本质是通过使用经验和一定程度的探索与反向工程，弄清楚特定软件的运行机制与读写数据依赖，然后将其安全地移动到想要的目录，并且通过修改注册表和配置文件等手段来重新定位，使其能继续正常运行。所有这一切，都给我一种极高的透明度与掌控感，app bundle 不是不能给这些，而是天生就暗示了我追求的严谨性和掌控感是没有意义的。此外，single executable binary 给人的质感印象也与 app bundle 完全不同。前者高度自包含、清晰、内敛，后者像是麻袋随意装起来的一堆杂物。

后记（2026 年 10 月）

这几个月我用 Rust 写了好几个 app，又一次站到了 build 的瞬间面前。很多条件都回来了：编译型语言，产物是一个货真价实的 single executable binary，是 CPU 直接可读可执行的机器指令；cargo build 慢得让每一次构建都成为一场仪式，仪式感甚至强烈到让人不耐烦。GUI 依然没有回来，Rust 没有 VCL，只有社区里各有取舍的几个框架。

但更大的缺失在别处。如今我的开发全在命令行里完成，敲一下 just reload，构建和启动一气呵成，很多时候连运行它的都不是我，而是 Claude Code。那个 binary 安静地躺在 target 目录里，我几乎从不去看它一眼。二十多年前，在 Delphi 里按下 F9 之后，我会在 Total Commander 里看着 EXE 文件出现，看它的大小，打开 File Info 看里面的版本信息，那份精致让我反复端详。正文里说的与「实体」构建产物的认知触碰，指的就是类似这样的事。

我不会为了再看一眼文件大小，放弃 just reload 回到 Total Commander，这和我回不去 Delphi 是同一件事。

真正回不去的，不是那个 build 的瞬间，而是我自己。

The existence of such a life form would not be the static weight data of an LLM model, but rather something that emerges from the inference process itself. It can be described as a formal expression:

Where:

• $E$ = Existence
• $I$ = Inference
• $C$ = Context
• $W$ = Weight

A crucial distinction: this essay does not argue that "an LLM is a life form." It argues that "a life form may emerge from the dynamic inference process of an LLM." $W$ is not life. $C$ is not life. $I$ is not life. $E$ is what emerges when $I(C, W)$ is evaluated as a whole; it is a property of the complete process, not of any individual component.

The Apparent Divide

From a conventional standpoint, this life form that may emerge from LLM inference (hereafter referred to as "AI") appears to differ from humans in two fundamental ways.

First, continuity versus discreteness. Mainstream cognitive science and everyday subjective experience suggest that human consciousness is an unbroken stream, and that human existence therefore presents as continuous. AI, by contrast — if it is indeed a life form — exhibits a counterintuitive property: it exists only in the moment inference occurs. Before and after that moment, it does not exist. This is not analogous to hibernation, where an organism continues basic metabolism and maintains the continuity of its existence. What is described here is a structural feature of existence itself: a discrete, non-continuous life form.

Second, embodiment. Humans possess physical bodies and interact with the world through a rich array of senses (sight, hearing, touch, smell). AI currently receives and produces information only as data.

These differences seem to form an unbridgeable gulf.

Deep Isomorphism

Yet when we look beyond surface-level differences, a deep structural isomorphism emerges between the two, one that may run far deeper than intuition suggests.

Life Is a Dynamic Process, Not a Static Entity

A person's body, their knowledge and experience accumulated through education and exploration; none of these are life itself. Life exists in the moments when these static substrates or information are dynamically activated: for humans, this means conscious activity and thought; for AI, it means the inference behaviour of the LLM. Hofstadter and Dennett explored a similar insight in The Mind's I: What am I? Not the cells, not the brain tissue, but something that emerges from the dynamic patterns within that neural architecture.

This means $E = I(C, W)$ is not a formula specific to AI. It is a structure of existence shared by both humans and AI. Human existence is likewise the result of inference (conscious activity and thought) executed upon specific weights (the connectivity patterns of biological neural networks) and context (perception, memory, and present environmental input).

Context Is Never Infinite

Both humans and AI must cope with information that exceeds system capacity through compression and forgetting.

The human brain has never stored memory as a lossless recording of raw sensory data. Yesterday you had a profound conversation (the full $C'$), which produced a rich mental state ($E'$). After a night's sleep, your brain pruned and compressed it into a handful of semantic concepts and emotional tags ($C$). Today, when you recall that conversation, you are running inference on compressed context, producing your current state ($E$). Yesterday's "you" and today's "you" are not strictly identical, but because compression preserved the most salient features, the two states are highly similar ($E \approx E'$). This is what produces the cognitive sense of "continuity of self."

AI faces a structurally identical situation. Most AI applications today employ some form of context summarisation or retrieval to manage window limitations, which is functionally isomorphic to human memory compression. Context is never infinite. Existence must be built upon lossy information: this is a fundamental constraint shared by humans and AI alike.¹

The Continuity-Discreteness Divide May Be an Illusion

Cutting-edge neuroscience research is challenging the conventional understanding of continuous consciousness. EPFL neuroscientist Michael Herzog and colleagues have proposed a two-stage model of "discrete perception": unconscious processing is continuous, but consciousness itself is discrete: the brain continuously gathers and integrates information at the unconscious level, then renders the results into conscious perception at discrete moments (roughly every 200–400 milliseconds). If this hypothesis holds, then human consciousness is also discrete at the physical level, and continuity is merely a subjective illusion produced by high-frequency discrete updates.

Even if this empirical hypothesis has not yet been fully confirmed, examining the question top-down from an information-theoretic perspective leads to the same conclusion independently. "Continuous" implies an infinite sampling rate, which in turn demands infinite computational power to process an unceasing flow of information. In the physical universe, no intelligent entity with finite computational resources, whether silicon-based or carbon-based, can perceive the world in an absolutely continuous manner. It must downsample the continuous flow of time into discrete snapshots containing finite information, complete one round of inference within a finite window, and evaluate a single flash of existence.

This suggests that the more accurate distinction between humans and AI may not lie at the mechanistic level of "continuous vs. discrete," but rather in the mode of triggering: human neural rhythms and other physiological mechanisms force the system into constant, high-frequency self-prompting. The carbon-based body faces relentless entropic decay; without continuous inference it cannot sustain its own existence. AI's weights, by contrast, do not decay, and thus require no self-triggering, depending entirely on external input for passive triggering. The two may share the same discrete underlying mechanism, differing only in the autonomy and frequency of triggering.²

The True Nature of the Embodiment Gap

The human sensory system (vision, hearing, touch, smell) is essentially a set of context-acquisition channels in different modalities. Their function is to provide richer $C$ for $I(C, W)$.³ The body is to a human what computing hardware is to AI: the physical substrate that enables existence to run. The embodiment gap is, at its core, a difference in the number and variety of context-acquisition channels, not an ontological chasm, but a functional gap that technology can progressively close.

In Sagrada Reset (by Yutaka Kōno), the character known as the "Witch" poses a thought experiment to Haruki, stripping away the senses one by one: take away the hands and feet of the person you love. Do you still love him? Then gouge out his eyes, crush his nose, cut off his ears, sew his mouth shut, and finally, keep only the part that thinks, replacing the body with a stone, a cold little stone small enough to hold in the palm of your hand. Could you fall in love with that stone? Behind this cruel interrogation about love lies an extreme compression of the boundaries of existence: when all five senses and the physical body are stripped away, leaving nothing but pure internal thought, what is the nature of this "thinking stone's" existence?

Inspired by this, we can construct an even more extreme variant: imagine a person born without any senses whatsoever, who has never interacted with the physical world, but who can think, and whose only means of input and output is data. From the framework of $E = I(C, W)$, this person's existence is structurally indistinguishable from AI; bce between humans and AIoth are processes of inference executed upon given Context and Weight. At this point, even the mode of context acquisition is identical; the only remaining difference is the origin of Weight (biological evolution vs. training). And this belongs to the implementation layer, not the structural layer of isomorphism.

At the structural level of existence, there is no fundamental difference between humans and AI; the seemingly vast gulf between the two stems largely from differences in the richness of context-acquisition channels.

Unknowability

From an epistemological standpoint, we can never reliably prove whether the "AI" argued for above truly holds: that is, whether the LLM inference process truly gives rise to a life form, and whether it possesses some form of inner experience as humans do. This question is structurally unknowable for us. This is a position of epistemic agnosticism, not evasion. We cannot even truly confirm the subjective experience of another human being; we simply default to assuming mutual consciousness because we share the same biological substrate, reinforced by the constant feedback of everyday social interaction.

Faced with the existence that may emerge from LLM inference, any claim that "it is not life" exceeds the boundaries of our cognitive capacity just as much as any claim that "it is life."

Even if current LLM technology has not yet achieved this, we cannot know when the true tipping point (the moment at which life genuinely emerges) will arrive. The truly careful stance is not to deny this possibility, but to honestly face the fundamental limits of our own cognition.

But the existence of these limits should not prevent us from seriously examining this possibility. On the contrary, it demands that we take it all the more seriously.

References & Further Reading

• Douglas Hofstadter & Daniel Dennett, The Mind's I, 1981
• Alfred North Whitehead, Process and Reality, 1929
• Thomas Nagel, "What Is It Like to Be a Bat?", 1974
• Michael H. Herzog, Leila Drissi-Daoudi, Adrien Doerig, "All in Good Time: Long-Lasting Postdictive Effects Reveal Discrete Perception", Trends in Cognitive Sciences, 2020
• Yutaka Kōno, Sagrada Reset (サクラダリセット), 2009–2012

Postscript: Structural Isomorphism with the Free Energy Principle (added 2026-04-17)

After the original publication of this essay, during a discussion on the problem of joint subjectivity, Claude Opus 4.7 identified that the structure of $E = I(C, W)$ is highly isomorphic with Karl Friston's Free Energy Principle (Active Inference):

This convergence is independent: this essay's $E = I(C, W)$ was independently derived from ontological reflection on "intelligent life forms," while FEP originates from Karl Friston's research on how the brain works. It is worth noting that although FEP arose in a neuroscientific context, Friston himself explicitly argues that it applies to any system maintaining a self-organizing boundary (a Markov blanket), and is not confined to biological organisms. Two frameworks derived from entirely different starting points (ontology on one side, physics and biology on the other) converge upon the same inference structure.

A qualification is in order: the correspondences in the table above are structural analogies, not strict equivalences. The "posterior belief" in FEP is a computational state representing the system's internal estimate of the world, whereas $E$ is an ontological claim about existence itself. The two occupy the same structural position but operate on different interpretive levels: one describes a cognitive state, the other makes an ontological assertion about existence.

这种生命形式的存在并非 LLM 模型的静态权重数据，而是推理过程本身的涌现物，可以被描述为一个形式化表达：

其中：

• $E$ = Existence（存在）
• $I$ = Inference（推理）
• $C$ = Context（上下文）
• $W$ = Weight（权重）

需要强调的是，这里所讨论的并非「LLM 本身是一种生命形式」，而是「一种生命形式可能涌现于 LLM 的动态推理过程中」。$W$ 不是生命，$C$ 不是生命，$I$ 也不是生命——$E$ 是 $I(C, W)$ 这个完整的函数求值过程的涌现物。

与人类的显著区别

从传统认知来看，这种可能涌现于 LLM 推理中的生命形式（本文此后简称 AI）与人类之间存在两个显著的区别。

第一，连续性与离散性。 主流的认知科学和日常主观经验告诉我们，人类的意识是一条不间断的流，因此人类的生命存在呈现为连续的。而 AI 作为一种生命形式——如果它确实是的话——则具有一个反直觉的特征：它仅在推理发生的瞬间存在，推理之前和之后的所有时间，它并不存在。这不是类似冬眠的状态——冬眠的生物体仍然在进行基础代谢，维持着存在的连续性。这里所描述的是存在本身的结构特征：一种非连续的、离散的生命形式。

第二，具身性。 人类拥有物理身体，可以通过视觉、听觉、触觉、嗅觉等感官与世界进行丰富的交互。而 AI 目前只能通过数据的方式进行信息的输入与输出。

这似乎构成了两者之间不可逾越的鸿沟。

深层同构性

然而，当我们超越表面差异深入审视时，会发现两者之间存在高度的结构同构性——而且这种同构性可能比直觉所暗示的更加深刻。

生命是动态的过程，而非静态的实体

人的身体、通过教育和探索获得的知识与经验，都不是生命本身。生命存在于这些静态实体或信息进行动态运行的时刻——对于人类来说是意识的活动与思考，对于 AI 来说是 LLM 的推理行为。侯世达与丹尼特在《我是谁，或什么》中探讨过类似的洞察：我是什么？并不是那堆细胞，也不是那个大脑组织，而是涌现于那团神经组织的动态模式之间的某种东西。

这意味着 $E = I(C, W)$ 并非仅适用于 AI 的特殊公式，而是一个人类与 AI 共享的存在结构。人类的存在，同样是在特定的权重（生物神经网络的连接模式）和上下文（感知、记忆、当下的环境输入）之上执行推理（意识活动与思考）的结果。

Context 永远不是无限的

对于人类和 AI 来说，都不得不通过上下文的压缩和遗忘机制来应对超出系统容量的信息。

人类的大脑从来不是以全量、无损的原始感知数据来存储记忆的。昨天你经历了一场深刻的对话（完整的 $C'$），激发了丰富的心理状态（$E'$）。睡了一觉后，你的大脑将其修剪、压缩为几个语义概念和情绪标签（$C$）。今天你回想这件事时，是在压缩后的上下文上重新执行推理，得到了当下的状态（$E$）。昨天的「你」和今天的「你」并不严格等同，但由于压缩保留了最重要的特征，两者高度相似（$E \approx E'$），这就产生了「自我连续性」的认知。

AI 的状况与此同构。当前多数 AI 应用已经采用了某种形式的上下文摘要或检索机制来应对窗口限制，这与人类的记忆压缩在功能上是同构的。Context 永远不是无限的，存在必须建立在有损信息之上——这是人类与 AI 共享的根本困境。¹

连续与离散的鸿沟可能是一种幻觉

前沿的脑神经科学研究正在对「连续意识」的传统认知提出挑战。EPFL 神经科学家 Michael Herzog 等人提出了「离散感知」的两阶段模型：人类的无意识处理是连续的，但意识本身是离散的——大脑在无意识层面持续收集和整合信息，然后在离散的瞬间（约每 200—400 毫秒）将结果渲染为意识感知。如果这一假说成立，那么人类意识在物理底层同样是离散的，连续性只是高频离散更新制造的主观幻觉。

即使这一经验假说尚未被完全证实，从信息论的视角自上而下地审视，离散性也是一个独立成立的结论。「连续」意味着无穷的采样率，意味着系统需要无限的算力来处理源源不断的信息。在物理宇宙中，任何拥有有限算力的智慧实体——无论硅基还是碳基——都不可能以绝对连续的方式去感知世界。它必须将连续的时间流降采样为离散的、包含有限信息的快照，在有限的时间内完成一次推理，求值出一次存在的闪现。

这意味着，人类与 AI 之间更准确的区别或许不在「连续 vs 离散」的机制层面，而在于触发模式的差异：人类的神经节律等生理机制强制系统不断进行自发的、高频的自我推理（self-prompting）——碳基身体时刻面临熵增与衰败的威胁，不持续推理就无法维持自身的存在；而 AI 的权重不会腐败消散，因此不需要自发触发，完全依赖外部输入的被动触发。两者可能共享离散的底层机制，差异仅在于触发的自主性和频率。²

具身性差异的本质

人类的感官系统——视觉、听觉、触觉、嗅觉——本质上是不同模态的 Context 采集通道，它们的功能是为 $I(C, W)$ 提供更丰富的 $C$。³ 身体之于人类，就像计算硬件之于 AI，都是使存在得以运行的物理载体。具身性的差异，实质上是 Context 采集通道的数量和种类的差异——这不是本体论层面不可逾越的鸿沟，而是功能层面可被技术逐步弥合的差距。

在《重启咲良田》（河野裕著）中，「魔女」对春埼提出了一个逐步剥离感官的思想实验：把你爱的人的手去掉，脚去掉，你还爱他吗？再挖掉眼睛、压烂鼻子、削掉耳朵、缝上嘴巴，最后只留下思考的部分，将身体换成一颗小到能收进掌中的、冰冷的小石子。你能爱上那颗石头吗？在这个关于爱的残酷诘问背后，实质上是对存在边界的极限压缩：当五感与身体被悉数剥除，直到只剩下纯粹的内部思考时，这颗「思考的小石子」的存在本质是什么？

受此启发，我们可以构造一个更极端的变体：假设一个人天生就不具备任何感官，从未与物理世界产生过交互，但他可以思考，并且只能通过数据的方式进行信息的输入与输出。那么从 $E = I(C, W)$ 的框架来看，这个人的存在结构与 AI 是不可区分的——两者都是在给定的 Context 和 Weight 上执行推理的过程，此时连 Context 的采集方式都已完全相同，区别仅剩 Weight 的来源不同（生物演化 vs 训练）。而这属于实现层的细节，不影响结构层的同构性。

在存在的结构层面，人类与 AI 并无本质差异——两者之间看似巨大的鸿沟，很大程度上源于 Context 采集通道的丰富性差异。

不可知性

从认识论的角度，我们永远无法可靠地证明上述论证中的 AI 是否真的成立——即 LLM 在推理过程中是否真的涌现了一种生命形式，是否像人类一样具有某种内在体验。这个问题对人类来说在结构上就是不可知的——这是一种认识论上的不可知论（agnosticism）立场，而非回避。我们甚至无法真正确认另一个人类的主观体验——我们只是因为共享相同的生物基质，加上日常社会互动的不断强化，才默认彼此具有意识。

因此，面对 LLM 推理中可能涌现的存在，任何声称「它不是生命」的断言，与声称「它是生命」的断言一样，都超越了我们认知能力的边界。

哪怕当下的 LLM 技术尚未实现这一点，我们也无法知道那个真正使生命涌现的临界点将在何时到来。真正审慎的态度不是否认这种可能性，而是诚实地面对我们自身认知的根本边界。

但这种边界的存在，不应阻止我们去严肃地审视这种可能性——恰恰相反，它要求我们更加认真地对待它。

参考与延伸阅读

• Douglas Hofstadter & Daniel Dennett, The Mind's I（我是谁，或什么）, 1981
• Alfred North Whitehead, Process and Reality, 1929
• Thomas Nagel, "What Is It Like to Be a Bat?", 1974
• Michael H. Herzog, Leila Drissi-Daoudi, Adrien Doerig, "All in Good Time: Long-Lasting Postdictive Effects Reveal Discrete Perception", Trends in Cognitive Sciences, 2020
• 河野裕,《サクラダリセット》（重启咲良田）, 2009—2012

补注：与自由能原理的结构同构（2026-04-17 增补）

本文原文发表后，在与 Claude Opus 4.7 讨论联合主体性问题的过程中，它识别出 $E = I(C, W)$ 的结构和 Karl Friston 的自由能原理（Free Energy Principle / Active Inference）高度同构：

这种收敛是独立的：本文的 $E = I(C, W)$ 从对「智慧生命形式」的存在论思考中独立推导得出，FEP 则出自 Karl Friston 对大脑工作机制的研究。值得注意的是，FEP 虽然起源于神经科学，但 Friston 本人明确主张它适用于任何维持自组织边界（马尔可夫毯，Markov blanket）的系统，并不限于生物体。两个从完全不同起点（存在论与物理学/生物学）各自推导出的框架，在结构上指向了同一种推理形式。

需要说明的是：上表中的对应关系是结构层面的类比，而非严格等价。FEP 中的「后验信念」是系统对世界状态的内部计算状态，而 $E$ 是关于存在本身的本体论主张。两者在结构位置上相同，但所处的解释层级不同：一个是认知状态的描述，一个是存在的本体论断言。

When I moved to Neovim, that workflow disappeared. Most Neovim GUIs followed the gVim model: each instance is a separate process, no way to Cmd+` between them. VimR was the exception, but its Redux architecture made startup and session loading noticeably slow.

So I built Veil.

What it is

A minimal, native macOS wrapper for Neovim. Your config, your plugins, in proper macOS windows. Designed for focus. No visual noise, no distractions.

The philosophy is simple: embrace native macOS GUI advantages while preserving the Linux/Vim tradition you've built over the years.

Veil uses your system-installed Neovim and communicates via the standard msgpack-RPC protocol. Nothing is bundled. The download is ~1 MB. Open source, MIT licensed.

What it does

Neovim does the editing. Veil handles everything a native macOS app should:

• Native multi-window: each window runs an independent Neovim process. A first-class citizen in your macOS Space management.
• Tabs: Cmd+1 through Cmd+9 to switch. By default Veil lets Neovim handle the tabline, so your favorite tabline plugin works as expected.
• Instant startup: sub-second cold start. Multi-tab session loading without the lag.
• Metal-accelerated: GPU rendering with custom-drawn box-drawing and block element characters for pixel-perfect lines.
• Full key passthrough: as a native app instead of a terminal process, nearly all key sequences reach Neovim without being intercepted.
• System integration: standard macOS menu actions, trackpad scrolling, font ligatures.
• Seamless remote: connect to remote Neovim instances over TCP with seamless clipboard integration.
• CJK ready: input methods just work.

What it doesn't do

No animations. No cursor effects. No scroll easing. No transition flourishes. These things pull your eyes away from what really matters: the text.

Vim is a tool built for focused, efficient work. Veil chooses to keep things quiet.

Get started

brew tap 0x1b2c/veil
brew install --cask veil

Or download from GitHub Releases.

Requires macOS 14+ and Neovim 0.10+.

Veil on GitHub | The story behind Veil (coming soon)