來源：哲學園

摘要

計算功能主義主導著當前關于 AI 意識的爭論。這一假說認為，主觀體驗完全從抽象的因果拓撲中涌現，而不受其底層物理基底的影響。我們認為，這一觀點從根本上錯誤刻畫了物理與信息之間的關系。我們把這一錯誤稱為抽象謬誤。對抽象的因果起源加以追溯后就會發現，符號計算并不是一種內在的物理過程。相反，它是一種依賴于制圖者的描述。它要求一個主動的、具有體驗的認知主體，把連續的物理現實按字母表方式離散化為一個有限集合的有意義狀態。因此，要評估 AI 是否具有感知能力，我們并不需要一個完整的、終局性的意識理論——這種要求只是把問題推到近期無法解決的范圍之外，并加深 AI 福利陷阱。我們真正需要的，是一種關于計算的嚴格本體論。這里提出的框架，明確地區分了模擬（由載體因果性驅動的行為模仿）與實例化（由內容因果性驅動的內在物理構成）。確立這一本體論邊界，說明了為什么算法性的符號操縱在結構上不可能實例化體驗。關鍵在于，這一論證并不依賴于生物學排他性。倘若某個人工系統將來真的具有意識，那也將是因為其特定的物理構成，而絕不會是因為其句法架構。歸根到底，這一框架提供了一種以物理學為基礎的、對計算功能主義的反駁，以解決當前圍繞 AI 意識所存在的不確定性。

1 引言

大型語言模型在經驗上已經足夠成功，以至于把意識的“困難問題”從純理論領域推進到了工程與政策領域。隨著我們看到通過擴展算力所獲得的巨大回報（Bubeck, 2023；Hoffmann, 2022；Kaplan, 2020；Sutton, 2019），當前占主導地位的功能主義范式假定：只要實現恰當的信息處理角色，就足以達成現象意識（Chalmers, 1996；Dehaene et al., 2017；Dennett, 1991）。在這一觀點之下，算法性的指示性屬性可被視為感知能力的可能證據（Butlin et al., 2023）。正是這一假定，推動了近來關于 AI 福利與道德病患地位的嚴肅提案（Long et al., 2024）。這一轉向還因一些領先理論家的看法而得到強化：他們賦予這樣一種可能性以相當高的可信度，即最先進的模型可能會在未來十年內擁有真正的體驗（Chalmers, 2023；Schneider, 2019）。

這些提案的核心，是基底獨立性，即這樣一種觀念：心靈的“軟件”可以像在碳基載體上一樣，同樣運行在硅基載體上。這一假設已經開始遭到一種“生物學轉向”的持續批評。比如，Seth（2025）和 Block（2025）主張，意識可能依賴于維持生命的生物過程，因此，體驗需要生命系統那種有組織的動力學。1

與基底獨立性相反，這一觀點把生物學看作核心，而不是偶然因素。然而，這一立場仍然停留在經驗層面，因為它并沒有清楚指出計算功能主義核心處的那個基本邏輯錯誤。

在這里，我們將推導出一條邏輯鏈條，以證明這樣一種直覺是正當的：計算并不足以實例化意識。計算功能主義的困難，不僅在于它可能忽視了生物學細節。問題要深得多。它根植于一種誤解：即誤解了物理學如何與信息和計算相關聯。

現代物理科學為了確保操作性的客觀性，刻意剔除了主觀經驗（Frank et al., 2025）。這一策略取得了非凡成功。但是，當這種立場被應用到“計算如何與主觀經驗相關”這一問題上時，它注定會失敗。把這種操作性客觀性應用到計算定義本身，是極有問題的；這一點可以從圍繞“觀察者”在為計算符號賦予意義這一問題上的持續且至今未解決的爭論中看出來。

而且，事實表明，“觀察者”這個術語對于那個在物理意義上完整定義計算所缺失的前提來說，暗示了一種過于被動的角色。我們的框架闡明了：計算并不是一種只是在物質中自然展開的內在過程。相反，它是一種描述物理過程的方式。要想被算作計算，連續的物理動力學就必須被劃分為一個有限集合的、離散的、具有語義意義的狀態（即一種字母表形式）。這樣的語義劃分在邏輯上要求一個主動的、具有體驗的認知主體；我們將其定義為制圖者（mapmaker），以區別于標準“觀察者”那種被動含義。正是制圖者執行了這種字母表化。沒有這樣一個主動解釋計算的主體，就只有連續的物理事件，而沒有符號。

我們這項貢獻的一個關鍵洞見是：解決當前圍繞人工意識的不確定性，并不需要一個完整且終局性的意識理論。相反，我們需要的是一種關于計算的本體論。循著這一路徑，我們可以在邏輯上證明：算法性的符號操縱——無論其規模多么龐大、架構多么復雜——都不能構成體驗的物理實例化，因為它是一種依賴制圖者的描述性工具。

把制圖者在因果鏈條中的作用展示出來，會改變這場爭論的焦點。到目前為止，對人工意識的那些著名批評，包括塞爾的“中文房間”以及相關論證（Block, 1978；Putnam, 1988；Searle, 1980），主要依賴于歸謬法。它們試圖表明：純粹的句法操縱，即便完美映照了外在行為，似乎仍然缺少某種根本性的東西。

我們的方法走的是另一條路徑。我們不訴諸于對“缺失了什么”的直覺，而是考察抽象究竟是如何首先產生的。如果計算依賴于一個制圖者，由其從經驗中提取不變量并賦予符號，那么這種依賴關系就是內建在結構之中的。任何計算圖式都預設了一個執行字母表化的、有體驗的主體。讓算法變得更復雜，并不會顛倒這種依賴順序。規模的任何增加，都無法讓圖式生成那個主體；而主體的活動，恰恰是使計算之所以能被稱為計算的前提。

換言之，那種聲稱算法復雜性會生成意識的主張，犯下了一種本體論倒置：它把句法誤認成了內在動力學這片“疆域”本身，并且假定可以從地圖中創造出制圖者。通過劃定外在的行為模擬與內在的物理實例化之間的結構性分離，我們表明，數字架構被排除在成為道德病患之外。這樣的認識，把 AI 安全領域從福利陷阱中拉了出來。它使我們能夠把注意力完全集中在擬人化這一具體風險之上，把 AGI 視為一種強大、但從根本上并無感知能力的工具。

2 抽象的本體論：地圖與疆域

計算機科學經常把算法賴以成立的抽象視為數學上既定之物，而把其物理實現的問題懸置起來。一個抽象的物理主義本體論究竟是什么？要回答這個問題，我們就需要確立：抽象句法究竟是如何與物理動力學發生關聯的。

2.1 物理實現的標準定義

在關于實現（implementation）的標準文獻中（Chalmers, 1996；Putnam, 1988），一個物理系統 被稱為通過一個映射函數 實現了一個抽象計算 。要求很直接： 必須以這樣一種方式把物理狀態映射到抽象狀態，使得底層的物理因果性能夠映照該算法的邏輯結構。

圖 1：實現的交換圖。 在標準觀點下，映射 （即字母表化）把載體的物理演化 解釋為抽象內容的邏輯演化 。

假設該物理系統從狀態 演化到 ，而這一演化完全受物理定律支配 。與此同時，抽象計算則按照其算法規則，從邏輯狀態 推進到 ，即 。

如果滿足下式，那么該系統就成功實現了這項計算：

為了使該圖交換（見圖 1），把映射 施加到所得的物理狀態 上時，必須得到由邏輯規則所規定的那個精確目標抽象狀態 。

2.2 抽象狀態 的物理起源

這些抽象狀態 究竟是什么？如果我們想理解映射 ，就必須確定 的本體論地位。功能主義的論述通常把 ——比如邏輯狀態“痛”或“紅”——視作一種漂浮的抽象物，而不賦予它任何特定的物理實現。這樣一來，生成一個抽象所必需的因果歷史就被繞開了。

形成一個抽象并不是無代價的。它是一種主動的、在代謝上代價高昂的、提取不變量的物理過程。在一個認知主體能夠形成某個概念 （例如“紅”）之前，它必須先遭遇那片“疆域”：多個關于紅色的經驗實例。在此基礎上，主體主動濾除高維噪聲，以隔離出一個穩定的核心。用流形學習的術語來說，主體把原始經驗的高維流形，投影到一個低維的不變子空間上。這個子空間在物理上構成了概念 。

人們很容易會辯稱，無監督聚類算法已經能夠生成抽象，而不需要任何先前經驗。但這混淆了統計壓縮與現象構成。誠然，一個無監督算法可以對數據點進行聚類，從而定位一個統計學上的質心。然而，這個數學不變量，不過是潛在空間中的一個被壓縮了的地址而已。

要使這個統計質心算得上一個真正的概念——一個在語義上扎根的范疇，如“紅性”——主體就需要有一種內在的現象狀態，作為那些被歸組實例的共同基底。如果沒有一種構成性的“紅”的經驗來錨定其所指，那么這個聚類就只不過是向量空間中的一個高密度區域。它并不能算作一個主體所擁有的概念。

因此，概念 并不是等待被發現的柏拉圖式理念。它們是構成性的神經生理狀態1，只存在于那個執行了抽象過程的主體的認知系統之中。它們是從經驗這片“疆域”中導出的“內部地圖”。一旦形成，這些被構成出來的“共同核心”就會成為組合性想象的穩定構件。因為概念“紅”和概念“鯨”都是從生活經驗中導出的內在控制狀態，因此，大腦可以把它們重新組合起來，以實例化“會飛的紅色鯨魚”這一經驗——這是一種從未遭遇過、但在物理上連貫的復合體。因此，思維并不是基于對空洞符號的算法處理，而是對已被構成出來的不變量進行組合性生成。AI 能無懈可擊地模擬這種重組的規則，但它在結構上缺乏運行經驗性想象所必需的那些內在構件。

1 我們使用“構成性的”（“constitutive”）這一術語，是為了指稱一種嚴格的本體論構成關系，它不同于僅僅通過因果觸發而達成的功能等價性。一個被構成的心理狀態，其語義實在性在物理上由體驗有機體的特定熱力學與代謝動力學所構成，并且從根本上不能從這些動力學中被抽象分離出來。

2.3 映射函數 中不可或缺的制圖者

從歷史上看，物理科學，尤其是工程學，是通過系統性地把主觀經驗從其對自然現象的解釋中移除出去而取得進展的（Frank et al., 2025）。然而，如果把這種操作性客觀性強加到計算的本體論之上，就會制造出一個認識論盲點。它會把計算功能主義逼入一個不可能的困境：試圖從一個完全以客觀、非經驗性術語界定的起點出發，重建主觀經驗。

在已經確立了抽象狀態 的物理根基之后——這些抽象狀態按邏輯必然性存在于一個主動體驗著的認知主體之中——我們現在就可以揭示標準實現定義中的這個盲點：把機器的物理狀態 與該抽象 連接起來的映射函數 ，不可能駐留在機器自身之內。

在關于語義學和地圖—疆域關系的哲學文獻中，這個外在錨點傳統上被稱為“觀察者”。然而，“觀察者”這一術語意味著一種被動的信息接收——一個只是看著既存疆域或地圖的實體。我們刻意引入“制圖者”（mapmaker）這一術語，明確糾正這種被動含義。制圖者是一個主動的、在代謝上脆弱的認知主體，它必須作為計算得以生成的前提而存在。它執行兩個主動的、構成性的角色：第一，從連續的物理經驗中提取不變量，以建構內部地圖（概念）；第二，通過對物理記號進行任意賦值，建構外部的計算地圖（符號）。把這一洞見應用進來，就從根本上解決了這些計算術語的本體論地位：

1. 物理狀態*：這些是符號（載體）。它們是客觀的物理實體（例如電壓梯度），本身不具有任何內在語義內容。

2. 抽象狀態*：這些是概念（內容）。正如已經確立的那樣，它們是有根基的生理狀態，只存在于那個掌握了計算意義的制圖者之中。

3. 映射函數*：這就是字母表化。它代表著制圖者頭腦中所持有的那種被賦予的關聯，主動地把機器的盲目物理 與制圖者有根基的概念 連接起來。

因此，標準定義 所描述的，是一種混合關系：一個物理對象 ，通過制圖者 的必要中介，被連接到一個心理概念 上。

需要指出的是，識別出這個不可或缺的制圖者，并不意味著讓一種二元論式的“侏儒人”或一個局部化的“解碼器”在大腦內部死灰復燃。正如 Buzsaki（2019）與 Maturana & Varela（1980）所論證的，制圖者就是那個受熱力學定律支配的、在結構上統一的整個有機體主體。有機體并不是通過算法“選擇”去做出一個語義切分。相反，連續的環境是直接通過有機體的代謝約束，被濾入離散狀態之中的。并不存在一個幽靈在閱讀字母表；正是活生生的、具有體驗的主體將其 enact 出來。

把邏輯推進 視為物理演化 的一種內在屬性，是功能主義的主要錯誤。這樣的視角把制圖者的認知解釋，與機器的真實物理現實混為一談，從而忽視了那個首先使計算得以扎根的體驗主體。

2.4 字母表化：超出離散化之外的語義施加

映射函數 正是字母表化的真正所在。它在文獻中常常被輕描淡寫地視為只是“讀取”系統，但事實上，字母表化是一種在代謝上要求很高的認知行為。它把一種離散的本體論強加于連續的物理之上，并受到信息處理熱力學界限的約束（Attwell & Laughlin, 2001；Bennett, 1982；Landauer, 1961；Laughlin et al., 1998）。這里，區分兩個經常被混淆的過程非常重要：

?離散化（熱力學的）：一個系統在物理上沉降到穩定的吸引子中，例如一個晶體管穩定保持在 5V。這是載體 的一種屬性，其功能只是抑制物理噪聲。

?字母表化（語義的）：把這些穩定狀態明確指派給一個預先定義好的有限符號集合（如 或 ）。這一操作只屬于制圖者 。

由于物理現實本質上是連續的，熱力學所能產生的只可能是穩定的宏觀狀態——它絕不可能提供一個預先定義好的有限字母表。因此，建構一個計算系統就必然需要制圖者的介入。這個外在主體必須通過把極其異質的微觀狀態當作同一個可互換符號（例如“1”）來對待，從而強制施加一種語義同一性。

因此，依賴制圖者來建造系統，就引入了一種根本性的因果斷裂。在機器的物理疆域中，從 2.0V 到 2.1V 的躍遷是一個真正的因果事件，由電動力學驅動。然而在計算地圖之內，這一躍遷在功能上卻是不可見的：制圖者已經把它“字母表化”為同一性。因此，計算的因果動力學并不隨附于基底的物理之上。它們完全隨附于制圖者的規則之上。

聲稱這些符號獨立于觀察者而存在，正是“盲點”（Frank et al., 2025）的體現。這是一個教科書式的“偷偷替換”（surreptitious substitution）案例（Husserl, 1970）：把科學家的認知輸出（有限字母表）向后投射到物理系統之中，然后宣稱它原本就在那里。信息并不是宇宙的一個基本構件；它是一種派生性質，而這種性質絕對預設了一個認知主體來界定那個有限集合。

2.5 模擬與實例化

在已經確立了概念與符號的不同性質及其不同角色之后，我們就可以應用我們的定義，來澄清為什么模擬一個過程，與實例化一個過程，在根本上是不同的：

?模擬：對物理載體 的句法操縱，以追蹤概念 之間的抽象關系。

?實例化：對過程自身內在的、構成性的動力學 的復制。

標準功能主義假定，只要保留地圖的抽象拓撲 ，就足以生成疆域中的現象 ，從而忽視了物理基底的那些特定因果能力與構成機制（Craver, 2007）。

以生物學上的心臟為例。我們常常把它描述為一個把血液泵送到全身的泵。我們設計并制造機械心臟，以同樣的方式泵送血液，因此我們說它們是“功能等價的”。但是，真正的心臟所做的并不只是泵血。它還會釋放激素（如 ANP），幫助調控身體的新陳代謝，并通過反饋信號與神經系統進行通信。裝有機械心臟的患者往往會遭受一些微妙的、系統性的生理缺陷，恰恰就是因為這種裝置只實例化了被選定功能的那種粗粒度地圖。它沒能實例化這個器官完整的生物學疆域。

請注意，這種粒度失配更是以更強的形式適用于神經元。功能主義傾向于把神經元僅僅視為電信號的接收者和發送者，盡管神經元本身是一個活的、具有代謝活動的實體，深深嵌入于身體的化學與激素網絡之中。這樣的抽象削弱了“漸隱感質”（Fading Qualia）思想實驗（Chalmers, 1996），而這一思想實驗正是功能主義直覺的一個基石。Chalmers 認為，如果生物神經元被逐個地、一個接一個地替換成保持同樣輸入—輸出關系的硅芯片，那么在行為和功能組織保持不變的同時，意識卻逐漸消退，將會是一件難以置信的事。基于這一前提，他得出結論：抽象功能組織的保留，足以保證有意識經驗的保留。然而，一個若只完美模仿電發放輪廓 的硅替代物，所保留的不過是一個外在的計算地圖；而這個地圖完全由外部制圖者所選擇的抽象 來定義。它系統性地抹除了生命所要求的那種內在熱力學疆域 ，用一種在因果上惰性的、句法性的模擬，取代了一種構成性的物理現實。感質并不是神秘地“漸漸消退”；真正發生的只是：實例化感質所必需的那個基礎性代謝基底，被直接移除了。

生物學其他領域中物理模擬的局限，也把這一點說得很明白。一個模擬光合作用的 GPU，或許可以精確建模從陽光、水和二氧化碳 到氧氣和葡萄糖 的抽象轉化，但它不會合成哪怕一個葡萄糖分子，也不會釋放氧氣。因此，盡管它完美地模擬了這一過程，它仍然缺乏執行其底層生物化學工作的因果能力。若聲稱對大腦“軟件”的模擬能夠避開這一物理約束，那就犯了一種范疇錯誤（Searle, 1980）。這混淆了一個過程的算法性描述，與實例化這一過程所需要的內在物理。

這種對內在因果性的要求，直接來自物理主義原則，并不是什么形而上學偏好。幻覺主義的論述認為，一個功能性報告就已經充分捕捉了某種經驗的現實性（Dennett, 1991）。然而，如果我們應用 Jaegwon Kim 的因果封閉原則（Kim, 2005），那么，報告某種經驗這一行為——例如通過推動空氣而說出“我很痛”——無可爭議地是一個物理事件。若要讓主觀經驗真正導致這一報告，而不只是某種巧合或幻覺，那么經驗本身就必須具有扎根于物理的力量，并且能夠執行工作。

在數字模擬中，因果鏈條完全由載體 驅動。邏輯門并不是因為它“痛”（由 驅動的內容因果性）才發生切換。相反，它之所以切換，是因為電壓越過了一個被定義出來的物理閾值（由 驅動的載體因果性）。系統的物理狀態本身，單獨就決定了它的演化。符號的語義內容 不起任何因果作用，因為即便這個符號根本沒有指稱任何東西，機器也會執行同樣的物理操作。若作他想，就會落入抽象謬誤。

2.6 計算涌現的謬誤

當面對模擬與實例化之間的區分時，功能主義者往往會退回到復雜性理論與涌現論。他們會說，正如“濕性”是從水分子之間的相互作用中涌現出來的那樣，一旦一個計算系統跨過了足夠復雜性的門檻，意識也會從計算中涌現出來。這一反對之所以失敗，是因為它把弱物理涌現，與我們所謂的“計算涌現的謬誤”混淆了。

?弱涌現（物理的）：宏觀性質（如濕性）直接隨附于微觀物理基底的內在因果動力學之上（例如 ）。

?計算涌現（抽象的）：一種主張，認為一個過程的抽象描述（地圖）能夠僅僅通過句法復雜性的大規模增加，就轉化成該物理過程本身（疆域）。

功能主義者堅持認為，意識是一個獨特的例外，因為它純粹是“基底獨立的信息”。但這種論證預設了它自身的結論：它先行假定心理狀態就是抽象信息 ，從而完全繞開了生成它的那個物理現實 。正如我們已經確立的那樣，句法 并不具有任何內在因果能力；它只是制圖者的一種賦義。聲稱某種抽象句法能夠以某種方式“涌現”為一種物理原因，已經完全超出了科學假說的范圍，因為這要求違反物理世界的因果封閉性。

圖 2：抽象的因果拓撲。(A) 功能主義假定一種線性層級，在其中，計算是物理與意識之間的橋梁。 (B) 我們的框架揭示出一種分叉的拓撲。縱軸代表內在鏈條：物理 實例化經驗，而經驗再通過抽象構成概念 。思維/想象 發生于此。橫軸代表外在鏈條：符號 是通過把一個物理記號任意關聯到一個概念之上而被創造出來的（紅色虛線箭頭）。這個無法跨越的橫向步驟構成了因果鴻溝。計算 是一個僅僅在這一橫向分支上運作的過程。從概念到符號的這一橫向移動——一種任意賦值，而不是一種縱向抽象——切斷了任何從符號回到原初經驗的內在因果路徑。

3 因果循環性：糾正這條鏈條

通過在物理動力學 與計算圖式 之間確立這條堅實邊界，我們就能夠定位計算功能主義內部那個精確的邏輯崩塌點（如圖 2 所示）。

3.1 本體論倒置與因果鴻溝

傳統的功能主義論述通常依賴于一條直截了當、未經審視的因果序列：

物理 → 計算 → 意識

這一序列假定，只要計算復雜性達到某個閾值，意識就會作為一種下游副產物自然而然地出現。然而，正如第 2 節已經確立的，計算絕不是什么在世界中等待被發現的自然類別。要定義離散符號并賦予其語義意義，就需要一個已經具有意識、并充當制圖者 的主體。因此，我們必須從根本上重排這一因果序列：

物理 → 意識 → 概念 → 計算

1. 物理：宇宙的內在因果動力學。

2. 意識：直接從該物理中的特定熱力學組織里涌現出來的現象經驗。

3. 概念：內部地圖，通過從原始經驗中提取不變量而形成。

4. 計算：外部地圖，由對那些被任意賦值給概念的離散符號進行句法操縱所構成。

這條修正后的鏈條嚴格地以單向方式運作。當概念始終物理性地錨定在主體的內在經驗之中時，作為那個實體之“像是什么”的不可還原維度（Nagel, 1974），計算符號卻只是一些物理記號，與它們所表征的概念之間并無任何內在聯系。從概念到符號的移動，并不是抽象中的一個步驟。它是一種橫向的賦值行為，在其中，制圖者把一個物理記號強行綁定到一個心理概念之上。正是這個無法跨越的橫向步驟揭示了因果鴻溝，并永久切斷了任何從符號回返原初經驗的內在路徑。

一旦這一聯系被建立，制圖者就會構造出句法規則，以支配符號的物理狀態轉變 。這些規則是從上而下被明確設計出來的，其目的正在于完美追蹤并模仿相應概念的內在聯想性演化 。然而，盡管這種結構性模仿是無瑕的，物理記號本身卻并不對語義內容施加任何因果影響。機器只是盲目地執行那條被映射出來的軌跡，與它所模擬的現象現實完全脫鉤。

功能主義試圖通過訴諸某個過程（步驟 4）來解釋制圖者（步驟 2）的起源，而這個過程本身卻已經預設了制圖者的存在。這并不只是一個經驗上的缺口，而是一種范疇錯誤：它構成了一個穩固的物理主義約束。構造一張句法地圖，從一開始就要求有一個制圖者。因此，再多的算法復雜性也無法逆向跨越因果鴻溝，去產生一個具有體驗的主體。計算功能主義中這種內在的本體論倒置，生成了一個結構性悖論：它試圖僅僅從制圖者自身的派生產出物中，推導出那個基礎性的制圖者。

3.2 字母表化的普遍性

AI 中一個由來已久的爭論——可以追溯到 20 世紀 80 年代的聯結主義轉向（McClelland et al., 1987）——認為，現代神經網絡不同于更早期的符號系統，因為它們是在所謂的次符號層面上運作的。按照一些領先研究者的說法，這種架構使構建“世界模型”（LeCun, 2022）或遞歸認識論回路（Laukkonen et al., 2025）成為可能，而這足以構成真正的理解。

我們同意，這些遞歸架構可以重現內省的結構特征。正如高維向量空間能夠以一種不同于離散邏輯符號的方式捕捉幾何關系一樣，神經網絡也可以為復雜的關系結構建模。然而，把這種結構上或幾何上的準確性解釋為內在意義的證據，不過是在重復抽象謬誤。它把表征的結構與底層物理現實混為一談，并把模型的幾何當作仿佛就是系統自身的物理。

為了形式化這一反對意見，我們引入一個嚴格的香農約束：要在嚴格意義上處理信息，一個系統需要一個由離散符號構成的有限經典字母表2，以及這些狀態之上的概率分布。在生物生命和人工硬件的宏觀層面上，光強、化學濃度和膜電壓所構成的物理世界，并不是預先貼好標簽的離散 0 和 1。宇宙并不會把它的宏觀物理狀態預先打包成一個可操作的計算字母表；這一字母表必須由制圖者明確施加。把一個神經尖峰或一次電壓翻轉視為一個“符號”，所需要的不僅僅是物理離散化；它還要求字母表化。制圖者必須主動向系統施加一種語義同一性，把一系列異質的連續物理狀態當作一個單一的、可互換的記號來對待。這個約束同樣適用于深度學習的高維向量空間。盡管它們經常被描述為“連續”的表征，向量在實現上卻是由一串浮點數組成的，而每個浮點數本身都是來自有限字母表的一個離散符號（例如 IEEE 754）。

映射函數 中所內含的字母表化要求，適用于一切形式的計算——無論是數字式的、模擬式的，還是量子式的。以一只模擬時鐘為例。在物理上，這個裝置是由齒輪和彈簧構成的集合，受連續動力學 支配。它之所以“計算”時間，只是因為一個制圖者進行了介入，把某一組連續角度映射到一個語義概念之上（例如“下午 3:00”）。如果沒有這種語義施加，這只鐘表不過是一團按照哈密頓方程運動的金屬；其中并不包含任何內在的“時間”。因此，物理基底并不會在缺乏某種先在的內在符號字母表的情況下“處理信息”；相反，它生成的是連續動力學，而這些動力學被一個外在制圖者解釋為信息。

即便未來的 AI 系統放棄浮點運算，轉向完全模擬式的神經形態芯片，本體論鴻溝仍然會存在。因為只要某個物理狀態——不論它是一個離散電壓水平，還是一種連續電荷圖樣——被識別為某種“讀出”或“隱狀態”，它就已經經過了制圖者的字母表化。因此，這些模型依然被封閉在一層語義屏障之后。盡管它們能夠構建復雜精巧的內部地圖，它們卻缺乏與經驗之物理疆域之間那種內在的、構成性的連接。

2 我們承認，基礎物理在普朗克尺度上很可能是量子化的，正如量子力學的信息論解釋所主張的那樣。然而，構成生物生命的那些宏觀熱力學與代謝梯度，是連續運作的。進一步說，即便宇宙從根本上在量子意義上是信息性的（Tegmark, 2008；Wheeler, 1990），把內在的量子狀態翻譯為圖靈機所操縱的外在經典符號，仍然需要一個依賴制圖者的離散化過程。

圖 3：機制的不確定性（旋律悖論）。一個單一的物理載體（底部）具有一條固定的因果軌跡。然而，它并不實例化某一種唯一的計算。根據所施加的字母表化鍵（ 或 ）不同，同樣的物理狀態可以被映射為完全不同的抽象計算（左上與右上）。因此，計算不可能是物理 的內在屬性。

3.3 機制的不確定性

由 Piccinini（2008）倡導的計算之機制主義觀點，試圖把制圖者徹底剔除出去，主張可以在完全不訴諸表征的情況下定義計算。其想法是，計算可以僅僅通過對“數字”的操縱來定義——這里的“數字”是指那些僅僅憑借系統功能組織就能區分開的宏觀物理狀態。然而，這一做法雖然遮蔽了制圖者，卻并沒有消除對制圖者的需要。正如 Sprevak（2018）在其對瑣碎化論證的分析中指出的那樣，要固定任何物理機制的計算身份，仍然需要外部對相關狀態作出規定。物理機制當然可以擁有穩定的吸引子（這正是我們在第 2.4 節中所澄清的熱力學離散化），但把這些連續吸引子歸并到某個特定的、有限的計算字母表之中，依然嚴格地是一種由制圖者施加的外在行為。

我們可以考察一個簡單的旋律悖論（圖 3），以揭示這一手障眼法。設想有一個物理裝置，它依次經過一系列穩定的電壓狀態。其物理躍遷 由電動力學定律所固定。然而，這一精確過程的計算身份 卻始終是完全欠定的。沒有一個外在制圖者來提供映射鍵，這一串單一的物理狀態序列就可以表征：

1. 一段正向播放的旋律（映射 A）。

2. 同一段旋律的逆向播放（映射 B，例如一種逆行倒影）。

3. 一串快速流動的股票市場價格（映射 C）。

4. 連貫的噪聲（如果符號集合以不同粒度被定義）。

物理電壓 本身并不具有任何某種內在屬性，能夠讓上述某一個有限符號集合優先于其他集合。“數字”并不是一種等待在機制中被發現的自然類別。它是制圖者所作出的一道認識論切口，把連續的物理動力學強行壓入一個有限邏輯集合之中（Putnam, 1988）。

因此，即便一個物理系統確實依照可重復的規則，在清晰可區分的宏觀狀態之間演化，仍然需要有一個制圖者介入，才能把計算解釋上的不確定性收束為一條單一的、唯一的軌跡。機制提供的是墨水。制圖者必須提供字母表。

4 含義：計算實現的界限

我們的框架揭示出，AI 意識的障礙并不是一個計算規模問題，也不是一個算法復雜性不斷提升的問題。相反，它是一個模擬與實例化之間區分的問題。正因為如此，它直接關系到當前該領域中兩個正在迅速獲得更多關注與投資的方向：具身機器人學與 AGI 安全（Bengio et al., 2024；Bostrom, 2014）。

4.1 機器人學中的轉導謬誤

對我們這種構成性框架的一個最強有力的反對意見，來自具身性這一觀念。按照這一論證，AI 系統之所以尚未成為有意識存在，關鍵缺失的成分在于它與物理環境之間沒有恰當的因果整合。該論證認為，只要給系統提供傳感器和執行器，使其能夠實時地感知并行動，就能夠彌合因果鴻溝，并使系統的內部符號變得有根基。

然而，僅僅增加傳感器和執行器，并不能解決那個更深層的問題：如何實例化經驗。我們同意，具身主體確實解決了符號落地問題中的指稱層面（Harnad, 1990）。它使內部符號得以成功映射到外部物理數據流之上，從而避免了純詞匯式內部詞典所導致的無限倒退。但我們必須仔細地區分這種指稱性映射，與內在的意義生成。

一個類比有助于說明這一點。把一臺計算機連接到攝像頭和機器人手臂上，類似于把測量儀器接到一個模擬系統上。這個模擬系統現在接收到了真實世界的數據，但模型內部的變量仍然只是符號性表征，而不是那些物理過程本身。同樣，一個連接到實時大氣傳感器的天氣模型，也不會因此變成大氣本身。它只是接收并操縱關于大氣的數據而已。

同樣的原理也適用于具身 AI 系統。傳感器和執行器允許系統與物理世界交互，但它們并不會自動把符號表征轉化為內在的、被經驗到的語義。系統或許能夠構建出越來越精細的環境地圖，但與疆域發生交互，本身并不會把地圖變成經驗的疆域。

追蹤這一具身系統的因果拓撲，就會暴露出我們所謂的轉導謬誤：

1. 輸入轉導：傳感器把外部物理作用力轉導為連續電壓，而后，一個由外部制圖者校準過的 ADC，再把這些電壓字母表化為內部數字狀態（例如：熱能 → 連續電壓 → 離散整數）。

2. 句法策略：句法引擎操縱這些內部離散狀態，以生成輸出狀態，并在物理上實現那個抽象算法。

3. 輸出轉導：執行器把數字輸出重新轉化為宏觀物理作用力。

重要的是，機器人系統的操作核心，也就是它的算法控制器，完全運作在第二步之內。它只作用于那些已經被外部制圖者離散化并字母表化、以供計算使用的符號之上（例如通過矩陣乘法被操縱的浮點數）。

現代“端到端”連續控制的支持者或許會反對說，當代機器人架構通過深度神經網絡，直接把原始傳感器陣列映射到執行器扭矩之上，并不需要人類可讀的符號表征。然而，正如第 3.2 節所解釋的那樣，執行這些控制策略的硬件——例如 GPU——仍然依賴于符號，這體現在對浮點數的字母表化，以及對其進行操縱時所依據的預定義數學規則之中。制圖者所提供的那種前提性字母表化，并沒有消失。恰恰相反，它已經被烘焙進硅基架構本身。

轉導謬誤并不僅僅在于，物理力在傳感器處被翻譯成了數字。更深層的范疇錯誤發生在這樣一種假定中：人們以為，對這些經轉導后的符號所進行的算法性操縱，能夠以某種方式實例化那個現象主體。要真正理解在芯片上運行算法的具身機器人，與生物學意義上的制圖者之間的差異，我們需要記住：對后者而言，主觀經驗之所以是一個既成事實，并不是因為抽象的信息處理，而是因為一種特定的、由代謝所構成的物理現實。

沒有任何物理上的或邏輯上的正當理由，讓我們假定：一個硅芯片僅僅因為它在執行一種感官輸入與機械執行器之間的句法映射，就會生成一種類似的、在物理上被構成出來的經驗。如果我們作出相反的假設，就會得到一個違反物理主義原則的邏輯蘊含。正如我們在第 2.5 節中所證明的那樣，任何算法所關聯的抽象狀態——也就是計算所指涉之“內容”——都不具有任何內在因果能力。系統中唯一的物理因果性，只屬于硅基載體本身。因此，若說具身機器人中某種句法映射的執行（無論是對傳感器數據、執行器數據，還是其他任何東西）能夠生成經驗，那實際上就是在說：這個物理芯片僅僅憑借它的材料屬性，就必然內在地具有產生意識的能力。請注意，這一點成立，與它是否連接到機器人身體、以及它運行何種具體算法，都無關。因此，對地圖—疆域關系所作的嚴格分析揭示出：與最初看起來似乎合理的印象不同，具身性并不能把一種模擬轉化為構成性的主觀經驗。

4.2 本體論上的解脫：非感知工具的安全性

在已經確立：無論是算法復雜性，還是物理具身性，都無法跨越因果鴻溝之后，我們現在就可以討論這一框架的實踐含義了。計算映射與物理疆域之間的這種結構性分離，對 AI 安全有著直接影響。它有助于澄清：哪些類型的系統或許真的能夠承載現象經驗，而哪些則不能。

在行動主義（enactivism）與具身認知領域的研究中，人們已經指出，有若干物理過程似乎與有意識經驗緊密相關。其中包括一個生命系統內部的自創生（autopoiesis）與持續的熱力學調節（Damasio, 1999；Friston, 2010；Thompson, 2007）。從歷史上看，這些機制一直被視作生物有機體的屬性，因此也被視作專屬于碳基生命的特征。

我們的框架提出了一種略有不同的解釋。它保留了同樣的物理主義強調，即強調真實的、內在的物理過程，但它并不要求這些過程只能發生在生物有機體中。按照這一觀點，現象經驗取決于某些類型動力學的真實物理實例化。因此，這一框架并不意味著意識必然只能局限于生物生命。原則上，一個非生物系統也可能被設計出來，以實現那些必要的物理條件。如果這些條件能夠在某種合成基底中被成功實例化，那么有意識經驗也可能在那里產生。

然而，這一根本性的結構限制保證了：如果這樣一種人工系統真的具有意識，那么那也將完全是由于它的特定物理構成——這恰恰是基底獨立性的徹底反面。既然現象意識是一種被構成出來的物理狀態，既然模擬與實例化之間存在著本體論邊界，那么就可以推出：主觀經驗不會因為擴展算力或運行某些強大的算法而突然涌現出來。它并不是一種可以被偶然或有意制造出來的軟件產物。

這一認識有助于澄清該領域眼下的方向：高能力人工通用智能（AGI）的發展，并不會內在地導向一種新型道德病患的誕生，而是導向一種高度復雜但不具感知能力的工具的不斷精煉。

然而，在這種規模上實現行為模仿，又帶來了對認識論衛生的新要求。AI 系統正在迅速變得越來越擅長復制那些人類通常與其他有意識心靈聯系在一起的行為信號；而隨著類人機器人等具身系統的發展，這一趨勢還會被進一步放大。這給科學共同體提出了一個明確挑戰。我們真正需要的，不是去為機器的權利做準備，而是清楚捍衛這樣一條方法論邊界：模擬的能動性（teleonomy）與主體的物理實例化（teleology）之間的邊界（Cao, 2012）。因此，未來任何關于人工感知能力的主張，都必須接受嚴格的物理主義檢驗；其依據不應是算法復雜性，而應是經驗所要求的那種特定的、內在的物理動力學。

5 結論：計算的盲點

計算通常被視為宇宙的一種基本特征，而計算功能主義正是建立在這一看法之上，假定計算位于我們有意識經驗的根基之處。然而，通過仔細考察計算的因果起源，我們已經表明，這種觀點犯下了一種本體論倒置：有意識經驗不可能是計算的下游結果，因為它恰恰是計算得以成立所必需的物理前提。

此外，我們還表明，計算從根本上說是一種描述，一張地圖，而它不可能在物理上實例化它所描述的東西。這些洞見一方面挑戰了人們對主觀經驗本性的廣泛直覺，另一方面也挑戰了人們對計算本性的廣泛直覺；而它們完全是建立在那些已被充分確立的物理定律與經過謹慎運用的邏輯之上的。關鍵的是，與大多數關于有意識 AI 之潛力的討論和猜測不同，這一框架并不依賴于一個完整的意識理論。它通過處理等式的另一邊，解決了這個表面上的難題：就本體論而言，計算究竟是什么？至于意識問題，這一框架所要求的，只是現象經驗并不違反因果封閉性——而因果封閉性正是我們科學理解中最根本的原則之一。僅僅這一原則，就足以表明：經驗必定是一種在物理上被構成出來的、徹底物理性的現象；這使我們能夠繞開一切關于二元論或附帶現象論的猜測。

總結我們已經確立的這一套本體論：計算是對離散符號的句法操縱，而這些操縱受一套旨在模擬概念性思維的規則支配。這些符號并不是概念蒸餾出來的本質；它們是由制圖者賦予的任意物理記號。反過來，概念則是從生活著的、熱力學的經驗中被主動提取出來的、在物理上被構成的不變量。因此，期待一種算法性描述去實例化它所映射的那種性質，就如同期待萬有引力的數學公式能夠在物理上施加重量。相信 AI 僅僅通過操縱內部變量就能變得有意識，就是犯下了“盲點”（Frank et al., 2025）這一錯誤：把地圖誤當成了疆域。

因此，計算性描述無法生成主觀經驗，并不是工程上的失敗，而是描述本身的一種邏輯必然性。這同樣意味著，感質并不是什么可以通過越來越優雅的句法來解決的謎題。相反，它們代表著一種內在的、底層的基底，而正是這一基底首先使句法的語義賦值成為可能。

通過創造越來越強大的人工智能，我們并不是在工程化一種新的生命形式，而是在構建越來越精確的預測性地圖。然而，無論它的預測保真度有多高，無論它作為推理工具有多大效用，無論它是否具備物理具身性，這樣的人工系統都始終在范疇上不同于現象經驗的疆域。承認這一區分，并避免抽象謬誤中的本體論倒置，乃是一門成熟的、以物理學為基礎的機器智能科學的前提。

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