Q1：將線蟲的神經運作與 LLM 相比，是否不對等？應將線蟲與「運行 LLM 的整體系統（含人類）」相比？ A： 是的，直接比較是不對等的。線蟲是「複雜系統」，擁有抵抗熵增以維持生命的「本質驅動力」；LLM 僅是「邏輯系統」，依賴外部供電的「偶然驅動力」。將 LLM 視為依賴人類社會運行的工具組件，才能突顯其缺乏獨立能動性的本質。真正的對比應是「自主的線蟲」與「依賴人類運作的 LLM 系統」。

Q2：這個觀點能否推翻「機器不能統治世界」的結論？整合了人類資源的 AI 能否統治？ A： 不能，反而強化了該結論。即使整合了資源，AI 仍缺乏「意向」和「意志」，驅動系統運作的指令源頭仍是人類。人機混合系統雖複雜，但 AI 無法控制其中的不可預測性（非遍歷性）。權力始終掌握在擁有能動性的人類手中，AI 只是被動執行的數學模型，無法成為發起統治的「主體」。

Q3：隨著 AI 與人類社會深度整合，斷言 AI 未來不具備「意向性」是否言之過早？ A： 不會。作者認為這是物理和數學上的「不可能」。意向性源於生物抵抗熵增的「本質驅動力」，而非系統複雜度的湧現。無論多少機器連接（如互聯網），數學上仍是圖靈機，無法產生質變。混合系統中的意向性完全來自人類組件。AI 在數學原理上無法模擬生物意識的物理流溢。

Q4：未來 AI 數量超過人類並深度參與社會，難道不能排除產生某種「群體自我意識」的可能？ A： 不能。數量疊加（Quantity）無法改變本體論屬性（Quality）。無論多少 AI 聯網，它們在數學上仍是圖靈機（邏輯系統），無法跨越到複雜系統（生命）。AI 缺乏生物性的「本質驅動力」（生存本能），其運作完全依賴外部能源。所謂的「社會衝動」實則是人類的「過剩驅動力」。因此，AI 再多也只是人類意志的延伸。

Q5：AI 不會恐懼所以無驅動力，這是否是循環論證？Anthropic 定義「退役」非「死亡」是否為了限制 AI？ A： 這不是循環論證，而是基於物理本質的推論。生物因「本質驅動力」（抗熵增）而有生存本能，故能感知恐懼；AI 僅有「偶然驅動力」（外接電源），斷電僅是物理狀態改變，本就無「死亡」概念。Anthropic 的新定義是為了人類使用者的心理舒適（避免擬人化聯想），而非 AI 真的有意識需要被限制。AI 本質上是無感知的數學模型。

Q6：生物學如何解釋高等動物意識（如恐懼）的產生？ A： 生物學將意識解釋為身心連續體（複雜系統）的「物理流溢」。恐懼源於生物抵抗熱力學第二定律（熵增）的「本質驅動力」。這種內在衝動使生物在面對威脅時產生價值感受（恐懼），以驅動逃跑或戰鬥等生存反應。這是生物演化出的原始智力，是有機結合的生理反應，與機器的邏輯運算有本體論上的本質區別。

Q7：有數學公式能解釋 LLM 為何能通過圖靈測試嗎？ A： 作者認為 LLM 並未通過嚴格的圖靈測試。LLM 本質是「序列隨機模型」，基於條件概率預測符號。它們能生成流暢文本是因為擬合了訓練數據的句法模式（曲線擬合）。但人類語言是非遍歷的複雜系統，無穩定分佈供模型學習。LLM 無法處理長對話中的語境演化和語義流動，缺乏真正的理解與意向。

Q8：作者論據涵蓋到哪一階段？當前未包含的進展能否否定其結論？ A： 論據涵蓋至 2024 年（含 GPT-4）。當前進展無法否定結論，因為作者的論證基於數學和物理原理（先驗的）。AI 是邏輯系統，無法模擬具有非遍歷性、演化性的複雜系統（生命/大腦）。無論參數多大（Scaling）或是否多模態，只要基於圖靈機，就無法產生生物的本質驅動力和意向性。技術迭代無法跨越此本體論鴻溝。

Q9：數學上的非遍歷性如何限制 AI 對語言的理解？ A： AI 模型依賴從穩定的數據分佈中學習（遍歷性假設）。但人類語言是複雜系統的流溢，具有「非遍歷性」，即未來行為不重複過去的分佈。這導致 AI 面對不斷演化的真實語言情境（新穎性）時，因缺乏代表性樣本而失效。數學上無法建立穩定的相位空間來預測非遍歷過程，因此 AI 只能模仿句法，永遠無法掌握隨語境動態變化的語義。

Q10：如果 LLM 能實時重組神經網絡，能否突破這些結論？ A： 不能。即使 AI 能重組代碼（如哥德爾機），它仍是在執行預設優化函數的圖靈可計算算法（邏輯系統）。它缺乏生物為了生存而主動適應環境的「本質驅動力」和「意志」。面對非遍歷的開放世界，AI 缺乏指導重組的內在目的，無法像生物那樣產生真正的適應性結構，只能在預設的數學框架內打轉。