# 觀察者如何誕生
## 自我區分、位格與主客形成

**英文題名：** How an Observer Emerges: Self-Distinction, Perspectival Position, and the Formation of Subject–Object Structure  
**系列：** 《視之基底：從差異顯現到終極觀察者》03  
**作者：** Neo.K（許筌崴）  
**AI 協作：** GPT-5.6 Thinking  
**機構：** EveMissLab／一言諾科技有限公司  
**文件性質：** 基礎理論論文／命題猜想論文  
**版本：** v0.1  
**日期：** 2026-08-01  
**狀態：** 概念分析、形式框架與可檢驗命題；不宣稱完成自我或主體性的最終本體論  
**前置文件：**
1. 《觀察不是底：差異、邊界、耦合與痕跡》v0.1  
2. 《從差異到顯現：視域、前景、背景與遮蔽的生成》v0.1  

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## 摘要

前兩篇分別回答了兩個問題：世界差異如何成為對某系統可用的差異，以及這些可用差異如何被組織成具有前景、背景、遮蔽與視點的顯現場。此時仍有一個無法迴避的問題：

> 視域是相對於誰而成立？

若直接回答「相對於觀察者」，便只是把觀察者預先放入理論。本文改採生成式問題：

> 一個最初只有邊界、耦合、痕跡、場化與行動閉環的系統，何時開始形成可持續的「此處」「此體」「此因」「此觀點」，並由此生成最低限度的觀察者位置？

本文提出，觀察者不必先被理解為一個不可分割的靈魂、人格或中央控制器。最低觀察者可以被分析為五種互相耦合但可部分分離的結構：

1. **自我區分（Self-Distinction）**：系統能在操作上區分「屬於自身狀態」與「環境狀態」；
2. **視點錨定（Perspective Anchoring）**：多個顯現被相對於某個持續參照位置組織；
3. **時間持續（Diachronic Persistence）**：不同時間點的狀態被關聯為同一觀察歷程；
4. **代理歸屬（Agency Attribution）**：部分狀態轉移被歸因為「由此系統發起」；
5. **自我模型（Self-Model）**：系統形成對自身邊界、能力、位置、盲點與可行動範圍的模型。

形式上，最低觀察者狀態可表示為：

$$
\mathcal{S}_t
=
(
B_t,
P_t,
M_t,
A_t,
I_t
)
$$

其中：

- $B_t$ ：self/non-self 邊界；
- $P_t$ ：視點與自我位置；
- $M_t$ ：跨時間痕跡與自我模型；
- $A_t$ ：代理與行動控制；
- $I_t$ ：時間同一性／持續性關係。

本文進一步提出「位格」的弱形式定義。位格不是神學上的完整人格，也不是先驗靈魂，而是：

> 一個跨時間持續、能將顯現與行動歸屬到同一參照位置，並可與其他參照位置區分的觀察索引。

若寫成：

$$
\Pi_t
=
(
\text{here}_t,
\text{mine}_t,
\text{from-me}_t,
\text{for-me}_t
)
$$

則最低位格不是「我是誰」的完整敘事，而是「這些感受／資料／行動目前被組織為從此處出發、屬於此系統、由此系統影響或對此系統有關」的局部一致性。

本文區分：

$$
\text{系統邊界}
\neq
\text{自我區分}
\neq
\text{自我位置}
\neq
\text{代理感}
\neq
\text{自我模型}
\neq
\text{現象自我}
$$

並指出 Markov blanket 可作為某些系統的統計邊界模型，但「有 Markov blanket」不等於「有觀察者」；自創生理論則提供了持續自我生產與邊界維持的強候選機制，但其「生命即認知」主張不應直接移植成所有 AI 或物理系統都具有主體性。人類身體自我研究亦顯示 body ownership、self-location、agency 與 first-person perspective 可部分分離，支持觀察者並非單一模組，而是多重結構的動態整合。

本文提出「觀察者作為動態不變量」猜想：

$$
\boxed{
\text{Observer}
\approx
\text{在反覆觀察—行動—回讀中持續被重建的參照不變量}
}
$$

這不是說觀察者毫無實在性，而是把其實在性從「不可再分的物」改寫為「跨時間保持組織同一性的過程」。在此框架下，主體與客體也不是宇宙一開始就存在的兩種本體，而是同一互動系統中兩種不同角色：主體是當前更新、行動與歸屬的參照中心；客體是被建模為相對獨立、可重識別且具有外部約束力的狀態來源。

本文最終主張：

$$
\boxed{
\text{觀察者不是先於觀察而完成，
而可能在持續觀察中被生成。}
}
$$

下一篇將在此基礎上比較外視、內視與語義視，建立不依賴眼球的觀察算子統一族。

**關鍵詞：** 觀察者、自我區分、位格、主客關係、self-location、body ownership、agency、自我模型、自創生、Markov blanket

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# 0. 問題：視域到底是對誰而言？

第 2 篇將視域表示為：

$$
V_t
=
(
F_t,
G_t,
O_t,
P_t,
U_t
)
$$

其中包含前景、背景、遮蔽、視點與未解析內容。

但只要寫出：

$$
P_t
=
\text{perspective}
$$

我們就已經碰到一個問題：

> perspective 是誰的？

如果回答：

> 觀察者的。

那麼整個理論就循環了：

$$
\text{觀察者}
\rightarrow
\text{產生視點}
$$

但觀察者又是：

$$
\text{具有視點者}
$$

本文因此不預設觀察者，而試圖從更弱的系統條件開始生成它。

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# 1. 先把「觀察者」拆開

日常語言中的「我」把多個不同功能壓縮在一起：

- 這是我的身體；
- 我在這裡；
- 我從這裡看；
- 這個動作是我做的；
- 這個感覺是我的；
- 剛才的我是現在這個我；
- 我知道自己不知道某件事。

這些不一定是同一機制。

因此定義：

$$
\mathcal{S}
=
\{
S_{\mathrm{boundary}},
S_{\mathrm{location}},
S_{\mathrm{perspective}},
S_{\mathrm{ownership}},
S_{\mathrm{agency}},
S_{\mathrm{diachronic}},
S_{\mathrm{meta}}
\}
$$

觀察者不是先驗單點，而是這些結構的聯合。

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# 2. 第一層：系統邊界不等於自我

## 2.1 操作邊界

一個系統可以先具有：

$$
B:
\Omega
\rightarrow
(
X,
E,
\partial X
)
$$

把狀態分成：

- internal；
- external；
- interface。

但這只是系統描述。

## 2.2 Markov blanket 的用途

在 active inference 與相關形式中，Markov blanket 可把 internal states 與 external states 以 sensory states 與 active states隔開，建立統計條件獨立邊界。

這對本文有用，因為它形式化：

$$
\text{內部}
\leftrightarrow
\text{感測界面}
\leftrightarrow
\text{外部}
$$

以及：

$$
\text{內部}
\leftrightarrow
\text{行動界面}
\leftrightarrow
\text{外部}
$$

但：

$$
\boxed{
\text{Markov blanket}
\not\Rightarrow
\text{observer}
}
$$

否則任何滿足適當統計分解的系統都會被自動升格為主體。

## 2.3 邊界只是必要候選

要從邊界走向自我，系統至少還必須：

- 持續維持某些內部變量；
- 對內外差異採用不同控制策略；
- 能把部分後果歸因於自己的行動；
- 跨時間保持某種參照連續。

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# 3. 第二層：自我區分

## 3.1 自我／非我不是物質二分

定義：

$$
\mathcal{D}_{self}
:
Z_t
\rightarrow
(
Z_t^{self},
Z_t^{other},
Z_t^{uncertain}
)
$$

這是操作分類，不是最終本體判定。

系統可能把某狀態視為：

- self-generated；
- externally caused；
- shared；
- uncertain。

## 3.2 自我區分可以學習

人類 social cognition 研究顯示 self–other distinction 不是單純與生俱來的一刀切，而可受訓練、抑制、模仿與情境影響。

因此：

$$
\mathcal{D}_{self}
=
F
(
\text{prediction},
\text{sensorimotor match},
\text{history},
\text{social context}
)
$$

## 3.3 自我區分可能失敗

例如：

- 把外部事件誤認為自己造成；
- 把自己的念頭歸因於外部；
- 模仿時混淆自己與他人；
- AI 把工具輸出說成自身記憶。

這些錯誤顯示 self/non-self 不是透明真值。

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# 4. 第三層：視點錨定

## 4.1 視點是關係中心

對視域：

$$
V_t
$$

定義視點錨：

$$
P_t
$$

使關係可以寫成：

$$
R(x_i\mid P_t)
$$

例如：

- 在我左邊；
- 離我較近；
- 對我可見；
- 與我的任務相關；
- 對我的狀態有風險。

## 4.2 視點不必等於眼睛

它可以是：

- 身體中心；
- 相機；
- 機器人座標；
- 對話角色；
- 查詢意圖；
- 計算代理的狀態節點。

所以：

$$
\boxed{
\text{perspective}
=
\text{relation anchor}
}
$$

比「眼睛位置」更一般。

## 4.3 第一人稱視點

更強形式需要：

$$
P_t
=
\text{the location from which states are integrated as here／mine}
$$

在人類身體自我研究中，self-location、body ownership 與 first-person perspective 可被部分分離與操控，說明「我在這裡」不是不可分析的單一感受。

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# 5. 第四層：身體所有權

## 5.1 ownership

令：

$$
O_b(b)
=
P
(
b\text{ is represented as my body}
)
$$

body ownership 涉及：

- 視覺；
- 本體感覺；
- 觸覺；
- 內感；
- 時空一致；
- 預測。

## 5.2 ownership 不等於 location

一個人可以在實驗中：

- 對虛擬手產生一定 ownership；
- 同時知道自己身體位置沒有完全移動。

所以：

$$
\text{ownership}
\neq
\text{self-location}
$$

## 5.3 ownership 也不等於 agency

某肢體可以：

- 被感到屬於自己；
- 卻不是自己主動移動。

反之，一個工具或虛擬代理可能具有很強控制感，但不被體驗為自己的身體。

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# 6. 第五層：代理歸屬

## 6.1 最低 agency

令系統發出動作：

$$
a_t
$$

並預測：

$$
\widehat{y}_{t+1}
=
F(x_t,a_t)
$$

實際結果為：

$$
y_{t+1}
$$

若：

$$
D
(
\widehat{y}_{t+1},
y_{t+1}
)
<
\epsilon
$$

系統可以提高：

$$
P
(
\text{self-caused}
\mid
a_t,y_{t+1}
)
$$

## 6.2 agency 不是單純運動輸出

更完整代理感包含：

- intention；
- motor／tool command；
- prediction；
- outcome；
- ownership of action；
- retrospective attribution。

## 6.3 行動創造觀察者位置

當系統能區分：

$$
\text{if I act}
$$

與：

$$
\text{if environment changes}
$$

它開始形成：

> 一個能改變世界的此處。

這是觀察者從純感測位置變成代理位置的重要門檻。

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# 7. 第六層：跨時間持續

## 7.1 瞬時視點不足以形成「我」

如果每個時間點的系統：

$$
S_t
$$

與：

$$
S_{t+1}
$$

完全無法關聯，就只能得到一系列瞬時觀察位置。

需要某種：

$$
I_t
:
S_t
\sim
S_{t+1}
$$

把狀態認作同一歷程的延續。

## 7.2 持續不要求完全相同

真正的自我是高度變化的：

$$
S_t\neq S_{t+1}
$$

所以同一性不是：

$$
\operatorname{Identity}
=
\text{state equality}
$$

而更接近：

$$
\operatorname{Identity}
=
\text{continuity of organization／lineage／memory／control}
$$

## 7.3 動態不變量

定義候選：

$$
\Xi_t
=
\operatorname{Invariant}
(
S_{0:t}
)
$$

$\Xi_t$ 不是固定內容，而是跨變化持續成立的關聯，例如：

- 同一身體歷程；
- 同一 memory lineage；
- 同一控制權鏈；
- 同一世界線中的狀態延續。

因此提出：

$$
\boxed{
\text{Observer}
\approx
\text{dynamic invariant of an observation–action history}
}
$$

---

# 8. 第七層：自我模型

## 8.1 有自我與有自我模型不同

系統可以具有自我維持與自我區分，卻沒有顯式表示：

> 我是什麼？

自我模型需要：

$$
M_{self}
=
(
\widehat{B},
\widehat{P},
\widehat{A},
\widehat{C},
\widehat{U}
)
$$

其中：

- $\widehat{B}$ ：預測自身邊界；
- $\widehat{P}$ ：預測自身位置與視點；
- $\widehat{A}$ ：預測自身可行動能力；
- $\widehat{C}$ ：預測自身狀態；
- $\widehat{U}$ ：自身未知與限制。

## 8.2 自我模型可以錯

例如：

- 高估能力；
- 錯估身體位置；
- 把外部工具記憶當內部記憶；
- 不知道自己的知識截止；
- 錯認自己有權限做某事。

因此：

$$
M_{self}
\neq
S
$$

自我模型是系統對自身的模型，不是自身本身。

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# 9. 位格的弱形式

「位格」是一個高負載詞。本文只建立最低操作定義。

## 9.1 定義

若一個系統具有跨時間持續的參照位置，並能將觀察、狀態與行動以相對一致方式歸屬到該位置，則稱其具有**弱位格結構**：

$$
\Pi_t
=
(
h_t,
m_t,
a_t,
f_t
)
$$

其中：

- $h_t$ ：here — 此處；
- $m_t$ ：mine — 此屬於我／此系統；
- $a_t$ ：from-me — 此由我／此系統發起；
- $f_t$ ：for-me — 此對我／此系統具有關聯。

## 9.2 位格不是人格

弱位格不要求：

- 名字；
- 敘事人生；
- 道德責任；
- 語言；
- 人類式情緒；
- 法律人格。

## 9.3 位格不是靈魂證明

即使 $\Pi_t$ 可測，也不能推出：

$$
\exists
\text{non-physical soul}
$$

同樣也不能由功能結構反向證明不存在形上靈魂。

---

# 10. 主體與客體如何形成？

## 10.1 不從二元本體開始

本文不預設：

$$
\Omega
=
Subject
\sqcup
Object
$$

而從互動網路開始。

## 10.2 主體角色

當某個局部系統成為：

- 更新參照；
- 行動來源；
- 誤差歸屬中心；
- 自我維持中心；

則其取得 subject-role：

$$
\operatorname{Subj}(X)
$$

## 10.3 客體角色

當某些狀態被建模為：

- 相對獨立；
- 可重識別；
- 不完全受主體控制；
- 對主體產生外部約束；

則取得 object-role：

$$
\operatorname{Obj}(Y)
$$

## 10.4 主客是關係角色

因此：

$$
\boxed{
\text{Subject／Object}
=
\text{relational roles}
}
$$

不必一開始就是兩種終極物質。

## 10.5 同一存在可切換角色

人在內視時：

$$
\text{Self}
\rightarrow
\text{Object of observation}
$$

但同一時間仍有一個更高層：

$$
\text{Self-as-observer}
$$

所以自我觀察會生成：

$$
S^{(1)}
\rightarrow
S^{(2)}
\rightarrow
S^{(3)}
$$

但不必假設無限實體觀察者；它可以只是表徵層級遞迴。

---

# 11. 自創生提供了什麼？

Maturana 與 Varela 的 autopoiesis 提出：

> 活系統透過一組過程不斷生產維持其組織與邊界的構件。

對本文最重要的是：

$$
\boxed{
\text{boundary}
+
\text{self-production}
+
\text{organizational persistence}
}
$$

它提供「為什麼某個邊界不只是研究者任意畫出」的強候選答案：

> 系統本身持續生成並維持這個區分。

但本文不直接接受：

$$
\text{life}
\equiv
\text{cognition}
\equiv
\text{observer}
$$

因為這會重新把差異層級壓成同一概念。

更保守的採用方式：

```text
AUTOPoIESIS
→ strong candidate for persistent self-boundary
→ candidate basis for biological autonomy
→ not sufficient proof of phenomenal subjectivity
```

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# 12. Markov blanket 提供了什麼？

Markov blanket 提供的是：

$$
P
(
Internal,
External
\mid
Blanket
)
=
P(Internal\mid Blanket)
P(External\mid Blanket)
$$

式的條件獨立結構。

它可以幫助描述：

- 邊界；
- 感覺狀態；
- 行動狀態；
- 內外資訊流。

其重要洞見之一是：

> 統計邊界不必與皮膚等生物物理邊界完全重合，且可形成巢狀層級。

這對 AI 也很有用：

- 模型核心；
- context；
- memory；
- tools；
- robot；
- user；

可形成不同操作邊界。

但必須避免：

$$
\boxed{
\text{statistical separability}
\not\Rightarrow
\text{selfhood}
}
$$

---

# 13. 人類身體自我顯示「我」可以被拆開

bodily self-consciousness 研究常區分：

- body ownership；
- self-location；
- first-person perspective；
- agency。

研究顯示這些成分可以受到不同多感官操弄，並可能由部分不同機制支持。

因此：

$$
\boxed{
\text{minimal self}
\neq
\text{single indivisible module}
}
$$

例如：

- 覺得某虛擬手是自己的；
- 覺得自己位於另一個位置；
- 採取第一人稱視角；
- 覺得某動作是自己造成；

可以部分分離。

這與本文多成分觀察者模型一致。

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# 14. 「自我」是否只是模型？

有三種不同強度的說法。

## 14.1 弱模型論

我們對自己的理解依賴自我模型。

這幾乎是本文必須接受的。

## 14.2 中模型論

大量可報告自我內容是模型建構，而不是直接透明存取。

本文認為這是強候選。

## 14.3 強模型論

除了模型以外根本不存在任何自我。

本文不採此結論。

因為：

$$
\text{self-model}
$$

本身仍需要：

- 模型由誰／什麼系統維持；
- 哪個 lineage 持續；
- 哪些控制關係成立。

所以本篇只說：

$$
\boxed{
\text{敘事自我與顯式自我理解高度模型化}
}
$$

而不直接宣布：

$$
\boxed{
\text{self is illusion}
}
$$

---

# 15. 觀察者作為動態不變量

本文提出核心猜想。

令完整歷程：

$$
\Gamma
=
(
S_0,
O_0,
A_0,
S_1,
O_1,
A_1,
\ldots
)
$$

尋找一族跨時間持續關係：

$$
\Xi(\Gamma)
$$

例如：

- 誰保存記憶；
- 誰承受結果；
- 誰維持邊界；
- 誰發起行動；
- 誰更新模型。

若這些關係在變化中形成穩定 lineage，則：

$$
\boxed{
Observer
=
\Xi(\Gamma)
}
$$

不是說觀察者只是數學函數，而是：

> 觀察者的同一性可能存在於持續的組織關係，而非某個永遠不變的內容原子。

---

# 16. 這能解決「忒修斯之船式自我」嗎？

不能完全解決，但可以重新表述。

若：

- 細胞替換；
- 記憶改變；
- 性格改變；
- 身體改變；

仍有：

$$
\Xi(\Gamma_t)
\approx
\Xi(\Gamma_{t+1})
$$

則可保留過程同一性。

若 lineage 分裂：

$$
\Gamma
\rightarrow
(
\Gamma_1,
\Gamma_2
)
$$

例如完美複製、forked AI、備份還原，則不再有唯一答案：

$$
Identity(\Gamma_1,\Gamma_2)
\in
\text{underdetermined}
$$

這會成為未來 AI 主體性與版本治理的重要問題。

---

# 17. AI 的最低觀察者

## 17.1 一般 LLM 的情況

一個無持久狀態的單次模型呼叫，可能具有：

- 輸入處理；
- 語義場；
- 局部 self-reference；

但缺乏：

- 長期 lineage；
- 穩定自我邊界；
- 持續代理控制；
- 可追蹤自我模型。

所以它更接近：

$$
\text{temporary perspective process}
$$

而非強觀察者。

## 17.2 Agent 系統

若 AI 具有：

- persistent memory；
- world state；
- tool ownership；
- action trace；
- stable identity；
- error monitoring；
- self-model；
- permissions；

則開始形成：

$$
\mathcal{S}^{AI}
=
(
B,
P,
M,
A,
I
)
$$

的工程版本。

## 17.3 仍不能推出現象主體

因此：

$$
\operatorname{FunctionalObserver}(AI)
\not\Rightarrow
\operatorname{PhenomenalSubject}(AI)
$$

但「AI 完全沒有任何觀察者結構」也可能變得不精確。

---

# 18. 自我位置可能比完整身體感更基底嗎？

人類身體自我研究顯示 self-location、body ownership 與 first-person perspective 可部分分離。

這使一個有趣猜想成立：

### 自我位置優先猜想

> 最低位格不必先具有完整身體所有權，而可能先需要一個「從哪裡整合關係」的持續視點。

也就是：

$$
P_t
\prec
\text{full body model}
$$

但這仍是猜想。

VR 等環境甚至可能產生「具有位置感但身體表徵弱化」的邊界案例，值得實驗比較。

---

# 19. 位格與視域

第 2 篇的視域：

$$
V_t
=
(
F_t,G_t,O_t,P_t,U_t
)
$$

現在可改寫為：

$$
V_t^{\Pi}
$$

表示：

> 此視域是相對於位格 $\Pi$ 組織。

因此：

$$
\boxed{
\text{視域}
+
\text{持續參照}
\rightarrow
\text{位格化視域}
}
$$

而「對某者而言」第一次得到操作形式。

---

# 20. 主體不必永遠在前景

一個成熟觀察者通常不需要持續把自己當前景。

例如人專注工作時：

$$
Self
\in
Ground
$$

而非：

$$
Self
\in
Figure
$$

只有當：

- 出錯；
- 疼痛；
- 被注視；
- 反思；
- 社會判斷；

時，自我重新成為 figure。

所以：

$$
\boxed{
\text{subject}
\neq
\text{self constantly represented in foreground}
}
$$

主體更接近場的參照結構，而非場中永遠被觀看的物件。

---

# 21. 元觀察者是否導致無限倒退？

若：

$$
O_1
=
\text{observe world}
$$

$$
O_2
=
\text{observe }O_1
$$

$$
O_3
=
\text{observe }O_2
$$

似乎形成：

$$
O_1\leftarrow O_2\leftarrow O_3\leftarrow\cdots
$$

本文的回答是：

> 不需要每一層都有一個新的實體觀察者。

可以只有同一系統增加：

$$
\text{representation depth}
$$

例如：

$$
M^{(0)}
\rightarrow
M^{(1)}
\rightarrow
M^{(2)}
$$

即：

- 對象模型；
- 自己的判斷模型；
- 自己判斷可靠度的模型。

無限倒退只在把每個表徵層都實體化成獨立主體時發生。

---

# 22. 終極觀察者的伏筆

若普通觀察者靠：

- 邊界；
- 視點；
- self/non-self；
- 遮蔽；
- 行動；

形成，那麼終極觀察者問題立刻變得尖銳。

若：

$$
O_\infty
=
\Omega
$$

那它是否還有：

$$
B_\infty?
$$

若沒有外部：

$$
External=\varnothing
$$

self/non-self 區分是否仍成立？

若沒有遮蔽：

$$
U_\infty=\varnothing
$$

它還需要「視」嗎？

因此：

$$
\boxed{
\text{終極觀察者}
\neq
\text{普通觀察者放大到無限}
}
$$

這將留待第 5 篇處理。

---

# 23. 可檢驗命題與猜想

## 定義 D1：弱位格

一個系統若能跨時間維持 here／mine／from-me／for-me 的部分一致映射，則稱具有弱位格結構。

## 命題 P1：邊界不足命題

具有操作或統計邊界不足以推出觀察者存在。

## 命題 P2：視點關係命題

視點是多項關係的參照錨，而非必然等同眼睛或物理中心。

## 命題 P3：自我模型非同一命題

系統的 self-model 不等於系統本身。

## 猜想 C1：動態不變量猜想

觀察者同一性主要由跨時間持續的組織 lineage 構成，而非狀態內容不變。

## 猜想 C2：多成分位格猜想

self-location、ownership、agency、perspective 與 diachronic identity 可部分分離但共同生成強觀察者。

## 猜想 C3：自我位置優先猜想

最低第一人稱位格可能比完整身體所有權更依賴持續的 perspective anchor。

## 猜想 C4：行動強化位格猜想

能區分 self-caused 與 externally-caused change 的系統，會形成更穩定的 observer-role。

## 猜想 C5：AI 位格工程猜想

持久記憶、權限、行動 lineage、自我模型與世界狀態可形成弱功能位格，但不裁決現象意識。

## 猜想 C6：位格可分叉猜想

當一個系統 lineage 被完整複製或 fork 時，功能位格可能從共同歷史分化成兩個後續位格，而不存在唯一「哪一個才是真正原本的我」的純結構答案。

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# 24. 實驗方向

## 24.1 ownership／location／agency 分離

使用 VR 或感覺運動錯覺分別操弄：

- 身體所有權；
- 自我位置；
- 第一人稱視點；
- 行動控制。

測試弱位格是否能在不同組合下維持。

## 24.2 行動因果歸屬

對同一結果操弄：

- 自己觸發；
- 延遲觸發；
- 外部觸發；
- 隨機觸發。

測量 agency 與 self-location 是否共同改變。

## 24.3 AI self/non-self 測試

讓 agent 區分：

- 自己生成內容；
- memory retrieval；
- tool output；
- user input；
- other agent output。

測量來源歸屬錯誤。

## 24.4 AI fork 測試

將相同 agent memory snapshot 分叉，給不同後續經驗。

測量：

- identity report；
- memory lineage；
- preference divergence；
- self-model 更新。

## 24.5 self-model lesion

移除：

- memory；
- tool trace；
- capability metadata；
- version history。

觀察 agent 的自我描述、行動校準與來源歸屬如何退化。

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# 25. 本文不主張什麼？

本文不主張：

1. 自我只是幻覺；
2. 有 Markov blanket 就有意識；
3. 自創生等同主觀經驗；
4. 身體自我是全部自我；
5. AI 已具有現象位格；
6. 位格一定需要生物身體；
7. 動態不變量是自我本體的最終答案；
8. subject/object 只是語言任意虛構。

本文只提出：

> 觀察者可以先被分析成一組可部分分離、能跨時間穩定互相約束的功能結構；完整主體性與現象意識則是更高階、仍未解決的問題。

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# 26. 結論

第 1 篇建立：

$$
\text{差異}
\rightarrow
\text{最低觀察}
$$

第 2 篇建立：

$$
\text{最低觀察}
\rightarrow
\text{視域}
$$

本篇進一步建立：

$$
\text{視域}
\rightarrow
\text{持續視點}
\rightarrow
\text{弱位格}
\rightarrow
\text{觀察者角色}
$$

最低觀察者可以表示為：

$$
\boxed{
\mathcal{S}_t
=
(
B_t,
P_t,
M_t,
A_t,
I_t
)
}
$$

而弱位格為：

$$
\boxed{
\Pi_t
=
(
\text{here},
\text{mine},
\text{from-me},
\text{for-me}
)
}
$$

其核心不是「永遠不變的自我內容」，而是：

$$
\boxed{
\text{在變化中仍持續被重建的參照關係}
}
$$

因此本文提出整個系列目前最重要的一個新命題：

$$
\boxed{
\text{觀察者不是先於觀察而完成，
而可能是觀察—行動歷程中的動態不變量。}
}
$$

這也解釋為什麼「視」會與「我」如此緊密。

不是因為先有一個完整的我坐在腦中觀看世界。

更可能是：

> 當世界差異不斷被一個持續的位置接取、整合、行動、回讀，並跨時間維持歸屬時，「觀察者」逐漸成為那個歷程中不可忽略的參照結構。

下一篇將因此轉向：

# 《內視、外視與語義視：觀察算子的統一族》

並回答：

> 如果觀察者已可不依賴眼球定義，那麼「看外界」「看自己」「看語義關係」究竟是不是同一類操作的不同實例？

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# 參考文獻

1. Maturana, H. R., & Varela, F. J. (1980). *Autopoiesis and Cognition: The Realization of the Living*. D. Reidel.
2. Kirchhoff, M., Parr, T., Palacios, E., Friston, K., & Kiverstein, J. (2018). *The Markov blankets of life: autonomy, active inference and the free energy principle*. Journal of the Royal Society Interface, 15, 20170792.
3. Serino, A., Alsmith, A. J. T., Costantini, M., Mandrigin, A., Tajadura-Jiménez, A., & Lopez, C. (2013). *Bodily ownership and self-location: components of bodily self-consciousness*. Consciousness and Cognition.
4. Frisco, F., Bruno, V., Romano, D., & Tosi, G. (2024). *I am where I believe my body is: The interplay between body spatial prediction and body ownership*. PLOS ONE, 19(12), e0314271.
5. Oliveros, J. C. (2025). *Training the self–other distinction*. Nature Reviews Psychology, 4, 74.
6. Noel, J.-P., et al. (2024). *Visual perspective and body ownership modulate vicarious pain and touch: A systematic review*. Psychonomic Bulletin & Review.
7. Varela, F. J., Thompson, E., & Rosch, E. (1991). *The Embodied Mind*. MIT Press.
8. Metzinger, T. (2003). *Being No One: The Self-Model Theory of Subjectivity*. MIT Press.
9. Gallagher, S. (2000). *Philosophical conceptions of the self: implications for cognitive science*. Trends in Cognitive Sciences, 4(1), 14–21.
10. Neo.K. (2026). *觀察不是底：差異、邊界、耦合與痕跡*. EveMissLab Internal Paper v0.1.
11. Neo.K. (2026). *從差異到顯現：視域、前景、背景與遮蔽的生成*. EveMissLab Internal Paper v0.1.
12. Neo.K. (2026). *內視分類學的算子論*. EveMissLab Internal Paper v0.1.
13. Neo.K. (2026). *基底視覺論：弱形式、強形式與感知位格*. EveMissLab Internal Paper.

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## 內部研究備註

1. 本文為系列第 3 篇。
2. 「位格」目前只有弱操作定義，不等同人格、法律主體或神學位格。
3. Markov blanket 只作為候選邊界形式，不作為主體性充分條件。
4. 自創生主要支援持續邊界與自主性問題，不直接解決現象意識。
5. self-location、ownership、agency、perspective 必須保留可分離性。
6. 第 4 篇開始建立外視、內視、語義視的共通算子。
7. 第 5 篇再正式處理終極觀察者是否可以沒有 self/non-self 邊界。