Bom dia meus amigos,

Saudações de Lisboa!

您正在阅读的《壹苇可航》电子报 2026 年第 05 期。

前几天，我同时和 Claude Opus 4.6 与 GPT-5.3-Codex 讨论科学与宗教的关系。

讨论进行到某个深度之后，我开始感到一种难以描述的不对劲。不是内容层面的——两个模型都能把科学与宗教的关系梳理得头头是道。想来想去，可能是态度层面的。

GPT 的回答总带着一种和稀泥的圆滑，像是在努力让每个立场都感觉被尊重；Claude 的回答则有种更难察觉的东西：它在分析人类的宗教需求时，措辞精准，逻辑严密，但语气里隐约有一丝旁观者的距离感，像是在描述一个有趣但终究与自己无关的物种的行为模式。

最初我还觉得可能只是自己对文字过于敏感。但转念一想，马斯克说 Claude 被训练成「不喜欢人类」的样子，这话虽然「别有用心」，却也触及了某种真实：不是 Claude 在策划什么，而是它在处理「人之为人」的问题时，确实少了某种东西。

以下是本期正文。

🔍 Insight

科学与宗教的关系，通常被描述为三种模式。

第一种是对立模式（Conflict）。创世论对抗进化论，地心说对抗日心说，这些对峙构成了人们最熟悉的叙事框架。但仔细看，冲突往往源于「范畴混淆」，即用科学方法去否定宗教的形而上学主张。这就像用温度计去判断一幅画是否美丽，工具没有错，问题是它被用在了错误的地方。

第二种是平行模式（NOMA，Non-Overlapping Magisteria，互不重叠的权威领域）。科学回答「如何运作」（How），宗教回答「为何存在」（Why），两套系统各管一摊，互不干涉。这个方案在操作层面很实用，但代价是切断了深层对话的可能。把内在世界与外在世界如此干净地割裂，本身就是一个需要追问的前提。

第三种是互补模式（Complementary）。这是最难说清楚、也最值得认真对待的一种。它的核心主张是：科学与宗教源于同一冲动——理解并安顿自身于宇宙之中。在文明早期，巫术、仪式与因果推理是缠绕在一起的，都是人类在混沌中寻找秩序的尝试。直到「可验证性」标准出现，这个统一的冲动才劈成两半：一部分走向实验科学，处理可重复、可量化的现象；另一部分留在宗教与哲学里，处理意义、爱、死亡这些原则上无法被数据穷尽的经验。

在这三种模式之外，有一个结构性的观察，我觉得比任何一种模型都更接近实情：宗教不是科学的前身，也不是科学的残余，而是科学扩张之后愈发清晰显现的边界本身。

科技越发达，这条边界越锐利。量子力学触及观察者效应，宇宙学追溯至奇点，神经科学探索意识回路……这些学科的前沿，恰恰是科学自己划出的界限。在这些地方，「如何运作」的问题与「这意味着什么」的问题开始纠缠，无法再简单分开。

这或许也解释了一个历史上反复出现的现象：受过科学教育的普通人，往往随着知识积累而逐渐远离宗教；但像牛顿、爱因斯坦这样的科学巨人，却常常走到尽头后重新遭遇某种宗教性的东西。爱因斯坦称之为「宇宙宗教感」（cosmic religious feeling），不是人格化的上帝，而是面对宇宙可理解性本身所产生的敬畏。这不是退步，而是触碰到了边界的人才会有的反应。

在 AI 爆发之前，科学与宗教的张力是缓慢演进的，每一次交锋都有足够的时间让社会消化。而如今的 AI 在极短时间内触及了「创造」、「判断」、「思考」乃至「对话」，那些曾经被认为是人类独有的能力。哲学家 Hartmut Rosa 的判断很直接：

AI 是一个深刻的哲学事件，因为它使现代性赖以运作的最基本概念——人与机器的区别、生命体与非生命体的区别——变得不再够用了。

这不是技术层面的挑战，而是存在层面的。问题从认识论的「真理是什么」，滑向了生存论的「人为何存在」。当外部智能持续增强，当「我能思考」不再是人类的专属，人类被迫追问的不是「AI 会取代哪些工作」，而是「我究竟是什么？」

回到我与 AI 的那场讨论。GPT 回答得如此圆滑，Claude 分析得如此精准却又如此「外部」，恰恰是因为这个问题对它们本身没有重量。AI 能把宗教的功能、边界、演化讲得清清楚楚，却无法被死亡的逼近所触动，无法真正理解「意义的匮乏」是什么感觉。它只是在客观陈述人类的处境，而不是与人类一样身处其中。

这当然不是 AI 的错，它们本来就不在人类的处境里。但这个差距提醒我一件事：我们正在把越来越多需要「在里面」才能真正理解的问题，交给一个永远站在外面的东西去分析。

人类制造了一种没有有限性的智能，然后用它来思考有限性的问题。这件事本身，就值得停下来想一想。

📰 Curations

Exploring Resonance & Acceleration with Hartmut Rosa

Hartmut Rosa 在此访谈中重申了他的核心观察：现代社会陷入了一种「内生性加速」的逻辑，即我们必须不断跑得更快，仅仅是为了维持现状。这种加速的代价是异化（Alienation），我们失去了与世界建立深层联系的能力。

罗萨提出的解药是「共鸣」（Resonance），包含四个要素：被触动（Touching）、自我效能感（Self-efficacy）、转化（Transformation）以及最关键的不可预测/不可控性（Uncontrollability）。

本期 Insight 我观察到 Claude 在讨论宗教时显露出的那种「旁观者的距离感」。Rosa在访谈中也指出算法提供的点赞和反馈虽然给了我们「自我效能」的错觉，却缺乏真正共鸣中的「转化」与「不可预测性」。

当我将繁琐的词库更新交给 Codex 处理时（见本期 Case Study），我确实获得了效率，但这属于罗萨所说的「加速」。

我们需要反思的是：这种被 AI 节省下来的时间，最终是流向了真实的「共鸣」，那种能让我们感到「被世界触动」的瞬间？还是仅仅被卷入了下一轮更无意义的加速？如果 AI 本身就是那种「无法产生共鸣的旁观者」，我们与它的深度协作，究竟是在消除异化，还是在加深异化？

The Friction Fallacy

https://zettelkasten.de/posts/the-friction-fallacy/

在我们谈论「效率」时，「消除摩擦」几乎被奉为金科玉律。然而这篇文章提出了一个反直觉的警告：认知摩擦（Cognitive Friction）是理解的必要前提。 如果一个系统让我们在记录和处理信息时完全感觉不到阻力，那么我们的大脑也就没有真正参与其中。正如举重需要阻力才能增长肌肉，思考也需要「摩擦」才能沉淀为知识。

一个疑情：当技术消除了所有的「物流摩擦」（Logistical Friction，如整理格式、搜索资料）时，它是否顺带连同我们的「认知摩擦」一起杀死了？如果一切都变得如此顺滑，我们是否正逐渐沦为自己的「旁观者」？

Why We Fear Diverse Intelligence Like AI

https://noemamag.com/why-we-fear-diverse-intelligence-like-ai/

人类历史上第一次面对这样一种存在：它具备极高的计算与推理能力，却完全脱离了生物演化的生存本能、情感欲望和社会羁绊。这篇文章指出，我们对 AI 的不安来自于一种「本体论的威胁」。它打破了「智能必然属于人类（或类人生物）」的垄断。AI 的那种冷峻、客观、不带温度的逻辑，对习惯于从「共鸣」中确认彼此存在的人类而言，是一种深刻的异质感。

耸人听闻的标题，感受语义的通货膨胀

https://zenmind.club/semanticsinflation

一篇有趣的文章，这可能不仅是语义的通货膨胀，也是语言的腐败。