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2026年3月16日的英伟达GTC大会主题演讲，黄仁勋站在圣何塞SAP中心的讲台上，重新定义了整个数据中心宇宙：它不再是芯片与电力的仓库，而是token工厂——以数据和电力为原料，成品是一种可量化、可交易且无处不在的事物：token。这个「智能」的基本单位，在推理过程中生成，在分级市场中被定价。
英伟达并没有创造新词汇，而是将token一词涉及的原有层级重新交织在一起，整合出一套智能机器时代的商业逻辑。英伟达的野心也在此彰显：重新定义智能机器时代的经济体系。
不论英伟达提出的这套模型最终是否会完整实现，它都永久地转变了token一词的含义与公共印象。
象征、代币、令牌、记号……token的这些古老且丰富的含义，共同指向「对其他事物的表征」，这也使得token作为一个「元符号」，在处理「符号-意义」的人类语言中占据了特殊位置。如今token又从一个计算机领域的专业术语，发展成智能机器时代耦合了能源、经济、技术等诸多系统的公共概念，其中封装了这些复杂系统中繁如星辰且川流不息的运作过程。这个看似新颖的解释，其实是token在经年使用中稳定下来的含义群，在新社会语境中的折射。
这种被智能数字化和思维过程外部化所塑造的新语境，意味着我们（人类）看待自我和周遭的方式发生了转变，相应地我们也要调整自己的行动方式。这种转变究竟对我们意味着什么？既然问题由token引出，那么也让我从token这个词开始，给出问题的一种可能的答案。
01 Token之辩，一个元符号的演变
01 Token之辩，一个元符号的演变
关于大语言模型领域中token中译的争论已经尘埃落定，译名被正式定为「词元」。期间曾有学者主张译为「模元」，即大模型的基本单位；也有主张译为「符元」，意在体现「离散符号单元」的计算本质，并兼容先前的区块链和编译器等多个领域。
这场命名之辩，恰恰是token含义不断演变的鲜活例证。几个世纪以来，token一词一直被悄然重塑，而其含义的每一次变化，都适应了人类捕捉、衡量和交换无形事物的需求。
Token含义包含了两个层面：其一是其作为符号与标记，体现着人类试图锚固这个复杂流动的世界。其二是在此基础上达成共识并交换。在token具体含义的演化中，两个层次互为前提，循环地塑造了这个词语如此丰富的含义。
Token的第一层含义源自其词源古英语 tācen一词，即「符号」或「标记」，从最开始，这个词语指的就不是事物本身，而是事物的可见证据或象征。到14世纪末，token已经具有「合同或协议的确认履行」或「公开的象征性展示」的意思。可见，随着社会协作复杂程度的提高，token开始具备达成共识用以交换的含义。
token的第一层含义，20世纪初被美国哲学家查尔斯·桑德斯·皮尔斯（Charles Sanders Peirce）凝练在关于符号的「类型-型例」（type-token）的区分中。其中「类型」是指「具有明确意义的形式」，它并不存在于物理世界中，却体现在每一个具体「型例」中。这一区分映射了人类认知的运作方式：我们不断从具体经验中构建抽象的类别，从而能高效地进行推理、概括和交流。
而当token一词进入计算机领域，被用于指代人类与非人类主体交互的意义单元时，其第二层含义，即「基于共识的可交换符号」更被凸显。
20世纪60年代，计算机科学家在编译器的词法分析中使用了token作为术语：在编译器构建语法树之前，「token」成为解析器识别出的最小有意义单元——包括关键字、运算符和标识符。这个出于工程上实用主义的做法，把token定义为机器将混乱的人类输入分解为离散的可处理的片段。
Token的这一层含义在2010年代兴起的加密货币领域中更为清晰。这里的「token」作为等价交换物，其价值不再来自于物理实体或中心机构，而是纯粹基于算法共识和社群信任。加密货币领域中的token当然与几年后大语言模型中的token在具体含义层面并无直接关联，但如果放眼于人类与复杂计算机系统及其数字过程的关系，加密货币的token可以看作是大语言模型时代两者共存模式转变的一次预演：数字系统自身高度规则化自主化的运作产生的稳定等价物，与人类系统（经济）的一次实验性的耦合。
几年后，大语言模型为这种耦合补上了另一块「自然语言-数字过程」（智能？）的拼图。2015年前后，当BPE算法（Byte Pair Encoding）连同transformer机制逐渐被成熟的应用在GPT等模型中，token真正开始和自然语言的语义挂钩。
直至2022年11月的「ChatGPT时刻」，公众终于意识到，人类能以自然语言的方式进入计算机系统了。反之，token作为大语言模型处理自然语言的最小语义单位，也是计算机理解人类语言的基本单元。每个token的意义都是大语言模型与人类整体语料库相互协商后形成的共识，因此，它目前也是人类和LLM交换意义的最小单位。
从语言学的角度看来，任何词语的使用都意味着交流双方对意义的交换。而token一词就是描述意义交换符号的词语，因此可以说，token本身就是一个自我描述的「元符号」。
不过，token的这一属性，曾经却很难被意识到，因为通常情况下人类不会察觉到交流发生的前提：即交流双方处于同一种交流领域，拥有同一套生理结构、认知模式和构建符号意义的方式。这一曾经隐含的前提，在计算机科学的发展下愈发明显，由于对建造智能机器的追求，人类得以和一个结构组织完全不同的系统进行符号层面的交互，而随着对象系统复杂程度的提高，意义也逐渐在交互中涌现。
对于LLM来说，每一个token的含义并非来自于某种给定的先验知识，分词器先将文本切分成离散的token，随后模型在数万亿次的迭代中，将这些token映射到高维嵌入空间，使得语义相近或共现频繁的token在这个空间中形成可计算的几何关系。token的「含义」其实是这个高维空间中的位置及其与其他所有token的关系网络——它不是被给定的，而是在预测上下文的递归运行过程中稳定下来的语义标记。
而对LLM的训练，就是尽可能地让输出内容稳定指向对人类有意味的自然语言，让token真正成为人与智能机器之间意义交互的锚定物。LLM的每一次生成，既生成具体的token，又在重演token一词作为「元符号」在人类语言中出现的过程的本身。
更重要的是，这让人类在观察他者中，照见自身如何认知。
02 从青蛙到LLM，一条交汇的认知线索
02 从青蛙到LLM，一条交汇的认知线索
传统的语言观认为词语指向一个外部对象，并因为词语符号与这个客观对象绑定而获得意义。而在路德维希·维特根斯坦看来，词语的意义是在使用中获得的。如果将「使用」视为主体间对符号的交换过程，那么词语的含义就是双方在递归交互中形成的共识，正如每一个token的含义都在人与大模型的对话中被塑造一样。
计算机时代之前的哲学话语与LLM运作特征的相似性，既不是语言上的巧合，也不是人与智能机器之间的简单类比。对人类自身认知过程的探索和构建智能机器，从来都是一个恒久主题的一体两面，维特根斯坦关于人类语言的洞见，被之后的几十年的神经生理学与计算机科学所验证，正是这两条线索在时间中交错的表现。
1959年，智利生物学家温贝托·马图拉纳（Humberto Maturana）等人在《青蛙的眼睛告诉青蛙的大脑什么？》（What the Frog's Eye Tells the Frog's Brain?）一文中研究了青蛙的视觉神经系统，作者们发现青蛙视觉系统的特殊构造将接收到的输入转变成特定结构的神经信号，这与青蛙的运动系统相互协调，导致青蛙更容易注意到具备某类视觉特征的对象（例如昆虫这种轮廓明确的快速移动对象），并激活自身的捕食行为。因此可以说，被感觉系统编码后的神经信号在青蛙体内的闭环运作，塑造了青蛙「感知中的」世界。而对人类来说，世界显然并非如青蛙眼中一样。该研究成为了马图拉纳之后自创生理论（关于自主生命系统运作模式）的基础。
20世纪70年代，美国认知学者恩斯特·冯·格拉塞斯菲尔德（Ernst von G）结合让·皮亚杰（Jean Piaget）的建构主义认知理论，提出了激进建构主义（Radical Constructivism），将上述文中的结论推到极致：既然神经系统中流转的信号被特定构造的感官所编码，它所认识的世界也相应地被其塑造。那么神经回路就是无法突破自身边界的封闭系统，因此，我们便无法证实大脑中出现的东西是否是外部现实世界的表征。唯一能确定的是，那个所谓的「外部世界」，是它联合感官和运动之间的递归交互所共同建构的。
对于单一个体来说，对「外部世界」的认知，其实是构成我们生物体的多个系统相互协调后，相对于那个包含了它们的环境所稳定下来的平衡状态。当个体处在一个包含了其他个体的环境中时，递归运作既发生在个体系统内部，也发生在系统之间，但就神经系统本身来说，它难以分清自身流转的信号中哪些来自其他系统，哪些由自身构建。系统相互之间是无法真正了解彼此的「内部」的，它们只能各自比对新输入的信号与历史信号的差异，在相互协调中构建出彼此确认的共享领域。
如果将每个系统都视为一个观察者，那么便不存在客观的观察者。每个人的观察行为，都塑造了那个被观察的世界。观察者间通过协调达成的共识，就成为了那个被确认的、客观的「外部世界」。这即是冯·福斯特所说的「必须存在一个作为中心参照的第三者。这就是「你」与「我」之间的关系，而这种关系即是同一性：现实=共同体」（von Foerster，1973）
这种激进建构主义式的设想，成为很多科幻作品核心设定的源头，因为它给构想人类与奇异物种的接触提供了相当可操作的规则。不论是偏向乐观的《挽救计划》，还是偏向悲观的《盲视》，其中与外星生命体交流的情节，都可以视为激进建构主义认知理论的延伸。
某种程度上，LLM就是一个人造的「奇异物种」，因为人类与其交互的方式和所形成的共享领域 ，与自然语言（符号-意义）的领域前所未有地重合，LLM也就比以往的任何机器更加接近人类智能。在这样的世界中，在1980年代被命名为「激进」的观念和理论，今天似乎也显得不那么激进了。
让我们回想LLM的运作特征：LLM没有感受器（目前为止），它直接接收人在设备输入的二进制电信号，并在系统内部通过概率计算出合理的输出。这些输出中的任何一个token，对LLM这个封闭运作的系统来说，都不是什么「外部世界」的表征，而是内部过程递归运作形成的稳定值。
不论我们将这种过程称之为运算、思考还是对话，LLM能输出合理结果的前提，是人类用自然语言框定了与LLM的交流域，特定符号间符合语义的特定匹配，来自基于整体上下文计算的稳定状态。
我们无法确定LLM是否「知道」这种匹配意味着什么，唯一能看到的是，LLM输出的结果做出貌似「对话」的行为，对人类呈现出「思考」的状态。
LLM的运作在一定程度上反证了马图拉纳和激进建构主义的的认识理论：LLM的神经网络中流转的信号模式不是外部世界的表征，它本身就构建了LLM「认识」的世界。而这亦不是什么科学上偶然巧合，因为LLM的基础架构神经网络的理论源头，正是《青蛙的眼睛告诉青蛙的大脑什么？》一文的共同作者沃伦·麦卡洛克（Warren McCulloch）和沃尔特·皮茨（Walter Pitts）。1943年，两人共同发表的论文《神经活动内在思想的逻辑演算》（A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity），用逻辑演算描述神经网络的运行机理，文中从因果关系和反馈机制阐述的M-P模型，奠定了人工神经网络的基础。
上述理论和成果可被归结为同一条线索，它们以海因茨·冯·福斯特（Heinz von Forester）为枢纽，从控制论到二阶控制论（second-order cybernetics），贯穿1940年代的梅西会议到1970年代的生物计算机实验室（BCL）。
梅西会议上，主席麦卡洛克要求冯·福斯特整理会议记录，冯·福斯特在人类学家玛格丽特·米德（Magret Mead）的启发下，提出了「控制论的控制论」，也就是二阶控制论。二阶控制论作为对梅西会议和控制论遗产的继承，在控制论构建的能在各个学科间通约的「反馈循环」基础上，发展出对各种一阶领域的二阶观察和反思，即关于反馈的反馈、认知的认知、以及控制论的控制论……随后，他在伊利诺伊大学的BCL集合了马图拉纳、戈登·帕斯克等一众控制论学者，最终聚焦于人类认知的领域。至于冯·格拉塞斯菲尔德，他更是在去世的那年说道：「我的一生就是对控制论原理的诠释」（Glasersfeld，2010年）
冯·福斯特的核心作用还在于，他为这种用自然语言递归反思的理论找到了核心的数学表达。
1976年，冯·福斯特在他为皮亚杰80岁寿辰所撰写的论文之中（文章名为《对象：（本征）行为的表征符》），将生物体感觉-运动系统间神经信号的交互作用，概括为两者彼此协调的「反馈循环」，它们接受处理对方传输的信号，而这又是来自对自身更早输出信号的反馈。
冯·福斯特将该循环过程形式化为一系列递归运算，其中每一次运算的输出都作为下一次运算的输入，该过程即是本征行为（eigen-behavior），它呈现出「自我确定的平衡态」，收敛至稳定的「本征值」（eigen- value），即X=F(X) = F( F(X)) = F(F(F(X))) = F(F(F(F(X)))) = … = X，其中的X既是过程本身的名称，也是该过程极限结果的名称（Louis Kauffman，2003，《本征形式—作为本征行为表征符的对象》）。所谓的外部对象/客体便由此生成，并在生物体的认知中凝固下来。而这个连接神经递归过程和认知中的对象/客体的中介物，被冯·福斯特命名为「token」。
Token作为表示动态相互过程稳定值的符号，出现在了冯·福斯特认知理论的核心位置。上述中token的两层含义，甚至它作为「元符号」的属性，都在这里完美交融：Token，就是表示认知过程生成的意义单元的符号。
在LLM中，具有稳定意义的token，当然不是来自于所谓「感觉-运动」系统的递归协调。但它仍旧可以被视为无数次概率计算递归迭代的形成「本征值」，更重要的是，这是一个被框定在人类自然语言沟通领域的「本征值」，因此token的组合才对人类呈现出可理解的意味，它在人类的观察中也就比以往的其他系统更接近人类。
冯·福斯特选用该词绝非偶然，token作为词语，它「基于共识的可交换符号」的含义暗示了语言意义的来源，非常适合作为认知理论的术语。而它作为「元符号」的特性，也契合这个关注「二阶」的理论。
熟悉维特根斯坦的朋友，可能会发现二阶控制论与其哲学理论的相似之处。是的，出生在维也纳的冯·福斯特，在青少年时代深深受到了他的叔叔维特根斯坦的影响。在这种语言观基础上发展出的认知理论，也与LLM智能机器时代人与自身和世界关系的转变产生了有趣的呼应。
03 Token化的「我」，当元符号反观自身
03 Token化的「我」，当元符号反观自身
LLM最显著的特征，是它对人类内在能力的「外部化」从「肌肉力量」来到了「脑力」，脑力的外部化意味着一部分思维和认知过程被外移，曾经被视为人类观察者独有的内部过程，成为了被全社会观察的外部过程。伴随而来的是一种真实的存在焦虑：如果「我」不再是思考的主体，那么「我」是谁？「我」处于这个世界的什么位置？
在笛卡尔心身二元论的框架中，「我思故我在」确立了纯粹的思维活动是人类认识自我的根本途径。通过怀疑的方法，笛卡尔发现了一个不可还原的思维实体——这就是「我」的所在。心灵因此成为安放「我」的独特位置，这是一个与身体隔绝的、纯粹内在的心灵剧场。在这个剧场里，「我」是唯一的观众，也是唯一的演员，通过反思自身的思想来获得确定的存在。这是一种向内收敛的自我：我思，所以我在；我在，所以我能继续思。
人在思维的过程中不断进入自己的内部，在一个貌似完备的系统中制造新的区分。而思维过程所带来的那种玄妙的存在感，正是来自于这个自我指涉过程中产生的悖论般的往复循环。思维和认知过程的外移，如果不是说让这种存在感荡然无存，至少也让其不再神秘。
但如果「我」从来就不是来自于主体的纯粹思考，而是一种像token一样，在递归过程中稳定下来的「本征值」，问题会是怎样？答案又将如何？
在上述二阶控制论/激进建构主义的认识论中，「我」显然就是这样一种东西。在传统（线性、排除观察者）的认识论中，对象（客体）是那些与我们相对立、独立且既定的东西，这来自于笛卡尔的二元哲学范式，同时也是上文提出的传统语言观的源头。然而冯·福斯特彻底颠覆了这一观点：在一种循环的、包含观察者的认识论中，我们语言中所指的「对象」实际上仅仅是某种稳定、自我强化的行为模式的标记，而这种模式正是我们自身的感官运动回路所形成的，「自我」在某种程度上也是这样一个特殊的对象。激进建构主义不能等同于唯心主义，因为它不质疑世界存在的现实性，它更多关注建构本身，关注我们的观察如何形成建构。视角一旦从「被观察的系统」转向「观察者本身的系统」，那个封闭的、实体化的、作为观察主体的「我」便开始松动。没有正在观察的主体与被观察的系统之间的递归互动，「我」的感觉就不会出现。
对此，冯·福斯特这样说道，「我，即是联结观察自我与被观察自我之间的观察纽带。」（Heinz von Foerster, 1981）
也就是说，「我」不是一个静态的思维实体，它不存在身体内的任何一个「地方」，它产生于对这些「地方」的区分与联结。负责思维的「地方」是其中之一，至少在控制论看来同等重要的，至少还有感官和运动系统，人的行为和认知，都来源于它们之间的递归反馈循环，「我」的感觉就产生于此。
当其中的任何一个子系统被外置的时候，都意味着「我」走出了那个小小剧场，向更广阔的世界无限延伸。不论是海德格尔的手杖，梅洛-庞蒂的身体图式，还是麦克卢汉的媒介，都是理解这种转变的一环——通过重新认识身体的边界来理清「我」和世界的关系。但他们没有像冯·福斯特这样给出对于「我」的科学意义上的确切定义，指出「我」的所在。我认为这是控制论最初作为一门技术科学的特性所决定的，技术是控制论思考的起点，二阶控制论就是从具体的「形而下」反溯至哲学层面「形而上」的重要环节。而在哲学家那里，技术通常只是作为一种隐喻进入哲学话语。
当技术实现了能将思维过程外部化的智能机器，虽然这给全社会带来一种隐含着不安的活力，但事实上其整体表现和完整人类个体之间仍有不可逾越的鸿沟。即便二阶控制论的假设无法被完全证明，它也至少显示出「我」绝对不只是内部思维过程的产物。这要求我们改变关注的焦点，将视线从确证纯粹的思维实体中移开，转向那些与我关联的系统的交互之中，发现那些生成「token」的过程。
重要的是，「我」不再是一种内在确定性，而是关系中的涌现。一同涌现的，还有所有的外部世界对象。如此一来，二阶控制论的科学/哲学论断和当下的社会事实产生了深刻的连接。而这种社会事实所造成的焦虑和恐惧，或许也可以通过冯·福斯特强调的伦理意义和行动准则，找到一种新的可能出口。
04 两条准则，一种责任
04 两条准则，一种责任
思维过程token化的进程已经开始，无法逆转，因此我们需要通过有意识的元认知来调整自己的认知与行为模式，以适应这一全新的境况。
如果仍像传统的认识论一样，将「我」安放在某个确切的地方，那就是将自身存在沉溺在一阶循环之中，存在本身就有可能被观察为一组既定token的交互，而那些未被token化的部分则宛如遗留代码。Token的效率化压缩了可能性的空间，选择本身被商品化。在智能机器的递归过程中产生的本征行为模式，可能带来风险，使未来丧失开放式发展。
而有意识的元认知，就是要认知自己的认知，理解自己的理解，发现那些我们沉浸其中的递归循环，观察它们是如何接入更大的系统回路，与其他主体共同构建了共享的世界。这当然并不容易，因为对于个体来说，这是一种解放，但也意味着被抛到了旷野之中，过多的连接和可能性，带来的是对选择行动本身的恐惧，每一次选择行动都让可能性坍缩成作用于自身的明确责任。这是自由的副作用。
新认识论所带来的这种自由的眩晕，二阶控制论或许会带来有益的启发。让我用冯·福斯特的两句话作为引子来展开：
- 「应该总是试图采取行动，以增加选择的数量。」
行动基于选择，选择基于判断，而判断又来自历史行动（不仅限于个体）所形成经验总和。这是一个反馈循环的过程。对于其中的判断，冯·福斯特将问题分为两类：可判定问题（decidable question）和不可判定问题（undecidable question）。
可判定问题是指那些已经预设好框架的问题，框架可以让人从这个复杂网络的任意节点到达任何其他节点。「可判定的问题已经由两个选择所决定：对提出问题的框架的选择，和对我们称之为[问题]和[答案]的事物之规则的选择。」（von Foerster，1991）曾经，冯·福斯特将数学逻辑问题归于此类。现在，被外部化的思维过程本身也可以被归到此类范畴：人类整体语言和LLM互动形成的海量token，已经稳定成一个符号和意义相对稳定的框架网络，LLM呈现出的「思考」状态，正是来自于这种网络自身的递归形成的「本征行为」，LLM给出的回答，是在多个「本征值」之间震荡，更加复杂却依旧刻板。LLM看似增加了人类思维的广度，但截至目前它所带来的可能性，只是一种语义网络内不同区域间的符号漂移。
而不可判定问题，就是那些需要在不同框架间做出选择甚至构建新框架的问题，也即是那些没有明确「是或不是」答案的问题。冯·福斯特认为关于宇宙起源的问题就属于此类，因为没有人真正经历宇宙如何起源，所以每一种对此的解释都体现了回答者自身所处的框架：可能是科学的、宗教的、地域的……此类问题通常是属于元认知范畴，因为没有外部的框架规定我们的回答方式。有趣的是，冯·福斯特认为不可判定问题才是我们唯一能决定的，正因为没有外部框架带来所谓「客观性」，所以我们才能真正地定义自己，做出真正对自己负责的选择。「当我们对一个原则上不可判定的问题做出决定时，就是在选择希望成为谁。」（von Foerster，1991）
智能机器让思维过程实实在在地成为了一个可被观察的一阶框架，基于纯粹「理性思考」的判断也就成为了诸多框架中的一个。如果仍将存在的证明安放于其中，人就真正的被贬损成递归回路中普通的节点了。既然要行动以保持选择权，我们要做的，是对LLM的token所构建的框架保持「二阶」观察，有意识地切换视角，既知道自己在用token计量和行动，也知道token是一个历史地形成的、依赖于多系统耦合的本征值，它不是自然的、永恒的、唯一的标准。
进一步地，通过发现那些框架外的，不可token化的领域，以增加真正选择的数量。这会倒逼我们重新评估人类的价值，要求人类以完整的人性去看待人类：可能会重新发现那些曾经被视为「非理性」，不能用效率衡量价值的领域。可能是不计成本的热爱，也可以是漫无目的的快乐，当然更可能是充满矛盾和悖论的领域，只有在那里人才能跳出逻辑的闭环，在全新的层次上观察自我。
- 「认知通过他者的认知来计算自身的认知：这便是伦理的起源。」
冯·福斯特将不可判定问题转化为一个激进建构主义式的命题，对每一个不可判定问题的确证，都意味着构建了一个共享的「客观世界」的一部分。语言是最显性的构建媒介，它在主体的递归交互中产生，每一个词汇意义的确认，都意味着达成最小范围的多方共识。沟通是一个递归的过程，沟通时你不只在回应对方，更是在回应对方所回应的自己，每一次可持续的对话都是对共享领域的确证。
正因为这种递归过程构建了共同的现实，那么建构者的偏好就已然蕴含于世界之中，不仅个体所在的世界就是其选择所造成的全部后果本身，而且处于同一个被共同建构世界的个体的也相应地承担着彼此的选择。关于世界任何面向的责任都无法推脱给「客观性」，不论是否意识到，它们都是基于主观结构的协商。从这个意义上说，因果关系是一种循环的自我指涉，对于每一次行动的奖惩，就包含在行动本身之中。这就是二阶控制论的伦理洞察，它同时也是维特根斯坦式的：「伦理与通常意义下的奖和惩没有什么关系……确实应该有某种伦理的奖励和伦理的惩罚，但是这些必须就包含在行动本身之中。」（逻辑哲学论，6.422）
以token为单元构建社会领域，正是一个由多个社会系统构成的共识世界。一个糟糕的反例足以证明这一点：语料投毒，通常指向AI模型的知识库和语料库中注入恶意或误导性信息，从而干扰模型输出错误或虚假内容的攻击。这就是一种篡改共识的行动，当token真如英伟达所设想一般，与更广大的经济体系深度绑定，那么「投毒」的影响将不止于语义和思维，而将成为对全社会范围产生影响的灾难。
另一方面，如果我们转换视角，这也预示着可以通过达成共识来产生更加积极的影响。因此，置身于智能机器时代，不论个人、社群、社会还是监管者都有责任介入对token框架的塑造：Token与什么样的意义绑定？什么样的Token定价是公平的？Token收益如何分配？Token基础设施的控制权应该属于谁？……这些问题不是技术问题，而是伦理和政治问题。不参与，别人就会替我们决定。
虽然个体的影响微乎其微，但仍不能因此放弃。首先要意识到我们对token框架的使用会影响到他人，其次要相信我们有能力通过集体行动来修正token的框架，小到每一次与LLM的对话，决定是否使用LLM解决某个具体问题；大到对LLM输出结果的判断和反思，再到决定多大程度上让LLM充当我们与他人的沟通的中介……每一次选择都是一次行动，每一次行动都在塑造我们自己和世界。
与智能机器协作的递归进程已经开启，难以停下。问题不在于思维过程的token化是否会威胁存在，而在于我们作为观察者，是否会选择让存在本身保持开放、充满活力，并毫无疑问地属于我们自己。
参考文献
参考文献
Foerster H. von (1976). Objects: Tokens for (Eigen-)Behaviors. In Understanding Understanding Essays on Cybernetics and Cognition ( pp. 261–271). New York: Springer.
Foerster, H. von (1981). Notes on an epistemology for living things. In Observing Systems (pp. 258 - 271). The Systems Inquiry Series. Seaside, CA: Intersystems Publications.
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Glasersfeld,E. von (2010) After-dinner speech. Delivered at American Society for Cybernetics conference, “Cybernetics: Art, Design, Mathematics—A MetaDisciplinary Conversation,” Cybernetics and Human Knowing, 17(3), 105–6
恩斯特·冯·格拉塞斯菲尔德（2017）.激进建构主义. 北京：北京师范大学出版社，2017
Lettvin, J. Y., Maturana, H. R., Mcculloch, W. S., Pitts, W. H. (1968). What the Frog‘s Eye Tells The Frog's Brain? In The Mind: Biological Approaches to its Functions, (pp. 233-258). Champaign:University of Illinois Press
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