2025-06-06 12:27:33
最近大家都在聊 AI 加持下的 vibe coding，我来聊聊作为资深开发者最近高强度使用 AI 的一些感受：
一句话总结，AI 让不会写代码的人具备了“直接造辆车”的能力，而让资深开发者一个人就有了“独立建造航母”的可能。
最近使用 claude-4 对我之前的一些代码进行了重构。原因是原来的实现中，为了降低编写时的心智负担，会使用一些性能偏低但是易于书写的代码。比方说自动锁管理、ARC、使用 array 数据结构代替 queue。
然而用 AI 实现就没了这些负担，我先让 AI 为原始实现编写完整测试用例，确保原代码行为明确，然后让 AI 对整个 class 进行重构，追求极致性能，写完新代码后再重新运行测试保证行为一致。
就这样，我轻松完成了部分核心数据结构的重构。尽管重构后的代码量几乎翻倍，但逻辑清晰、复杂度可控，换来的则是约 20% 的性能提升。
核心是，AI 编写代码不怕苦不怕累，没有必要为了简化代码而牺牲性能。人类工程师目前主流习惯是牺牲部分运行性能以换取开发效率。
这牵扯出的另一个观察是，什么编程语言对 AI 更友好，我的观察是可读性越高、行为越明确的语言效果越好。语法糖等简化编码技术，反而不利于 AI 使用。（AI 在发现一些奇怪的行为是运算符重载导致的不知道会不会跟我一样跳脚骂街）
而像 SwiftUI 那些优势仅在开发效率上的技术，在 AI 时代更显得有些生不逢时。反正都是 AI 写，AI 用 UIKit/AppKit 实现不过是代码长一点而已，在可控性和行为明确性方面更适合 AI 自动化维护，性能也高的多。
虽然 AI 的编码技能，比起资深的工程师其实可能还是会有差距，但是要论知识丰富程度，则远非任何个体可比。
这个优势体现在当我要去实现一些技术盲区时，原本的流程大概是：先读几本书，再对照比较一系列 RFC，再请教下相关领域的朋友确认自己已经理解。或者先按照自己的想象做个最小工程实践，然后再根据各种问题一点点填坑。
比方说最近在实现 IPv6 ND 协议栈，一些特定的 RA 消息构造在某些操作系统上就是无法生效，原本这可能要耗费我几天的时间去研究，阅读各种文献甚至 kernel 源码实现，而现在只需请教 AI，就能非常准确地找到答案。
AI 的这种资深，在你对某个技术的表层足够了解，但是缺乏经验和细节信息时，能够极快的帮你补全。
我的项目里有一个藏了很久的问题，在特定情况下会出现 TCP 性能下降，由于并没有产生任何明确的报错，这让修正这个问题变得异常麻烦。
我原本是单纯向 AI 描述了我的使用场景和问题表现，AI 提出了几种猜想，大部分我看一眼就知道不靠谱，剩下几个试了下也并无效果。索性，我直接把 100MB 的抓包结果丢给了 o3 让他分析。它在几分钟内就精准指出了问题所在，甚至给出了改进建议。这种调试能力在人类团队中几乎无法复现。
如此庞大的数据量，人工分析非常困难。即使借助各种工具，仅学习用法、配置环境就已令人头大。（因为 TCP 流控分析的各种工具链基本都是上个世纪的项目）
现在我已经习惯了这种 vibe debug，遇到什么问题，直接把 verbose 日志和问题描述丢给 AI，大概率就能直接找到问题，这其实也是得益于 AI 的不怕苦不怕累的精神。
作为独立开发者，我的 code review 一直以来只能靠自己，但是自己写的 bug，很多时候自己是看不出来的
，现在我只需将 git diff 的结果交给 AI，就能请它帮我 review。
同样的，我也会 review AI 给出的结果，AI 当然也会犯错，高级低级的都有。但是比起人类同事来说，AI 没有 ego，能很好地接受反馈并立即调整；很多人类做不到，或至少过程很曲折。
就目前 AI 的能力来看，无疑是对初级开发者就业市场产生了巨大的压力，对于资深工程师来说，反而是一种赋能。（我目前还是能为找到 AI 的错误并指导它而沾沾自喜，但也不知道还能持续多久。）
这比较让人担忧的是，这可能导致职业断层，因为初级开发者根本没有机会得到训练机会而成长。
不过这已经早已不仅仅是软件工程师所面临的问题，本质上来说，所有脑力工作者的职业都受到了巨大威胁。像咨询、律师等职业，还可以依靠私域信息门槛维持。而像医生这样完全依赖公域信息的职业，初级职位也同样完全可以被 AI 替代了，当然最终取决于患者的接受程度。
我最近一次体检后的报告喂给 o3 进行解读，他给出的信息量、准确性、建议，均远超全科医生给出的解读。不仅仅是因为 AI 的信息更全面，AI 可以为报告中每一项异常数据，检索最新研究与各国医疗指南，并整合后给出建议，甚至由于 GPT 已经了解我的生活习惯，能更优针对性的给出意见。而这种工作量对于人类医生来说是不可接受的（当然大多数情况下也确实没有必要）。
很多人对 AI 医疗的顾虑是：AI 犯错了怎么办？然而其实人类医生也会犯错，而且就现在的 AI 水平来看，AI 犯错的概率应该已经比一般人类医生低了。当然最优解还是兼听则明，把 AI 的意见告知医生，也把医生的反馈告知 AI，基本最后都会达成一致。对于一些不重要的小问题，仅 AI 意见完全足够。
当然 AI 也不是万能的，甚至可以说局限性相当明显。claude-4 虽然非常强，但是随着 context 的增长，注意力溃散的非常严重，后面基本就像喝多了一样。
当前的最佳实践是：尽量保持 context 精简，聚焦具体任务，依靠人力来拆解复杂目标。
比方说先用一个 context 确定具体需求，再开一个 context 将明确好了的需求转换为具体任务列表，再把任务单独交给一个个 context 去具体实现。这样效果会好很多。
仔细一看，这不就是人类的团队协作模式嘛 
这让我想起不久前由 GPT o1 和 DeepSeek R1 的思维链引发的 AI 能力巨幅提升。其实在思维链能力出来之前，就可以靠 prompt 指引 AI 一步步思考，取得类似的效果，甚至催生了 prompt 工程师职业。然而直接在模型层面将这种能力整合后，prompt 引导就非常多余了。
那么目前编程实践中，如今常用的 context 切分技巧，我认为在不久的将来也可能被模型层原生支持，即 AI 自主可以通过切换 context 的方式维持注意力，保持高效。这可能带来 AI 能力的又一次飞跃式进步。
2022-04-23 23:43:19
人们厌恶谎言，追求真相，这是写在基因里的「原始欲望」。述说与传递真相的行为，本身就构成其原动力，不需要为任何额外的目的所服务。
而谎言一定是有目的，没有人是为了撒谎而撒谎，即使是最荒诞诡异的文学作品中，也未曾有想到塑造这样一种反派的形象。大多数反派即使在通过谎言达到自己的目的后，也总是迫不及待地主动拆穿自己的谎言倒出真相（除非隐藏真相对他依然有用）。这种揭示真相冲动总是存在，是人性的一部分。我们要只有当存在其他目的时，才会去压制对真相的欲望。
要说为什么这是基因的一部分，想起来也很简单。只有正确的认识了现实，认知了真相，才有可能采取正确的动作，来确保自身的生存。连现实都无法认清的生物无法延续，注定被自然所淘汰。
所以，谎言则永远是作为手段而非目的的存在。只要有人撒谎，背后一定有其动机。但是反过来，如果有人非要去责问一个人传播真相有什么目的，这就很可笑，对真相的追寻本身就是目的。
2021-08-20 20:44:42
今天看到这样一条推「杀教育杀中介杀互联网，就是不在房价的始作俑者身上找原因」。
然而要我说，互联网虽然难说就是房价问题的始作俑者，但至少也是推手之一。虽然我也持有一些中国互联网公司的股票，但是我依然认为最近对于中国互联网企业的打压是有道理的。
一、房价居高不下来源于需求
为什么一线城市的房价如此昂贵，本质上还是供需决定的，一旦放开购买限制和限价，房价几乎一定继续猛涨。从「供」的角度考虑，北京已经容纳了二千余万人，交通等公共资源已经非常拥挤，增大住宅土地供应就意味着有更多人进入，这看起来并不是一个可以接受的解决方案。
所以问题还是得从「需」这边来考虑，是什么使得这么多人都愿意背井乡，留在一线城市生活，在我看来有两个核心原因，一是经济水平，二是工作成就感。而这两点都和「中心化」的公司确实密切相关，最常见中心化的企业就是互联网企业和金融企业。下文主要说互联网企业。
二、中心化企业中心化了利润和决定权
经济水平一方面指的是中心化企业员工本身的福利和待遇远比其他行业优厚，另一方面是只有在人均经济水平发达的地方，各种服务业才能蓬勃发展，即使你年薪百万，在一个三四线县城的生活水平也不会能高到哪去。这种集中化的富裕使得城市间的物质与精神满足性差距变得巨大。
以互联网公司来说，它确实是高效的，中国的互联网公司不断地去「优化」了各个行业，其结果就是在各种行业得到优化的同时，其利润分配权都被转移到了中心化的互联网公司的高层手上。当他们握稳了这个分配权的时候，所有下层机构和人员，所能拿到的利润都是经过精打细算的刚刚好而已。
只有靠近这个中心，才能赚到更多的钱，不仅是员工，各种提供企业服务的 agency 和 vendor 也是如此。无数的人在利益的驱动下朝着互联网公司所在的中心点挤去，经济上唯一的反向阻力就是房价。
只谈钱太俗，每个人都有除了经济需求外的其他追求。不巧的是，工作成就感这项重大人性诉求也被中心化影响了。处于中心的员工，操控着一个个现在几乎是全民都必须接触和使用的产品（比如 App 或金融产品），虽然他们也许也没有完整的决策权，但多多少少还是能做出些工作，造成一些影响，获得成就感与掌控感。而处于这个系统边缘的人员，并没有什么能参与到决策中的机会，只能像提线木偶一样，遵循设计好的工作流与标准作业流程而工作。在中心化互联网公司的挤压下，其他城市的有掌控感和成就感的工作机会越来越少。如果不甘满足于这样的工作，就得动身前往大城市。
三、互联网企业的利弊
互联网企业导致的中心化问题，是对社会的弊端。而其正面作用，则是对于社会效率的提升。我们不可否认的是，微信和支付宝等产品在近几十年里确实大幅提高了社会运转效率。
但是从一个国际化角度看，中国的互联网企业确实不争气。除了提升社会整体效率外，我们能看到一些国际互联网企业在扎实的做着推进硬科技发展的事情，在一些先锋政治问题发挥影响力，承担着社会责任。
然而中国的互联网企业，靠提升效率占领市场后，反而开始研究怎样通过降低用户效率获得用户关注并转化为经济利益，这是不道德且没有社会责任心的事情。目前中国互联网企业对社会的几乎是唯一正向贡献就是提供社会效率，现在他们还想把这点功德都变现了。而且除此之外，几乎没做出什么真正的创新或者有什么其他的社会贡献。
所以你说政策上打压互联网企业有问题吗？我觉得没有问题，但是我支持的是合理干涉，如取消税务优待、反垄断等，不是直接毁灭。你说这种干预是对自由市场的不尊重，我觉得我们已经看到了，现在的中国互联网企业在一个自由环境下，是在向成为社会毒瘤的方向一路狂奔。
（Disclaimer：社会问题非常复杂，可能有非常多的影响因素导致了现在的结果，本文仅从其中一个角度来观察这个问题，可能有一定偏倚。这些想法尚未经过更系统化的验证。）
2021-07-08 18:52:48
要说谈论什么事情最容易引发争吵，HiFi 可以说是永恒的话题。有技术流关于各种曲线和参数的唇枪舌剑，还有玄学派能听出火电水电的段子。喧嚣之余，HiFi 的争论就是关于人的主观评价这个问题的集中表现。
以科学或者是客观的角度来讨论 HiFi 问题时，最常见的一个尝试解决问题的途径就是盲听测试。如果一个人在盲听的时候根本无法区分两套系统间的区别，那么这种音质的提升就是没有意义的，也根本不必追求。
一个几乎无法区分的差异是无损和高码率压缩音频，具体来说，我和我身边绝大多数的朋友都无法区分 256Kbps AAC 编码和无损编码的音频的差异，对于少数能听出差异的「金耳朵」，如果把对比标准提到 16bit/44.1KHz vs 24bit/192KHz，目前我还没遇到能区分出的神人。
可以在这个网站进行盲听测试：http://abx.digitalfeed.net/itunes.html
另一个无法区分的差异是线材，为避免误解这里指的是合乎正常的电气指标的线材与动辄成百上千的 HiFi 线材的对比，而非与一些劣质线材的比较。纵然有无数商家和烧友号称区别「显而易见」，我没有看到任何一个正经的盲听测试中，受试者能区分出线材的区别。
除了完全不能区分的差异外，不同器材间确实存在着明确的差异。这样的差异可以在盲测中被显著的察觉，但是问题是怎样区分优劣和高低。
一个客观的方式是，找大量的人来重复进行盲听测试并评分，总评高的产品更优秀。但是这有两个问题：
一个在 HiFi 爱好者中非常流行的理论，新买的器材是需要「煲」的，只有运行过足够的时间后，器材才能到达最佳的运行状态。耳机要煲，音箱要煲，功放要煲，播放器要煲，甚至连线都要煲。
关于煲这件事，同样没有任何正经研究表明其对音质有改进作用。以逻辑思维去思考，为什么器材在老化的过程中，一定是往好的方向去发展？为什么不可能是老化后音质劣化？
但是为什么很多人都会有这样的感受呢？其最大的可能性，是使用者在不断使用这套系统的时候，自己越来越喜欢和接纳这套系统，所以煲的并不是器材而是大脑。这个说法比老化改善音质的理论要靠谱的多。
这同时也揭示了折腾 HiFi 时的一个最大不可控因素，听音者的偏好。
大多数朋友都应该听过安慰剂效应，安慰剂效益不仅在涉及主观评价时可以生效，甚至是在治疗生理疾病时都明确地有效。这说明了我们大脑在相信某件事可产生的力量。
安慰剂效应有很多衍生研究，很多研究都指出，价格高的安慰剂能明显的比价格低的安慰剂有效，这里引用其中一篇的原文：
Expensive placebo significantly improved motor function and decreased brain activation in a direction and magnitude comparable to, albeit less than, levodopa. Perceptions of cost are capable of altering the placebo response in clinical studies. (https://n.neurology.org/content/84/8/794.short)
在 HiFi 上也是一样的道理，我们会自然而然地会觉得高价产品的产品效果更好。不仅是高价，更高级、更复杂、更庞大的系统同样会提高我们的评价。
最要命的是，在听音这件事情上，唯一重要的结果就是听音者的评价。
所以，纵然无法在盲听中区分出无损和压缩音频的区别，大多数人依然在听无损音乐时能获得更高的享受。这其实是从一种仪式感中获得了愉悦，这种愉悦与付出的代价——金钱和折腾成正比。这和之前讨论祭祀时如出一辙，我们本能的相信，付出一定会获得回报，付出越多回报越多。
同理可适用于一切涉及人主观评价的事情上，没有人能品尝出手冲咖啡时小数点后的克数与水温差异，但依然不妨碍从这种繁琐的准确性中获得愉悦。
那既然听音的目的就是获得愉悦，而仪式感与安慰剂效应又能明确的提高愉悦程度，那向这种非理性投降又有什么问题吗？可能唯一需要警惕的是，不要让别人利用高价安慰剂赚取暴利吧。
2021-06-09 14:06:24
计算机最早出现的时候，并没有操作系统的概念，应用程序直接操纵所有硬件资源。这有两个大问题：一是一台电脑上仅可以同时运行单个程序，二是程序代码是和特定硬件平台绑定的。于是操作系统出现了，以分时的方式让多个程序可以同时运行，同时将硬件细节抽象为更易用的高层 API，应用程序不再需要直接与硬件打交道。
自然地，这个时候操作系统 API 的设计，主要考虑点是「如何优雅的将硬件能力暴露给应用程序」。传统的操作系统几乎都是以这样的理念去设计系统 API，所以在 Windows/Linux 等系统上，你能看到各种五花八门脑洞大开的程序，因为系统 API 提供的是能力。
另外除了硬件能力外，还有一部分是调整 OS 自身功能的能力 API。比方说在 Linux 上通过 PAM 机制自定义用户鉴权。
然而从 iOS 开始，这件事开始被显著地改变了，操作系统的 API 的设计方式不再是单一的提供硬件能力，而更可能是为一个既定任务而设计。
举个例子，为了实现垃圾短信过滤，在一个传统操作系统（如塞班）上的 API 工作流可能是：
而在 iOS 上，第三方程序要想进行短信过滤，需要使用 Message Filter app extension，API 工作流为：
同样是完成垃圾短信过滤这一个任务，在这两种 API 设计理念下，是完全不同的模式。前者是依靠系统开放的 SMS API 的能力，完成了短信过滤任务，但其实这些 API 可以被用于完成多种多样的任务。而后者在设计 API 时，就是专为短信过滤这个任务而准备的。
这两者的区别在于，能力型设计的 API 灵活度高，给了开发者非常大的想象空间，但是很容易出现各种安全和稳定性隐患。而任务型设计的 API，可以在不断丰富系统功能的同时，继续保证系统安全和稳定。但在这种设计下，开发者是很难跳出 Apple 的预先定义去创造新的功能的。
这确实是一个需要抉择和取舍的事情，包括 macOS 在内，目前 Apple 新提供的 API 大多为任务型 API，能力型 API 在不断地被移除。比如原来可通过 socket filter 来实现防火墙、流量劫持等功能。而在最新的版本中，防火墙必须通过 Content Filter Providers 机制实现。
近些年来，Apple 在不断的向开发者提供一些算法型的 API（不过可能应该叫 Framework 更准确）。这部分 API 并不一定非要由操作系统所提供，他们是一些复杂算法的封装。
比如：
这些算法实现起来相当复杂，一般需要具有相应学术背景的工程师才能做的比较好，或者需要从其他企业购买成熟的 SDK。这对于中小型开发者来说很困难。特别是，如果开发者只是在某个边缘功能上需要用到一点点这些算法时，是绝对不会接受所需要付出的时间或金钱的。
然而 Apple 将这些算法作为 API 直接提供给开发者，让开发者可以轻松的「杀鸡用牛刀」。举例来说，在我的密码管理软件 Elpass 中，允许用户通过摄像头直接扫描文件作为附件。VisionKit 可以轻松地实时从摄像头数据中找到文件边缘，然后将文件平整化，得到非常近似于扫描件的效果。我的工作量大概只有 20 行代码左右，如果不是因为 iOS 提供了 VisionKit，我是不可能去考虑实现这个功能的。
通过将复杂算法封装为 API/Framework 提供给开发者，极大地提高了 iOS App 的应用素质，这确实是一件双赢的事情。当然这样也将不少开发者绑定在了 Apple 生态，因为一旦脱离这些 Framework 应用的核心功能可能都无法实现。
2021-03-04 20:23:20
我将人类意识的核心总结为两件事：
这两件事相辅相成，因为第二件事实际上是：希望客观世界能够到达一个我们主观上所希望的状态，绝大多数情况下只有通过对客观世界的改造才能达到这个统一，而最有效的改造方式就是利用规律。
我们的世界是按照一定的规律运行的，在某个维度下，如果两个系统处于完全相同的初始状态，那么这两个系统一定会按照完全一致的轨迹进行运动。
我们无法从根本上证明这个命题是绝对正确的，但是在人类的发展中，无数我们曾经认为是没有规律、不讲道理的事情，一个个被解决掉。每一次科学的进步都使得我们对这个命题的确信度更进一步。
这个命题会有很多等价的表述，如「上帝不扔骰子」、「存在即合理」（注：中文中这句话在翻译后产生了严重歧义，这里的合理指的是合乎客观规律而非合情合理）等。
经过完善和系统化总结的规律，又称为理论。
认识和使用规律是意识体对客观世界进行改造的唯一有效手段，即使是一些微小的活动也无一不是在利用规律。举例来说，如果我渴了，就会将杯子放在口前，倾斜一个角度，于是便能喝到水，每一个步骤的背后都是对规律的使用：我触碰杯子杯子绝不会爆炸，我用合适的力度拿起杯子杯子不会滑掉，略微倾斜后水会流入我的口中，而不是喷涌而出。这些都是客观世界的规律，我们无时无刻不在利用这些规律去满足我们的需求，而每一次规律的生效也都加强了我们对这个规律的确信。
但是我们认识到的规律，也并不一定都是正确的。像食疗中「以形补形」这种毫无效果的规律依然能流传至今。
历史上另一个著名的例子是地心说与日心说。我们每天都能看到太阳从东方升起，从西方落下，于是总结出规律：
即使都是正确的规律，也是可有有优劣之分的，举个例子，重力这一规律为万有引力的一个特殊表现形式，而万有引力又是广义相对论中的一种表现。我们可以说，广义相对论优于万有引力理论，万有引力理论优于单纯的重力理论。
但是我们依然可以根据计算的精度要求，选取「劣等」的规律进行运用。
我们可以从不同的维度去进行规律的总结，即使已找到了底层的规律，上层规律的寻找同样是必要的。纵然物理学是一切其他学科的根基，但是并不可能完全靠物理学规律去进行预测与改造世界。
举个例子，我将一枚骰子扔到空中：
如果在高低维度上得到了两个不同的规律，那这两个规律一定是相容的，如果出现冲突则代表某一个规律一定是错误或者不完善的。高层规律作为表象一定可以用底层规律进行解释。比如化学中的很多规律实际上是物理中原子与电子间的规律的高层表现形式。
正确的规律的寻找是困难的，即便像万有引力如此简明的一个公式，也耗费了牛顿这样的百年一遇的奇才前后近二十年的时间进行总结。
我认为是否能找到正确的规律，取决于两点：
科学历上那些璀璨的名字，无疑都拥有超强的思维能力，部分人甚至能在一定程度上突破时代的限制，准确的预言一些在他的时代还无法被观察的规律。
除了寻找规律本身，我认为有一项思维能力值得单独讨论。我们所接触到的现实，很多时候都不是由单独的规律所导致的，是多种规律叠加的结果。能否从众多的规律中准确的找到具备支配地位的规律并运用，也是一项重要的思维能力。
我似乎找不到一个准确的词汇来表述这个概念，可以说是人的欲望，也可以是诉求、希望、目标、渴望、追求、愿望等等。
具体来说，即我们内心会持续地产生各种各样的对客观世界的诉求，我们一切的行为皆是在让我们的各种诉求变为现实。也可以说，人的唯一目的是在不断的追求各种「感觉」的满足。
| 渴望 | 行动 |
|---|---|
| 渴了想喝水 | 举起杯子喝水 |
| 想拥有一辆车 | 压缩消费存钱购车 |
| 看到贫困儿童心生怜悯之情 | 进行捐赠 |
有一些渴望，特别是完全和自己相关的欲望，我们已经有了很多的词语去描述：占有欲、色欲、食欲、表达欲、控制欲、成就感、高贵感等等。但是有很多的渴望还并没有对应的词汇，比如行善的诉求、创造的诉求等等，中文里往往只给一些不太好的诉求冠以了「欲」的后缀，而事实上，我认为本质上他们都是一类概念。
叔本华概括出人类行为的三个基本源头：利己、利他、害他。我认为这并无必要，请看这样一个例子：
我看到一个人在虐猫，我十分难受，于是揍了他一顿。
请问在这个例子中的两个人的两个行为：虐猫和揍人，该怎样用利己、利他、害他三个基本源头进行对应？你会发现很难。所以我认为应该抛弃这种分类。虐猫是满足了那个人的一种变态的精神需要，但是这种行为是一般正常人所不能接受的，所以当我看到这种行为时，就产生了要制止甚至惩罚这种行为的诉求，于是便有了后续的动作。
同样的，我看到一个贫困儿童的募捐宣传进行捐款，也是对自身这种怜悯心的情感诉求的满足。
所以我认为，本质上这些行为都是一致的，都是对某种渴望的追求所产生的动作。你可能觉得这有点强盗逻辑，但是既然这里是在尝试以一个统一的理论去解释一切人类行为，那这个理论必然要能容纳所有人类行为的可能性，而不是不断地增加特例。
那在这个逻辑下，利己、利他、害他又有什么分别，更进一步的问题是到底善与恶有什么区别？其实很简单：
但这涉及到一个社会共识问题，评价一个行为是否能满足他人的渴望取决于这个社会大多数人的「渴望矩阵」。而这是会随着时代而改变的，所以并没有绝对意义的善与恶。
每个人都有各种渴望，而且各种渴望之间还有强烈之分，可以用代数中的向量来表示，一个向量的两个维度分别是渴望的种类和渴望的强度。一个人会有多个渴望向量，即构成了一个渴望的矩阵。
我认为，渴望矩阵是对一个人最根本的描述。正是因为渴望矩阵的不同而产生了个体的差异。而渴望矩阵离整个社会群体的平均渴望矩阵偏离最大的人，即为社会所不能容忍的极端异类。
如果一个人的渴望矩阵中，多数的渴望是可以和他人的渴望在同一个行为下得到满足的，这就是一个善良的人。而如果一个人的渴望矩阵，要靠破坏他人的渴望的行为才可以实现，这就是一个邪恶的人。
渴望是怎样产生以及渴望是怎样变化，依然是可以去找寻规律的，当然这可能极其复杂，目前我们的了解还只是一些皮毛，比如我们知道幼年经历极其重要，在幼年有过不幸遭遇的人很可能成为异类。
关于渴望的规律有待于心理学、社会学乃至生物学的进一步发展。我认为人既然也是由物质组成的，那根据规律的相容性，人的思维也一定遵循规律。不过这就意味着自由意志是幻象，并不存在。
比方说有这样一条规律我十分认可：在追求某项渴望时遇到的挫折越多，渴望得以实现时的满足感就越强烈。这能很好的解释近几年来电竞游戏中吃鸡模式的繁荣，获胜率的大幅下降使得玩家对胜利的追求越发强烈。
有一些渴望是原生性的，最直接的例子是饥饿与渴，这两项渴望可以直接在生物学上找到具体的驱动激素。而一些更高层的渴望，这可能是另一个渴望的延展表现。
比如对金钱的渴望，可能是来源于对物品的占有欲，这时金钱欲就是衍生的。这种情况下，如果我们财富已经足够我们买下大部分想拥有的物品，那对金钱的渴望就会大幅降低。但是另一些人的金钱欲也可能是原生的，拥有金钱这件事本身就能给他带来极大满足。当然了，大部分情况下可能是原生和衍生两种状态的叠加，不过度有不同。
使得主观渴望与客观现实相统一，只有两种方式：
而如果渴望与现实持续不能统一，精神就会像免疫反应一样，产生各种痛苦的负面情绪：愤怒、嫉妒、失落、沮丧等等。如免疫反应一样，这些痛苦会促使我们去更加努力的改造现实或调整欲望，获得统一。也正如免疫反应一样，如果这些负面情绪过于强烈或长期持续，对精神是一种巨大的伤害。
人对现实的改造能力是有限的，最有效的方式便是利用规律，这已经在前文中反复论述。但终究有一些我们无法达到的现实，如果这种不统一的差距已经大到让人痛苦，那另一个方式便是调整自己的渴望，但这其实并不是一件容易的事情。
还有一部分人在遇到这种差异时，会采用欺骗自己的方式避免痛苦，这和在因免疫反应发炎时使用类固醇激素一样，偶尔用以调剂可行，但是长期使用必将产生严重后果。欺骗自己即放弃对现实的准确认知，如果对现实的认知都是错误的，则不可能找到正确的规律，更别提改造现实。当遇到某些无法再欺骗自己的事实时，才追悔莫及。
宗教和信仰对人的精神的真正作用在于，我们可以通过宗教和信仰来调节自己的渴望矩阵。以达到现实与渴望的统一，从而脱离痛苦。
而对于宗教的一种错误用法与理解是，希望寄托于神的力量来改变现实，这显然是无效的，即迷信。本质是一种错误的规律认识。
