2024 年《National Science Review》對 Karl Friston 的訪談，以 self-evidencing（自我證成）說明大腦如何透過感知、認知與行動，持續蒐集與自身生成模型相容的證據。訪談把自由能原理連到近似貝葉斯推論、訊息傳遞與主動推論，也談到腦啟發人工智慧及社會治理等延伸可能。這是理論倡議者的第一人稱觀點，應與獨立批判及經驗研究並讀。
思與行
- 將訪談中的主張拆成「作者的立場」與「已有研究支持的結果」。
- 對社會治理與經濟的延伸，要求具體模型、資料與倫理分析，不以類比取代證據。
參考
- 訪談：Bayesian brain computing and the free-energy principle: an interview with Karl Friston（Wenlian Lu, 2024；復旦大學研究者訪談）。
- 延伸：生成模型把感官訊號連回可能的世界原因、理論評估必須交代可觀察變項與競爭模型。