Investigadores sostienen que los sistemas de inteligencia artificial no poseen conciencia
11 de noviembre de 2026 · 2 min de lectura
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Tres destacados investigadores de la conciencia afirman que los sistemas de inteligencia artificial actuales no son conscientes y que probablemente no lo serán mientras funcionen sobre hardware digital de silicio. Los autores argumentan que realizar los cálculos correctos no es suficiente para generar conciencia, cuestionando así una premisa fundamental de este debate.
Anil Seth, Ned Block y Giulio Tononi, expertos en neurociencia experimental, neurobiología teórica y filosofía de la mente, redactaron un comentario para Nature. Su texto surge como respuesta a posturas de figuras como el biólogo Richard Dawkins y el pionero de la inteligencia artificial Geoffrey Hinton, quienes consideran que algunos sistemas podrían ser ya conscientes. Asimismo, los autores mencionan un estudio de Anthropic sobre patrones de procesamiento interno en Claude que se asemejan a la información accesible conscientemente, aunque la empresa aclaró que esto no prueba una experiencia subjetiva.
El comentario contrasta con un informe titulado "Consciousness in Artificial Intelligence", realizado por Patrick Butlin, Robert Long y otros 17 expertos, incluido Yoshua Bengio. Dicho equipo creó una lista de 14 características basadas en teorías neurocientíficas para evaluar la conciencia. Tras analizar sistemas como GPT-4, concluyeron que ninguno es un candidato fuerte para poseer conciencia, aunque no ven obstáculos técnicos para crear sistemas que cumplan más características en el futuro. El informe de Butlin se basó en el funcionalismo computacional, que asume que la conciencia depende del procesamiento de información y no del soporte físico, ya sean neuronas o chips.
Los autores del comentario en Nature rechazan el funcionalismo computacional, calificándolo de fatalmente erróneo. Distinguen la inteligencia, definida como la ejecución de funciones, de la conciencia, que describen como aquello que se siente como algo y que desaparece durante el sueño sin sueños o la anestesia general. Como ejemplo, citan el cerebelo humano, que posee casi cuatro quintas partes de las neuronas del cerebro y planifica movimientos con precisión y aprendizaje, pero lo hace sin conciencia.
Finalmente, los investigadores explican que la confusión entre inteligencia y conciencia se debe a tendencias psicológicas humanas. Sostienen que los modelos de lenguaje son espejos que reflejan el pasado digital colectivo, ya que fueron entrenados con textos humanos sobre pensamientos y sentimientos. Comparan estos sistemas con AlphaFold de Google DeepMind, una red neuronal potente que casi nadie considera consciente porque predice estructuras de proteínas en lugar de conversar.