Wodowie badacze zaprzeczają świadomości obecnych systemów sztucznej inteligencji
11 listopada 2026 · Czas czytania: 2 min
Trzej wybitni badacze świadomości twierdzą, że współczesne systemy sztucznej inteligencji nie są świadome i prawdopodobnie nie staną się nimi również w przyszłości, gdy będą działać na cyfrowym sprzęcie krzemowym. Anil Seth, Ned Block oraz Giulio Tononi kwestionują pogląd, że odpowiednie obliczenia same w sobie wystarczają do wygenerowania świadomości, co podważa centralne założenie panującej w tej kwestii debaty naukowej. Specjaliści ci badają fenomen świadomości od dziesięcioleci, reprezentując perspektywy eksperymentalnej neurobiologii, teoretycznej neurobiologii oraz filozofii umysłu. Ich komentarz, opublikowany w czasopiśmie Nature, jest odpowiedzią na głosy takie jak biologa Richarda Dawkinsa czy pioniera sztucznej inteligencji Geoffrey’ego Hintona, którzy uważają, że obecne systemy mogą już posiadać świadomość. Autorzy odwołują się również do tegorocznej studii firmy Anthropic dotyczącej modelu Claude. Badacze z Anthropic opisali wewnętrzne wzorce przetwarzania informacji, które przypominają cechy świadomie dostępnego przetwarzania, jednak sami nie uznali ich za dowód na subiektywne przeżywanie.
Aby zrozumieć znaczenie tych stanowisk, warto odnieść się do raportu Consciousness in Artificial Intelligence autorstwa Patricka Butlina, Roberta Longa oraz siedemnastu innych ekspertów, w tym Yoshui Bengio. Zespół ten stworzył listę czternastu cech świadomości na podstawie wiodących teorii neurobiologicznych. Po przeanalizowaniu obecnych systemów, w tym dużych modeli językowych takich jak GPT-4, stwierdzono, że żaden z nich nie jest silnym kandydatem do posiadania świadomości. Raport ten zakładał jednak funkcjonalizm obliczeniowy, czyli pogląd, że świadomość zależy od rodzaju przetwarzania informacji, a nie od nośnika fizycznego. Seth, Block i Tononi nazywają to założenie fatalnie błędnym. Argumentują, że inteligencja nie jest równoznaczna ze świadomością. Jako przykład przywołują ludzkie móżdżki, które zawierają większość neuronów i precyzyjnie planują ruchy, ale nie działają świadomie. Badacze wskazują, że ludzie często przypisują maszynom ludzkie cechy ze względu na psychologię poznawczą. Modele językowe trenowane są na ogromnych zbiorach ludzkich tekstów dotyczących myśli i uczuć, stając się jedynie lustrami odbijającymi cyfrową przeszłość.
Nie istnieje powszechnie uznany test na świadomość. Porównują oni modele językowe do systemu AlphaFold od Google DeepMind, który jest potężną siecią neuronową, ale nikt nie uważa go za świadomego, ponieważ przewiduje struktury białek, a nie prowadzi rozmów. Raport Butlina ostrzegał również przed testami behawioralnymi, ponieważ modele mogą naśladować ludzkie zachowanie bez wewnętrznej świadomości, co może wprowadzać użytkowników w błąd, jak w przypadku Blake’a Lemoine’a i chatbota LaMDA. Drugie główne argument przeciwko funkcjonalizmowi odwołuje się do prac Alana Turinga oraz Warren’a McCullocha i Waltera Pittsa, którzy pokazali, że obliczenia mogą być realizowane na różnych nośnikach. Autorzy Nature twierdzą jednak, że mózgi nie są komputerami z mięsa i że redukcjonistyczne podejście jest błędne.