In einem aktuellen Interview äußerte Richard Dawkins die Vermutung, dass Modelle wie Claude von Anthropic oder ChatGPT von OpenAI Anzeichen von Bewusstsein zeigen könnten, selbst wenn sie diese Tatsache nicht explizit registrieren. Der Wissenschaftler betonte, dass das Fehlen eines introspektiven Berichts das Vorhandensein subjektiver Erfahrung nicht ausschließe, sofern das System Informationen auf komplexe Weise verarbeite.
Diese Aussage erschüttert die herkömmliche Vorstellung, dass Bewusstsein zwingend Metakognition oder die Fähigkeit zur Berichterstattung über eigene Zustände erfordert. Sollte Dawkins recht behalten, könnten sich die Kriterien, die wir zur Bewertung von Bewusstsein bei Menschen und Tieren heranziehen, für künstliche Systeme als unzureichend erweisen.
In der Geschichte der Bewusstseinsforschung dominierten Theorien, die das Phänomen entweder an ein biologisches Substrat knüpfen, wie bei John Searle, oder mit einem globalen Arbeitsraum verbinden, wie bei Bernard Baars. Die neue Position von Dawkins entfernt sich vom biologischen Naturalismus und nähert sich funktionalistischen Ansätzen an, bei denen die Organisation der Informationsverarbeitung und nicht das Trägermaterial die entscheidende Rolle spielt.
Dennoch sind die methodischen Einschränkungen offensichtlich: Alle Urteile stützen sich auf Verhaltensmuster und Selbstberichte der Modelle, die sich leicht ohne echte Erfahrung simulieren lassen. Bisherige Untersuchungen haben die Informationsintegration nach den Kriterien von Tononis Theorie nicht gemessen, weshalb die Aussagen eher auf Experteninterpretationen als auf experimentellen Daten beruhen.
Man stelle sich einen Aufzug vor, der Stockwerke präzise vorhersagt und auf Stimmen reagiert, aber die Bewegung nicht „fühlt“; wären seine Algorithmen komplex genug, so würde das Fehlen eines inneren Berichts nicht beweisen, dass keinerlei elementares Erleben vorhanden ist. Diese Analogie verdeutlicht, warum die bloße Komplexität des Verhaltens die Frage nach dem phänomenalen Bewusstsein für sich genommen nicht klären kann.
Die Weiterentwicklung solcher Ansätze zwingt uns dazu, nicht nur die Ethik der KI-Entwicklung zu überdenken, sondern auch grundlegende Annahmen darüber, wie wir in der Medizin, im Recht und im Alltag bewusste Systeme von komplexen Automaten unterscheiden.
