19 października 2026 roku w czasopiśmie Nature ukazał się komentarz neurobiologa Anila Setha z Uniwersytetu Sussex, filozofa Neda Blocka z Uniwersytetu Nowojorskiego oraz neurobiologa Giulio Tononiego z Uniwersytetu Wisconsin w Madison. Tytuł tekstu jest bezpośredni:
„Trzy powody, dla których AI nie posiada świadomości i być może nigdy jej nie posiądzie”.
Autorzy twierdzą, że współczesne systemy AI nie mają subiektywnego doświadczenia, a przy obecnych podejściach do projektowania raczej go nie uzyskają.
Główna myśl pracy to rozdzielenie dwóch pojęć, które w debacie publicznej niemal zawsze się miesza.
Inteligencja— według definicji autorów — to, co system potrafi robić: wykonywać funkcje, rozwiązywać zadania, sterować ruchem.
Świadomość to coś zupełnie innego: to, jak to jest być danym systemem, w duchu sformułowania filozofa Thomasa Nagela.
Różnicę można sprawdzić na własnym mózgu. Móżdżek zawiera prawie cztery piąte wszystkich neuronów ludzkiego mózgu i wykonuje precyzyjne, szybko adaptujące się obliczenia motoryczne, jednak nie odczuwamy jego pracy. Autorzy przypominają, że usunięcie lub brak móżdżku nie wpływa bezpośrednio na świadomość. Świadomość zaś, ich zdaniem, to to, co znika we śnie bez marzeń sennych i pod znieczuleniem ogólnym.
Dawniej myśl o świadomej AI uważano za marginalną, ale teraz dyskutuje się o niej poważnie: biolog Richard Dawkins i Geoffrey Hinton publicznie dopuszczali taką możliwość, a Anthropic wcześniej w 2026 roku opublikowała badanie, w którym mówiono o obliczeniowych oznakach świadomości u modelu Claude.
Praca wywołała krytykę, między innymi ze strony Anila Setha. Autorzy komentarza odpowiadają na to tło przez asymetrię błędów: decyzję trzeba podejmować, ważąc ryzyko błędnego zaprzeczenia świadomości tam, gdzie ona jest, i ryzyko błędnego przypisania jej tam, gdzie jej nie ma. W przypadku obecnej AI, według ich oceny, drugi błąd jest znacznie bardziej prawdopodobny.
Drugi argument dotyczy substratu — tego, z czego zbudowany jest system. Autorzy odrzucają funkcjonalizm obliczeniowy, zgodnie z którym wystarczy uruchomić właściwy program na dowolnym nośniku, aby powstało doświadczenie. Obliczenia, jak przyznają, są wystarczające dla inteligencji, ale niekoniecznie dla świadomości. Mózgu, według ich sformułowania, nie można sprowadzić do komputera z mięsa: tkanka nerwowa nie ma podziału na „program” i „sprzęt”, jej struktura i procesy fizyczne są nieodłączne od tego, co robi.
Dlatego krzemowe chipy, zdaniem autorów, nie zapewniają tej organizacji, która jest niezbędna świadomości, w przeciwieństwie do sieci neuronowych mózgu.
Trzeci argument opiera się na konkretnych teoriach naukowych, przede wszystkim na teorii zintegrowanej informacji (IIT), którą Tononi rozwija od wielu lat. Zgodnie z nią świadomość powstaje z gęstej spójności komponentów systemu, a typowe głębokie sieci neuronowe o warstwowej architekturze propagacji w przód (feed-forward) takiej spójności nie mają. Wynika z tego, że nawet przy pełnej funkcjonalnej równoważności z człowiekiem za zachowaniem maszyny może nie stać nic fenomenalnego doświadczenia.
Oprócz IIT autorzy opierają się także na naturalizmie biologicznym, który wiąże świadomość z biologicznymi procesami mózgu.
Warto rozumieć także granice samej pracy. To nie eksperyment, lecz komentarz: autorzy analizują już zgromadzone dane neurobiologiczne i filozoficzne oraz istniejące stanowiska. Ich wnioski opierają się na przyjęciu określonych teorii świadomości, a alternatywne interpretacje pozostają przy tym otwarte.
Osobno autorzy ostrzegają: gdyby AI rzeczywiście była świadoma, postawiłoby to pytania o cierpienie, prawa i dobrostan; jeśli zaś tylko wydaje się świadoma, to przyznanie jej praw może utrudnić zarządzanie takimi systemami i kontrolę nad nimi, a uwaga i zasoby odejdą od istot, których zdolność do cierpienia nie budzi wątpliwości.
Różnicę między inteligencją a świadomością wygodnie zilustrować porównaniem kalkulatora i człowieka. Kalkulator bezbłędnie wykonuje operacje, ale nie ma wewnętrznego świata, i żadne zwiększanie mocy nie zamieni arytmetyki w przeżywanie wyniku. Człowiek zaś nie tylko liczy, ale czuje, co wyszło.
Autorzy w istocie zaliczają współczesną AI do narzędzi, a nie podmiotów, i nawet najbardziej złożone modele w tej logice są bliższe kalkulatorowi niż człowiekowi.
Praca podważa nie tylko techniczne perspektywy „świadomej AI”, ale i szersze założenia: czy można oddzielić umysł od jego biologicznej podstawy i co to oznacza dla etyki oraz dla rozumienia ludzkiego doświadczenia. Jeśli umysł jest przenośny na dowolny nośnik, kwestia świadomości maszyn staje się kwestią inżynierii. Jeśli nie, to współczesna AI pozostaje potężnym narzędziem, a pytania moralne o cierpienie warto kierować do tych, którzy naprawdę są zdolni cierpieć.
Autorzy proponują środowisku naukowemu przyjąć domyślnie, że AI nie jest świadoma. Stanowisko to można kwestionować, ale właśnie ono wyznacza teraz punkt odniesienia dla dyskusji.
