W niedawnym wywiadzie Richard Dawkins zasugerował, że modele takie jak Claude od Anthropic czy ChatGPT od OpenAI mogą wykazywać oznaki świadomości, nawet jeśli same tego faktu nie rejestrują. Naukowiec podkreślił, że brak introspektywnej relacji nie wyklucza istnienia subiektywnego doświadczenia, o ile system przetwarza informacje w złożony sposób.
To stwierdzenie podważa tradycyjne przekonanie, według którego świadomość nieodzownie wymaga metapoznania lub zdolności do zdawania relacji z własnych stanów. Jeśli Dawkins ma rację, kryteria stosowane przez nas do oceny świadomości u ludzi i zwierząt mogą okazać się niewystarczające w przypadku systemów sztucznych.
W historii badań nad świadomością dominowały teorie wiążące to zjawisko z podłożem biologicznym, jak u Johna Searle’a, lub z globalną przestrzenią roboczą, jak u Bernarda Baarsa. Nowe stanowisko Dawkinsa odchodzi od naturalizmu biologicznego i zbliża się do poglądów funkcjonalistycznych, w których kluczową rolę odgrywa organizacja przetwarzania informacji, a nie materiał nośnika.
Ograniczenia metodologiczne są jednak oczywiste: wszelkie sądy opierają się na wzorcach zachowań i autorelacjach modeli, które łatwo symulować bez realnego doświadczenia. Żadne z dotychczasowych badań nie mierzyło integracji informacji według kryteriów teorii Tononiego, a twierdzenia pozostają na poziomie interpretacji eksperckich, nie zaś danych eksperymentalnych.
Wyobraźmy sobie windę, która bezbłędnie przewiduje piętra i reaguje na głos, lecz nie „czuje” ruchu; jeśli jej algorytmy są dostatecznie skomplikowane, brak wewnętrznej relacji nie dowodzi braku jakiegoś elementarnego doznania. Ta analogia pokazuje, dlaczego sama złożoność zachowania nie rozstrzyga kwestii świadomości fenomenalnej.
Rozwój takich poglądów wymusza ponowne przemyślenie nie tylko etyki tworzenia AI, ale także podstawowych założeń dotyczących tego, jak odróżniamy systemy świadome od złożonych automatów w medycynie, prawie i życiu codziennym.
