19月2026日，《Nature》杂志刊登了一篇评论文章，作者是萨塞克斯大学的神经科学家阿尼拉·塞斯、纽约大学的哲学家内德·布洛克，以及威斯康星大学麦迪逊分校的神经科学家朱利奥·托诺尼。文章标题直截了当：
“人工智能不具备意识、且可能永远不会具备意识的三条理由”.
作者们断言，现代人工智能系统不具备主观体验，而在当前的开发思路下，它们恐怕也难以获得这种体验。
这篇论文的核心思想，是把在公共讨论中几乎总被混为一谈的两个概念区分开来。
智能，按作者的定义，是指系统会做什么：执行功能、解决问题、控制运动。
意识 则完全是另一回事：它指的是“作为该系统是什么感觉”，这是哲学家托马斯·内格尔的表述方式。
这一区别可以用我们自己的大脑来验证。小脑包含人脑全部神经元中将近五分之四，执行精确且能快速适应的运动计算，然而我们感受不到它的运作。作者提醒说，切除小脑或天生没有小脑，并不会直接影响意识。而据他们所说，意识是那种在无梦睡眠和全身麻醉下会消失的东西。
过去，关于有意识人工智能的想法被视为边缘之论，但如今人们已在认真讨论它：生物学家理查德·道金斯和杰弗里·辛顿都曾公开表示这种可能性存在，而Anthropic此前在2026年发表过一项研究，其中谈到了Claude模型具有意识的计算特征。
这项研究招致了批评，其中也包括阿尼拉·塞斯的批评。这篇评论的作者们通过错误的不对称性来回应这一背景：做决定时，必须权衡两种风险——在意识确实存在之处错误地否认它，以及在意识并不存在之处错误地赋予它。据他们评估，对于当前的人工智能而言，后一种错误要可能得多。
第二条论据涉及基质，即系统是由什么构成的。作者们否定计算功能主义，该观点认为，只要在任何载体上运行正确的程序，就足以产生体验。他们承认，计算对于智能是充分的，但对意识未必充分。 用他们的话说，大脑不能被还原为一台由血肉构成的计算机：神经组织没有“程序”与“硬件”之分，其结构和物理过程与它所做的事情不可分割。
因此，作者们认为，硅芯片无法提供意识所必需的那种组织方式，这与大脑的神经网络不同。
第三条论据依托于具体的科学理论，首先是托诺尼多年发展的整合信息理论（IIT）。根据该理论，意识产生于系统各组件之间紧密的连通性，而典型的具有逐层前馈（feed-forward）架构的深度神经网络并不具备这种连通性。由此可以推出，即使机器在功能上与人类完全等价，机器行为背后也可能空无一物，并无现象学体验。
除IIT之外，作者们还依托生物自然主义，该观点将意识与大脑的生物过程联系起来。
也应当理解这项工作本身的局限。它不是实验，而是一篇评论：作者们分析的是已经积累的神经科学和哲学数据以及现有的各种立场。他们的结论建立在接受某些意识理论的基础之上，而其他解释在此情况下仍然是开放的。
作者们还特别警告：如果人工智能真的有意识，那将引出关于痛苦、权利和福祉的问题；而如果它只是显得有意识，那么赋予它权利可能会使对此类系统的管理和控制变得困难，注意力和资源也会从那些无疑具有感受痛苦能力的生物身上转移开。
智能与意识之间的区别，用计算器和人的对比来加以说明很方便。计算器能完美地执行运算，但它没有内心世界，无论怎样提升算力，都不会把算术变成对结果的体验。而人则不只是计算，还会感受到算出来的结果。
作者们实质上将现代人工智能归为工具，而非主体，按照这一逻辑，即便是最复杂的模型也更接近计算器，而不是人。
这项工作不仅对“有意识的人工智能”的技术前景提出了质疑，也对一些更宽泛的假设提出了质疑：心智能否与其生物学基础相分离，而这对于伦理以及对人类经验的理解又意味着什么。如果心智可以移植到任何载体上，那么机器意识的问题就变成了一个工程问题。如果不能，那么现代人工智能就仍然是一种强大的工具，而关于痛苦的道德问题就应当指向那些真正能够感受痛苦的存在。
作者们建议科学界默认人工智能不具备意识。这一立场可以商榷，但正是它如今为讨论设定了基准。
