19年2026月，《Nature》期刊刊登了一篇評論文章，作者為薩塞克斯大學的神經科學家阿尼爾·塞斯、紐約大學的哲學家內德·布洛克，以及威斯康辛大學麥迪遜分校的神經科學家朱利奧·托諾尼。文章標題直截了當：
「人工智慧不具備意識、且或許永遠不會具備意識的三個理由」.
作者主張，當代人工智慧系統並不具備主觀經驗，而以目前的開發路徑來看，恐怕也難以獲得這種經驗。
這篇論文的核心思想，在於區分兩個在公共討論中幾乎總是被混為一談的概念。
智慧，依作者的定義，是指系統會做什麼：執行功能、解決任務、控制運動。
意識 則完全是另一回事：它指的是成為該系統本身是什麼樣的感受，此即哲學家托馬斯·內格爾的表述方式。
這個差異可以用人腦本身來檢驗。小腦包含人類大腦全部神經元中將近五分之四，並執行精確、能快速適應的運動運算，然而我們並不會感受到它的運作。作者提醒，切除小腦或天生缺少小腦，並不會直接影響意識。而據他們所言，意識是在無夢的睡眠中以及全身麻醉下消失的東西。
過去，關於有意識人工智慧的想法被視為邊緣之論，但如今已有人認真討論：生物學家理查德·道金斯與傑佛瑞·辛頓都曾公開承認這種可能性，而 Anthropic 早先於2026年發表過一項研究，其中談到 Claude 模型具有意識的計算特徵。
這項研究引來批評，其中包括阿尼爾·塞斯。評論文章的作者透過錯誤的不對稱性來回應這一背景：做決定時，必須權衡兩種風險——錯誤地否認存在於某處的意識，以及錯誤地將意識歸於並不存在之處。就目前的人工智慧而言，據他們評估，後一種錯誤的可能性要大得多。
第二個論據涉及基質——也就是系統由什麼構成。作者否定計算功能主義，該觀點認為只要在任何載體上運行正確的程式，就足以產生經驗。他們承認，計算足以產生智慧，但未必足以產生意識。 依他們的表述，大腦不能被化約為一台由血肉構成的電腦：神經組織並沒有「程式」與「硬體」之分，其結構與物理過程和它所做的事密不可分。
因此，作者認為，矽晶片並不具備意識所必需的那種組織方式，這與大腦的神經網路不同。
第三個論據依據具體的科學理論，首先是托諾尼多年來發展的整合資訊理論（IIT）。根據該理論，意識源自系統各組件之間緊密的連結性，而典型的深層神經網路採用逐層的前饋（feed-forward）架構，並不具備這種連結性。由此可見，即使機器在功能上與人完全等效，機器行為的背後也可能空無一物，不存在現象經驗。
除了 IIT，作者也依據生物自然主義，該立場將意識與大腦的生物過程聯繫起來。
也應當理解這項工作本身的界限。這不是實驗，而是一篇評論：作者分析的是已經累積的神經科學與哲學資料以及既有立場。他們的結論建立在對某些意識理論的接受之上，而其他詮釋在此情況下仍保持開放。
作者另外警告：如果人工智慧真的具有意識，這將引發關於痛苦、權利與福祉的問題；而如果它只是看似有意識，那麼賦予它權利可能會使這類系統的管理與控制變得困難，而關注與資源也將從那些受苦能力毋庸置疑的生命身上轉移開來。
智慧與意識之間的區別，用計算機與人的比較來闡釋最為方便。計算機執行運算完美無缺，但它沒有內在世界，而無論如何增強算力，都無法把算術變成對結果的感受。人則不只是計算，還會感受到算出了什麼。
作者們實質上將現代人工智慧歸類為工具，而非主體；在此邏輯下，即便是最複雜的模型，也更接近計算機，而非人類。
這項研究不僅質疑「有意識人工智慧」的技術前景，也質疑更廣泛的預設：心智能否與其生物學基礎分離，而這對倫理學以及對人類經驗的理解又意味著什麼。若心智可移植到任何載體上，機器意識的問題便成為工程問題。若不可，則現代人工智慧仍是有力的工具，而關於痛苦的道德問題，應當指向那些真正能夠感受痛苦者。
作者們建議科學界預設人工智慧不具意識。這一立場可以受到質疑，但正是它如今為討論設定了基準。
