In Search of Artificial Consciousness: On the Possibility of Consciousness Emerging in Artificial Intelligence

Pytanie o to, czy systemy sztucznej inteligencji są zdolne do odczuwania oraz wytworzenia wewnętrznych stanów świadomych, stanowi obecnie przedmiot intensywnej debaty. Praca podejmuje interdyscyplinarne rozważania nad możliwością zaistnienia sztucznej świadomości w algorytmach, ze szczególnym uwzględnieniem modeli sztucznej inteligencji. Analizę poprzedza zgłębienie zagadnienia świadomości ludzkiej, będącej podstawą do zrozumienia jej sztucznego odpowiednika. W tej kwestii rozważono problemy w jej interpretacji, definicji i operacjonalizacji. Zwrócono uwagę na aspekty fenomenologiczne i brak dostępu do stanów wewnętrznych maszyny, a także podkreślono rolę semantyki w procesach umysłowych, która pozostaje niedostępna dla maszyn operujących wyłącznie na poziomie syntaktycznym. Podniesiono kwestię wadliwości werbalnych testów diagnostycznych – takich jak test Turinga – z uwagi na opieranie się na zawodnej introspekcji i podatność na celową tendencyjność odpowiedzi chatbota. Rozważania akcentują potrzebę opracowania jasnych kryteriów identyfikacji oznak świadomości, bazujących na teoriach świadomości (m.in teorii globalnej neuronalnej przestrzeni roboczej czy teorii wyższych rzędów). Na przykładzie działania dużych modeli językowych, takich jak GPT-3.5 i OpenAI-o1, analizie zostaje poddana możliwość wytworzenia abstrakcyjnych pętli autoreferencyjnych w transformatorach, które mogłyby stanowić podstawę dla subiektywnego doświadczenia. Przedstawiona zostaje również technologia wykorzystująca organoidy mózgowe, w której tkwi nadzieja na stworzenie sztucznej świadomości. Rozważania podkreślają istotność prowadzenia dalszych analiz rozwijających się technologii pod kątem wyłaniania się w nich sztucznej świadomości.

The question of whether artificial intelligence is capable of sentience or generating internal conscious states is currently the subject of intense debate. This study undertakes an interdisciplinary examination of the plausibility of artificial consciousness within algorithms, with particular emphasis on AI-based models. The analysis is preceded by an exploration of human consciousness – a necessary foundation for understanding its artificial counterpart. Challenges regarding the interpretation, definition and operationalization of consciousness are addressed. Attention is drawn to phenomenological problems and the inaccessibility of machines’ first-person data, alongside the central role of semantic content in cognitive processes – a dimension unattainable for systems bound to syntactic manipulation. The limitations of verbal diagnostic tests – including the Turing Test – are discussed in light of their reliance on introspection and susceptibility to bias. The analysis highlights the need for clear criteria for identifying signs of artificial subjectivity, grounded in leading theories – such as Global Neuronal Workspace Theory and Higher-Order Theories. The possibility of forming abstract self-referential loops within transformer architectures (implemented in e.g. GPT-3.5 and OpenAI-o1) is examined for constituting subjective experiences. The study also assesses the prospects of brain organoid technology as potential substrates for artificial consciousness and underscores the need to further examine emerging technologies.