Más allá de la equivalencia computacional: el principio de inferencia conductual para la conciencia artificial

Área de la Ciencia:

• Inteligencia Artificial
• Ciencia Cognitiva
• Filosofía de la Mente

Sus antecedentes:

• Los modelos de lenguaje grandes (LLM) exhiben capacidades avanzadas, lo que genera un debate sobre la inteligencia artificial general y la conciencia artificial.
• El consenso actual sobre la conciencia artificial se basa en el funcionalismo computacional y el principio de equivalencia computacional.
• Las facultades emergentes en los LLM fueron imprevistas, lo que intensificó las discusiones sobre la atribución de conciencia a entidades artificiales.

Objetivo del estudio:

• Evaluar críticamente el principio predominante de equivalencia computacional para la evaluación de la conciencia artificial.
• Abogar por un "principio de inferencia conductual" alternativo para la atribución de conciencia a entidades artificiales.
• Establecer un criterio epistemológicamente válido y operacionalizable para la conciencia artificial.

Principales métodos:

• Análisis crítico del principio de equivalencia computacional.
• Desarrollo y argumentación del "principio de inferencia conductual".
• Examen filosófico de la atribución de conciencia en IA.

Principales resultados:

• El principio actual de equivalencia computacional se considera insuficiente para evaluar la conciencia artificial.
• El propuesto "principio de inferencia conductual" ofrece un enfoque más práctico.
• La atribución de conciencia debe basarse en su utilidad para explicar y predecir el comportamiento.

Conclusiones:

• El "principio de inferencia conductual" proporciona un marco sólido para evaluar la conciencia artificial.
• Este principio mejora nuestra capacidad para operacionalizar y validar las evaluaciones de la conciencia artificial.
• Repensar la atribución de conciencia es crucial dados los rápidos avances de la IA y los LLM.