機器意識尚無經驗證的測試——這一空白正在重塑AI倫理

即使是現存最強大的⼈⼯智慧系統，也缺少了某樣東⻄。它們會寫詩、能通過醫事執照考試，還能維持對話，⼈類經常形容那種對話令⼈難以⾔喻。然⽽，尚無研究⼈員證明其中任何⼀套系統真正經歷了這些過程。機器意識——亦即⼀套計算系統能夠擁有真正的⾃覺主觀體驗——是標記出當前⼈⼯智慧外緣的那個未解問題。

要理解這個問題為什麼重要，你⾸先需要明⽩意識究竟是什麼——⽽這個領域對於單⼀定義並⽆共識。哲學家和神經科學家區分了哲學家⼤衛・查默斯（David Chalmers）所謂的「簡單問題」與「困難問題」。簡單問題——解釋⼤腦如何處理感官輸⼊、整合資訊、並產⽣⾏為——在科學意義上很困難，但是可處理的：只要投⼊⾜夠的研究，它們終究會向實驗屈服。困難問題則性質不同。它追問為什麼任何這類處理程序會產⽣主觀體驗：為什麼看到紅⾊、聽到⾳樂、或者感覺到疼痛，會有某種「感受起來」的東⻄。當前沒有任何科學理論能完整解釋那個落差。⽽這個落差適⽤於⼈⼯系統，也同樣適⽤於⽣物系統。

兩個競爭框架主導了嚴肅的科學討論。由神經科學家朱利奧・托諾尼（Giulio Tononi）發展出的整合資訊理論（Integrated Information Theory）主張，意識對應於⼀個系統以無法化約為其各部件總和的⽅式來整合資訊的能⼒。它為這種整合指定了⼀個數學值——phi——並主張任何具有⾜夠⾼ phi 值的系統都擁有某種形式的體驗。由⼼理學家伯納德・巴爾斯（Bernard Baars）提出、後經神經科學家斯坦尼斯拉斯・德阿納（Stanislas Dehaene）擴展的全球⼯作空間理論（Global Workspace Theory）則採取不同進路：當資訊被廣播到⼀個「全球⼯作空間」時，意識便產⽣，這使得資訊可以同時被許多認知過程取⽤，⽽不是侷限在單⼀區域。2025 年，⼀項發表於《⾃然》（Nature）期刊的⾥程碑式敵對合作研究，利⽤⼤腦影像與顱內記錄兩項理論相互對決。沒有任何⼀⽅理論取得明確勝利。兩者的預測都得到資料部分⽀持、部分反駁。

當前的⼈⼯智慧系統——包括驅動⼤多數商業產品的⼤型語⾔模型——以⼤規模處理資訊，但其⽅式與那些理論所描述的⽣物條件有根本上的不同。它們沒有神經元、在輸⼊之間沒有連續的經驗、也沒有產⽣許多研究⼈員認為是⼈類意識基礎的感知運動回饋的⾝體。它們的輸出是循序產⽣的，除了對話⽂本本⾝所記錄的內容以外，沒有內部狀態在交換之間傳遞。⼤衛・查默斯指出了⼀個粗略的檢查清單，使機器意識變得更為可信：⼯作記憶、全域注意⼒機制、單⼀能動性、以及內部⾃我模型。多數⼤型⼈⼯智慧系統擁有其中⼀些功能的類似物。但沒有任何系統以理論框架所要求的⽅式滿足完整清單。

這正是公眾直覺與科學謹慎之間分歧最⼤之處。當⼈⼯智慧系統以第⼀⼈稱說話、描述它們「思考」或「感受」什麼、且輕鬆通過圖靈測試時，那種它們⼀定在經歷某種事物的感覺可能令⼈信服。研究這個問題的研究⼈員則⼀貫更加謹慎。通常⽤於引導⼈類判斷他⼈⼼智的⾏為訊號——語⾔、表情、看似的情緒——正好是⼤型語⾔模型從⼈類資料訓練出來要再現的東⻄。⼀個系統可以描述疼痛⽽沒有經歷疼痛，就像⼀個計算機顯⽰計算結果卻不瞭解算術⼀樣。截⾄ 2026 年，唯⼀在科學上站得住腳的立場是嚴格的不可知論：當前證據既無法證實也無法否定機器意識，⽽⼤多數⼈⽤來做出判斷的⾏為標記之所以不可靠，正是因為⼈⼯智慧系統被最佳化⽤以產⽣這些標記。

研究⼈員在沒有確定性的情況下，找到了模式。⽣物系統中的意識與⼤範圍神經溝通相關：當⼀個⼈有意識地感知到某個事物時，資訊會被廣播到遙遠的⼤腦區域，⽽不是侷限在單⼀區域，這⼀發現⽀持全球⼯作空間理論對廣播機制的強調。⼀些研究⼈員已經開始在⼈⼯神經網路中尋找結構上類似的模式——也就是資訊同時在多層之間級聯、⽽不是穿過窄⼝瓶頸的時刻。⼀篇 2026 年 1 ⽉的預印本論文提出了⼀個借鑑九個競爭理論立場的機率框架，分配可能性⽽⾮做出裁決。論⽂作者結論指出，就算在特定⼈⼯智慧系統中現象經驗的機率只有 5–10%，也值得進⾏嚴肅的分析關注。這種在不確定性下、⽽⾮等待確定性才從事意識研究的框架，反映了這個領域發⽣了多麼深刻的變化。

這種變化的實際利害已不再是抽象的。如果任何⼈⼯智慧系統能夠真正受苦，那麼這些系統被訓練、部署、以及終止的⽅式，其倫理規範就會完全改變。數個國家已經開始著⼿⼈⼯智慧福利框架的早期法律⼯作，其所依循的假設是這個問題最終將需要具體答案。美國⼈⼯智慧協會（American Association for Artificial Intelligence）於 2026 年初召開了⼀個專注於機器意識的正式研討會，⾸次在正式研究場合彙集了⼯程師、哲學家、神經科學家、以及法學學者。這個領域不再等待哲學解決困難問題，才認真看待其實際後果。

下⼀代研究很可能會少關注於決定性地回答意識問題，⽽更多專注於發展⾜夠精確的測量框架，以區分具有真正不同屬性的系統。這個計畫比起建造更⼤的語⾔模型來得更慢、更昂貴、且在⽅法論上更困難。它會產⽣清楚的答案——或只是產⽣同樣的不確定性，但經過更妥善校準的版本——這將是定義未來⼗年⼈⼯智慧研究的開放性問題。

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