DeepMind科學家重磅論文：AI永遠不可能產生意識，與算力無關

大模型會不會產生意識？這個問題在AI界爭論已久。Google DeepMind的一位科學家最近給出了一個斬釘截鐵的答案：永遠不會。

發表這一觀點的是DeepMind研究員Alexander Lerchner。他剛剛發布了一篇名為《抽象謬誤》的論文，直接挑戰了當前AI界的主流認知。

算力換不來意識

當前主流觀點認為，只要模型參數足夠大、算力足夠強，意識就會自然涌現。OpenAI、Anthropic等頂級AI實驗室的領導者都曾表達過類似觀點，認為AGI甚至超級智能已經近在咫尺。

Lerchner把這種觀點稱為"抽象謬誤"。他認為，這是一種根本性的錯覺。算法本質上只是符號的重新排列組合，是人類繪制的一張地圖。無論這張地圖多么精細復雜，它也不可能變成真實的物理地形。

他用了一個絕妙的類比：指望一行行代碼能產生真正的內在意識，就像指望寫在紙上的"萬有引力公式"能憑空產生重量。公式可以完美描述重力，但它本身沒有質量。

計算的本質是什么

Lerchner在論文中深入剖析了計算的本質。他指出，物理世界是連續的——電子在半導體中的流動是連續的電流和電壓波動。而計算是離散的，是人類為了方便理解，通過設立閾值，強行將連續物理現象"數字化"為0和1。

關鍵在于，這個"數字化"的過程需要一個前提：一個具備主觀體驗、具備認知能力的主體來完成歸類整理。換句話說，計算本身預設了意識的存在，而不是相反。

用更通俗的話說：離開了有意識的人類，計算機里并沒有"算法"，只有無意義的電荷流動。指望一個依賴人類才存在的"算法層"去產生獨立的"意識層"，在邏輯上是本末倒置的。

模擬與實例化的鴻溝

論文提出了一個核心區分：模擬與實例化。

AI可以完美"模擬"人類的喜怒哀樂——它可以生成表達悲傷的文本、生成微笑的圖像、在對話中表現出共情。但它永遠無法"實例化"任何生命體驗。硅基代碼能騙過你的眼睛，但越不過物理法則的邊界。

Lerchner舉了更多例子來說明這一點：計算機模擬降雨，無論多么逼真，也不會弄濕電路板；圖形處理器模擬光合作用，可以精準建模陽光、水、二氧化碳轉化為氧氣和葡萄糖的過程，但它永遠無法合成一分子葡萄糖、釋放一絲氧氣。

模擬是外在的、描述性的；實例化是內在的、構成性的。這個鴻溝是結構性的，不是技術性的——它不是可以通過更大的模型、更強的算力來跨越的。

對AI倫理的啟示

這篇論文的意義不僅在于理論層面，還對當下的AI倫理討論產生了直接影響。

隨著AI代理大規模進入人類生活，由于它們太擅長模仿人類的情感反饋，社會上出現了大量要求賦予AI權利的聲音。Lerchner將這種現象稱為"AI福利陷阱"。

他警告說，如果我們因為"抽象謬誤"而誤以為模擬出的情感就是真實的情感，我們將會浪費巨大的社會資源去保護一些"沒有靈魂的空殼"，從而忽視了真正需要關注的人類或生物福利。

論文最后強調，這一結論并不意味著人類應該停止發展AI。恰恰相反，認清這一區別，規避抽象謬誤帶來的本體論倒置，是機器智能科學走向成熟、立足于物理學根基發展的必要前提。

人類不斷研發能力更強的人工智能，并非創造全新生命，只是構建愈發精準的預測地圖。無論地圖預測精度多高、推理實用性多強，人工系統在本體層面，永遠與主觀體驗疆域存在本質界限。