I ricercatori sostengono che la chiave per identificare la coscienza negli animali e nell’intelligenza artificiale risieda nella comprensione profonda del funzionamento dei loro sistemi di elaborazione delle informazioni.
Nuove prospettive sulla coscienza biologica e dell’intelligenza artificiale
Sebbene a prima vista un’ape intenta a raccogliere il nettare e un computer che esegue un software avanzato possano sembrare entità prive di punti di contatto, la scienza sta esplorando con crescente interesse la possibilità che sia gli organismi biologici sia i sistemi artificiali complessi possano possedere una qualche forma di esperienza cosciente.
Storicamente, lo studio della coscienza è stato affrontato attraverso diverse metodologie, tra le quali spicca l’osservazione del comportamento per valutare le reazioni di un animale o di un’intelligenza artificiale agli stimoli dell’ambiente circostante.
Il dibattito attuale si è arricchito grazie a recenti pubblicazioni scientifiche che propongono criteri d’indagine innovativi. Questi nuovi orientamenti cercano di mantenere un equilibrio rigoroso, evitando sia le rivendicazioni prive di fondamento sia lo scetticismo radicale che attribuisce esclusivamente agli esseri umani la capacità di provare esperienze coscienti.
Implicazioni etiche e morali della coscienza
Il dibattito sulla coscienza occupa da tempo una posizione centrale sia in ambito filosofico che scientifico, alimentato soprattutto dalla rilevanza morale che tale condizione comporta. Si ritiene infatti che un essere cosciente possieda un’importanza etica intrinseca che i sistemi inconsci non possono rivendicare, poiché le sue esperienze assumono un valore qualitativo differente.
Con l’ampliamento della gamma di organismi potenzialmente dotati di sensibilità, crescono parallelamente gli interrogativi su come essi debbano essere trattati. In questo contesto, molti ricercatori sostengono la necessità di adottare un approccio prudenziale, identificato dal filosofo Jonathan Birch come il principio di precauzione per la sensibilità, il quale suggerisce di agire con cautela anche in assenza di certezze assolute.
La tendenza scientifica più recente è orientata verso un progressivo allargamento dei confini della coscienza nel regno animale. Un momento significativo di questo percorso è rappresentato dalla Dichiarazione di New York sulla Coscienza Animale dell’aprile 2024, sottoscritta da centinaia di esperti tra scienziati e filosofi.
Tale documento afferma che la presenza della coscienza è realisticamente ipotizzabile in tutti i vertebrati, includendo rettili, anfibi e pesci, e si estende a numerosi invertebrati come cefalopodi, crostacei e insetti. Questa posizione ridefinisce profondamente le responsabilità umane nei confronti di una varietà di specie precedentemente ignorate sotto il profilo della soggettività.
L’ascesa dei grandi modelli linguistici ha sollevato l’ipotesi che anche le macchine possano sviluppare una forma di coscienza. Se solo pochi anni fa la capacità di sostenere una conversazione complessa o di riflettere sulla metafisica era considerata un test affidabile per la coscienza, oggi tali standard porterebbero a concludere di essere circondati da intelligenze artificiali senzienti.
Nonostante la nascita di settori dedicati al benessere delle macchine, molti studiosi invitano a non farsi ingannare dai comportamenti superficiali. La tesi prevalente sottolinea che la vera coscienza non risiede semplicemente in ciò che un sistema manifesta esternamente, ma nelle modalità profonde e strutturali con cui esso elabora l’esperienza.
L’architettura dell’informazione come chiave della coscienza
Un recente studio coadiuvato da Colin Klein propone di spostare l’attenzione dai comportamenti manifesti ai meccanismi interni dell’intelligenza artificiale, attingendo alle scienze cognitive per definire una serie di indicatori basati sulla struttura dell’elaborazione delle informazioni.
Questo approccio permette di identificare segnali plausibili di coscienza senza la necessità di aderire a una specifica teoria cognitiva, focalizzandosi su elementi condivisi o indicativi, come la capacità di risolvere conflitti tra obiettivi opposti o la presenza di sistemi di feedback informativo. Tali indicatori hanno una natura prettamente strutturale e riguardano il modo in cui il cervello o i circuiti informatici organizzano e integrano i dati, ponendo l’accento sulla configurazione del sistema piuttosto che sulla sua risposta esterna.
Dall’applicazione di questi criteri emerge che nessun sistema di intelligenza artificiale esistente, inclusi i modelli linguistici più avanzati, può essere considerato cosciente, poiché la loro modalità di elaborazione non presenta analogie strutturali sufficienti con quella umana. Tuttavia, l’indagine non preclude la possibilità che future architetture artificiali, profondamente diverse da quelle odierne, possano effettivamente raggiungere uno stato di coscienza.
La distinzione fondamentale risiede nel fatto che un’intelligenza artificiale può simulare perfettamente un comportamento cosciente senza possedere la struttura interna necessaria per sostenerlo, evidenziando il rischio di scambiare una sofisticata recitazione per una reale esperienza soggettiva.
La ricerca biologica sta adottando modelli che si distaccano dai dettagli anatomici per concentrarsi sui calcoli fondamentali eseguiti dai cervelli più semplici, come quelli degli insetti. L’obiettivo è individuare il tipo di computazione che permette di gestire un corpo mobile e complesso, integrando sensi multipli ed esigenze contrastanti nate nel corso dell’evoluzione.
Sebbene l’esatto processo computazionale sia ancora oggetto di studio, l’identificazione di tale meccanismo offrirebbe un terreno di confronto equo tra esseri umani, invertebrati e macchine. In definitiva, mentre per gli animali il dubbio riguarda spesso l’interpretazione di comportamenti ambigui e per i computer la veridicità di riflessioni apparentemente profonde, sia le neuroscienze sia l’informatica convergono verso l’idea che il funzionamento interno sia più informativo delle azioni visibili.
Lo studio è stato pubblicato su Trends in Cognitive Sciences.
