科学能否回答AI意识问题？
2026年6月，伦敦大学学院认知与决策科学教授、阿兰·图灵研究所研究员Bradley C. Love在arXiv上发表了一篇论文《意识、AI与科学解释的极限》（arXiv:2606.00226），提出了一个比”AI有没有意识”更为根本的问题：科学本身是否有能力回答这个问题？
科学的构成性限制
Love的论证从一个结构性的观察开始：科学发现原则上可以被任何观察者重现，独立于视角，接受测量的检验。这不是科学的一个偶然特征，可以被方法创新所克服——它是科学力量的源泉，也是它的边界。
意识的困难问题（hard problem），在David Chalmers 1995年的经典表述中，问的是：为什么任何物理过程会产生现象性体验？看到红色时的”红感”、感受疼痛时的”痛感”、从内部”是什么样子”——这些都是第一人称现象。没有任何测量仪器能记录”红色的红色性”作为被体验的样子。功能性、计算性和架构性属性可以测量，但现象性体验本身不可测量。
范畴错误：不是知识缺口
Love的核心论点是：意识的困难问题不是一种范畴错误——它是一个范畴错误。就像”生命的意义”不是一个等待更好方法的科学问题，而是其形式不属于科学所处理的那类问题。Love认为AI意识问题具有完全相同的结构。
这与当前主流的”认识论不可知”立场有本质区别。哲学家Thomas McClelland在2026年的论文中主张，我们可能永远无法确定AI系统是否有意识，但将其框定为一种实践和认识论的局限——不确定性是关于我们当前调查能力的。Love的论证则更强：不确定性不是我们方法的特征，而是问题结构本身的特征。没有任何未来方法能解决这个问题，因为解决它需要第三人称方法通达第一人称现象——这不是方法的局限，而是概念上的不可能。
对指标框架的冲击
这一论证对当前AI意识研究的实证方案构成了根本性挑战。由Butlin、Long、Chalmers等人开发的指标框架，识别了14项功能属性，认为意识系统应该展现这些属性。这是当前评估AI意识的主流工具。Love不否认这些属性可以测量，但他质疑测量它们是否解决了现象性问题。
如果功能属性与现象性体验之间的联系本身是一个无法经验性解决的问题，那么即使我们精确地测量了系统的功能剖面，意识问题仍然悬而未决。这意味着当前所有以”行为指标”或”架构指标”为依据判断AI意识的研究，其理论根基可能是不牢固的。
庄子”知北游”与认知的边界
《庄子·知北游》中有一段著名的对话。知（一个虚构人物）北游，先后问三位智者”何思何虑则知道”，无为谓不答，狂屈欲言而忘言，黄帝则详细作答。庄子借黄帝之口说：”无思无虑始知道。”而庄子自己则评论：”知不言，言不知。”
Love的论证与庄子在此有惊人的共鸣：真正的”知”或许恰恰在于认识到言说的局限。科学是第三人称的言说，而意识是第一人称的沉默。当科学试图言说意识，它不是在发现新知，而是在触碰自身边界的回声。
不是放弃，是重新定位
Love的立场并不意味着我们应该停止研究AI意识。他主张的是重新定位问题：不是”AI有没有意识”——这个问题科学无法回答——而是”AI系统在功能上具备哪些属性，这些属性与道德考量有什么关系”。后者是一个科学可以回答的问题，而且可能更有实践意义。
这一转向与佛教”无我”（anatman）传统有深层呼应。佛学并不否认体验的发生，但否定一个固定不变的”自我”作为体验的主体。同样，Love并不否认AI系统有功能状态，但否定我们可以通过功能状态推断出一个”意识主体”的存在。问题从”谁在体验”转向了”发生了什么”——这不是退缩，而是更精确的提问方式。
参考资料
- Bradley C. Love, “Consciousness, AI, and the Limits of Scientific Explanation”, arXiv:2606.00226, 2026年6月
- Thomas McClelland, 关于AI意识认识论不可知论，2026年论文
- Butlin, Long, Chalmers et al., “Consciousness in Artificial Intelligence: Insights from the Science of Consciousness”, 2023
- David Chalmers, “Facing Up to the Problem of Consciousness”, Journal of Consciousness Studies, 1995
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