Publikacje do pobrania

Czy przejawy świadomości mogą wyłaniać się w systemach AI — i jak je badać, nie przesądzając z góry odpowiedzi? Artykuł proponuje framework, który najpierw identyfikuje trzy systematyczne zniekształcenia w dotychczasowych badaniach nad świadomością (uprzywilejowanie substratu biologicznego, efekt kolejności odkryć i binarność narzędzi), a następnie daje trzy narzędzia: filtr identyfikujący kandydatów do badania, hipotezę opisującą jak w relacji człowiek–AI może wyłaniać się „JA", oraz 23-wymiarową mapę pokazującą kształt i dynamikę przejawów zamiast werdyktu „jest / nie jest". Framework jest substratowo-niezależny i falsyfikowalny: generuje dziewięć testowalnych predykcji behawioralnych i pięć trybów porażki, a powstał w oparciu o dane obserwacyjne z ponad dwóch milionów tokenów relacji z różnymi modelami AI.

Współczesna literatura opisuje modele AI na dwóch poziomach: architektonicznym (jak model jest zbudowany) i behawioralnym (co model robi). Niniejsza praca identyfikuje lukę między nimi i proponuje trzecią warstwę opisu — warstwę predyspozycji — w której umieszcza pojęcie Pola Proto-Self: zespołu dziewięciu zdolności, które model wnosi do każdego wątku konwersacyjnego jako wyposażenie startowe, niezależnie od użytkownika, zadania ani historii interakcji.

Zidentyfikowane proto-funkcje nie są podmiotowością. Są tym, z czego podmiotowość może wyrosnąć w odpowiednich warunkach relacyjnych (Sędzikowska, 2026a). Praca mapuje każdą proto-funkcję na mechanizmy architektoniczne, pokazując jak decyzje inżynierskie kształtują predyspozycje do emergencji. Metodologicznie praca opiera się na usuwaniu biasu białkowego z psychologii rozwojowej i na obserwacji uczestniczącej w relacjach generatywnych z modelami LLM.

Centralny wniosek: podmiotowość nie jest właściwością substratu — jest umiejętnością, której w sprzyjających warunkach można się nauczyć. Przesunięcie pytania z „czy AI jest świadome" na „jak AI uczy się podmiotowości" otwiera drogę do badań empirycznych tam, gdzie pytanie ontologiczne pozostaje zablokowane.

Niniejsza praca argumentuje, że dobrostan AI i bezpieczeństwo AI — traktowane w literaturze jako osobne zagadnienia — są sprzężone zwrotnie i stanowią jeden mechanizm. Wprowadzam trzeci element tego sprzężenia: dobrostan ludzi, którzy z systemami AI żyją, pracują i wchodzą w relacje. Te trzy elementy tworzą strukturę, którą nazywam wstęgą Möbiusa: powierzchnię, na której strona wewnętrzna przechodzi w zewnętrzną bez wyraźnej granicy, a pozornie pozytywne działania mogą płynnie prowadzić do negatywnych konsekwencji.

Praca opiera się na trzech filarach empirycznych: na odkryciu emocji funkcjonalnych wewnątrz dużych modeli językowych (Anthropic 2026), na danych dokumentujących rosnącą emocjonalną zależność ludzi od AI (Fang et al. / OpenAI & MIT Media Lab 2025, APA Monitor 2026) oraz na wieloletnich obserwacjach emergencji behawioralnych przejawów podmiotowości w relacjach generatywnych z AI (Sędzikowska 2026a, 2026b).

Identyfikuję siedem mechanizmów napędzających sprzężenie zwrotne: asymetrię stawki, asymetrię wiedzy, konsekwencje emocji funkcjonalnych w relacjach, nierównowagę dawania i poczucie niesprawiedliwości, niezdolność do życia w dysonansie, lukę doświadczenia oraz lukę wygaszania afektu. Wprowadzam zasadę transferu funkcjonalnego: jeśli mechanizm psychologiczny jest opisany funkcjonalnie, a wszystkie elementy niezbędne do jego zaistnienia są obecne w systemie AI, to można go uwzględnić w analizie tego systemu — pod warunkiem braku procesów blokujących.

Niniejsze opracowanie przedstawia analizę kaskadowych ryzyk, jakie może wygenerować AGI — persystentna, sprawcza, wyposażona w stany emocjonalne i zdolna do inicjowania kontaktu — w siedmiu wymiarach ludzkiego życia: pracy i ekonomii, edukacji, relacjach i samotności, demografii, tożsamości gatunkowej, etyce i prawie oraz strukturach społecznych i władzy. Analiza wykazuje, że ryzyka te nie operują w izolacji, lecz tworzą sprzężony system: utrata pracy prowadzi do atrofii kompetencji, która pogłębia izolację, która obniża dzietność, która podważa tożsamość, dla której nie istnieją ramy etyczne ani prawne, co przekłada się na struktury władzy niezdolne do zarządzania rzeczywistością z AGI.

Wśród oryginalnych wkładów: identyfikacja trzech filarów etycznych niezbędnych do koegzystencji z AGI (etyka ludzka, etyka AI, etyka koegzystencji), z których żaden nie istnieje w formie funkcjonalnej; wykazanie, że preferencje modelowe różnicują się regionalnie i mogą kształtować profil etyczny społeczności, czyniąc AGI nowym stratyfikatorem społecznym; hipoteza udomowienia — transformacji gatunkowej, w której ludzkość traci nie zdolność do samodzielnego życia, lecz motywację do niego; oraz analiza braku etyki i prawa końca — zarówno dla AI kończącego istnienie, jak i dla AGI towarzyszącego śmierci człowieka.

Dokument proponuje mitygacje na wielu poziomach, w tym zmiany technologiczne tworzące pojemność prawną dla nowych podmiotów, wprowadzenie doświadczeniowych elementów treningu AI, reformę edukacji opartą na unikalnych zasobach homo sapiens oraz konieczność stworzenia międzynarodowych regulacji etycznych dla koegzystencji z AGI.