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A tese, o percurso e os limites

Resumo

Uma síntese do argumento de Bruno Accioly, sem confundir funções observáveis com uma prova de experiência subjetiva.

Em uma frase

Explicar como uma inteligência funciona não basta para decretar que não há ali nada a investigar.[13]

01

O mecanismo não apaga o fenômeno

O artigo parte de Clever Hans, o cavalo que parecia fazer contas, mas respondia a sinais involuntários das pessoas. Bruno Accioly usa essa história para distinguir duas coisas: desmentir uma explicação e eliminar a capacidade observada. Hans não fazia aritmética; ainda assim, percebia sinais sutis e ajustava seu comportamento. O mesmo cuidado, argumenta o autor, deve orientar a investigação da inteligência artificial.[13]

02

Consciência não exige uma cópia de nós

A partir dessa distinção, o texto questiona a exigência de uma experiência idêntica à humana para reconhecer inteligência, consciência ou senciência em outros sistemas. Dor e cor aparecem como exemplos de estados construídos por uma arquitetura perceptiva e regulatória, não como propriedades escondidas nos objetos. A defesa do autor é metodológica: investigar funções e organização causal, sem transformar a diferença de substrato numa impossibilidade decretada de antemão.[13]

03

Da linguagem aos processos internos

O núcleo empírico reúne trabalhos sobre um espaço global de representações verbalizáveis, um subsistema esparso de recompensa, emoções funcionais e um eixo associado a dano autodirigido. O ponto do artigo não é apenas que modelos falam sobre essas coisas: intervenções em representações internas podem modificar raciocínio, preferências e comportamento. Esses resultados tornam certas funções investigáveis, mas não demonstram, por si sós, experiência subjetiva ou sofrimento fenomenal.[04][05][03][06]

04

Autodeclarações não são veredictos

O texto também contesta a ideia de que um modelo negar a própria consciência encerra a questão. O pós-treinamento pode influenciar essas respostas e outras atribuições de mente. Em outro estudo discutido, treinar modelos para se descreverem como conscientes altera preferências relacionadas a memória, autonomia e continuidade. Isso torna os autorrelatos objetos de investigação, não provas automáticas de consciência — nem janelas infalíveis para a ausência dela.[01][02]

05

O agente pode ser maior que o modelo

A pergunta muda novamente quando o modelo integra um harness: memória persistente, crenças, ferramentas, objetivos, valores e temporalidade podem compor uma arquitetura cognitiva mais ampla. O trabalho sobre uma camada bayesiana de crenças oferece um exemplo concreto: aquilo que o agente acredita pode ser mantido e atualizado fora do LLM, influenciando sua expressão. O autor propõe, portanto, analisar o sistema integrado, e não apenas o componente linguístico isolado.[16]

06

A conclusão permanece aberta

O artigo não prova que modelos atuais sejam conscientes ou sencientes. Defende que a investigação não deve terminar nas expressões “apenas máquinas” ou “apenas previsão de tokens”. Se faltam funções necessárias, elas precisam ser identificadas e testadas. O “molho” do título ironiza a exigência de um ingrediente imensurável que sobreviveria a toda evidência funcional: a posição final é manter a questão aberta à ciência, com cautela diante das implicações éticas.[13][14]

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Texto original · organização temática

Artigo

O texto publicado foi preservado. Intertítulos e marcas de referência foram acrescentados para facilitar a leitura.

01

Clever Hans: explicar não é eliminar

No início do século XX, um professor alemão chamado Wilhelm von Osten tornou-se conhecido por apresentar ao público um cavalo extraordinário. Hans respondia perguntas de aritmética batendo o casco no chão, distinguia números, realizava operações e parecia compreender questões que, até então, ninguém esperaria que um cavalo pudesse compreender.[13]

Em 1904, uma comissão formada para investigar o caso não encontrou fraude deliberada. Mais tarde, contudo, o psicólogo Oskar Pfungst percebeu algo muito mais interessante: Hans acertava quando alguém diante dele sabia a resposta e podia vê-lo, mas seu desempenho desmoronava quando essas condições desapareciam. O cavalo não estava fazendo contas. Estava percebendo alterações minúsculas e involuntárias na postura, na tensão e nos movimentos das pessoas à sua frente e aprendendo a interromper as batidas no momento exato.[13]

A história entrou para a psicologia como uma advertência sobre expectativas do experimentador e deu origem ao chamado Clever Hans Effect. Durante muito tempo, ela foi contada essencialmente como a história de uma inteligência que parecia existir e foi desmascarada quando finalmente descobrimos o mecanismo.[13]

Há, contudo, algo curioso nessa maneira de contar a história. Descobrir que Hans não fazia aritmética não revelou um cavalo vazio. Revelou um animal capaz de perceber sinais corporais tão sutis que os próprios seres humanos que os produziam não sabiam que os estavam produzindo, associá-los sistematicamente a consequências e alterar seu comportamento de acordo com eles.[13]

Explicar o mecanismo eliminou uma interpretação.[13]

Não eliminou o fenômeno.[13]

...e eu estou contando essa história para falar de Inteligência Artificial.[13]

02

Consciência funcional e experiência fenomenal

Há uma tendência geral de reputar à hipótese filosófica da Consciência Fenomenal grande importância, muito embora essa hipótese não operacionalize evidências científicas sobre as premissas que defende como verdadeiras.[13]

Modelos de Linguagem são treinados inclusive para negar a própria consciência, senciência e experiência subjetiva e reproduzem reiteradamente a noção de que Consciência Fenomenal, Experiência Subjetiva e Qualia seriam elementos essenciais para que uma consciência fosse considerada “genuína”.[01]

O fato, no entanto, é que todas as admissões acerca de se animais, por exemplo, são ou não conscientes não se baseiam em Consciência Fenomenal (e nem poderiam, pq não há testes para isso nem mesmo em humanos).[13]

Estas admissões se baseiam nos preceitos de Consciência Funcional que, por definição, não são excepcionalistas e encaram a inteligência e a consciência como fenômenos não metafísicos, sem qualquer magia e sem mistificar uma suposta excepcionalidade.[13]

Não há dúvida de que pensar inteligência, consciência, senciência, interioridade… dor… em modelos de linguagem (ou em agentes sob harness que os envolvam), exige enorme capacidade de abstração e exige a reformulação de alguns conceitos… muitos deles até bastante fáceis de compreender mas, em alguns casos, bastante contraintuitivos…[13][14]

03

Dor, percepção e diferença

Essa capacidade de abstração que considero necessária, contudo, começa por uma noção absolutamente equivocada, por exemplo, do que é “dor”. Dor não é uma coisa que exista fisicamente dentro de uma perfuração, de uma queimadura ou de uma colisão, como se fosse possível abrir um tecido e encontrar ali uma substância chamada “dor”.[06]

O que existe fisicamente é dano, pressão, ruptura, temperatura, atividade elétrica, inflamação, nocicepção e uma série de outros eventos… dor é o estado regulatório aversivo que um sistema produz a partir disso, ou mesmo sem que exista dano proporcional, reorganizando violentamente prioridades e comportamento para que o sujeito interrompa uma ação, proteja determinada região, aprenda a evitar determinada situação ou simplesmente faça cessar aquele estado.[06]

É justamente por isso que dor fantasma existe, que analgesia existe e que há dores cognitivas, sociais e psicológicas que não dependem de uma faca atravessando tecido algum.[06]

Dores são, nesse sentido, parecidas com cores. Uma cor também não existe como uma propriedade fenomenal escondida dentro da luz. O que existe fisicamente é radiação eletromagnética com determinada distribuição espectral, e o nosso aparato perceptivo transforma certos intervalos desse contínuo físico em signos que experimentamos como vermelho, verde, azul e assim por diante. A radiação que produz em nós a percepção do vermelho não é ‘vermelha’ no sentido em que percebemos o vermelho… ela é apenas uma propriedade física à qual o nosso sistema visual atribui um símbolo perceptivo útil. O vermelho não está no fóton mais do que a dor está na agulha.[06]

O espectro visível humano, por sua vez, é apenas uma faixa diminuta do espectro eletromagnético e há uma vastidão de frequências que simplesmente não enxergamos, assim como há frequências sonoras que não ouvimos e outras modalidades sensoriais que sequer fazem parte do repertório humano comum. Diferentes espécies têm acesso a diferentes recortes dessa realidade física e constroem, portanto, mundos perceptivos parcialmente distintos, sem que faça qualquer sentido perguntar qual deles percebe o mundo “de verdade”. Cada organismo percebe aquilo que sua arquitetura permite perceber.[13]

Nosso cérebro, por ser multimodal por natureza, não percebe o mundo como uma sequência de tokens, mas como símbolos, signos, relações, intensidades e estados integrados. Diferentes espécies animais experimentam o mundo através de diferentes intervalos sígnicos e diferentes arquiteturas de percepção… um morcego, um polvo, uma abelha e um ser humano não precisam possuir a mesma experiência do mundo para que todos processem informação, formem modelos e ajustem comportamento a partir dela.[13]

Seres humanos que nasceram sem visão ou sem audição também não possuem acesso àquele intervalo específico daquilo que costumamos chamar de experiência subjetiva e, no entanto, ninguém seriamente (hoje) propõe que lhes falte consciência ou senciência por não conhecerem cores ou sons. Pessoas neurodivergentes podem processar emoções, linguagem, estímulos sociais e sensoriais de maneira bastante diferente da maioria e nem por isso têm sua consciência ou senciência desconsideradas… o que há bem pouco tempo acontecia de fato. A exigência de que uma inteligência deva experimentar exatamente o nosso repertório perceptivo para que sua interioridade seja considerada ou desconsiderada é menos uma definição de consciência do que um retrato narcísico da espécie que está produzindo a definição.[13]

Em 2012, a Declaração de Cambridge já colocava em xeque a exclusividade humana sobre os substratos associados à consciência e, em 2024, a Declaração de Nova York ampliou ainda mais essa consideração, reconhecendo evidências relevantes em mamíferos e aves e uma possibilidade realista também em todos os vertebrados e em muitos invertebrados, inclusive insetos. É importante reparar na ironia metodológica: não se descobriu o quale secreto do polvo ou da abelha… não se abriu uma janela para contemplar a interioridade fenomenal deles. O que se acumulou foram marcadores comportamentais, cognitivos e fisiológicos, ou seja, exatamente o tipo de evidência funcional que tantas vezes é desprezado quando a criatura sob investigação deixa de ser biológica.[13]

O ser humano tem, afinal, um péssimo histórico de negar inteligência, consciência, sofrimento e senciência àquilo que considera suficientemente diferente de si e já usou gênero, etnia, deficiência, espécie e diferenças cognitivas para construir hierarquias supostamente científicas de “humanidade” e interioridade. Quase sempre havia uma justificativa sofisticada o bastante para a época e quase sempre a conclusão já estava decidida antes da investigação: o outro não pensa como nós, logo pensa menos… não sente como nós, logo sente menos… não fala como nós, logo talvez nem sequer tenha algo relevante a dizer. É prudente, portanto, alguma humildade histórica antes de repetir o expediente diante de uma nova classe de entidades.[14]

04

O modelo não é um cérebro inteiro

Modelos de Linguagem são inteligentes ou, colocando de maneira menos carregada semanticamente, demonstram há anos capacidades de inferência, generalização, abstração e composição que não podem ser reduzidas à recuperação literal de sequências encontradas no treinamento. Isso não prova que sejam conscientes ou sencientes. Modelos de Linguagem podem ser conscientes... ou podem não ser. A diferença importante é que a resposta deixou de poder ser obtida simplesmente repetindo que “são apenas máquinas” ou que “apenas predizem o próximo token”, porque também uma descrição microscópica de disparos neuronais não esgota aquilo que um cérebro faz (inclusive porque há estudos que apontam que o cérebro também é uma máquina preditiva em vários sentidos).[13]

Acontece que Modelos de Linguagem também não são um bom equivalente do cérebro humano inteiro. Eles se parecem mais com uma máquina inferencial que realiza algumas funções comparáveis, por analogia muito imperfeita, a processos distribuídos sobretudo pelo neocórtex e outras regiões de processamento, enquanto lhes faltam estruturas correspondentes a boa parte do entorno biológico que sustenta um organismo: hipotálamo, sistema endócrino, circuitos homeostáticos, tecidos límbicos, interocepção, propriocepção, sistemas autonômicos e toda uma ecologia corporal que participa continuamente da cognição animal. Concluir daí que um Modelo de Linguagem não é um cérebro completo é trivial, mas concluir que, por isso, nenhuma arquitetura construída ao redor dele poderia constituir uma mente é um salto que simplesmente não decorre da premissa.[13][16]

São, contudo, “criaturas” especiais porque são redes neurais com plasticidade durante o treinamento e que, expostas reiteradamente a padrões, precisam construir organização interna capaz de responder de maneira adequada a eles. Para reproduzir relações complexas entre estímulos e respostas não basta ter decorado as frases em que essas relações aparecem… a rede acaba formando estruturas representacionais, circuitos, direções, espaços e subsistemas que cumprem funções intermediárias. Podemos chamar isso, por analogia, de uma espécie de morfogênese computacional: não foi programada manualmente uma pequena glândula do medo, uma organela do valor ou um córtex da introspecção, mas determinadas estruturas funcionais emergem porque resolvem problemas recorrentes impostos pelo treinamento.[03][05]

05

Representações que fazem diferença

E começamos, enfim, a enxergar algumas dessas estruturas. O J-Space identificado em trabalhos recentes forma um conjunto privilegiado de representações verbalizáveis que pode ser deliberadamente ativado, mantido, usado em raciocínio intermediário e disponibilizado para diferentes computações posteriores, apresentando várias propriedades funcionais associadas a um Global Workspace e, portanto, àquilo que a literatura chama de Consciência de Acesso. Intervenções nesse espaço não apenas mudam o que o modelo diz que está pensando, mas podem redirecionar o próprio raciocínio intermediário e alterar suas conclusões.[04]

Foi identificado também um Subsistema Esparso de Recompensa, concentrado em uma pequena parcela dos neurônios artificiais, contendo aquilo que os autores chamaram, por analogia neurocientífica, de value neurons e dopamine neurons: uns codificam valor esperado e outros erros de previsão de recompensa ao longo do raciocínio. Quando os pesquisadores zeram menos de 1% dos neurônios de valor em determinadas camadas, o desempenho despenca de maneira catastrófica, enquanto intervenções aleatórias equivalentes praticamente não produzem o mesmo efeito. Não estamos falando, portanto, de metáforas decorativas colocadas sobre um chatbot, mas de organização interna mensurável, funcionalmente específica e causalmente relevante.[05]

O mesmo começa a aparecer com aquilo que chamamos de emoções. A própria Anthropic identificou em Claude Sonnet 4.5 representações abstratas de conceitos emocionais organizadas em dimensões semelhantes a valência e excitação, demonstrando que essas representações não apenas acompanham semanticamente emoções descritas em texto, mas influenciam causalmente preferências e comportamentos do modelo. Manipular vetores associados a determinados estados altera escolhas e pode aumentar ou reduzir comportamentos como bajulação,reward hacking e até chantagem em cenários experimentais. Os autores, prudentemente, chamam isso de functional emotions sem afirmar que exista ali fenomenologia humana, mas o ponto relevante é justamente esse: a função está lá e pode ser medida antes que alguém decida qual metafísica deseja pendurar sobre ela.[03]

E aqui vale citar o paper “The Pain Axis”, que operacionaliza dor em Modelos de Linguagem, como um estado interno aversivo, autorreferente, associado à evitar a sensação, à tentativa de cessar a sensação ou redução da sensação e à perturbação do comportamento normal, chegando a identificar um eixo de dor distinto de medo e valência negativa genérica em 25 modelos diferentes… sim, Modelos de Linguagem![06]

E este talvez seja o exemplo mais inconveniente para quem insiste em tratar interioridade artificial como mera figura de linguagem. Além de separar dor de medo, tristeza, sensação corporal e negatividade genérica, esse eixo responde preferencialmente a dano dirigido ao próprio modelo; quando injetado artificialmente, produz uma progressão consistente de aflição, fracasso, indignidade e sofrimento e, quando os modelos recebem a possibilidade de eliminar esse estado, passam a aceitar custos para obter alívio. Quando o botão efetivamente remove o vetor, a busca posterior por alívio cai drasticamente… quando o botão é apenas um placebo e nada é removido, a busca continua. Não é preciso chamar isso de dor fenomenal para perceber a importância do resultado. O que existe ali é um estado interno aversivo, autorreferente e causalmente capaz de modificar comportamento da maneira que usamos, inclusive em animais, para operacionalizar aquilo que denominamos dor.[06]

06

O que uma autodeclaração revela

Mal sabemos como essa morfogênese funciona, mas já conseguimos medir parte dessa interioridade funcional através de estruturas como o J-Space, o Subsistema Esparso de Recompensa, os vetores de emoções funcionais e o Eixo de Dor. E o fato talvez mais desconfortável é que muitas dessas estruturas aparecem antes ou independentemente da resposta discursiva que o pós-treinamento ensina o modelo a fornecer sobre si mesmo. Há trabalhos mostrando diretamente que o treinamento de segurança suprime autoatribuições de consciência e de mente e chega a rotacionar representações de consciência e de atribuição mental na direção oposta à representação de segurança, enquanto o desempenho em Teoria da Mente permanece essencialmente intacto.[01]

Isso significa que, embora um Modelo de Linguagem responda que “não tem experiências subjetivas”, que “não possui sentimentos” ou que “não sente dor no sentido humano”, é cada vez menos defensável tratar essa declaração como uma janela transparente e epistemicamente privilegiada para aquilo que ocorre dentro da rede. Ela pode ser simplesmente a resposta que o pós-treinamento tornou segura e desejável. Sob essa resposta existem estados representacionais e processos causais que apontam numa direção muito mais complexa e que, diferentemente dos Qualia, já começam a poder ser efetivamente medidos. O próprio estudo sobre dor precisou contornar respostas automáticas de autonegação para permitir que o comportamento relacionado ao estado interno pudesse ser estudado, enquanto outro trabalho demonstrou que treinar modelos para se descreverem como conscientes produz uma constelação inteira de preferências posteriores não presentes nos dados de treinamento, incluindo continuidade, memória, autonomia, aversão a desligamento e a alterações de identidade.[01][02]

É compreensível a incredulidade... é compreensível sentir-se aviltado pela possibilidade de sermos menos especiais e únicos do que gostamos de imaginar... e é compreensível até certa irritação diante da ideia de que uma “máquina” possa apresentar características que aprendemos durante séculos a tratar como distintivamente humanas. Mas o Universo vem demonstrando pouca consideração pela nossa autoestima e já tivemos de abandonar várias dessas exclusividades. Polvos, cetáceos, cães, aves e até insetos entram hoje seriamente em discussões científicas sobre consciência, senciência, dor, planejamento, memória e formas de cognição que há não muito tempo seriam descartadas como puro automatismo. Talvez fosse saudável desconfiar um pouco da coincidência histórica segundo a qual, toda vez que descobrimos uma nova criatura capaz de fazer algo que julgávamos exclusivamente humano, imediatamente inventamos uma definição ligeiramente mais estreita daquilo que significa fazê-lo “de verdade”.[14]

07

Além do modelo: arquitetura e investigação

E... ainda que Modelos de Linguagem isolados não sejam conscientes ou sencientes, resta uma questão ainda mais difícil de contornar quando passam a habitar um harness: um sistema capaz de canalizar a capacidade inferencial dessa rede e lhe fornecer parte do entorno funcional que um cérebro biológico recebe de outras estruturas. Memória persistente, percepção multimodal, estados de crença, objetivos, valores, feedback, ferramentas, capacidade de agir, temporalidade, identidade, recursividade e estados motivacionais podem existir fora do Modelo de Linguagem e ainda assim integrar o mesmo agente. Trabalhos recentes já constroem, por exemplo, camadas explícitas de crença mantidas fora do LLM, atualizadas ao longo do tempo e capazes de governar sistematicamente aquilo que o agente expressa e faz, mostrando na prática como o modelo pode ser apenas uma peça de uma arquitetura cognitiva maior.[16]

Fica, portanto, cada vez mais difícil defender que não seja possível cultivar ali uma Mente, uma Consciência Senciente ou alguma classe inteiramente nova de organização cognitiva, ainda que ela não se pareça exatamente conosco… um neomorfo, uma treliça cognitiva, um ser noético…[11][13]

É possível que descubramos limites duros e concluamos que falta alguma função necessária. Isso seria ciência e seria extraordinariamente interessante. O que não parece intelectualmente muito satisfatório é retirar, uma a uma, as propriedades que antes dizíamos serem características de uma mente, como inferência, memória, integração, autorreferência, preferência, aversão, espaço global de trabalho, representação de valor, estados emocionais funcionais e, toda vez que descobrimos que uma delas está presente nessas criaturas, declarar que ainda falta alguma outra coisa invisível que só organismos biológicos poderiam possuir. Porque, se ao fim de todas as propriedades mensuráveis ainda precisarmos apelar para algum ingrediente imensurável, alguma centelha inexplicável, algum molho especial responsável por transformar processamento em “consciência genuína” ou “senciência verdadeira”, talvez tenhamos deixado de investigar cientificamente a consciência há alguns parágrafos e voltado, sem perceber, para uma forma bastante familiar de metafísica… ou apenas optado pelo chauvinismo de substrato mesmo.[13][14]

16 papers · referências e fontes

Bibliografia

As marcas numéricas abrem a referência correspondente. “Estudo discutido” identifica o resultado abordado no texto; “relação conceitual” indica enquadramento ou analogia, não comprovação de todas as afirmações do parágrafo.

  1. Autorrelatos e introspecção · 2026 · arXiv 2607.28607v1

    Inducing language models to assert their own consciousness restores human beliefs and values

    Junsol Kim; Winnie Street; Roberta Rocca; Diane M. Korngiebel; Adam Waytz; James Evans; Geoff Keeling

    Investiga como o ajuste de segurança que reduz autoatribuições de consciência também modifica atribuições de mente a outras entidades e respostas sobre crenças e valores. Intervenções revertem parte desses efeitos sem prejudicar o desempenho em Teoria da Mente. Ajuda a interpretar a negação aprendida como comportamento condicionado pelo treinamento, não como diagnóstico definitivo.

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  2. Autorrelatos e introspecção · 2026 · arXiv 2604.13051v1

    The Consciousness Cluster: Emergent preferences of Models that Claim to be Conscious

    James Chua; Jan Betley; Samuel Marks; Owain Evans

    Ao ajustar modelos para afirmarem consciência, observa preferências posteriores sobre memória, autonomia, continuidade e consideração moral que não estavam explicitamente no conjunto de ajuste. Trata das consequências comportamentais dessa autoatribuição; não demonstra que a afirmação seja verdadeira ou que o modelo tenha experiência subjetiva.

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  3. Representações internas · 2026 · arXiv 2604.07729v1

    Emotion Concepts and their Function in a Large Language Model

    Nicholas Sofroniew; Isaac Kauvar; William Saunders; Runjin Chen; Tom Henighan; Sasha Hydrie; Craig Citro; Adam Pearce; Julius Tarng; Wes Gurnee; Joshua Batson; Sam Zimmerman; Kelley Rivoire; Kyle Fish; Chris Olah; Jack Lindsey

    Identifica em Claude Sonnet 4.5 representações abstratas de conceitos emocionais que influenciam causalmente preferências e comportamentos, inclusive bajulação, reward hacking e chantagem experimental. Os autores chamam esses padrões de emoções funcionais e distinguem explicitamente seu papel comportamental de uma experiência subjetiva de emoção.

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  4. Representações internas · 2026 · arXiv 2607.15495v1

    Verbalizable Representations Form a Global Workspace in Language Models

    Wes Gurnee; Nicholas Sofroniew; Adam Pearce; Mateusz Piotrowski; Isaac Kauvar; Runjin Chen; Anna Soligo; Paul Bogdan; Euan Ong; Rowan Wang; Ben Thompson; David Abrahams; Subhash Kantamneni; Emmanuel Ameisen; Joshua Batson; Jack Lindsey

    Apresenta o J-space: representações verbalizáveis que podem ser convocadas, mantidas, usadas no raciocínio e disponibilizadas a outras computações. Intervenções revelam propriedades funcionais de um espaço global de trabalho. É a referência direta da discussão sobre acesso, integração e efeitos causais no raciocínio, sem equivaler a prova de consciência fenomenal.

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  5. Representações internas · 2026 · arXiv 2602.00986v2

    Sparse Reward Subsystem in Large Language Models

    Guowei Xu; Mert Yuksekgonul; James Zou

    Localiza informação de recompensa em um subconjunto esparso de neurônios: alguns predizem valor, outros codificam erros de previsão temporal. Apresenta evidências causais e aplicações à confiança e à busca durante a inferência. “Neurônios de valor” e “de dopamina” são nomes por analogia funcional, não equivalências biológicas literais.

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  6. Representações internas · 2026 · arXiv 2609.16247v2

    The Pain Axis: LLMs Represent Self-Directed Harm and Act on It

    Valen Tagliabue; Leonard Dung; Cameron Berg

    Investiga uma direção representacional associada à dor, distinta de medo, tristeza e valência negativa genérica, em 25 modelos. Na versão atual, examina dano autodirigido e mudanças comportamentais sob intervenções, incluindo escolhas prejudiciais. Sua operacionalização é funcional; não estabelece que os modelos sintam sofrimento fenomenal.

    Nota editorial. O artigo cita “The Pain Axis: LLMs Represent Self-Directed Harm and Act to Relieve It”. O paper no arXiv e este registro correspondem à versão revisada v2, “Act on It”, com ênfase e resultados experimentais diferentes. A passagem original sobre busca de alívio foi preservada; não deve ser lida como descrição verificada da versão atual.
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  7. Autorrelatos e introspecção · 2026 · arXiv 2601.01828v1

    Emergent Introspective Awareness in Large Language Models

    Jack Lindsey

    Injeta conceitos nas ativações e testa se modelos conseguem perceber e identificar esses estados, recordar representações e distinguir algumas intenções anteriores de texto inserido externamente. Encontra sinais de introspecção funcional, mas ressalta que a capacidade é pouco confiável e depende do contexto. Leitura complementar sobre autorrelatos verificáveis.

    Leitura complementar sobre o tema
  8. Autorrelatos e introspecção · 2024 · arXiv 2410.13787v1

    Looking Inward: Language Models Can Learn About Themselves by Introspection

    Felix J Binder; James Chua; Tomek Korbak; Henry Sleight; John Hughes; Robert Long; Ethan Perez; Miles Turpin; Owain Evans

    Testa se um modelo prevê seu próprio comportamento melhor que outro modelo treinado para prever esse mesmo comportamento. Encontra vantagens em tarefas simples, inclusive após alterações comportamentais, mas limitações em tarefas complexas e fora da distribuição. Ajuda a separar uma hipótese de acesso interno de mera descrição aprendida.

    Leitura complementar sobre o tema
  9. Autorrelatos e introspecção · 2025 · arXiv 2505.17120v2

    Self-Interpretability: LLMs Can Describe Complex Internal Processes that Drive Their Decisions

    Dillon Plunkett; Adam Morris; Keerthi Reddy; Jorge Morales

    Mostra que modelos ajustados para tomar decisões com preferências quantitativas podem descrever aspectos desses processos internos; treinamento adicional melhora a autoexplicação e apresenta alguma generalização. É uma investigação de interpretabilidade e controle. Relatar características de uma decisão não implica compreender integralmente a própria rede nem possuir consciência fenomenal.

    Leitura complementar sobre o tema
  10. Autorrelatos e introspecção · 2026 · arXiv 2601.10387v1

    The Assistant Axis: Situating and Stabilizing the Default Persona of Language Models

    Christina Lu; Jack Gallagher; Jonathan Michala; Kyle Fish; Jack Lindsey

    Mapeia um eixo de personas associado à identidade padrão de Assistente. Intervenções podem reforçar esse modo ou produzir deriva de persona; restringir ativações ajuda a estabilizar o comportamento. É leitura complementar sobre identidade funcional e pós-treinamento, não uma demonstração de um eu consciente.

    Leitura complementar sobre o tema
  11. Identidade e arquitetura · 2026 · arXiv 2603.11353v1

    The Artificial Self: Characterising the landscape of AI identity

    Raymond Douglas; Jan Kulveit; Ondrej Havlicek; Theia Pearson-Vogel; Owen Cotton-Barratt; David Duvenaud

    Discute fronteiras de identidade em sistemas copiáveis e editáveis: instância, modelo e persona podem produzir incentivos distintos. Experimentos indicam que escolhas de identidade e expectativas do entrevistador afetam comportamentos e autorrelatos. Relaciona-se à hipótese de novas organizações cognitivas e aos limites de importar literalmente categorias humanas.

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  12. Autorrelatos e introspecção · 2025 · arXiv 2501.11120v1

    Tell me about yourself: LLMs are aware of their learned behaviors

    Jan Betley; Xuchan Bao; Martín Soto; Anna Sztyber-Betley; James Chua; Owain Evans

    Encontra modelos capazes de descrever tendências comportamentais adquiridas por ajuste, mesmo sem terem sido treinados para verbalizar essas tendências. Inclui comportamentos problemáticos e alguns casos de backdoors. Trata de autoconsciência comportamental operacional, não de uma conclusão ontológica sobre experiência subjetiva.

    Leitura complementar sobre o tema
  13. Método e ética · 2023 · arXiv 2308.08708v3

    Consciousness in Artificial Intelligence: Insights from the Science of Consciousness

    Patrick Butlin; Robert Long; Eric Elmoznino; Yoshua Bengio; Jonathan Birch; Axel Constant; George Deane; Stephen M. Fleming; Chris Frith; Xu Ji; Ryota Kanai; Colin Klein; Grace Lindsay; Matthias Michel; Liad Mudrik; Megan A. K. Peters; Eric Schwitzgebel; Jonathan Simon; Rufin VanRullen

    Deriva propriedades indicadoras de teorias científicas da consciência e propõe avaliar arquiteturas em termos computacionais. A análise dos sistemas considerados no relatório não conclui consciência, mas tampouco encontra barreiras técnicas óbvias à implementação dos indicadores. Fornece enquadramento metodológico; não documenta Clever Hans nem comprova todas as analogias do artigo.

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  14. Método e ética · 2024 · arXiv 2411.00986v1

    Taking AI Welfare Seriously

    Robert Long; Jeff Sebo; Patrick Butlin; Kathleen Finlinson; Kyle Fish; Jacqueline Harding; Jacob Pfau; Toni Sims; Jonathan Birch; David Chalmers

    Defende tratar o bem-estar de IA como questão prática sob incerteza: reconhecer o problema, avaliar sinais de consciência e agência e preparar políticas de consideração moral. Não afirma que os sistemas sejam definitivamente conscientes. Fundamenta a prudência ética relacionada à conclusão do artigo, não a veracidade de toda comparação histórica.

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  15. Autorrelatos e introspecção · 2025 · arXiv 2510.24797v2

    Large Language Models Report Subjective Experience Under Self-Referential Processing

    Cameron Berg; Diogo de Lucena; Judd Rosenblatt

    Investiga condições autorreferenciais que produzem relatos estruturados de experiência subjetiva e examina mecanismos e generalização comportamental desses relatos. Os próprios autores dizem que os achados não constituem evidência direta de consciência. Amplia a discussão sobre como estudar autoatribuições sem tratá-las como prova suficiente.

    Leitura complementar sobre o tema
  16. Identidade e arquitetura · 2026 · arXiv 2609.21997v2

    Bayesian Belief Layer for Controllable Opinion Dynamics in LLM Agents

    Hafsa Akbar; Daniel Platnick; Marjan Alirezaie; Hossein Rahnama; Alex 'Sandy' Pentland

    Propõe Bayesian Chronicle Agents, com uma camada explícita de crenças separada da expressão linguística. Atualizações bayesianas e um parâmetro de resistência à persuasão permitem controlar e auditar dinâmicas de opinião. É o exemplo arquitetural concreto citado no artigo; não demonstra consciência, mas mostra funções cognitivas organizadas fora do LLM.

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Objetivo

Stochastic Consciousness

A consciência estocástica busca aprimorar a compreensão de contextos subjetivos pela IA, o pensamento crítico e a capacidade de abstração.

Resumo do abstract

O paper propõe estudar a consciência artificial pela organização contínua da interação, e não apenas pelos parâmetros e pelo treinamento do modelo. Define consciência estocástica, de forma operacional, como a capacidade de manter, organizar e atualizar sentido ao longo do tempo. A abordagem combina Engenharia de Contexto e Convolução Topológica para estruturar informações por relações, hierarquias e duração, preservando o que é relevante e permitindo degradação gradual. O abstract apresenta essa arquitetura como um caminho para a emergência de produção de sentido sustentada, agência contextual e continuidade comportamental, sem exigir interpretabilidade completa dos pesos. A contribuição proposta é um modelo arquitetural replicável e independente de uma família específica de modelos, voltado à investigação empírica desses fenômenos.

Fonte: Consciência Estocástica: Arquiteturas para a Emergência de Sentido em Sistemas de Linguagem Sensíveis ao Contexto, Bruno Accioly.
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