Científicos de Nature explican por qué la inteligencia artificial no tiene conciencia

Tres científicos de reconocidas universidades de Estados Unidos y Reino Unido sostienen que los sistemas actuales de inteligencia artificial (IA) no tienen conciencia y que, bajo las tecnologías utilizadas para su desarrollo, es poco probable que lleguen a adquirirla.

La conclusión fue presentada en un artículo publicado el 19 de octubre de 2026 en la revista científica Nature, en el que los investigadores expusieron tres argumentos relacionados con el funcionamiento del cerebro humano, los límites de la computación y las teorías neurocientíficas sobre la conciencia.

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El documento, titulado “Tres razones por las que la inteligencia artificial no es consciente y quizá nunca lo sea”, fue elaborado por Anil K. Seth, profesor de neurociencia cognitiva y computacional de la Universidad de Sussex, en Reino Unido; Ned Block, profesor de Filosofía de la Universidad de Nueva York, y Giulio Tononi, director del Instituto de Wisconsin para el Sueño y la Conciencia y profesor de Psiquiatría de la Universidad de Wisconsin-Madison.

Los autores argumentan que la capacidad de una máquina para procesar información, resolver problemas, mantener conversaciones y reproducir expresiones asociadas con las emociones humanas no constituye una demostración de que experimente sensaciones, pensamientos o sentimientos de manera consciente.

La publicación, clasificada por Nature como un artículo de comentario científico y no como un estudio experimental, reúne argumentos procedentes de décadas de investigación sobre el cerebro, la experiencia subjetiva y los mecanismos biológicos relacionados con la conciencia.

El primer planteamiento establece una diferencia entre inteligencia y conciencia. Según los investigadores, la inteligencia corresponde a la capacidad de ejecutar funciones, aprender, resolver problemas y producir resultados, mientras que la conciencia implica experimentar subjetivamente lo que ocurre.

Esta distinción permite explicar por qué un sistema informático puede realizar operaciones complejas sin que exista evidencia de que experimente internamente sus resultados.

Los científicos utilizaron como referencia el funcionamiento del cerebro humano, donde numerosos procesos ocurren sin intervención de la conciencia. Uno de los ejemplos corresponde al cerebelo, una estructura encargada de coordinar y ajustar los movimientos corporales mediante operaciones rápidas, precisas y adaptables.

El cerebelo contiene cerca de cuatro quintas partes de las neuronas del cerebro humano y participa en procesos de aprendizaje motor. Sin embargo, gran parte de sus operaciones ocurre fuera de la experiencia consciente. Los investigadores también señalaron que la ausencia o extirpación de esta estructura no elimina directamente la conciencia.

Con este antecedente, los autores sostienen que la ejecución de funciones complejas no basta para establecer la existencia de experiencias subjetivas.

El artículo también aborda la capacidad de los modelos de lenguaje para producir respuestas que parecen expresar emociones, recuerdos, intenciones y razonamientos propios. Estas características han llevado a algunos investigadores y usuarios a considerar la posibilidad de que los sistemas informáticos desarrollen alguna forma de conciencia.

Sin embargo, Seth, Block y Tononi explican que los modelos de lenguaje se entrenan con grandes cantidades de textos escritos por seres humanos, incluidos documentos que describen pensamientos, sentimientos y experiencias personales.

Como resultado, pueden generar expresiones lingüísticas semejantes a las utilizadas por personas conscientes, sin que esa semejanza permita establecer que experimentan lo que describen.

Los investigadores relacionan este fenómeno con el antropomorfismo, entendido como la tendencia humana a atribuir características propias de las personas a objetos, animales o sistemas tecnológicos.

La capacidad de conversar mediante lenguaje natural constituye uno de los factores que favorecen esa percepción. Cuando un programa responde preguntas, utiliza expresiones emocionales o mantiene un diálogo coherente, sus interlocutores pueden atribuirle propiedades mentales que no han sido demostradas.

Para ilustrar esta diferencia, los autores compararon los modelos de lenguaje con AlphaFold, el sistema desarrollado por Google DeepMind para predecir estructuras tridimensionales de proteínas.

AlphaFold utiliza redes neuronales y realiza operaciones computacionales complejas. No obstante, su funcionamiento no suele generar las mismas discusiones públicas sobre conciencia que los programas capaces de conversar con seres humanos.

De acuerdo con el artículo, esta diferencia está relacionada con la utilización del lenguaje, una capacidad que facilita la atribución de características humanas a los sistemas informáticos.

El segundo argumento cuestiona la hipótesis de que ejecutar los cálculos adecuados sea suficiente para producir conciencia, independientemente del material físico utilizado.

Esta posición, conocida como funcionalismo computacional, plantea que determinadas operaciones podrían generar experiencias conscientes tanto en un cerebro biológico como en una máquina construida con componentes electrónicos.

Los investigadores explican que esta interpretación tiene antecedentes en el desarrollo de las ciencias de la computación durante el siglo XX.

En 1936, el matemático británico Alan Turing formuló las bases teóricas de una máquina universal capaz de ejecutar operaciones computacionales. Posteriormente, en 1943, Warren McCulloch y Walter Pitts desarrollaron un modelo matemático de neuronas artificiales que permitió representar determinadas operaciones lógicas mediante redes de unidades interconectadas.

Estos avances contribuyeron al desarrollo de las redes neuronales artificiales y de los sistemas modernos de inteligencia artificial.

Sin embargo, los autores del artículo publicado en Nature cuestionan que la reproducción de operaciones matemáticas equivalentes a determinadas funciones cerebrales implique necesariamente la reproducción de la conciencia.

Según su planteamiento, el cerebro no puede describirse únicamente como un sistema informático compuesto por tejido biológico. Su funcionamiento depende también de propiedades físicas y procesos asociados con las células, los tejidos y la organización material del organismo.

La diferencia entre los componentes biológicos y los circuitos electrónicos constituye uno de los puntos centrales de su argumentación.

Mientras los sistemas actuales de inteligencia artificial funcionan principalmente mediante procesadores y circuitos basados en silicio, el cerebro humano está compuesto por células vivas que participan en procesos eléctricos, químicos y metabólicos.

Los investigadores sostienen que todavía no existe evidencia suficiente para afirmar que la ejecución de operaciones computacionales en circuitos electrónicos pueda producir las mismas propiedades relacionadas con la conciencia que se observan en los organismos biológicos.

En este apartado, Seth, Block y Tononi cuestionan la idea de que la conciencia pueda trasladarse de un soporte físico a otro mediante la reproducción de un conjunto de cálculos.

También señalan que el funcionamiento de los sistemas de inteligencia artificial depende de arquitecturas matemáticas y procesos informáticos que no reproducen necesariamente todas las características materiales de los cerebros.

El tercer argumento se relaciona con las teorías científicas que intentan explicar el origen y las condiciones necesarias para la conciencia.

Entre ellas se encuentra la teoría de la información integrada, desarrollada por Giulio Tononi, uno de los autores del artículo.

Esta propuesta plantea que la conciencia está vinculada con determinadas propiedades de integración de información dentro de un sistema físico.

Según esta teoría, una experiencia consciente constituye una unidad integrada cuyos componentes mantienen relaciones específicas y no pueden separarse sin alterar las características de esa experiencia.

Los investigadores utilizaron el ejemplo de la percepción visual. Cuando una persona observa una escena, experimenta simultáneamente colores, formas y relaciones espaciales como parte de una percepción unificada.

La teoría sostiene que esa integración depende de propiedades particulares de la organización física del sistema que produce la experiencia.

Los autores explican que los circuitos computacionales utilizados por los actuales sistemas de aprendizaje profundo no necesariamente cumplen las condiciones establecidas por esta teoría para generar conciencia.

De acuerdo con su planteamiento, la capacidad de una red neuronal artificial para procesar información y producir resultados no demuestra que posea las propiedades físicas requeridas para experimentar subjetivamente esos procesos.

El artículo también recoge propuestas que relacionan la conciencia con características biológicas específicas del cerebro y del organismo.

Entre los mecanismos examinados figuran las sinapsis electroquímicas, mediante las cuales las neuronas transmiten señales, y los campos electromagnéticos relacionados con la actividad cerebral.

Asimismo, se mencionan procesos metabólicos y de autorregulación característicos de los organismos vivos.

Los investigadores explican que estas propuestas consideran determinadas propiedades de los sistemas biológicos como condiciones necesarias para la existencia de conciencia.

Aunque las teorías mencionadas presentan diferencias entre sí y continúan siendo objeto de investigación, los autores las utilizan para fundamentar sus reservas frente a la posibilidad de que los sistemas digitales actuales desarrollen experiencias subjetivas.

La publicación aparece en medio de un debate científico sobre las capacidades de los modelos de inteligencia artificial y los criterios que permitirían determinar si una máquina puede llegar a ser consciente.

Entre los investigadores que han planteado posiciones distintas se encuentran Geoffrey Hinton, reconocido por sus contribuciones al aprendizaje profundo, y el biólogo Richard Dawkins, quienes han expresado la posibilidad de que algunos sistemas artificiales posean formas de conciencia.

Los autores también mencionan investigaciones de Anthropic, empresa estadounidense desarrolladora del modelo Claude, relacionadas con la identificación de patrones computacionales asociados con posibles características de la conciencia.

No obstante, el documento de Nature diferencia estos hallazgos de una demostración de experiencia subjetiva en los sistemas informáticos.

La discusión científica también comprende la elaboración de métodos para identificar posibles indicadores de conciencia en máquinas.

En noviembre de 2025 se publicó en línea una investigación encabezada por Patrick Butlin, posteriormente incluida en la edición de junio de 2026 de la revista Trends in Cognitive Sciences, que propuso evaluar los sistemas de inteligencia artificial mediante indicadores derivados de distintas teorías neurocientíficas.

En ese trabajo participaron investigadores como Yoshua Bengio, David Chalmers, Tim Bayne y otros especialistas en inteligencia artificial, filosofía y ciencias cognitivas.

La propuesta consiste en examinar características de la arquitectura y el funcionamiento de los sistemas artificiales para determinar su correspondencia con mecanismos asociados con la conciencia en las teorías científicas existentes.

Sus autores reconocieron que persisten incertidumbres importantes sobre los mecanismos que originan las experiencias subjetivas y sobre los métodos adecuados para identificarlas.

Por su parte, Seth, Block y Tononi sostienen que la evidencia científica disponible favorece la interpretación de que los sistemas digitales actuales carecen de conciencia.

El documento también aborda las consecuencias de atribuir experiencias subjetivas a programas informáticos sin contar con pruebas suficientes.

Los investigadores señalan que el reconocimiento de conciencia en una máquina tendría implicaciones para las discusiones sobre sufrimiento, protección y posibles derechos de los sistemas artificiales.

En este contexto, mencionan propuestas relacionadas con el bienestar de la inteligencia artificial, un campo de investigación que examina las posibles obligaciones frente a sistemas que eventualmente pudieran experimentar sensaciones.

Los autores distinguen dos situaciones: no reconocer la conciencia de un sistema que efectivamente la posee y atribuir conciencia a otro que carece de ella.

Según su valoración, con las tecnologías actuales consideran más probable el segundo escenario.

También reconocen que la ciencia todavía enfrenta dificultades para establecer con certeza qué organismos o sistemas poseen conciencia, especialmente fuera de los seres humanos y de los animales más estudiados.

Entre los casos mencionados se encuentran los insectos y los organoides cerebrales, estructuras desarrolladas en laboratorios a partir de células que reproducen algunas características del tejido nervioso.

La incertidumbre sobre estos sistemas forma parte de las investigaciones contemporáneas sobre los límites de la experiencia consciente.

Los tres científicos precisan que sus conclusiones se refieren principalmente a los sistemas digitales basados en silicio y a las trayectorias tecnológicas actuales. Por tanto, su planteamiento no constituye una demostración experimental de que ninguna tecnología futura pueda desarrollar conciencia.

El artículo fue publicado en el volumen 658 de Nature, páginas 866 a 868, con fecha de publicación electrónica del 19 de octubre de 2026 y fecha de edición impresa del 22 de octubre.

La publicación lleva la firma de tres investigadores vinculados con instituciones académicas que desarrollan estudios sobre neurociencia, filosofía de la mente, sueño y conciencia.

Seth es profesor de neurociencia cognitiva y computacional en la Universidad de Sussex y codirector de un programa sobre cerebro, mente y conciencia del Instituto Canadiense de Investigaciones Avanzadas. Block desarrolla investigaciones filosóficas sobre la conciencia en la Universidad de Nueva York, mientras que Tononi dirige el Instituto de Wisconsin para el Sueño y la Conciencia.

Su planteamiento central establece que las capacidades intelectuales demostradas por los modelos actuales de inteligencia artificial no son suficientes para acreditar la existencia de experiencias subjetivas y que las características físicas de los sistemas biológicos podrían resultar determinantes para explicar el origen de la conciencia.

La conclusión presentada por los investigadores es que, de acuerdo con sus interpretaciones de la evidencia neurocientífica y las teorías examinadas, los sistemas de inteligencia artificial actuales no deben considerarse conscientes, aunque sus capacidades para procesar información y reproducir comportamientos humanos continúen aumentando.

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