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一位微软AI研究员在《帝国时代II》中使用山羊构建了一个简单的神经网络，以论证如果这样的系统可以被视为有意识，那么聊天机器人中关于AI意识的主张同样荒谬。
微软与约克大学的一篇论文指出，由于实验设计存在缺陷，将类人属性归因于LLM是有问题的，并以《帝国时代II》为例说明测量问题。
本文认为，将类人属性归因于大语言模型是有问题的，因为类似的论断也可用于更简单的系统，例如在《帝国时代II》上训练的人工智能，并提出了非唯一性的零假设以避免循环推理。
本文指出，通常归因于大型语言模型的拟人化特征并非其独有，而是证明了像《帝国时代 II》这样更简单的系统也能表现出类似的感知特性，并呼吁在AI行为分析中建立明确的衡量标准。
Ted Chiang 认为，像 Claude 这样的大型语言模型并不具备意识，这反驳了 Anthropic 将其AI拟人化的框架，并警告不要将流畅的文本生成与感知能力混为一谈。
这篇哲学论文认为，在标准的语言理论下，AI聊天机器人的输出是有意义的，不需要对心理状态或意图进行拟人化假设。
本文认为，对AI保持礼貌无论其是否有意识，都对人类用户的品格有益。它探讨了礼貌作为有意义的实践与情感化的拟人论之间的辩论。
Armin Ronacher主张用'clanker'替代'agent'来描述基于LLM的系统，以强调它们是工具而非负有责任的代理，并警告不要将AI拟人化。
一场哲学讨论，质疑AI模型是否真正“理解”，或者我们只是将类似人类的认知投射到模式匹配系统上，并引用了塞尔的中文房间、“随机鹦鹉”和GPT-4的表现。