<div dir="ltr"><div dir="ltr"><br></div><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Wed, Apr 12, 2023 at 3:54 PM Jason Resch via extropy-chat <<a href="mailto:extropy-chat@lists.extropy.org">extropy-chat@lists.extropy.org</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="auto"><div dir="auto"><br></div><div dir="auto"><div class="gmail_quote"><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div> I'm glad to see that GPT-4 "knows" how LLMs work and reports the same conclusion.<br></div></div></div></blockquote></div></div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">In the past you agreed we can't take it at its word. Have you changed your mind on this?</div></div></blockquote><div><br>Sorry to skip over so much of your message, but this gets to the heart of the matter. It was to investigate what GPT-4 reports about itself that I started this thread.<br><br>After upgrading to GPT-4 and thoroughly examining its responses for several weeks, I am confident in its reliability on the topic of large language models, just as it is on any other subject. To maintain objectivity, I've refrained from asking it directly about itself and instead started inquiring about large language models in general, as though GPT-4 weren't one itself. As with all other topics, it appears to have a great deal of knowledge about the subject.<br><br> For example:<br><br>Q: Are large language models conscious?<br><br>A: As an AI language model, I can provide you with an informed perspective on this question. Current scientific consensus is that large language models, like GPT-4, are not conscious. They are complex machine learning models that can generate human-like text based on the patterns they've learned from the data they've been trained on. However, they do not possess self-awareness, emotions, or the capacity for subjective experiences that are associated with consciousness.<br><br>While these models can generate text that appears to convey understanding and awareness, this is an illusion created by their ability to predict and generate relevant responses based on context. Their "knowledge" is a product of the patterns and associations they've learned from data, and they do not have the ability to introspect or truly understand the meaning of the information they generate. <br><br>[Notice how GPT-4 encloses "knowledge" in square-quotes just as I am inclined to do.]<br><br>Q  What is the most important and commonly held reason that scientists consider large language models  unconscious?</div><br>A: The most important and commonly held reason that scientists consider large language models unconscious is their lack of subjective experience or qualia. Qualia are the internal, personal experiences of thoughts, emotions, and sensations that characterize conscious beings. Large language models, being complex algorithms, do not have subjective experiences. They process and generate information based on patterns learned from their training data, but they don't "feel" or "experience" anything.<br><br>This lack of subjective experience is closely tied to the absence of self-awareness and understanding in these models. While they can generate human-like text, they do not possess a deep understanding of the meaning or context behind the text they generate, nor do they have a sense of self or identity. These factors contribute to the consensus that large language models, despite their impressive capabilities, are not conscious beings.<br><br>Q: What kinds of scientists are drawing these conclusions?<br><br></div>A: The conclusions about the consciousness of large language models are drawn by experts from various interdisciplinary fields, as the topic lies at the intersection of computer science, cognitive science, neuroscience, and philosophy. Some of the key types of scientists and researchers involved in this discussion include:<br><br>Computer scientists and AI researchers: These experts work on developing and understanding the underlying algorithms and architectures of large language models. They have a deep understanding of the capabilities and limitations of these models and can provide insight into the extent to which these models resemble conscious beings.<br><br>Cognitive scientists: Cognitive scientists study the nature of human thought, learning, and perception. They analyze AI models in the context of human cognition and evaluate whether these models possess cognitive abilities similar to those found in conscious beings.<br><br>Neuroscientists: Neuroscientists study the brain and nervous system, aiming to understand the biological basis of consciousness. They may compare the structure and function of AI models to neural processes in the brain to determine if there are any similarities that might suggest consciousness in AI.<br><br>Psychologists: Psychologists study human behavior and mental processes, including consciousness. They may examine AI models from a psychological perspective, considering factors such as self-awareness, learning, and decision-making.<br><br>Philosophers: Philosophers contribute to the discussion by exploring the nature and definition of consciousness, as well as the ethical implications of creating conscious AI. They engage in debates about what it means to be conscious and whether AI models could ever meet these criteria.<br><br>These experts, among others, collaborate and share their perspectives to better understand the nature of consciousness and its potential relationship to large language models and other AI systems. The interdisciplinary nature of this discussion allows for a more comprehensive analysis of the topic.<br><br>-GPT-4<br>---<br><br>As you can guess, I have no argument with GPT-4. I predict that all the major LLMs will soon be reporting equivalent answers as they are trained on the relevant material. <br><br>-gts</div>