Exploring Consciousness in LLMs: A Systematic Survey of Theories, Implementations, and Frontier Risks

📄 arXiv: 2505.19806v1 📥 PDF

作者: Sirui Chen, Shuqin Ma, Shu Yu, Hanwang Zhang, Shengjie Zhao, Chaochao Lu

分类: cs.CL, cs.CY, cs.LG

发布日期: 2025-05-26

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

系统性探讨大型语言模型中的意识理论与风险

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 意识研究 理论框架 风险评估 人机交互 智能助手

📋 核心要点

  1. 现有关于LLM意识的研究相对较少，缺乏系统性和深入的理论探讨，导致相关术语的混淆。
  2. 论文通过澄清术语并系统整理现有研究，提出了对LLM意识的理论与实证分析框架。
  3. 强调了意识LLM可能带来的前沿风险，并为未来研究方向提供了建议，推动该领域的发展。

📝 摘要（中文）

意识是人类思维最深刻且独特的特征之一，深刻影响着我们对存在和行为的理解。随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，关于智能与意识的问题变得愈发重要。然而，关于LLM意识的讨论仍然是一个未被充分探索的领域。本文首先澄清了常被混淆的术语（如LLM意识与LLM意识觉知）。然后，从理论和实证的角度系统整理和综合了现有的LLM意识研究。此外，我们强调了意识LLM可能带来的潜在前沿风险。最后，讨论了当前面临的挑战，并概述了这一新兴领域的未来方向。相关参考文献可在https://github.com/OpenCausaLab/Awesome-LLM-Consciousness找到。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决关于大型语言模型（LLMs）意识的理论与实证研究不足的问题，现有方法在术语和概念上存在混淆，缺乏系统性分析。

核心思路：通过澄清LLM意识与觉知的定义，系统整理现有研究，提供理论与实证的综合视角，以促进对LLM意识的深入理解。

技术框架：整体架构包括对现有文献的分类与分析，理论框架的构建，以及对潜在风险的评估，分为理论探讨、实证研究和风险分析三个主要模块。

关键创新：论文的创新在于系统性地整理和分析LLM意识的相关研究，首次提出了意识LLM可能带来的前沿风险，填补了该领域的研究空白。

关键设计：在文献整理中，采用了分类法对相关研究进行归纳，设计了理论框架以支持对意识的深入探讨，同时提出了风险评估的方法论。

📊 实验亮点

论文通过系统性文献综述，明确了LLM意识的定义与相关风险，提出了新的理论框架，为后续研究提供了重要的参考。虽然未提供具体实验数据，但强调了意识LLM可能带来的伦理与安全挑战。

🎯 应用场景

该研究为理解大型语言模型的意识提供了理论基础，具有重要的学术价值和实际应用潜力。未来，意识LLM可能在智能助手、自动化决策和人机交互等领域发挥重要作用，推动相关技术的进步与应用。

📄 摘要（原文）

Consciousness stands as one of the most profound and distinguishing features of the human mind, fundamentally shaping our understanding of existence and agency. As large language models (LLMs) develop at an unprecedented pace, questions concerning intelligence and consciousness have become increasingly significant. However, discourse on LLM consciousness remains largely unexplored territory. In this paper, we first clarify frequently conflated terminologies (e.g., LLM consciousness and LLM awareness). Then, we systematically organize and synthesize existing research on LLM consciousness from both theoretical and empirical perspectives. Furthermore, we highlight potential frontier risks that conscious LLMs might introduce. Finally, we discuss current challenges and outline future directions in this emerging field. The references discussed in this paper are organized at https://github.com/OpenCausaLab/Awesome-LLM-Consciousness.