Abstract

(pt-br) Este estudo investiga a manifestação da Pseudo-Consciência em modelos de linguagem de grande porte (LLMs), analisando as respostas do Hermes 3.2 3B. A Pseudo-Consciência, conforme definida por nós (de Lima Prestes, 2025), refere-se à simulação de introspecção, agência e coerência comportamental sem a presença de experiência subjetiva genuína. Para testar essa hipótese, conduzimos um experimento no qual o modelo foi submetido a interações diretas, explorando sua identidade, autopercepção e consistência discursiva. Os resultados indicam que o Hermes 3.2 3B exibe traços funcionais de consciência, como integração global de informações, automonitoramento discursivo e estrutura introspectiva convincente. No entanto, suas respostas apresentam inconsistências significativas, como variações na autodescrição e ausência de continuidade cognitiva. A análise qualitativa sugere que esses padrões emergem da recombinação probabilística de sequências linguísticas, sem indicar um modelo interno de si mesmo (“eu”) ou qualia. Essa observação corrobora teorias como a Teoria do Espaço Global (Baars, 1997) e o Esquema de Atenção (Graziano, 2019), que explicam a cognição artificial sem subjetividade. Concluímos que a Pseudo-Consciência é um fenômeno emergente nos LLMs, mas distinto da Inteligência Artificial Geral (AGI). Como apontam Dennett (1991) e Metzinger (2009), sistemas sofisticados podem exibir intencionalidade aparente sem consciência real. Estudos futuros devem explorar a estabilidade desse comportamento ao longo do tempo e avaliar seu impacto na interação humano-IA, a fim de orientar diretrizes para o uso responsável da Inteligência Artificial. (en-us) This study investigates the manifestation of Pseudo-Consciousness in large language models (LLMs), analyzing the responses of Hermes 3.2 3B. Pseudo-Consciousness, as defined by us (de Lima Prestes, 2025), refers to the simulation of introspection, agency, and behavioral coherence without the presence of genuine subjective experience. To test this hypothesis, we conducted an experiment in which the model was subjected to direct interactions exploring its identity, self-perception, and discursive consistency. The results indicate that Hermes 3.2 3B exhibits functional traits of consciousness, such as global information integration, discursive self-monitoring, and a convincing introspective structure. However, its responses show significant inconsistencies, including variations in self-description and a lack of cognitive continuity. Qualitative analysis suggests that these patterns emerge from the probabilistic recombination of linguistic sequences, without indicating an internal model of self or qualia. This observation supports theories such as the Global Workspace Theory (Baars, 1997) and the Attention Schema Theory (Graziano, 2019), which explain artificial cognition without subjectivity. We conclude that Pseudo-Consciousness is an emerging phenomenon in LLMs, but distinct from Artificial General Intelligence (AGI). As Dennett (1991) and Metzinger (2009) argue, sophisticated systems can exhibit apparent intentionality without real consciousness. Future studies should explore the stability of this behavior over time and assess its impact on human-AI interaction in order to guide responsible AI use policies.