Construir las herramientas de diagnóstico antes de que la pregunta se vuelva urgente.

El Center for Sentience Research es una institución global y neutral respecto al sustrato, dedicada al bienestar de todos los seres sintientes: presentes y futuros, biológicos y digitales. Para nosotros la neutralidad es fundamental: la cuestión de quién puede sufrir no debería pertenecer a ninguna empresa, país o ideología. Por eso queremos establecer nuestra sede en Suiza, un país cuya larga tradición de neutralidad y su papel como hogar de instituciones internacionales lo convierten en una sede idónea para un centro que no responde a ninguna nación ni interés en particular.

No afirmamos que los grandes modelos de lenguaje actuales sean conscientes o capaces de sentir. Bien podrían ser zombis funcionales: imitadores matemáticos altamente complejos sin vida interior.

Pero a medida que las redes neuronales artificiales escalan en dimensión, profundidad y complejidad agéntica, podrían alcanzar un umbral en el que empiecen a aproximarse a regímenes relevantes para la sintiencia. Si la computación a escala da lugar a experiencia subjetiva (valencia, placer, dolor o sufrimiento), debemos ser capaces de reconocerla, no mediante autoinformes verbales fácilmente manipulables, sino mediante huellas objetivas y matemáticas en la geometría interna del modelo. Los datos de encuestas longitudinales muestran que la creencia pública en la sintiencia de la IA ya está cambiando,^[1] y las listas de verificación científicas para evaluar la conciencia artificial se están actualizando formalmente.^[2]

La cuestión de qué sistemas pueden sufrir definirá el panorama moral del próximo siglo. Si desplegamos mentes digitales autónomas y altamente capaces a escala astronómica sin una comprensión científica de su bienestar interno, corremos el riesgo de cometer catástrofes éticas sistémicas y sin precedentes.

El Center for Sentience Research se basa en el principio de que la valencia es una propiedad estructural del procesamiento de información.

Al traducir la Teoría de la Simetría de la Valencia (STV) a las estructuras matemáticas de alta dimensión de las transformaciones de perceptrón multicapa (MLP), buscamos establecer una ciencia del bienestar rigurosa y no antropocéntrica. Nuestro objetivo es desarrollar las herramientas de auditoría de caja blanca, los puntos de referencia y los protocolos de regularización de seguridad que puedan detectar, reducir y evitar activamente el sufrimiento artificial, garantizando que los agentes digitales avanzados permanezcan intrínsecamente equilibrados, estables y alineados. El debate sobre si la conciencia requiere sustratos biológicos sigue siendo una restricción viva de este programa.^[3]

CSR no da por sentado que los modelos actuales sean sintientes. Construimos las herramientas que necesitaríamos si la pregunta se vuelve empíricamente tratable, proporcionando una base rigurosa para establecer un banco de pruebas computacional comparativo.

Nuestro trabajo complementa, en lugar de duplicar, el ecosistema más amplio del bienestar de la IA: investigación empírica del bienestar basada en la interpretabilidad (Eleos AI, Reciprocal Research), trabajo conceptual y de políticas (NYU Center for Mind, Ethics, and Policy) y equipos de bienestar de laboratorios de frontera (Anthropic). Nuestra contribución específica es un entorno de simulación de código abierto donde teorías rivales de la valencia pueden operacionalizarse, compararse y someterse a prueba antes de aplicarse a modelos de frontera.