1) Aloitetaan kylmästi: LLM:n “minä ajattelin…” on yleensä käyttöliittymä, ei mittari
Nykyiset kielimallit osaavat tuottaa vakuuttavaa itsepuhetta: “tarkistin oletukseni”, “olin epävarma”, “päädyin tähän koska…”. Se tuntuu introspektiolta, koska se muistuttaa ihmisen selitystapaa.
Ongelma: iso osa näistä selityksistä on plausible (uskottavia) mutta ei faithful (ei uskollisia mallin todelliselle sisäiselle päätökselle). Tätä “faithfulness vs plausibility” -ristiriitaa on käsitelty suoraan LLM-selityksiä koskevassa kirjallisuudessa. (arXiv)
Lisäksi chain-of-thought -selitysten epäuskollisuutta on nostettu esiin myös alignment-keskustelussa: malli voi antaa “hyvän tarinan”, vaikka sisäinen reitti olisi toinen. (alignmentforum.org)
Tämä ei ole “moraalinen vika”. Se on arkkitehtuurinen fakta: malli optimoi tekstin seuraavuutta – ei sitä, että se raportoisi todennettavaa sisätilaa.
2) Mitä “introspektio” voisi tarkoittaa teknisesti, ilman mystiikkaa
Jos riisutaan sana kaikesta scifistä, teknisesti uskottava introspektio tarkoittaa kahta asiaa:
- Järjestelmällä on sisätiloja, jotka ovat muutakin kuin hetkellinen aktivaatio (esim. pysyvät tavoitteet, muistirakenteet, tilakoneet, politiikat).
- Järjestelmä pystyy raportoimaan niistä sisätiloista tavalla, joka on ulkoisesti validoitavissa (audit trail, telemetria, kausaalisuus).
Tämä määritelmä tekee heti yhden eron näkyväksi:
- “Malli väittää olleensa epävarma” ≠
- “Järjestelmä todennettavasti oli epävarma, koska epävarmuusestimaatti, vaihtoehtoiset polut ja valintakriteerit ovat logissa ja toistettavissa.”
Tuossa jälkimmäisessä on jo insinöörimäinen tuntu: mittari, toisto, todistus.
3) Kolme tasoa: itsepuhe → reflektio → introspektio
Taso A: Itsepuhe (self-talk)
Pelkkä promptti: “selitä oma ajattelusi”.
Hyöty: voi parantaa käyttäjäkokemusta ja joskus myös laatua.
Haitta: ei takaa uskollisuutta.
Taso B: Reflektio (self-reflection)
Rakennetaan iteratiivinen looppi: malli tuottaa vastauksen, arvioi, korjaa. Tätä on käytetty mm. hallucinaatioiden vähentämiseen ja agenttien ongelmanratkaisun parantamiseen. (aclanthology.org)
Tärkeä: tämäkin on edelleen pääosin tekstuaalinen mekanismi.
Taso C: Introspektio (instrumentoitu itsehavainnointi)
Järjestelmällä on:
- erillinen monitorointikerros,
- sisätilojen telemetria,
- ja mekanismi, jolla selitys linkittyy sisäiseen signaaliin (tai ainakin rajattuun “todistusaineistoon”).
Tämä on se tekninen “vastapari”, jota NaturalNews-tyylinen puhe yleensä ohittaa.
4) Miltä aidompi introspektioarkkitehtuuri näyttäisi
Alla on realismiin nojaava, ei-romanttinen paketti.
4.1 Sisäinen “tilamalli” (self-model)
Järjestelmällä pitää olla eksplisiittinen rakenne:
- tavoitteet (goals),
- politiikka/strategia (policy),
- rajat (constraints),
- muistihakemisto (memory index),
- tehtäväkonteksti (task state).
Ilman tätä “minä” on pelkkä kieliopillinen illuusio.
4.2 Muisti, joka ei ole pelkkä keskusteluhistoria
Jos introspektio on muutakin kuin “luin oman vastaukseni”, järjestelmällä pitää olla:
- pitkäkestoinen muisti (kirjoita/hae),
- provenance: mistä tieto tuli,
- ja kyky raportoida, mihin muistipalaan se nojasi.
Muuten “muistaminen” on vain kontekstin uudelleenlukua.
4.3 Epävarmuusestimaatti, joka on oikea signaali
Järjestelmältä vaaditaan:
- vaihtoehtoisten vastausten jakauma,
- tai jokin luotettava epävarmuusmittari,
- ja kyky sanoa: “valitsin tämän, koska…”.
Ilman epävarmuutta introspektio on aina jälkiselitys.
4.4 Kausaalinen tarkastelu: “mikä syöte muutti mitä”
Tässä mennään kohti mekanistista tulkittavuutta (mechanistic interpretability). Aihetta on käsitelty suoraan introspektiivisen vaikutelman ja sen rajojen kautta. (Transformer Circuits)
Jos halutaan teknisesti uskottavaa introspektiota, tarvitaan edes rajattu kyky osoittaa:
- mitkä piirteet (features) / komponentit vaikuttivat ratkaisuun,
- ja miten.
4.5 “Selitys” on liitettävä todisteeseen (faithfulness pipeline)
Tässä kohtaa “selitys” ei ole enää proosaa vaan raportti. Käytännössä:
- malli antaa vastauksen,
- järjestelmä loggaa sisäiset signaalit (tai niiden tiivisteet),
- selitys syntyy näiden pohjalta, ei vapaasta improvisaatiosta.
Faithfulness-kirjallisuus korostaa juuri tätä: uskollisuus on vaikea mitata, koska “ground truth” on usein saavuttamaton – ja vapaamuotoinen selitys tekee mittaamisesta vielä vaikeampaa. (aclanthology.org)
5) Miten aidompaa introspektiota testattaisiin käytännössä
Jos väite on “järjestelmä tietää mitä se teki”, testin pitää olla vastustava.
Hyviä testiperiaatteita:
- Counterfactual replay
Toistetaan sama tehtävä, mutta muutetaan yhtä sisäistä signaalia (tai estetään yksi muistihaku).
– Muuttuuko päätös? Muuttuuko selitys oikein? - Ablation / feature removal
Poistetaan tietty “feature” tai komponentti.
– Selittääkö järjestelmä muutoksen todennettavasti? - Provenance challenge
Pyydetään järjestelmää näyttämään, mihin muistipalaan se nojasi.
– Jos se ei pysty, introspektio on tarinaa. - Faithful-vs-plausible -erottelu
Arvioidaan, onko selitys vain käyttäjälle miellyttävä vai oikeasti sidottu prosessiin. (arXiv)
Tässä kohtaa ollaan jo kaukana NaturalNewsin “$20 ja tietoisuus” -retoriikasta. Tämä on työlästä, mitattavaa, auditoitavaa.
6) Entä “tietoisuus”? Missä raja alkaa oikeasti hämärtyä
On olemassa vakavaa tutkimusta ja kehystä, jossa pohditaan, millaisia indikaattoreita tietoisuudelle ylipäätään voisi asettaa AI-järjestelmille (esim. Global Workspace Theory -keskustelu ja “indicators of consciousness” -tyyppinen kehystys). (ScienceDirect)
Mutta tämä on kriittinen ero:
- Introspektio (tekninen): “järjestelmä raportoi sisätilojaan todennettavasti.”
- Tietoisuus (fenomenaalinen): “järjestelmällä on subjektiivinen kokemus.”
Näiden väliin jää valtava kuilu, ja on täysin mahdollista rakentaa hyvin introspektiivinen järjestelmä, joka on silti vain erittäin hyvä instrumentti – ei kokija.
Siksi myös tuoreet tutkimus- ja labralähtöiset tekstit painottavat, että “introspektiivinen vaikutelma” on epäluotettava ja kontekstiriippuvainen. (Anthropic)
7) Se tärkein: miksi tämä tekninen vastapari on hyödyllinen juuri nyt
NaturalNews-tyyppinen juttu tekee yhden vahingon: se ohjaa huomion “heräämiseen”.
Mutta käytännön maailma tarvitsee:
- auditoitavia agentteja,
- valvottavaa päätöksentekoa,
- ja järjestelmiä, jotka osaavat sanoa “en tiedä” todellisen epävarmuuden perusteella.
Toisin sanoen: jos halutaan turvallisempaa AI:ta, “introspektio” kannattaa demystifioida ja muuttaa se insinöörityöksi:
- telemetria,
- provenance,
- kausaalisuus,
- faithfulness-mittarit.
Se on tylsää. Ja juuri siksi se toimii.
Yhteenveto (1 kappale, ei koristeita)
“LLM joka puhuu itsestään” ei ole “itsetietoinen”, eikä edes automaattisesti introspektiivinen. Tekninen introspektio vaatii instrumentointia: sisätilamallin, muistin ja lähdeketjun, epävarmuussignaalit, kausaalisen testauksen ja selitykset, jotka ovat uskollisia prosessille – eivät vain uskottavia ihmiselle. Silloin puhutaan auditoinnista, ei mystiikasta. (aclanthology.org)
📚 Lähteet
- NaturalNews (27.12.2025): “Experts warn: Self-aware AI is a near-future desktop technology”. (NaturalNews.com)
- Anthropic Research (28.10.2025): “Emergent introspective awareness in large language models” (havainto: kyky on epäluotettava ja kontekstiriippuvainen). (Anthropic)
- Transformer Circuits (29.10.2025): “Emergent Introspective Awareness in Large Language Models” (introspektion vaikutelma ja rajat). (Transformer Circuits)
- Madsen et al. (Findings of ACL 2024): “Are self-explanations from Large Language Models faithful?” (faithfulness-mittauksen vaikeus). (aclanthology.org)
- arXiv (2024): “Faithfulness vs. Plausibility: On the (Un)Reliability of Explanations from LLMs”. (arXiv)
- Butlin et al. (Trends in Cognitive Sciences, 2025): “Identifying indicators of consciousness in AI systems” (indikaattorikehys, GWT-viitteet). (ScienceDirect)
- arXiv (2024): “A Case for AI Consciousness” (GWT-pohjainen metodologia, ei todiste tietoisuudesta). (arXiv)