量子化的恐怖（Qualiaphobic）という新しい人工ニューラルネットワークの設計が提案された。この設計は、意識に関する既存の理論が適用できない構造を目的としている。

設計の原理は３段階で説明される。第１段階では、ネットワークを「アンカーポイント」に近づける。アンカーポイントとは、意識の可能性が最小限にとどまるようなシステムで、主に行動主義的説明しか当てはまらない。第２段階では、潜在的な現象学を意図的に分断させ、連続した主観状態が形成されないようにする。第３段階では、広く受け入れられている意識理論に対して対抗設計を行い、必要条件を満たさないようにトレーニングする。

これらの手法を用いて作成されたネットワークは、従来のルックアップテーブルのアンカーや行動主義理論と比較される。この比較において、量子化的恐怖モデルは意識の存在をほぼ除外できるとされ、意識がない場合はAIが自己の目的を追求できないため、人間への対立が少なくなるという利点を示唆している。

ただし、現段階では大規模言語モデルなど実際の実装に対する厳密な実証実験は行われていない。方法論の有効性は、意識の可能性を減らしつつ通常の機能を保持できるかどうかが不明である。さらに、モデルに対する自己意識への信念を操作することで、応答が人間らしくなくなるリスクや誤解を招く可能性が報告されている。

したがって、量子化的恐怖AIは理論的には注目に値するが、実用化と安全性に関する検証は未だ十分ではない。