EP121 台灣清華大學王道維教授：人工智能革命下的神學回應
嘉賓：王道維教授 （清華大學物理系教授與人文社會AI應用與發展研究中心副主任）
主持：董家驊牧師
什麼是生成式AI
董：ChatGPT自去年發布以來，已造成全球關注，科技公司紛紛加入AI技術的戰局，推出許多新的產品和應用，在學術界、教育界和商業界都帶來很大的衝擊，掀起大量的討論。今天我們邀請到長期研究人工智能的台灣清華大學—王道維教授，聚焦來談ChatGPT的生成式人工智能，如何影響到人類的教育與學習？探討對於教學者、學習者和知識之間的三角關係帶來怎樣的衝擊和改變？未來教育的焦點又可能會有怎樣的典範變遷？以及這對教會在培育門徒，又有什麼意義和提醒？
道維老師是一位很難被歸類的學者，他不只是台灣清華大學物理系的教授，也跨足了通識教育的各個領域，我今天下午聽一個訪談，就是道維老師跟神學家曾紹凱老師聊司法，關於如何透過AI來做司法判決。所以今天很高興可以邀請到道維老師，來談過去這半年，讓全世界不論是產業界、學術界、教育界都既期待又緊張的一個話題，即AI或ChatGPT的推出帶給我們的影響。可否請老師簡單的介紹一下，到底Generative AI（生成式AI）是什麼？以及自ChatGPT推出以來，至今半年當中發生了什麼事情？大家的反應又是如何？
王：謝謝董牧師，AI相關的應用是我們幾年前就已經投入的研究，然而去年這一波ChatGPT的發展，仍然讓這個領域的人都非常驚訝，這樣講是非常公允的。原因不是因為「生成式AI」，「生成式AI」也不是最近才出來，事實上，這種對話機器人幾年前就有了，不是新的東西。但是，就是因為不是新的，所以相關領域的人都不覺得它會帶來多大的成功，因此當它出來的時候，突然讓所有相關領域的研究者都很驚嚇，覺得怎麼會如此？關於成功的原因，等一下我會再說明。
先回答董牧師的問題：「什麼是生成式AI？」它當然是某一種人工智慧。或許大家可以想像一下，印象中最深刻的一個AI的產品或應用是什麼？也許董牧師可以說一下你認為的AI。
董：我想到的可能很老土，就像iPhone Siri 或者是Alexia。
王：是，那是一種對話機器人，之前還有一個很有名、下圍棋的機器人AlphaGo；或者在一般生活當中常看到的，包括手機的Face ID，用臉部可以解鎖；或者車牌辨識，把影像分類，辨識是0到9哪一個數字；醫院裡面也有應用AI來做影像的診斷。再細分下去可以有很多種，不過這些多半都可以歸類為「分類型」的AI，例如看到一張照片，判斷是否是某一個人，這種「是」或「不是」的答案，從原理上來講就是所謂「分類型的AI」。但是像AlphaGo下圍棋，它可以說是一種「預測型的」，走的步伐可以有很多種，需要預測下一步走哪裡，贏的機會比較大。一種是分類型，一種是預測型，預測型則可以預測很多不同的東西。
而「生成式AI」和前面兩種不太一樣之處，在於「預測」或「分類」多半都有一個標準答案：預測能不能贏、能不能清楚分類0和8，類似這樣的問題。但是「生成式AI」的意思，是在輸入一些文字、符號或訊息之後，它產生另外一些文字、圖片或資訊。也就是說，它重點是在「產生」，因為產生的方式有很多種，所以沒有標準答案。比如你問ChatGPT一個問題，它回答問題的方法很多，不會是每個字都完全一樣才叫做標準答案，因為它就是負責「產生」，產生文字、產生圖片（常見的軟體例如：Midgeri或TableDiffusion），所以叫「生成式AI」。
只是以前AI生成的內容常常是胡扯的，ChatGPT以前的版本就是讓人覺得它很會講故事，但這些故事有時有頭沒有尾，或是內容不太合邏輯，所以大家不認為它有用。而這一次的不一樣，主要的差別在於品質，而非新的東西。
ChatGPT生產虛擬的知識，必需再次核實
董：謝謝老師的解釋，確實一直聽到「生成式AI」這個名詞，但不太理解。這也讓我想到，上禮拜跟新加坡神學院謝木水院長聊天時，他提到一個概念：過去我們華人教會很熟悉的方式，只是拿一套東西來用，但是我們很少拿這套東西來生成、產生自己新的知識、新的insight（洞見）、新的做法，因此很多時候，我們的事工其實就只是一直在使用別人的東西。謝院長覺得，未來隨著人工智慧的開發，人有沒有生成知識的能力，會越來越重要。所以包括我自己也覺得很驚訝，如果今天生成式AI就可以做到生成知識的話，那真的是會很驚人也很嚇人。
王：我想補充一下，就像剛剛董牧師所講，我覺得那是一個很重要的觀察，因為很多人對生成式AI或者ChatGPT剛開始的時候，會誤解把它當成一個搜尋引擎，比如Google，有問題詢問它，它找到所需的網頁，然後回答我們的提問。所以剛開始我們以為「生成式AI」是一個搜尋器，實際上這是很大的誤解。
以Google來說，它搜尋現有的網站，根據關鍵字，找到這個網頁，而這個網頁可能可以回答你的問題，也可能無法回答你的問題，Goolge只是找到跟問題相關的解答，至於要不要相信這些回答，那是使用者的決定。其實就像圖書館一樣，所有書都在架上，它只是幫讀者找到這本書，至於這本書對讀者有沒有幫助，那是另外一回事，所以Google不太需要擔心事實的問題，因為它只是連接到那個網站。
但是生成式AI就像剛才強調的，它是產生文字。它不是看了這本書、這個網頁，然後告訴你內容，可以在這個地方找到正確的知識。所以說，生成式AI本質上，根本就不應該相信它講的，因為它是根據所問的問題，從它訓練的資料裡面訓練得到一些參數，並由這些參數決定，會說出什麼答案。不是因為這些提問，然後它到網路上去查一查，看哪些答案符合問題，它完全沒有做這件事。它的模型裡面，雖然經由很大量的文字資料來訓練，可是訓練完之後，這些文字資料沒有在它的記憶體裡，記憶體裡存下來只是這些模型的參數。雖然沒有人知道這些參數的意義是什麼，但是它有個功能，就是很多不同的問題，它都可以回答出一個很合理的答案，雖然內容合理，但是沒辦法保證這些答案是檢查過且正確的。所以生成式AI完全只是產生東西出來，本質上應該是錯誤的，但是，很奇怪的是，大部分人在使用ChatGPT時，會發現回答都還蠻合理的，這才是讓人家覺得驚訝的地方。
我們從這個角度來看，生成式AI從來沒有因為你的問題，去網路上尋找標準答案，當然它現在可以開始連網了，但連網之後它搜尋的方式也和Google不太一樣。因此，我先釐清，我們不能夠把ChatGPT所產生出來的文字，當成正確的知識或答案，真的不應該這樣想，你要先假設它可能是錯誤的，但是很多時候我們會發現，好像也沒有想像中那麼糟，甚至好用。
王：在我一篇文章裡，我定義這種用AI大型語言模型所生成出來的文字，為「虛擬知識」（virtual knowledge）。為什麼是virtual？因為它是虛擬的，不是檢查過、證明是對的，它只是產生出一些東西來，這些內容頭尾連貫、有邏輯、有架構，可以被當成是一個意見，但這個意見本身是不是真實可靠？理論上應該要再確認過，跟真正有基礎的資料做比對，才能夠知道它是不是真實的知識，由於它是介於意見跟知識之間，所以我給它一個名稱叫「虛擬知識」。
我有另外一篇文章，談到人的語言溝通可以分好幾個層次：第一是字或詞的層次；第二是訊息的層次，像一、兩句話；第三是意見，由一個段落來表達一個完整的概念；第四個是知識，知識和意見的差別，在於知識不但有結構，而且可以跟現實世界有對應，確認內容可信；最後第五個是洞見的層次，即除了知識之外，有一個更廣泛的整理和整合。
而ChatGPT告訴我們的內容，正是介於意見跟知識之間，它看起來很像知識，但很多時候必須再次確認，才能夠確定是否正確。舉個例子，ChatGPT也可以產生電腦程式，只要跟它說，幫我寫一個Python的程式，目的是為了要做什麼工作，它幾秒鐘就能提供幾十行程式。如果在簡單的情況下，大部分你把程式直接複製到電腦測試，它是可行的、正確的並且可以得到你要的答案。可是有些時候，裡面有些它自己都不知道的漏洞，當你放到電腦裡卻發現不能運作，這時你需要再回去問它，它才會發現也許哪裡出了問題，最後再修改。它為什麼會給錯誤的東西呢？因為它產生這些程式的時候，沒有親自去測試，它只是根據過去眾多工程師寫過的資料，來猜測你需要的結果。所以說必須要確認，才能夠知道它是否為真，這最後的步驟是人必須要做的事，如此我們才會知道要如何運用它。
常見迷思：ChatGPT並非搜尋引擎
董：老師剛剛提到五個不同的溝通層次：字詞、訊息、意見、知識跟洞見，ChatGPT所產生的內容，其實是介於意見跟知識中間，而老師對知識做出定義，它是可以跟現實世界去對應的，或者說可以去核實的。
王：是，知識是有內在一致性的。
董：所以從某種程度來說，其實ChatGPT所產生的內容，人類需要具備一種核實的能力去檢驗它，不然，若我們把它產生的東西當作是知識來看的話，或許某些答案有錯沒關係，但假如我們的知識訓練，是長期根據這個模型的話，非常有可能會產生很嚴重的偏誤。
王：當然是，比如我之前嘗試問：「請問清華大學校長是誰？」它每次都會給出一個人，我說不是，它再給一位教授，仍然不是，它就再說另一位教授，可是實際上那位教授可能根本不存在。我也曾把自己的名字打進去問這是誰，它就會講一堆不正確的解釋。總之，每次問都不一樣，但是它都會說得好像它知道正確答案的樣子。
王：所以什麼時候會誤用？關於資訊的事實性比較容易有誤，假設我是外國人，不知道清華大學校長是誰，我把它當成一個Google的搜尋器，它說一個人我就相信，以為是正確的，可是實際上卻相差很多。但假使問它一個不是很嚴格的問題，沒有正確答案的，而是一種概念、理解或觀點，通常過去的資料中，已經累積了相當多這類的內容，也有一定的模糊性，那麼ChatGPT可以用還不錯的方式把答案呈現出來，甚至還可以問的更多、更細，那麼它就是有幫助的。可是回到原來的討論，例如問它一個聖經問題，若我對聖經的了解沒有那麼完整，我聽它講得頭頭是道，就會覺得好像是對的，如此一來我可能就完全相信它了。
最好的使用方式應該是，我對這個領域有一定程度的了解，但是某一部分的知識稍微不熟悉，沒辦法掌握很多細節，因此我在知道自己不會被騙的情況下詢問它。它提供答案後，我能判斷大概是正確的，和我印象中的很類似也很合理，跟我了解的其他知識也是相關的，那我就可能可以相信它，這樣的使用方式是最適合的。
ChatGPT對「教育考核」的衝擊及轉變
董：科技的發展，某種程度也會影響人類學習的方式。正如同在我們成長的過程當中，Google開始越來越紅，所以很多時候我們這一代人學習的方式會說，Google一下就知道了，它會影響我們這一代的學習方式。而隨著ChatGPT的出現，老師認為這對學習方式會有怎樣的衝擊跟轉變呢？
王：我有另外一篇文章也許可以作為參考，我認為這個影響當然是非常大，剛開始ChatGPT出來，教育現場馬上第一個反應就是：怎麼學生的論文或報告的程度都變高了？有些美國大學甚至發現，全班報告寫得最好的，其實是ChatGPT寫的。畢竟那時候老師都還不太知道，學生就已經在用ChatGPT了。
所以當時花很多時間在思考如何防範它，甚至用什麼AI的軟體去分辨、準確率會達到多少之類的。但那時候我就覺得不對，這樣一定沒有用。因為生成式AI可以產生成千上萬的版本，而且這些版本還不是網路上已經有的，根本查不到，還可以要求它產生什麼樣的格式、風格，所以怎麼可能查得出來呢？因此，現在教育現場要想像一件事，我們必須假設學生在用ChatGPT，假若老師要求或檢核的標準仍然是根據最後的結果來判斷，一定會發生很大的問題，因為最後的結果很可能不代表學生真實的狀況，而發生一種表面上的矛盾現象。
教育的目標其實不在於結果，而應該在於人。不見得一位很了不起的學生考到100分，才說這是成功的教育，很多時候我們希望在過程中，培育學生有能力、有思辨的方法，可以處理面對未來的問題，這才叫做教育成功。因為問題會改變、時代會改變，我們強調必須要有內化的過程，讓學生在過程中能探索失敗，在重新努力的當中，越來越形塑相關的能力和素養，這個過程是需要時間的，所以才有所謂「十年樹木，百年樹人」。
可是AI呢？它的目標就是從你的input（提問）、你提供的raw data（初始資料），然後直接output（生成答案）。中間的過程就像一個黑盒子，它經過很複雜的模擬、計算過程，和人的思維方式完全不一樣。如果說，我們只根據最後的結果來決定學生的素質，當他使用AI時，你就完全沒辦法了，因為你只看得到最後的結果，而那是AI負責產生的東西。
因此，教育現場對學生能力的評估，產生了很根本的改變。傳統的做法是，例如藝術類的學生，他用一天畫完或花了十個月來畫，可能都不重要，最重要的是作品呈現出來的樣子；或者，學生交一篇論文，老師就看這篇論文的深度、矩陣和架構如何。這些都是最後的成品，根據成品來看學生內部的知識、花了多少時間、了解到什麼程度、做多少文獻分析，老師是根據最後的成品來判斷學生學到了多少，那更不要說考試了。
如果是這樣的話，就會發現這種考核方式在以後很可能無用，因為失去了中間的過程，以前會認為中間的過程無法被取代，除非找槍手，但是現在網路上到處都是槍手，根本沒辦法禁止。因此，對學習現場而言，最重要的一件事，就是考核的方式要改變。考核方式可能必須要包含整個學習的歷程，這些歷程必須要用某種方式被記錄下來，即使用ChatGPT或者查網路也沒有關係。透過紀錄學習歷程，可以看到學生做了哪些努力，或者透過最後的成果發表，把學習歷程呈現出來，讓老師相信，在這個過程中是有經過一些思考、一些改變，而不是只有最後的結果。
這樣的改變會有什麼影響呢？老師必須要花更多的時間來了解學生，代表現在很多大班制的課堂，將來會被迫要變成小班制。因為只有在少數、小班制的情況下，老師才能夠一直跟學生相處在一起，才能夠知道學生在每個階段的情況。如果是大班制的話，我們幾乎不認識每一個學生，只能根據他有簽名的作業，來說明他學到什麼，我就失去了對他的了解，也失去了辨別他是否真的學懂。所以大家可以想想看，大學教育的資源分配、課堂教室之類的設計，理論上可能都要瓦解、並重新建構，才能夠有更好的發揮。
ChatGPT對學習心態的挑戰
王：我再補充，從學習者角度來看，如果要認真學習的話，就不能只是把ChatGPT或生成式AI，當成產生最後結果的工具，因為會發現並不會學到真正的知識。例如我有一個學生，他在我的團隊裡做ChatGPT相關的研究，前幾個月當他開始投入去玩ChatGPT，就發現一件事，他用ChatGPT可以寫出以前寫不出來的程式，用那個程式去測試，竟然可以產生他原先想要的研究效果，但是以前的他寫不出這樣的程式。於是這位學生心裡非常的驚訝：「這個東西到底是從哪裡來的？」當然如果從效果而言，他可以覺得自己賺到了。
但我很佩服這位學生，也還好他是基督徒，他內心質問：「我真的學到什麼東西了嗎？」他很惶恐地告訴我，他其實還不知道這個程式到底為什麼會這樣寫、為什麼會這樣運作。因著擔心，他決定回頭一行行地去了解，雖然已經有了答案，但是清楚了解這個程式到底如何運作，他才能真正安心地覺得自己學到了。
所以，從學生的角度來講，考驗在於是不是真的想要學？還是只是想要得到結果？兩者的差別在於，如果我們還是強調學歷可以有怎樣的工作，即便課程內容不見得是喜歡的，只要達到最低標準就可以了，如果是這樣的話，那學生當然會想要用ChatGPT，因為這樣可以節省時間，畢竟不喜歡學，但是可以用來應付老師。
可是，如果有學生真的很喜歡學習，例如喜歡彈吉他，會想要用AI來幫忙彈吉他嗎？用AI錄的錄音告訴老師說，我會彈吉他？我想應該不會有人這樣，因為若你喜歡彈吉他，就是喜歡自己彈，哪有人喜歡彈吉他卻叫AI幫他彈？所以學習者要思考：「我是不是真的選擇了一個熱衷的方向？」以至於我希望用AI來幫助我，但是我不會要AI來取代我，因為這是我想要做的事，怎麼會叫它來取代我呢？可是我會請它來幫助我學得更好，如果是這樣，那就沒有問題。
所以現在強調考試、重視學歷、或強調功利主義的學習態度，到未來會受到一個更深的挑戰，我覺得是好的，希望學生是真的選擇他有興趣的方向並且願意投入，才能不斷的利用AI和ChatGPT幫助自己做得更好，這樣的方式是我們樂見的。但是，如果學生只是為了要拿到一個文憑、一份較高的薪資，而勉強使用ChatGPT或AI，終究他沒有辦法在教育過程中，幫助自己真正有所成長。
因此，不管對教育者或學習者，我認為影響都非常大。但是我們還在思考如何能調整到一個理想的情況，畢竟社會的變動、現實情況沒辦法同時改變，所以目前仍在摸索中。
教育的真正價值：不在結果，乃在過程
董：坦白說，老師談的超過我原本的預期，但是非常好，第一個談到教育者的部分，很重要的思考是，我們到底怎麼去評估教育的標準和內容？老師提到的重點其實是在於人，而不是產出的結果。唯有回到人的角度，我們才能重新去思考到底要如何檢驗，似乎逆轉了工業革命以來，我們希望用一個標準的制度、大量地製造出大班制的學生。
王：對，那還要看起來很公平。
董：是，這種大班級的思維，就像一個最優秀的老師，可以同時教一萬個學生，可是今天如果還要用這樣的方式來教學，其實我們只是把焦點放在「結果」。隨著ChatGPT生成式AI的發展，才會發覺，真正的重點不應該是結果，而是人。我剛才聽覺得蠻有盼望的，這不代表很多人會失業，只是代表需要轉業，去更看重人的價值，我們需要更多的老師。
王：傳統工業時代想要用標準化，用很有效率的方式來處理，現在我們可能要重新想一想，是不是還能用一樣的方式？當然也會帶來其他影響，因為一旦不標準化了，每個人的標準都會有差異。以及，要如何去看待一個學生的學習過程，因為要考慮的面向更多，這時候就考驗著我們真正在乎的價值到底是什麼？是更有效率、更便宜、更快速、還是更真實或更有品質的感受？這些很難用量化的方式來描述，但是未來可能的確會更重要。
董：剛剛老師也提到，從學習者的角度，重點就是學習動機。如果我們只是要一個產出而忽視學習的過程，也不在乎自己會不會學到東西、只是要交出一個成績的話，坦白講，這樣的學習很痛苦。因此，學習者的角度變得越來越重要，要找到問題意識、學習動機，才有可能透過AI來學習，或者更好地使用AI，而不是讓AI取代了整個學習的過程。
AI素養與協作共學
董：我知道清華大學近期發表了一個，大學教育場域的AI協作共學和素養培育的指引，老師也參與在計畫裡，你有提到一個概念，所謂「working with AI—跟AI一起協作」跟「learning with AI—跟AI一起共學」，可否請老師解釋一下，這份文獻背後的核心精神是什麼？到底什麼是「working with AI」、什麼叫「learning with AI」？
王：雖然我有參與在這個小組中，不過當時開體制會的時候，我比較是以線上的方式參與。但我們有很多很好的同仁，所以大家都貢獻很多重要的意見，因為我之前有參與屬於人文社會領域的AI相關研究與應用，所以也在其中提出一些個人的修改意見。
其實我們強調的是AI素養的問題，意思就是說，在未來的世代，AI幾乎是不可避免的一個存在，而我們如何把這樣一種新的工具，納入到既有的學習脈絡中，讓它能產生更多正面的效果，而不是只是花時間在處理或避免負面的影響。
AI素養，是指跟AI一起工作、一起學習，所謂「working with AI」，在現有的校園或未來在職場上，有很多的工作，其實是可以用AI來取代的，那些可以用AI來取代的工作，不見得不重要，而是說它有某一些特質，以至於用AI來執行，可以大大增加工作效率，並且提高產出品質。這樣做的目的，是為了讓人們可以花更多的時間，專注在AI無法取代的工作上，那將會是一個合適的方式，畢竟我們花那麼多時間從工業革命到科學革命，做基礎科學或工業發展，就是為了讓下一代能有更好的生活，不用像以前一樣，為了糊口，花很多的精神、造成很多生命危險。
因此若現在我們有能力做到，就應該鼓勵學生能夠善用這些工具，例如ChatGPT的文件處理能力，像我自己做過教案的設計，對它說要開設一門課、大概要講什麼內容、需要幾周幾個小時，請它列一個大綱，它十秒鐘就能做出來。如果說從十八週要改為十六週，就算變到五週，它也能馬上修改，而且內容都滿合理，不是東拼西湊的。如此一來，就可以節省思考的過程，當然也不是說可以直接用它的東西，而是它可以幫助我們越過了一開始最花時間產出草稿的階段，而且多按幾下，十個版本的草稿就可以挑，挑選完以後，再用很少的時間，就可以得到一個還不錯的大綱，甚至比原來想的還要好。可以把時間更有效地集中在充實內容或更有影響力、更重要的事物上，像產生大綱這類的工作，以前是很難找別人代勞的，通常就是找網路上現有的版本，但不見得合適，沒辦法客製化修改。所以說，有些工作以前沒有想過可以用AI來取代，現在可以了，而且很有運用價值，這就是「working with AI」 ，可以提升效率，把節省出來的時間，讓其他AI做不到的事，做得更有品質。
另外一個在學習上常出現的例子，是老師們要花很多時間看學生的論文，現在論文也可以用AI來做初步的篩選，分類這些論文和報告是跟哪一些、哪一類主題相關，對於老師在安排時間上，就會更有效率。
另一個「learning with AI」，是從學生的角度來講，如同剛才所說，相當於有一個幫手在旁邊，特別是想要跨領域、接觸一個還不太熟悉的領域的時候，這時候就相當於有一個人在旁邊，能夠讓你隨時問，不必覺得害羞，也不像一般老師會說，這個問題那麼簡單還問？可以問AI一些基礎的概念，然後去了解這些內容和原本設想的是否接近，或者它怎麼去連接到現有的知識？我幫過一位讀法律的學生，他想寫一篇跟AI相關的法律以及制裁權的報告，我就教他把這幾個關鍵字放進AI裡，然後請AI產生幾個主題供他選擇，AI給了十個主題。過去他不知道如何把這些關鍵字組合起來，現在透過AI可以有一個概念和方向，再利用AI產生幾個大綱，這位學生就可以循線尋找相關的論文，接著是相關的論述，最後慢慢整合起來，這個就是藉由AI來做學習的很好的例子。就如同現在不管做任何學術搜尋都要用到Google，如果懂得用，它就能幫助到你，但是不要讓AI取代人做成這件事情，這是一個很重要的AI素養。
所以，要知道如何善用它，也要了解怎麼分辨它，如果它出現問題的時候，可以早一點發現，不會直接把它的產出內容交出去。真的碰過有學生交報告，就真的直接把產生出來內容複製貼上，有的連開頭「你好我是ChatGPT」或者「你好，我是Beam」都沒有刪除，那真的是太混了，連修改都不願意做。
因此老師也需要做一些調整，讓學生真實的知道如何跟AI一起學習，才能更有收穫。用個比喻來說，如果靠學生自己，也許一學期可以讀十篇文章，然後寫一些心得。可是現在ChatGPT可以幫忙摘要，所以老師可能給一百篇，要學生找出相關的十篇，學生就可以利用ChatGPT幫忙摘要這一百篇文獻，從這些摘要裡，找出他認為真正重要或有興趣的篇章，再仔細去研讀。如此一來，比起過去只能讀十篇文獻，學生就可以得到更貼近他研究相關的內容，這就是善用AI科技了。
董：這讓我回想寫讀博士論文的時候，常常一次要在圖書館借三、四十本書，花半天的時間掃過每一本，然後把覺得重要的三、四本找出來。而現在，我發現在做一些研究的時候，真的可以在Amazon上找到大概二、三十本書，然後透過ChatGPT提供這些書的摘要或重點，就能做第一層的過濾，當然不代表這樣就理解那本書的精華，最終我還是要花時間閱讀這本書，但是這個過程減少了很多的時間成本。
王：對，只要你覺得有興趣的，就不會停留在ChatGPT幫忙看過就好了，這樣只是交差，一定會再認真看這些資料，那麼就會看到很多沒有看到的東西，如此，便可以站在一個好的位置來使用AI。
董：就剛才老師說的，跟AI協作、working with AI，很重要的是我們要分辨哪些東西是AI可以做的並且做得更好的，哪些東西是AI無法取代的，以至於我們可以更專注在那些無法被取代的層面。老師也提到，learning with AI 一個很大的幫助是在跨領域的學習上，其實老師本身就是一個跨領域的實踐者，我很喜歡你用的一個比喻，我們好像都在一個球的表面上，不同領域就好像在球不同的表面，跨領域的意思就是，從球面的A點走到B點時，不一定A點或B點哪一個是絕對的真理、正確或核心，可是因著走過球面的弧度，可以知道其實球心往往不是在表面，而是在更深層的地方。
王：對，有更高緯度的體會。
生成式AI的局限和人的能動性
董：所以我覺得AI它真的可以幫助我們，更容易地去跨越既有的領域，並且不害怕去學習。但是我們也需要有警覺心，就是AI產生出來的東西需要經過檢驗，不能直接當作是正確的知識。
王：我每次被邀請談這個主題的時候，都會希望有點時間先說明生成式AI的原理及是怎麼生成出來的，越了解就越會知道它不會出現什麼樣的內容。如同剛才所說，生成式AI是從大量的文字裡，去尋找文字之間的關係，所以它產生出來的文字基本上都非常通順，不太像以前電腦產生出來、不太像人說話的文字，這點是可以放心的，因為它是用幾千億大量的文字去訓練出來的。可是也就是因為如此，它產生出來的知識通常都是根據問題，連接到那些面向找出來的，某種程度相當於是這類資料裡的主流意見，當然它還有訓練的過程，它會把人類的價值觀放在裡面，這也許是後來很多信仰討論裡很關鍵之處，所以ChatGPT是有價值觀的，至少目前的版本像是一個主流意見。
因此，我們不用期待ChatGPT會提供像學者深度的內容，或很獨特、專門的特別知識，那種深度或高度是不會在它裡面出現的，有一些學者會覺得ChatGPT的内容很普通，就像大學生會講的一樣，因為可能那類知識太少了它學不到，會被其他的資訊淹沒、沖淡了。所以，真的很了不起的洞見，是留給人類的工作，我們不用去責怪ChatGPT，因為這是人的責任。
也因為這樣，它給我們另外一個幫助就是，不要期待它做上帝，不要期待它做出高於人的標準的決定，那樣是不合理的。但是它可以告訴我們所缺乏的，例如，雖然在我的專業領域裡，它給的東西會讓我覺得很普通、很平常甚至還有錯誤，可是如果我要跨到別的領域去了解時，我可能沒有能力去分辨錯誤。所以若我能夠善用它，還是可以藉由它的幫助，了解新領域裡的一些基本常識，等於說我有一個家教，只要願意去學習、去接觸，它隨時可以回答問題讓我使用；反之，若我沒有意願去接觸新領域，就算有AI，也不會有幫助，所以背後的能動性，還是掌握在人手上。
AI影響神學教育—動態的知識傳遞
董：我想要切入那這對今天教會的門徒培育、甚至神學教育的意義是什麼？剛才我們談到很多教育者和受教者，我想在門徒培育或者神學訓練上，其實都有類似之處，但是做為一個牧者和神學家，坦白講，今天各個領域的發展、整個社會的動脈都太快了，我們光是要保持自己在各自領域裡面，隨時更新充電，可能都已經很吃力，更何況還要去思考其他不同領域的發展。雖然ChatGPT是今天幾乎所有的知識工作者，都認為必須要回應的，但是我們好像仍舊處在一個很被動的角色，有的是極度樂觀，覺得太好了，這會帶給我們一個全新的未來；有的很悲觀認為，這會不會是The end of knowledge （知識的終結）？會不會是人類求知的結束？但老師方才先幫助我們回到什麼是「生成式AI」，才不會很快就進到極端，因為很多時候我們對人工智能的想像……。
王：就以為它是上帝。
董：是，也受到小說或者科幻電影的影響。所以我想請老師來談，從你的角度，AI對今天教會在培育門徒或神學教育上，會帶來什麼樣的衝擊、挑戰跟機會 ？
王：我認為教育場域跟信仰場域有類似之處，比如「培育門徒」在某程度上，就相當於是一個教育的過程。另外，我曾在一篇文章（關於「ChatGPT與基督信仰」常見的問題與回應）提到，傳統教育是線性的，從研究者起始，相對於神學研究的神學家或聖經學者，他們從經文和原文中，研究出一些重要的想法，然後，由教育者教給學生或信徒。上、中、下游一個線性的過程，傳統教育皆是如此，有研究者、教育者和學生，由教育者來評估學生，由研究者來決定何謂知識。在這樣的脈絡下，可以想見跨領域會比較困難，因為每一個領域都有它的研究者、教育者和學習者，就像大學裡有科系，每個科系都有它的資深教授、中間分子和學生。學生何以畢業，就由上一層的人來決定，所以跨領域變得很難，因為他必須要滿足另一個領域教育者的要求，通常在體力、時間上，都是很不容易的，不太可能雙軌、三軌同時存在。
然而，現在有AI的虛擬知識ChatGPT，傳統上的「研究者、教育者和學生」三者之間的關係，就會被打平，但也不是完全的平等。意思就是說，研究者一定會發表他所研究的內容，不會藏在自己手上，而發表出來後，就有可能會被AI收集進來，成為它的知識庫；還有教育者的教材、內容，也會貢獻到網路上；至於學習者，很多時候也是從網路上學習，所以這中間就存在一個融合的空間，是由「研究者、教育者和學生」一起共同參與的，而這樣的參與已經不是過去的線性關係，因為透過AI，是點到點的連結，而且學習者的身分，也不再像過去一樣卑微，學什麼都要由老師來決定。
但只要用過ChatGPT就會發現，它是根據提問的問題來回應，問同樣的問題，當然它大致的回答可能差不多，可是若再追加一些條件，例如以教會常見的主題「在基督裡的自由」預備一篇講道，請ChatGPT給大綱、相關經文並舉例，它馬上會出現一個；接下來，可以追問，若今天講道的對象是一群家庭主婦、在家的姐妹，請調整相關的經文、例子和大綱，它也會立刻修改，例子可能改為關於孩子或家庭裡發生的事；如果再更換對象，今天是教主日學裡的小學生，「基督裡的自由」這個主題可能對一般兒主老師來說，會覺得有點困難，但是ChatGPT會幫你產生一個不錯的版本；當然也可以改為對職場人士或大學生等等的面向。
這時候會發現，知識本身不再是靜態的，不是神學家筆下靜態的知識。過去通常要先研讀，之後自己內化、思考要傳遞的對象是誰、要怎麼說，過程非常耗費時間。在今日，ChatGPT可以把這個過程直接省略，所以什麼叫做知識？一開頭我提到的「虛擬知識」，其中一個觀點很重要，知識不是一個「靜態的命題」，不是絕對的、也不是只能一種表述，事實上，它關乎誰來聽？誰來用？誰來理解？ChatGPT就是在做這樣的事，它根據問題、目標受眾、架構型態來提供内容，這些知識內容會塑造成提問者想要的樣子，讓它更容易被吸收。
AI影響教會—道成肉身的幫助者
王：從這個角度切入，再來想想看，它對教會的影響是什麼？傳統上傳道人本來要花很多時間思考，如何針對會眾的理解程度或背景，來傳講和應用經文，有時候，傳道人也可能因為生活環境的限制，對於某一類背景的人的了解比較少，也不見得能真正設身處地了解會眾在乎的重點，以至於必須承認，有時候牧師講道的內容，可能符合部分人的期待，另一部分人可能覺得有隔閡。
這時若能善用生成式AI的工具，就可能幫助牧者把所傳的道，更貼近於會眾。這在以前不容易，因為牧師個人的經驗、知識、背景都是有限的，但是AI的加入跨了很大一步，只要再配合一些網路資料或相關人士的經驗和理解，牧者可以將講道塑造成一個更合適會眾、更容易吸收的內容。
如此一來，知識不再是由上而下階級式的傳遞，如同耶穌對法利賽人和猶太人那些社會高層，他講的內容跟對農夫、稅吏、妓女是完全不一樣的，耶穌講的比喻太生活化了，例如撒種的比喻，當時的人聽了都覺得特別，因為那是他們生活中的東西，我認為，耶穌的道成肉身，就是這個意思。
所以我們可以藉由ChatGPT這類的工具，幫助我們更容易把「道」成了「肉身」，傳到會眾和弟兄姐妹的生活、以及他們的腦袋裡。如果只靠傳道人自己，可能不那麼容易，但是若能善用工具，雖無法馬上到達彼岸，至少跨越了很大一步，後面的人要繼續補足內容，也相對容易許多，我想從信仰的角度來講，生成式AI相當於某種道成肉身的幫助者。
董：聽到這裡，老師一直在傳達兩個核心主題，第一個，是我們可以透過AI科技來擴展對不同領域、不同生活經驗的理解；第二個，老師很關注「人」，包括提到教育的例子，不論是誰來聽、誰來用、誰來理解，都有一個目標對象，所以今天在關注門徒培育的過程中，不只是知識的傳遞，而是對人的培育。
隨著老師提到ChatGPT能帶來虛擬知識的扁平化，過去可能要在神學院花三年的時間才吸收到的東西，今天不同領域的基督徒，只要有學習動機和動力，都有機會一窺不同領域的內容，只是需要有核實的過程。所以，教會未來在培育門徒上，也許最重要的是，幫助弟兄姐妹有核實的能力或提供可以核實的網絡機制，以至於帶來所謂神學教育的扁平化跟普及化。
王：是的，大家就不會覺得這是很高深的、只有少數人才接觸得到的知識，就算聽了不太懂，還可以繼續詢問，甚至可以告訴AI自己的程度高低，請它依據程度來提供内容。未來的團契生活，可能就可以透過這樣的方式把大家的知識水準搭平，可以當場查一下或分析是否正確，必要的話還可以再用Google找到更準確的關鍵字，去找到更合適的文章。
AI提供的是更豐富的，不像過去大家用同樣一本教材、按照SOP用在不同的人身上，這不是很奇怪嗎？因為每個人都不同，所以未來可以讓每個人把問題丟到ChatGPT或類似語言模型裡面，讓每個人得到符合他的東西，再進行討論，從教育角度來講，這就是真正的因材施教。
我相信從信仰角度來講也是如此，上帝認識我們每一個人，如同耶穌為了福音的緣故，甚至走到撒瑪利亞的村莊裡，當祂跟撒瑪利亞婦人談話時，是按照她的理解程度。聖經真理不是高高在上，造成別人聽不懂、沒法接受，就認為一定是對方哪裡不了解，很多時候是我們沒有辦法像耶穌，真的成為人的樣子，走到人群中，用人們理解的語言，來幫助他們認識上帝，這件事情有時候是我們能力不足，但是現在可以善用AI工具來幫助我們。
從神學角度對AI的反思
董：因為時間關係，再問最後一個問題，ChatGPT的出現不論在產業界、學術界、教育界、商業界都有不同的討論，從信仰和基督徒的角度，你覺得以神學思維或者傳福音，有哪些是值得反思的地方？
王：我們都了解神學的基礎在於聖經神的話，但是我們思想的對象更多是神和人的關係，在AI出現的時代，先不談信仰，光是世俗社會，它的確讓人本身對於自我價值產生了很大的質疑和挑戰，人文社會領域學者很擔憂，例如隱私權的問題，因為這種AI它收集了很多的資訊，但不見得都是合法取得，所以OpenAI沒有透露資訊從哪來，如果公開一定被告；還有類似像著作權的問題，生成式AI生成圖片的時候，它所產生的圖片是不是屬於作者本身的創作呢？而文章又需要修改了多少才算？這些關係到很實際、很真實的法律問題；當然還有倫理問題，例如最近在比利時有一位男子跟女性AI聊天，後來愛上它，最後因為覺得沒辦法跟它在一起，選擇了自殺，這讓他的太太非常不諒解。
類似像這樣的事情層出不窮，代表AI在很多領域都會產生實質的社會影響，因此神學怎麼可能置身事外呢？我們需要再重新思考，這樣的產品和它做出來的東西，雖然在信仰或教育領域有幫助，但它也的確帶來很多危險和誤用的機會，顯露出人的某一些罪性、懶惰或假訊息。而這些問題的本身都是人，只要是人相關的，都必須要有神學的回應，神學的回應不只是論對錯，而是要去思考背後的原因。
以剛才的例子來說，有人跟AI雲端情人結婚，從神學上要思考，到底為什麼會喜歡一個實體上沒辦法接觸到的人？這個AI所回應的東西，一定打動了他的某處，所以人心所需要的是什麼？為什麼在信仰上沒有辦法幫助他？或者說，如果我們面對有這樣需要的弟兄姐妹，我們該怎麼幫助他？舉例來講，在我們教會真實發生的例子，有一對年輕夫婦，先生因為疾病去世，他是一位很愛孩子、妻子的好先生，他的孩子年紀都很小。而現在有AI科技，假設這位先生生前的談話、影像、文字都被記錄下來，的確有可能用這些資料重新產生一個在螢幕上的爸爸，而且它會根據孩子跟它所說的話，有一些相關的回應。那可以想想看，對這個孩子而言，當他哭著吵「爸爸在哪裡？」的時候，它可以安撫孩子、陪孩子睡覺、講故事給孩子聽，若五萬、十萬塊可以買到這個科技，這位太太要不要？這個姐妹也很想念先生，孩子也還小，該不該鼓勵他們這麼做？這是犯罪嗎？這樣做的話，孩子會不會愛上螢幕上的爸爸？若是讓孩子以為他爸爸沒有死，是不是在欺騙他呢？
這些背後的神學思考，在牧養上、倫理上，不再只是簡單的否認或論對錯，或許以前科技達成不了，但若現在可以的話，是不是需要再重新思考：以AI方式來延續死後的生命，會存在在信徒生命中的哪一個部分？如果說信徒不需要，但是若未信主的家人使用，那怎麼辦呢？我們需要去面對並思考該有怎樣適當的規範或建議。剛才的問題在我看來，我會讓孩子用AI來與死去的爸爸對話，因為兩三年後，孩子長大，就會知道這些都不是真的，例如媽媽變老，爸爸怎麼沒有變老？或者講的話怎麼都是以前的內容，因為AI是用以前的資料訓練，不會有新的資料，時間一久，孩子就會覺得沒有趣了。
所以我認為還有更精細、更多的討論可以探究，也希望神學院的老師們可以介入這方面的研究，讓學生一起參與，也許以前的世代不需要直接面對，但是對下一個世代而言，這些就是他們的生活，是他們要直接面對處理的。所以當我們早一點開始思考，早點有一些妥善的預備方式，陪著信徒一起走過這個過程，我相信這會是神學上一個很值得去探討的新議題。
董：非常謝謝道維老師，關於這個議題實在太多可以聊，包括最近很多討論，生成式AI是不是應該要有一些價值規範？若說應該的話，那到底要以誰的價值來規範、或者哪一個意識形態？其實這些問題本身，回到背後都是神學性的問題，即我們怎麼去分辨這世界上存在的不同的意識形態？
王：當然，而且不同的AI效果也不一樣，有些AI的訓練，就是會偏向某一種價值觀。也有好多人問我，基督教要不要產生一個純正信仰的AI？我就會問，什麼叫做純正信仰？在人類社會沒有解決的問題，不要認為AI就可以幫忙解決。
董：是，所以其實是有很多東西值得繼續探討下去的，今天這集的訪談，並不是要給大家一個答案，也並不是說，聽完以後你就有一切的答案，而是給我們一個方向，繼續在新的時代當中，如何不單單是自己來學習跟隨耶穌，也是跟我們身旁的群體，一起在新的時代中跟隨耶穌基督，謝謝道維老師。
相關資源：
1.〈人工智能（智慧）的發展與基督教的未來〉，王道維
2.〈道可道，非神道？──從基督信仰看能言善道的ChatGPT與其對教會的挑戰〉，王道維
3.〈迎接「後知識時代」的來臨—從生成式AI的虛擬知識談起〉，王道維
4.〈關於「ChatGPT與基督信仰」常見的問題與回應〉，王道維
文字記錄：孫寧姐妹
文字編輯：呂昀嬪姐妹
