Praying Through ZGBriefs
Each week, we curate key news from China to help you pray with insight and focus. Let this guide serve as a model for informed, intentional prayer.
Each week, we curate key news from China to help you pray with insight and focus. Let this guide serve as a model for informed, intentional prayer.
散居華人基督徒正從福音的接受者,走向跨文化事工的參與者。但若已成年的第二代仍被視為「孩子」,跨世代合作又該如何成為真正平等的同行?
2040年代的中國與中國教會,將會走向哪裡?與其急著預測未來,林慈信從中國、西方、教會與思想四個面向提出問題,邀請我們在不確定中學習觀察與守望。
While honestly embracing their own evangelical legacy, with its imperative for gospel witness, the Mennonites also found in their heritage values of “hosting, listening, waiting, learning, inquiring, affirming.”
教會無法再照常聚集,遠在海外的宣教士卻仍從故鄉的信徒身上得到力量。在限制、孤單與世代轉變的挑戰中,中國宣教運動如何繼續前行?
人工智慧能為教會帶來什麼,又可能使教會失去什麼?從「何以為人」到技術倫理、數位門徒培育與宣教實踐,本期《華源期刊》「智慧與信仰的交鋒」專題邀請華人教會正視 AI 的機遇與風險,思考如何善用新技術,同時守住信仰的核心與人的溫度。
上帝創造人,人又創造AI。當AI成為人類的「副本」,它所映照的不只有創造力與良善,也包括偏見、慾望與人性的扭曲。我們究竟把怎樣的自己帶進了機器?
如果阿奎那與朱熹活在AI時代,他們或許不會拒絕新技術,卻也不會只問它有多方便。當機器越來越善於提供答案,我們是否還願意親自思考、分辨,並培養德性?
AI 的能力越強,背後的代價就越值得追問:能源消耗、決策透明度,以及誰該為錯誤負責。從「綠色學習」出發,作者提醒我們,基督徒對科技的責任不只在使用,也在於它如何被設計。
AI 沒有聖靈,人有。從物理研究到 AI 創業,朱瑋晶博士分享科技如何協助聖經研究、拓展宣教事工,並讓更多基督徒有機會發揮恩賜、回應呼召。
一、引言:AI 革命與不變的大使命 當今世界正經歷一場堪比昔日工業革命的技術鉅變。人工智慧(AI)已不再是紙上談兵的科幻概念,而是重塑世界的有形力量,更是眾人所稱「第四次工業革命」的關鍵要素。今日之成就,乃是數十年研究厚積薄發的成果。早在 1980 年代,美國太空總署(NASA)等機構的早期 AI 應用,已涉及基於規則的「專家系統」與「模糊邏輯」,前者旨在捕捉人類決策模式,後者則允許系統處理非精確數據。然彼時之技術,猶如被縛手足,用於平行處理的圖形處理器(GPU)、可擴展的雲端運算及海量數據集等,皆尚未問世。因此,早期的人工神經網路(ANN)雖有理論之趣,卻難以應用於複雜的現實世界,終究是「心有餘而力不足」。 當強大的 GPU 使深度學習成為可能,局勢便開始一日千里。2012 年,名為 AlexNet 的卷積神經網路(CNN)在 ImageNet 競賽中一舉奪魁,在圖像識別領域實現了巨大飛躍,從而啟動了現代深度學習的革命。其後,以 RNNs 為代表的循環神經網路,因其處理序列數據的能力而在機器翻譯及語音識別方面取得了長足進步。然而,這些早期架構存在著固有瓶頸:RNNs 受限於其序列性依賴,訓練緩慢且難以並行;CNNs 則因其固定的感受野,需藉多層堆疊方能捕捉長程依賴關係。 這一切的轉捩點,出現在 2017 年那篇題為《注意力就是你所需要的一切》(“Attention Is All You Need”)的開創性論文。其發表的 Transformer 架構石破天驚,徹底摒棄了循環機制,代之以「自注意力機制」(Self-Attention)。其核心在於,模型將每個輸入詞元(token)轉化為三個不同的向量:查詢(Query)、鍵(Key)和值(Value)。透過計算每個「查詢」與所有「鍵」的相似度(即點積),模型得以確定在生成下一個詞元時,應對輸入序列中的哪些部分賦予多大的「注意力」,再以此權重來加總所有的「值」。為進一步捕捉不同層面的語義關係,該架構還引入「多頭注意力機制」(Multi-Head Attention),讓模型能從多個視角並行學習。由於此架構擺脫了序列處理的束縛,並輔以「位置編碼」(Positional Encoding)來注入語序信息,因而實現了完全的並行化訓練,以前所未有的效率和規模,正式揭開了生成式 AI 革命的序幕。 對所有獻身於「大使命」的基督徒而言,此番新局提出了一個意義深遠的詰問:我們當如何運用此等強大技術,以成就在《馬太福音》28 章中,基督所頒布那「去,使萬民作我的門徒」的永恆誡命? AI 不僅是新工具,更是一場典範轉移。它為加速福音傳播提供了前所未有的契機,卻也帶來了嚴峻的倫理挑戰。本文旨在深入探討此「一體兩面」的特性。AI 可為成就大使命之精良器皿,然其前提是,我們必須秉持聖經智慧、具備技術洞見,並以警醒的態度,守護教義的純正、人性的尊嚴,以及聖靈工作中那無可替代的核心地位。 二、AI 在福音事工上的潛能:三重透鏡 AI 在大使命上的潛能,可透過一個實用的三重透鏡來理解:其識別、生成及互動的能力。 三、臨淵履冰:AI 事工的倫理挑戰與風險 儘管前景可期,但在事工中整合 AI 的道路,可謂危機四伏。一位智慧的管家,不僅要看見機遇,更須清醒地衡估風險,做到「明察秋毫」。 四、在宣教中負責任地使用 AI 的框架:智慧的行動 要穿越這些險阻,必須建立一個植根於聖經倫理、深思熟慮的系統性框架。首先,事工機構應優先考慮本地端運算與去中心化。隨著功能強大且高效的小型語言模型(sLLMs)的發展,此舉日益可行。透過在本地硬體上運行 AI 模型,機構能重獲數據主權,並保護隱私。其次,必須實施安全的數據管理措施,包括使用數據清理工具來審查餵給 AI 模型的資訊,從而「正本清源」,提高準確性,減少錯誤。再者,需要一套系統性的 AI 導入方法,這包括:(1) 將事工目標分解為具體任務,以判斷 AI 的適用之處;(2) 評估每個應用的成本效益;(3) 透過提示工程、檢索增強生成(RAG)或微調等方式,對 AI 模型進行策略性調整;(4) 對所有 AI 輸出,建立一套嚴密的人工審核與監督流程。最後,教會必須合作,建立一套植根於聖經的 AI 使用倫理準則,促進技術專家、神學家與宣教士之間的對話。 五、前行之路:AI 為器,聖靈為力 AI 是強大的工具,但福音的大能,不在於工具本身,而在於信息,以及將信息應用於人心的聖靈之工。事工可用 AI 為節目配上數十種語言的字幕,但仍須仰賴聖靈開啟聽者的心耳。事工可用聊天機器人回答初步問題,但必須禱告求聖靈引領此人,進入一個有生命的、真實的信徒群體中。我們應有的姿態,是「明辨篤行」的樂觀,而非恐懼,或對科技的盲目崇拜。正如使徒保羅在《帖撒羅尼迦前書》5:21-22 中的勸勉:「但要凡事察驗;善美的要持守,各樣的惡事要禁戒不做」。這正是我們對待 AI 的準則:必須察驗其能力,持守真正能推進福音的應用,並禁戒任何損害真理或傷害他人的用法。 六、結論:在 AI 時代推進大使命 AI 時代已然來臨。對教會而言,特別是對那些心懷萬邦的信徒來說,此刻不應恐懼,而要憑信心與智慧行事。AI 提供了能以前所未有的速度和清晰度傳播福音的工具。但這些工具也伴隨著重大的責任:守護真理、保護群羊,並榮耀那創造了人類心智的神。透過採納一個負責任、合乎倫理且神學穩固的 AI 應用框架,教會方能駕馭這場革命,不作其奴僕,而作其謙卑的僕人,以服事那永不改變的使命:在我們這一代,為神的榮耀,見證大使命的成就。
當科技被寄望帶領人類超越自身、甚至戰勝死亡,我們追求的究竟是進步,還是「成為神」的誘惑?《2084與人工智慧革命》邀請我們重新思考:何以為人,真正的盼望又從何而來?