ChatGPT與基督信仰常見問題-3可以用AI學習屬靈知識或預備講台講章？
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▎作者王道維為國立清華大學物理系教授、國立清華大學諮商中心主任、國立清華大學人文社會AI應用與發展研究中心副主任
自從筆者發表第一篇關於ChatGPT與基督信仰的文章後，就開始接到一些機構的邀請進行相關演講或採訪。筆者發現有些問題是我文章中比較沒有明確提到的部分。為方便有類似問題的朋友（可能以基督徒為主）可以先行參考，筆者整理常被詢問的七個問題並給予一些回應，以下為問題三。
Q3: 如何更好利用ChatGPT得到所需要的屬靈知識而避免可能的錯誤？若有錯誤，又要如何辨別？應用於牧者講章預備或主日學教育有何需要注意的地方？
A3: 這的確是很重要的問題，筆者可以從以下三個面向來提供一些想法共讀者參考。
首先，我們需要瞭解這類大型語言模型的基本原理，才不會對他有錯誤的預期或不合宜的想像。最常見的誤解是把ChatGPT這類生成式AI當作「搜尋引擎」來使用，以為問甚麼問題都會從中得到最新或最正確的資料[6]。雖然ChatGPT的確使用大量的文字資料來訓練，但是不是把他們放在資料庫中然後隨時找出來給使用者參考。ChatGPT的程式庫中沒有這些資料，只有幾千億個參數（這些參數的意義沒有人懂），負責把使用者輸入的問題轉換成我們所看到的「回答」。
因此希望讀者能了解，這種方式產生的文字本來就只是「猜測」，而不是「認證」：這些被產生出來的語意概念之前可能並未在任何一個網頁或書本中出現，只是針對使用者的需求而被組合生成出來的（例如讀者可以任意組合看起來不相關的兩個詞，ChatGPT都可能滔滔不絕，十足一本正經的胡說八道）。目前ChatGPT之所以會被許多人認為可以使用，乃是因為已經經過相當多的人工訓練與形式上的調整，在適當的使用範圍內可能有助於解決我們的需求而已，並非理所當然的無所不知或絕對無誤。
其次，如果我們沒有辦法確認所得到的結果是否正確，最快速的檢視方式是請他重新產生幾次，比較一下所出現的答案是否一致。如果只有一些文字細節上的差異，整體的回應結構與內涵是一致的，那也許這個結果可以值得參考（雖仍然可能有誤，但機會少得多）。反之，如果每次出現的回答有不小的差異，可能代表這個問題AI其實沒有把握，很高的機率是每次回答都不值得相信。這也就是筆者所說的只有「意見」的層次還未到「知識」的層次[7]。
第三，我們也要了解大型語言模型所產生的這類「虛擬知識」，即使是有相當的一致性[8]，仍然是與使用者的提問方式密切關連的結果，並非一個獨立於提問者的靜態命題。因此好的提問方式或清楚明確的指令（Prompt），往往也是得到好的答案或正確可靠知識的前提。目前在網路上已經有許許多多對於這些指令的介紹，請讀者自行參考。此處筆者建議大多數的情形下，可以用以下四層結構請ChatGPT更好完成任務，也可以參考本書的附錄而有更多的想法。
1. 設定ChatGPT的身分、場景與過往資歷，讓他知道以甚麼身分處理。
例如改革宗神學或靈恩神學背景的牧師、學者或宣教士，是要用在週日講章或婚禮致詞等。
2. 明確定義任務的目的、對象與想要達到的目標。
例如針對家庭主婦或職場人士的內容，希望能產生即知即行的動力還是自我反省的探索。
3. 設定完成任務所需要的完整原始資料、定義、條件或限制等。
例如聖經章節的進度、節期的需求、重大社會事件的內容或表達風格等。
4. 設定完成任務時的呈現架構、字數、語言、表格或範本等。
例如分五個段落、是否要有大小標題、相關聖經經文、生活實例、時間列表等。
最後，我們也需要了解GPT4的版本是支援多層次的回應字串，也就是能將同一個問題繼續深入提問，將前面的條件繼續補充或修改。使用者可以不斷深入的詢問，挖出更多豐富或深入的文字內容。但是筆者也需要提醒一下，目前ChatGPT或大多數相對多人使用的AI對話機器人，其英文訓練資料都遠多於中文，而其中簡體中文的數量也多於繁體中文的數量（除非是台灣企業自行開發的）。雖然ChatGPT內部會將不同語言的資料作翻譯，補充特定語言中所找不到的部分，但這個情形仍會讓以繁體中文為主的華人信徒在使用上可能還沒有辦法經驗到最好的結果（這個情形與維基百科相同）。所以使用者若可以的話，也可以直接以英文詢問相關問題，或是先請ChatGPT翻譯成英文再行輸入，然後請它將結果直接翻譯成中文。
總的來說，雖然生成式AI的應用在屬靈知識的學習與講台講章的預備上需要有所警醒，但是只要適當善用，應該可以帶來許多新的可能與發展，協助教會牧者與基督徒突破現有的思想或想像的框架。更重要的是，它可以幫助牧者減少相關的準備時間，讓牧者可以專心將個人的牧養經驗或屬靈洞見與ChatGPT提供的基本知識相結合，讓訊息內容有更豐富的層次，也更容易貼近不同的族群的需求，讓從上帝來的感動能更進入受眾的內心。
[6] 目前微軟的New Bing是可以連網的，而ChatGPT最近也開放連網。Google的Bard也可以連線。但是就筆者所知，這些主要是將搜尋過後的資料重新整理呈現。並不是像許多人想像中根據最新資料所提供的最終可信賴結果。這其實也很容易理解，因為訓練大型語言模型是需要好的資料與訓練時間，即時的新資料又大量又良莠不齊，若不加篩選的使用在模型訓練可能結果更糟，也不會是最即時的（因為重新訓練需要時間）。反之若用過往的訓練結果，也就無法產生最新的資訊，這些都是大型語言模型技術上的限制。這就像看很多即時新聞的人不見得比閱讀政經歷史的學者更能洞察時事。筆者相信未來或許會用階段性的更新，例如每三個月重新訓練一次，但也要審慎評估這樣的結果，不見得比使用過往資料好好訓練的模型更為優秀。
[7] 王道維，〈當Google遇上ChatGPT──從語言理解的心理面向看AI對話機器人的影響〉，風傳媒（2/11/2023）。引用網址：https://www.storm.mg/article/4725780?mode=whole。後來增補的版本亦可直接見於筆者的部落格原文：https://blog.udn.com/dawweiwang/178350327。
[8] 見前註5。
※本文原刊於作者的部落格，經作者同意後修改發表。作者近期已出版《當教會遇見AI：從基督信仰探討ChatGPT對教會的挑戰與契機》，由ChatGPT寫了篇序言。
※本文為系列文章，共有七篇，將陸續刊登。