Magisterium AI trong Nghiên cứu Thần học và Giáo dục Tôn giáo

Linh mục Kenny Ang, Giáo sư Nghiên cứu Thần học Tín lý tại Đại học Giáo hoàng Thánh Giá ở Rome, đã xuất bản một bài báo trên Scientia et Fides vào tháng 10 năm 2025 với tiêu đề:

"Magisterium AI trong Nghiên cứu Thần học và Giáo dục Tôn giáo: Thách thức và Chân trời Mới nổi."

Toàn văn bài báo có thể tìm thấy tại đây. Ngoài ra, một video về bài thuyết trình trước khi in của Linh mục Ang tại một sự kiện ngày 5 tháng 5 năm 2025 do Longbeard tổ chức tại Đại học Giáo hoàng Gregorian có thể được tìm thấy bên dưới.

Đặt trong khuôn khổ các giáo huấn đạo đức của Giáo hội về công nghệ, Linh mục Ang đưa ra một đánh giá quan trọng về Magisterium AI, lập luận rằng sự phát triển của nó đòi hỏi không chỉ một "hệ thống phân cấp nguồn" tinh vi để quản lý cơ sở dữ liệu của nó mà còn các tính năng tương tác với văn hóa và nghệ thuật Kitô giáo để đảm bảo hệ thống thực sự phục vụ sự hình thành con người thay vì chỉ đơn giản là truy xuất dữ liệu.

Đáng chú ý đặc biệt là hai lĩnh vực khám phá.

Kiểm tra Áp lực

Linh mục Ang so sánh Magisterium AI với một số nền tảng AI tạo sinh khác, sử dụng các lời nhắc phức tạp và chi tiết để đo lường mức độ mà các nền tảng khác nhau có thể tham gia với các chủ đề tinh tế.

Magisterium AI đã thể hiện khả năng mạnh mẽ trong việc tạo ra các phản hồi tinh tế và được cân nhắc kỹ lưỡng, thành công trong việc điều hướng các căng thẳng thần học phức tạp. Hệ thống xuất sắc trong việc hòa giải các mâu thuẫn rõ ràng, chẳng hạn như hài hòa hóa các nhận xét của Đức Giáo hoàng Phanxicô về đối thoại liên tôn giáo với các tài liệu truyền thống như Dominus Iesus và đặt các quan điểm của Aquino về án tử hình trong khuôn khổ phát triển giáo lý, thể hiện cấu trúc và tính toàn diện lớn hơn so với các nền tảng khác.

Hơn nữa, khi giải quyết các bất thường giáo luật lịch sử liên quan đến việc phong chức bởi các viện phụ, Magisterium AI đã cung cấp một lời giải thích chính xác về mặt lịch sử và vững chắc về mặt giáo luật, phù hợp với thần học truyền thống, tránh các lỗi phân loại và không có cơ sở lịch sử do các hệ thống AI khác gây ra.

Thư viện Nguồn và Hệ thống Phân cấp Tài liệu

Linh mục Kenny Ang lập luận rằng việc xây dựng một AI Công giáo trung thành đòi hỏi sự hiểu biết tinh vi về "các cấp độ của sự thật", từ chối quan điểm đơn giản hóa rằng chỉ các "tài liệu giáo huấn" chính thức (như thông điệp) mới là nguồn hợp lệ. Ông sử dụng một khung sơ đồ để minh họa rằng Giáo huấn không phải là một khối đơn nhất, mà là một hệ thống phân cấp phức tạp của quyền lực liên quan đến các đối tượng, phương thức và mức độ không thể sai lầm khác nhau.

Vì Giáo huấn không bao phủ mọi chi tiết lịch sử hoặc thần học, Linh mục Ang kết luận rằng cơ sở dữ liệu phải mở rộng vượt ra ngoài ranh giới kỹ thuật của văn bản giáo huấn để bao gồm các nhà thần học, triết gia và sử gia. Để quản lý tập dữ liệu lớn và đa dạng này mà không tạo ra sự nhầm lẫn, ông đề xuất ba nguyên tắc hướng dẫn cho hệ thống phân cấp của AI:

1. Nguyên tắc Tính mới nhất: AI phải ưu tiên giáo huấn mới nhất khi các quy chuẩn đã phát triển. Ví dụ, nó nên trích dẫn Giáo lý năm 1997 thay vì Giáo lý Baltimore, hoặc Bộ Giáo luật năm 1983 thay vì Bộ luật năm 1917, đảm bảo người dùng nhận được quy chuẩn đang hoạt động thay vì kỷ luật đã được thay thế.
2. Nguyên tắc Thẩm quyền: Đồng thời, "cũ hơn không nhất thiết có nghĩa là ít giá trị hơn" (269). AI phải được đào tạo để nhận ra rằng một người khổng lồ về thần học như Thánh Tôma Aquino (thế kỷ 13) có trọng lượng lớn hơn trong thần học suy đoán so với một tác giả hiện đại nhỏ. Hệ thống phải cân bằng tính mới nhất với trọng lượng lâu dài của truyền thống.
3. Nguyên tắc Hình thức: Nguyên tắc này đề cập đến modus significandi, hay cách thức chân lý được diễn đạt. AI phải phân biệt giữa chân lý cốt lõi và ngôn ngữ được điều kiện hóa về mặt văn hóa của quá khứ. Linh mục Ang lập luận rằng ngay cả các vị thánh vĩ đại cũng sử dụng các biểu thức có ý nghĩa trong thời đại của họ nhưng nghe có vẻ khó hiểu hoặc xúc phạm ngày nay.