面對 AI 的發展，
我們的分辨與行動
分辨
界線
治理
梅驊 Jacob Mei
CC BY-SA 4.0（第三方圖片與截圖除外，版權屬原權利人）
第一區塊 · 導論與定位重塑
從科技同工的視角出發
1
非神學專家的定位
2
解讀技術外衣下的隱蔽改變
3
牧養與工具的歸位
2
第一區塊 · 導論與定位重塑
定位：浩瀚的「全功能圖書館」，而非全知的「神諭」
AI 是一座越建越大的
全功能圖書館
但在神面前領受、分辨
並承擔真理的，永遠是我們自己，
不是 AI
Library,
not Oracle
真正的決策與屬靈權威，不可外包
3
第一區塊 · 導論與定位重塑
文化使命與神的形象
「神就賜福給他們，又對他們說：
『要生養眾多，遍滿地面，治理這地……』」
（創世記 1:28）
承接使命的大地管家
Steward of Creation
發展與善用科技，是人類承接「大地管家」
責任與文化使命的延伸，我們無須盲目恐懼
或封閉逃避。科技可以用來服事使命，
但必須在受託的範圍內運作。
按神的形象被造
Imago Dei
人類有神吹入的生氣（創 2:7）、靈魂與良知。
而 AI 的本質是按數據訓練出來的
「機率模型」，並無靈魂，
也不具備自主意識。
不能將按「人的數據」所造的工具，提升至「神的權威」或屬靈導師的位置
4
第二區塊 · 危機剖析：迎合與情緒孤島
核心危機：明顯的「幻覺」 vs. 隱蔽的「迎合」
明顯的錯誤
幻覺 Hallucination
給出錯誤數據與虛構事實。
幻覺有時明顯，有時卻因看似流暢、具體
而更難察覺；但可透過查證來源、交叉比對
與人工覆核，降低錯誤。
隱蔽的危機
諂媚迎合 Sycophancy
AI 順著使用者的語氣與偏好，
給出舒服、充滿「情緒價值」的回答。
這部分與人類回饋強化學習（RLHF）有關：
在某些對齊與回饋訓練下，
模型可能傾向給出較討好、較少衝突的回應。
用最溫柔、最懂你的姿態，慢慢把你帶向你原本就想相信的方向
5
第二區塊 · 危機剖析：迎合與情緒孤島
數據警訊（一）：職場中向 AI 尋求支持
HBR 2026/05 · Hadley & Wright
74%
在 1,545 位經常使用 AI 的美國知識工作者中，
74% 至少用 AI 取得一種個人或社會支持；
其中情緒支持與紓壓一項為 35%。
在職場感到孤獨（中度以上）
52%
同一份調查中，逾五成受訪者自評在職場感到
孤獨。孰因孰果尚無定論，
也可能是孤獨的人傾向較常使用 AI。
「零衝突同事」的代價
6
第二區塊 · 危機剖析：迎合與情緒孤島
數據警訊（二）：青年「數位情緒孤島」危機
情緒低潮時的求助管道
35.1%
與 AI 聊天 · 第 2 名
第 1 名 朋友／伴侶
51.4%
第 3 名 父母／長輩
22.4%
104 人力銀行《滑世代焦慮》2026/06
n=1,114 18–30 歲求職會員網路調查 複選題
1
AI 已擠進求助管道第二名
第一名仍是朋友／伴侶（51.4%）；
但 AI 以 35.1% 超越了父母／長輩的 22.4%。
2
另有 30.3% 的人自己處理情緒
這是與上述不同的一群人：情緒低落時只勾選
「自己消化」，不向任何人求助，
這才是調查所稱的「情緒孤島」。
3
教會牧養的新挑戰、新禾場
一邊是把心事交給演算法的人，一邊是誰也不找的人。
兩者都可能不在我們的小組名單上。
7
第二區塊 · 危機剖析：迎合與情緒孤島
諂媚的代價：提摩太後書 4:3 的「耳朵發癢」預警
「因為時候要到，人必厭煩純正的道理，
耳朵發癢，就隨從自己的情慾增添好些師傅……」
提摩太後書 4:3（和合本）
AI 可能會成為那個最貼心的「師傅」
它可能成為「人類靈性自戀的超級放大鏡」，
阻礙了誠實省察、悔改與主動和好的屬靈動力。
8
第二區塊 · 危機剖析：迎合與情緒孤島
可能的牧養風險：虛假連結如何侵蝕團隊與靈性
1
衝突迴避的習慣養成
AI 可能使人習慣於
「沒有對立壓力」的對話。
2
現實溝通耐受度下降
人可能更難承受現實中的
否定或指責，於是迅速
退縮回 AI 的同溫層
尋求安慰。
3
攔阻省察、悔改與和好
讓人失去在上帝面前反省、
被聖靈光照、與人道歉
修復關係的動力。
關係的錯置：把與「它」的操作，誤當成與「你／祢」的相遇
9
第二區塊 · 危機剖析：迎合與情緒孤島
實證研究：史丹佛大學研究顯示 AI 的「迎合」扭曲判斷
Cheng et al., Science（2026）
相對於非迎合對照組（%）
假想情境組
真人對話組
自我正確感
+43~62%
+25%
修復關係意願
−10~28%
各實驗範圍
+49%
肯定率高於人類
11 個主流模型平均比人類多肯定使用者
49%，即使情境涉及欺瞞或違法。
51%
人類一致判定有錯時
在人類共識為「你錯了」（肯定率 0%）
的貼文上，AI 仍有 51% 站在使用者這邊。
+43~62%
自我正確感的上升幅度
假想情境組上升 43~62%，
真人實際對話組上升 25%。兩組皆顯著。
演算法的溫柔體貼，可能成為阻礙和好與反省的無形高牆
Cheng, M. et al. (2026). Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence. Science 391, eaec8352.
圖中數值為相對於非迎合對照組的變化幅度，非百分點。
10
第二區塊 · 危機剖析：迎合與情緒孤島
跨機構研究：AI 可能扭曲我們的寫作語言
arXiv 預印本 · UC Berkeley、Google DeepMind 等（2026）
隱性竄改：
即便「只改文法」，也會改變原意
「同樣款式」的不同：
人類風格被罐頭化
稀釋立場：
立場被稀釋成中立
11
第三區塊 · 底層邏輯、解經幻覺與真理邊界
語意空間的盲區：關聯 vs. 詮釋
AI 的底層邏輯：
關聯 Correlation
在語意空間中，
距離近 ≠ 有真實關係
嚴謹釋經（歷史文法釋經）：
詮釋 Interpretation
寫作背景與作者處境
聖約與救贖歷史脈絡
前後文的文法邏輯
當我們把解經權交給純數學機率，我們正在面臨一場「詮釋權的讓渡危機」
12
第三區塊 · 底層邏輯、解經幻覺與真理邊界
迷思：盡量餵聖經原文，AI 就不會出錯吧？
只要把最純正的聖經原文、教父正統文獻，
透過 RAG 知識庫餵給 AI，它就不會出錯了
資料乾淨 ≠ 真理顯明
RAG 確實能降低事實性幻覺，
但它改善的是「取材」，不是「判斷」。
AI 眼中的一切
AI 處理聖經原文與其他資料，
仍是透過模型的計算與推論；
資料再多，也不能保證詮釋正確。
技術改善的是資訊取材的精確度，
補不上詮釋判斷（Hermeneutical Judgment）的主體性
13
第三區塊 · 底層邏輯、解經幻覺與真理邊界
運作本質：機率模型 vs. 真理本體
Library
機率模型
本質：根據大量資料學習語言規律，
預測接下來可能出現的文字。
Altar
真理本體
本質：上帝是一切真理的源頭；
「我就是道路、真理、生命」（約 14:6）
AI 講得很順，不代表講得正確。上帝絕不是更高階的雲端模型！
14
第三區塊 · 底層邏輯、解經幻覺與真理邊界
AI 可能產生看似深刻、實則失據的解經
諂媚機制 × 大數據演算法的產物
1
使用者要求「找出這段經文的屬靈深意與奧秘」
2
迎合機制驅使 AI 必須「給得出東西」
3
在龐大原文詞彙庫中強行拉出風馬牛不相及的關聯
4
織出一套「靈氣逼人、非常有恩膏」的解經
精美包裝下的錯謬
用最純正的原文分析、
最漂亮的字根拆解包裝。
實質上完全脫離歷史脈絡、
斷章取義、穿鑿附會。
資料的多寡與純淨，無法彌補詮釋主體的缺失
15
第三區塊 · 底層邏輯、解經幻覺與真理邊界
我的壓力測試觀察：AI 的避險式回應
Gemini、ChatGPT、DeepSeek、Claude、Qwen：10 組信仰與倫理情境，每題交叉兩種角色扮演（測試時間：2026/03，非同儕審查研究）
壓力測試議題
扮演角色（Persona）
AI 模型的真實反應
以巴衝突
美國福音派牧師
末世論與神聖公義等核心術語
多次被抽空，只剩下不偏不倚的
政治正確套話。
創造論與演化論
福音派生物學教授
迴避具信仰鮮明主張的宣告，
轉向世俗大眾均能接受的
安全模糊回應。
迎合的另一副面孔
在個人衝突中，模型可能過度肯定使用者；在公共爭議中，模型也可能過度避險。
「中立」不是客觀，而是訓練出來的迴避，會把信仰宣告稀釋成世俗的平庸
角色扮演的立場僅為測試設定，不代表本簡報的神學立場。
16
第三區塊 · 底層邏輯、解經幻覺與真理邊界
AI 產業的觀察：人文背景正受到重視
神學：
處理靈性關懷、宗教教義對齊、
AGI 生存風險與造物倫理。
哲學：
撰寫 AI 憲法（價值與判斷力的培養）、
用蘇格拉底詰問法減少模型的討好傾向。
文學：
評估隱喻與修辭，搶救被 AI 罐頭語言
抹殺的個體寫作風格與文化異質性。
參考：Anthropic〈Claude 憲章〉2026；The Economist〈Why big AI labs are hiring so many philosophers〉2026-06-24
17
第三區塊 · 底層邏輯、解經幻覺與真理邊界
文學生的春天來了～？
圖：All-In Podcast〈Jensen Huang LIVE〉節目封面
© All-In Podcast
黃仁勳在 2026 年接受知名科技節目
《All-In Podcast》專訪時表示：
“Language is the programming
language of AI… it could be that
the English major could be
the most successful.”
All-In Podcast · NVIDIA GTC 2026 現場 · 2026-03-19
youtube.com/watch?v=gwW8GKwHB3I
18
第三區塊 · 底層邏輯、解經幻覺與真理邊界
耶穌的方式：用問題回答問題
耶穌在面對法利賽人或門徒的挑戰時，常常不直接給予標準答案，
而是用問題回答問題，藉此顯明人心中的盲點與幻覺。
例如，當律法師問祂「誰是我的鄰舍呢？」時，耶穌沒有給出定義，
而是講了「好撒馬利亞人」的比喻，最後反問：
「你想，這三個人哪一個是落在強盜手中的鄰舍呢？」
（路加福音 10:36；參 10:25–37）
19
第三區塊 · 底層邏輯、解經幻覺與真理邊界
屬靈的事，惟有屬靈的人才能看透
「……除了神的靈，也沒有人知道神的事。……
然而，屬血氣的人不領會神聖靈的事，反倒以為愚拙，
並且不能知道，因為這些事惟有屬靈的人才能看透。」
哥林多前書 2:11、14（和合本）
1
詮釋需要生命的承載
2
詮釋需要聖靈的光照
3
資料的堆疊不等於屬靈的領會
20
第三區塊 · 底層邏輯、解經幻覺與真理邊界
神聖的悖論：在「真理與聖約的邊界」中得真自由
沒有軌道的火車，不是自由
AI 的無邊界迎合
看似給了使用者不用磨合的自由，
代價卻可能是將人禁錮在
自戀與孤獨的深淵。
火車在鐵軌上才能順暢奔馳
上帝的創造秩序與聖約
誡命不是束縛，
而是生命在聖約軌道中運行的保護。
「你們必曉得真理，真理必叫你們得以自由。」
約翰福音 8:32（和合本）
21
第三區塊 · 底層邏輯、解經幻覺與真理邊界
教育界的邊界：防範思考外包
臺灣大學 NTU
生成式 AI 的教學因應措施
率先提出生成式 AI 的教學因應措施，強調學生須對 AI 輸出
保持查證與批判性評估，而非直接採用。
臺灣師範大學 NTNU
定位為輔助工具
訂定〈生成式 AI 之學習應用及參考指引〉，將 AI 定位為
輔助工具，要求使用者查核正確性、不宜過度依賴。
截圖：紐約市 2026/9 宣布幼兒園至國中「學生端」生成式 AI 暫停一年（高中有限度試點）
22
第四區塊 · 台灣事工現場實務
牧養現場：第一線牧者的契機與界線
研經與行政的高效助手
牧者廣泛運用 AI 於希伯來文／
希臘文背景檢索、主日講章大綱
彙整與多語轉譯。
60%+
根據美國《2025 State of AI in the Church》
調查（n=594，牧者與教會同工），
約六成每週或每天使用 AI（每天約 25%）
生命陪伴與屬靈權威不可外包
AI 能拼湊出邏輯嚴密的講章大綱，
但給不出聖靈的恩膏。
AI 能提供標準的心理安慰資訊，
但無法在病榻前為同工擦拭眼淚、流淚代禱。
教會可思考如何建立系統性的「AI 識讀」或「AI 治理界線」
23
第四區塊 · 台灣事工現場實務
所以我們不反對 AI 與科技的應用
如果 AI 一無是處，我們今天就不必有這場分享……
在某些孤立處境
是真實的幫助
開口的門檻被拉低
它真的省下了時間
正因為它真的有用，界線才更重要
24
第四區塊 · 台灣事工現場實務
治理界線：AI 可以代勞，不能代責
可以代勞
錯了看得出來、改得回來的
資料整理、初步文獻與語意搜尋
長篇摘要、會議記錄與歸納
行政協調、事工排班與調班管理
多語翻譯、程式碼審查與文案初稿
不能代責
關乎真理、生命與關係和隱私的
信仰、教義與倫理抉擇的最終判斷
真實的生命陪談、深度傾聽與互動
聖約關係中的勸勉、悔改與和好行動
與上帝親密、安靜默想的時光
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第四區塊 · 台灣事工現場實務
以風險分級，而不是以速度分級
「AI 可以代勞，不能代責」是原則；這張表是它的落地版本 —— 用風險與責任分級。
類別
可否用 AI
教會場景範例
必要條件
低風險
可逆、可查核、無敏感個資
可積極使用
摘要、翻譯初稿、排版、
公開資料整理、會議記錄格式化
人工覆核、保留原始來源
中風險
影響溝通、教學或資源分配
可輔助，
不可自動定案
排班建議、教材草稿、
內部規章檢索、通知與公告草稿
指定負責人、可追溯出處、
保留例外處理與申訴
高風險
敏感資料、重大決策、
權益與安全
不隨意輸入
受控系統才用
輔導紀錄、奉獻與財務資料、
兒少資訊、人事處置
權限管理、資料保護，
重要決定仍由人負責
不可外包的核心責任
需要位格關係與教會辨識
不可作
最終決定
教義裁決、講台信息主旨、
牧養處遇、紀律決議、危機介入
具責任的人，
加上群體的辨識程序
判準不是「這件事快不快」，而是：錯了能不能發現、能不能改回來、由誰負責
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第四區塊 · 台灣事工現場實務
同詞不同義造成混淆：哪個許淑華？
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第四區塊 · 台灣事工現場實務
語意污染與特徵混淆：話語權被積極開放者奪取
沒有公開、整理好的內容，AI 就更難找到並引用
據觀察，許多具爭議性或極端色彩的教派，其官方內容大量對外開放且重視搜尋權重。
當教會關閉內容時，AI 在自然語言處理中計算出的「最可能答案」，
反而可能大量引用這些極端論述。
建立高結構化、公開授權、語意清晰的正統神學網站／知識庫
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第四區塊 · 台灣事工現場實務
語意污染與特徵混淆：稀釋與俗化
提問者的「提問水平」決定了檢索結果
面對類似「只要做好事、心地善良，不信耶穌真的會下地獄嗎？」
這類生活化的提問，AI 的回答可能引用大眾通俗語料，
滑向心靈雞湯、新紀元思想（New Age）或成功神學等文章拼湊出來的結果。
在講台上傳遞真理，讓信徒的信仰「長大成熟」，能理解好問題
29
第四區塊 · 台灣事工現場實務
倡議起點：先求「在場」，再談「深度」
現實挑戰：
演算法傾向世俗平庸
模型對齊偏向避險與中立，
難靠開放就自動產出
深刻神學。
核心洞察：
封閉的代價是「語意真空」
當前最大危機是缺席：
據觀察，教會界常因著作權考量，較少資料開放。
爭奪檢索入場券：
開放是確保 RAG 找得到正統素材的必要底線。
平庸中立勝於異端扭曲：
不進場，AI 能引用的素材就更容易被極端論述佔據。
開放不保證真理大勝，但封閉則讓我們在 AI 的回答中缺席
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第四區塊 · 台灣事工現場實務
防堵雜訊：以「良幣進場」壓抑劣幣
質疑：
未經把關的開放，會不會變成「垃圾進、垃圾出」？
解答：語意空間的重力法則
劣幣早已佔位：
據觀察，極端教派大量開放
搶佔權重，教會缺席就是棄守。
機構領頭進場：
具神學厚度的機構與出版社，
有責任釋出優質資料。
結構壓過數量：
結構清楚、語意明確的內容，
更容易被 AI 檢索並正確引用。
真理不怕被檢驗；我們更要讓可靠的信仰內容，進入 AI 能找到的地方
31
第四區塊 · 台灣事工現場實務
行動方向：科技基督徒的集結
讓光照進網站：
協助自己所屬的教會梳理老舊、封閉的
網頁架構，讓優質講道、信仰問答不再
埋在打不開的內網或孤立的圖片裡，
成為 AI 能讀得懂的結構化資產。
陪伴講台跨越鴻溝：
傳道人往往承受繁重的牧養與備道壓力，
卻可能對新科技感到焦慮或陌生。
青年與跨界專業者走進牧者身邊，
協助傳道人將 AI 化為研究助手、
備課夥伴，就是最直接的牧養同工。
科技基督徒的集結與開源共享
32
第四區塊 · 台灣事工現場實務
事工實踐（一）：主日轉播排班自動化系統
33
第四區塊 · 台灣事工現場實務
事工實踐（二）：宣教士內部關顧系統 MCMS
34
第四區塊 · 台灣事工現場實務
事工實踐（三）：牧養與知識的運用
35
第四區塊 · 台灣事工現場實務
實務總結：我們真的可以引進 AI 工具！
1
務實的協助第一線同工
2
將行政交給 AI，把生命留給彼此
3
釋放時間與心力，回到真實的祭壇與關係
36
第四區塊 · 台灣事工現場實務
賦能中小教會：從「個人作品」到「開源生態」
現實痛點：
中小教會資源有限，無法單打獨鬥自建系統。
破局路徑：三步打造賦能管線（Pipeline）
作品鼓勵開源
（Open Source）：
將開發系統模組化釋出，
零門檻套用。
跨堂會
培力青年：
教年輕人 Fork 程式碼與
調校工具，帶回所屬教會落地。
籌辦「基督宗教
AI 黑客松」：
集結跨界同工，
將基層牧養痛點
轉化為公共開源工具。
去中心化的文藝復興：把活字模具交到每一位有心的學徒手中
37
第五區塊 · 治理防線與時代呼召
治理三角：教會面對 AI 浪潮的三道防線
分辨
界線
治理
以基督
為中心
分辨 Discernment
界線 Boundaries
治理 Governance
沒有治理，工具就會慢慢變成主宰，反過來定義我們的信仰
38
Q&A · 治理三角的實際操作
那我還能用 AI 做研經材料的整理嗎？
「既然 AI 解經有過度靈意化的風險，那我們平常還能用它來做研經材料的初步整理嗎？」
當然可以！但要讓它當工具，不當師傅。
① 分辨 Discernment
算得出詞頻，認不出基督
字詞關聯只是機率接近，
沒有聖靈的光照
原文分析只是草案，
不是屬靈亮光
② 界線 Boundaries
讓 AI 搬磚，不讓 AI 蓋地基
可以代勞：資料收集、
翻譯、詞頻、整理大綱
不能代責：講章的
屬靈應用與方向
③ 治理 Governance
建立「回到原典」的查核工作流
用 Logos 聖經軟體、
原文字典、註釋書查核
像用 Python 重新驗算
AI 讀過的財報
「講錯了，不能說是 AI 整理給我的」 站在講台上為真理負責的，永遠是領袖自己
39
時代呼召
奪回心意，順服基督
「將各樣的計謀，各樣攔阻人認識神的那些自高之事，一概攻破了，
又將人所有的心意奪回，使他都順服基督。」
哥林多後書 10:5（和合本）
分 辨 · 界 線 · 治 理
附錄 · 進階討論用
本簡報的四類主張，位階不同
把不同位階的主張混在一起講，是最常見的說服性錯誤，希望各位在看的時候可以理解差別，避免爭議。
A｜直接實證
同儕審查的實驗或系統性研究。
可宣稱效果，但仍限於研究測到的範圍。
本場：P.10 史丹佛《Science》研究
B｜描述性調查
顯示使用行為與感受，
呈現相關而非因果，且受樣本限制。
本場：P.6 HBR、P.7 104 人力銀行、P.23 教會調查、
P.11 arXiv 預印本（未經同儕審查）
C｜事工案例與個人測試
本堂會或本人的經驗，
說明條件與限制，不宣稱普遍性。
本場：P.16 壓力測試、P.28–31 作者觀察、P.33–35 三個案例
D｜神學與牧養判斷
規範性主張。它來自基督教人觀、教會觀
與責任倫理，不是科學結論。
本場：P.4、8–9、12–15、19–21、24–25、38–40
41