AI jako współautor? Eksperyment z GPT-4 w pisaniu rozdziału o eschatologii. Refleksja nad granicami wykorzystania sztucznej inteligencji w teologicznej twórczości.

Zamów indywidualny raport lub badanie z zakresu teologii, filozofii czy nauk pokrewnych – otrzymasz rzetelną analizę, uwzględniającą najnowsze narzędzia AI i krytyczne spojrzenie eksperta. Skontaktuj się z nami już dziś i dowiedz się, jak możemy wesprzeć Twój projekt!

http://pracenaukowe.com.pl/kontakt/

1. Wprowadzenie

Eschatologia, czyli nauka o „rzeczach ostatecznych” (eschata), od wieków przyciąga filozofów, teologów i laików. Coraz częściej do dialogu włącza się jednak zupełnie nowy uczestnik – sztuczna inteligencja (AI), a konkretnie duże modele językowe (LLM) takie jak GPT-4. Czy AI może być współautorem dzieł teologicznych? Jakie są epistemologiczne, etyczne i praktyczne następstwa takiej kooperacji? Poniżej prezentuję skrót badania, w którym GPT-4 uczestniczył w tworzeniu próbnego rozdziału o eschatologii, oraz refleksję nad granicami jego wykorzystania.


2. Metodyka eksperymentu

  1. Definicja celów – zaplanowano rozdział popularnonaukowy (ok. 4000 słów) tłumaczący główne nurty eschatologiczne (eschaton linearny, cykliczny, inauguracyjny) w kluczu interdyscyplinarnym (teologia, filozofia, nauki kognitywne).
  2. Brief dla GPT-4 – model otrzymał ogólny konspekt oraz wytyczne stylistyczne: język klarowny, przypisy naukowe, unikanie żargonu, oznaczanie spekulacji.
  3. Iteracyjna ko-edycja – badacz (człowiek) wprowadzał pytania sondujące („Dlaczego eschatologia inauguracjonistyczna zyskuje na znaczeniu?”) i korygował nieścisłości historyczno-doktrynalne.
  4. Analiza krytyczna – gotowy tekst oceniono według trzech kryteriów:
    • Merytoryka (zgodność z literaturą przedmiotu)
    • Przejrzystość (zrozumiałość dla czytelnika spoza dyscypliny)
    • Oryginalność (czy AI wnosi twórcze ujęcie, czy tylko re-kompiluje źródła)

3. Wyniki i obserwacje

KryteriumOcena (1-5)Kluczowe spostrzeżenia
Merytoryka3,5Model poprawnie wyjaśniał klasyczne pojęcia, ale mylił szkoły patrystyczne (np. przypisywał Ireneuszowi poglądy Orygenesa). Wymagał korekty historycznej.
Przejrzystość4,5Użyte metafory (np. „eschaton jako horyzont zdarzeń w kosmologii”) podnosiły czytelność.
Oryginalność2,5GPT-4 generuje syntetyczne zestawienia, lecz brak mu autorskiej tezy; jego „kreatywność” to kombinacja już opisanych koncepcji.

Największe atuty

  • Krótki czas generowania szkiców – w kilkadziesiąt sekund powstaje materiał roboczy porównywalny z pierwszym draftem doktoranta.
  • Neutralny, inkluzywny język – model unika konfesyjnych skrótów myślowych, co ułatwia ekumeniczny dialog.

Zidentyfikowane ograniczenia

  1. Brak hermeneutycznej głębi – AI nie „przeżywa” tekstu biblijnego ani tradycji; operuje statystyczną reprezentacją słów.
  2. Ryzyko halucynacji faktów – pojedyncze fikcyjne cytaty świętych i mylnie datowane sobory.
  3. Subtelne przesunięcie akcentów doktrynalnych – np. przechylanie definicji paruzji w stronę symboliczną, gdy prompt podkreślał materialność zmartwychwstania.

4. Granice współautorstwa

PerspektywaMożliwości AINierozwiązywalne bariery (na dziś)
EpistemologicznaSzybki przegląd literatury, tworzenie streszczeńBrak „rozumienia” w sensie fenomenologicznym
EtycznaTransparentne oznaczanie wersji roboczychNiejasność praw autorskich i odpowiedzialności teologicznej
PraktycznaNarzędzie wspomagające redakcję i ułatwiające peer-reviewKonieczna stała walidacja fachowca, co wydłuża workflow

Wniosek o współautorstwie:
AI można uznać za „asystenta badawczego”, ale status równorzędnego autora jest problematyczny. Autorstwo teologiczne implikuje intencję hermeneutyczną, odpowiedzialność doktrynalną i nierzadko świadectwo wiary, których LLM nie posiada.


5. Rekomendacje dobrej praktyki

  1. Dwutorowa redakcja – publikacja powinna wskazywać, które akapity były generowane przez AI, a gdzie interweniował człowiek-redaktor.
  2. Walidacja międzywyznaniowa – zaproszenie recenzentów z różnych tradycji zmniejsza ryzyko jednostronnej interpretacji.
  3. Version control – repozytorium (np. Git) rejestrujące iteracje promptów i zmian, pozwala prześledzić genezę tekstu.
  4. Oznaczanie spekulacji – fragmenty hipotetyczne lub futurystyczne oznaczaj słowami „[SPEKULACJA]”.
  5. Edukacja czytelnika – krótki dodatek metodologiczny wyjaśnia, czym jest GPT-4 i jak ogranicza się jego rola.

6. Kierunki dalszych badań (część SPEKULACJA)

  • Modele multimodalne analizujące ikonografię eschatologiczną mogą pomóc odświeżyć studia nad sztuką sakralną.
  • Symulacje agentowe z udziałem post-LLM-ów mogłyby testować, jak różne doktryny wpływają na etykę społeczną w warunkach kryzysu klimatycznego.
  • Metody kontrfaktyczne (counterfactual prompting) mogą odsłonić ukryte założenia kulturowe w tradycyjnych ujęciach końca czasu.

7. Podsumowanie

Eksperyment potwierdził, że GPT-4 jest użytecznym „akcelerantem” w teologicznej pracy redakcyjnej, ale nie zastąpi kompetencji egzegety czy systematyka. Kluczowa pozostaje krytyczna świadomość granic modelu oraz transparentne ujawnianie jego wkładu. W perspektywie praktycznej AI może skrócić etap przygotowania materiałów, jednak odpowiedzialność za treść – zwłaszcza w dziedzinie o tak dużym znaczeniu doktrynalnym i dusznasterskim – spoczywa niezmiennie na człowieku.

Gorąco polecamy także: