Badacze z Uniwersytetu w Zagrzebiu pod kierunkiem dr Ines Skelac postanowili sprawdzić, na ile podniesie swoją sprawność sztuczna inteligencja dotrenowana na tekstach teologicznych. Jako kluczowy „materiał treningowy" wybrali korpus tekstów Josepha Ratzingera.
Prof. Skelac i jej współpracownik Bruno Banelli zaprezentowali wyniki tego eksperymentu na konferencji międzynarodowej „AI, Philosophy and Religion”, która odbyła się 13 maja br. na Wydziale Filozofii Uniwersytetu Warszawskiego.
„Naszym celem było wytrenowanie dużego modelu językowego (tzw. LLM – large language model), który będzie potrafił rozpoznać strukturę argumentacyjną w katolickich tekstach teologicznych oraz ocenić argumentację w kontekście spójności, poprawności logicznej, autorytetu źródeł, ortodoksji oraz głębi teologicznej” – zaznaczyła dr Skelac. Dodała, że na obecnym etapie jej zespołowi udało się wytrenować model, który z powodzeniem bada trzy pierwsze aspekty argumentacji teologicznej.
Wskazała, że uczenie modelu językowego, czyli rodzaju sztucznej inteligencji zdolnego do stosowania języka naturalnego, było kilkustopniowe. Badacze wykorzystali obecnie wiodący i dostępny dla każdego model Llama3, stworzony na zlecenie korporacji Meta. W pierwszym kroku zastosowali go na Katechizmie Kościoła Katolickiego, dokumentach soborów powszechnych i tekstach Ojcach Kościoła. „Miało to pozwolić modelowi na rozwinięcie silnego, spójnego rozumienia dyskursu teologicznego” – wyjaśniła dr Skelac.
Chodziło m.in. o to, by model potrafił rozróżniać, kiedy argumentacja bazuje na wierze, a kiedy na rozumowaniu empirycznym lub logicznej dedukcji. Miał uwzględniać to, że „interpretacja może zależeć od kontekstu, tła historycznego lub perspektywy teologicznej”. „Powinien widzieć te różnice, by nie upraszczać i nie zniekształcać interpretacji” – zaznaczała badaczka. Miał on wreszcie pomimo złożoności problemów, niepoddających się weryfikacji empirycznej, jak w przypadku dowodów na istnienie Boga, „odróżniać, co jest aksjomatem, a co elementem doktryny”. Dodatkowo, w materiale treningowym chorwaccy badacze uwzględnili teksty zawierające elementy perswazyjne, takie jak homilie i listy pasterskie, by model umiał rozpoznać różne sposoby używania języka, w tym odwoływanie się do emocji.
W kolejnym kroku należało nasycić model różnorodnym, lecz uporządkowanym i spójnym terminologicznie zestawem wypowiedzi teologicznych. W tym celu należało zdecydować się na jednego autora. „Wybraliśmy Josepha Ratzingera, i to z kilku powodów” – powiedziała dr Skelac. „Był świetnym teologiem, filozofem i logikiem. Odznaczał się rozległą wiedzą akademicką” – podkreśliła. Ponadto, „jako papież miał wielki autorytet w Kościele katolickim” – dodała. Ważnym atutem, na który zwróciła uwagę, jest też to, że pisał on teksty teologiczne w różnych stylach: zarówno książki akademickie, jak i eseje, homilie czy encykliki. „Zróżnicowany zestaw tekstów pomaga modelowi poznać różne style i konteksty teologicznej argumentacji” – wyjaśniała badaczka z Zagrzebia.
Co więcej, jak podkreślała, Joseph Ratzinger „znany jest z jasnej i uporządkowanej argumentacji, spójności logicznej i jakości, jeśli chodzi o płaszczyznę perswazji”. Przypomniała przy tym, że był on autorem podręcznika do logiki dla teologów. Wskazała również, że „ważną cechą jego stylu jest jego wymiar dialektyczny: zadawanie pytań i udzielanie odpowiedzi”. Badacze zauważyli również dodatkowy ważny rys tej argumentacji korzystny z punktu widzenia treningu teologicznego, jakim jest spójne i częste stosowanie przez Ratzingera argumentów z autorytetów i argumentów z przykładu. Nie bez znaczenia dla zespołu badawczego z Zagrzebia było to, że większość tekstów Ratzingera jest publicznie dostępnych w wersji cyfrowej w internecie.
W rezultacie otrzymali model językowy, który precyzyjnie analizuje argumentację teologiczną. Przykład takiej analizy zaprezentował występujący z dr Skelac na konferencji w Warszawie członek jej zespołu, informatyk Bruno Banelli, używając w tym celu komputera z potężną pamięcią RAM. Model z powodzeniem przeanalizował wypowiedź teologiczną, precyzyjnie wskazując przesłanki i wnioski, i omawiając wykorzystane w niej strategie argumentacyjne, m.in. wspomniany argument z przykładu.
Ines Skelac i Bruno Banelli wyniki eksperymentu przedstawili w języku angielskim w ramach wystąpienia pt. „A Multidimensional Language Model for Argumentation in Theological Texts” na konferencji, na której spotkali się naukowcy z Polski, Chorwacji, Turcji, Indii i USA. Pozostali prelegenci rozważali m.in.: czy AI może być uczestnikiem dialogu; czy lepiej założyć, że jest ona podmiotem moralnym, czy że nim nie jest; czy można mówić o jej świadomości. Pokazywali też, jak formułować zapytania do chatbotów, by te odpowiednio opracowywały dowody na istnienie Boga, a także jak zmierzyć ich umiejętności w zakresie filozofii i teologii oraz jakiego rodzaju filozoficznych uprzedzeń można się po nich spodziewać. Nie zabrakło też wystąpień, pokazujących, jak do AI podchodzi się z perspektywy muzułmańskiej oraz protestanckiej.