01

我們經歷的所有學校教育，都是圍繞如何尋找、記憶標準答案展開。記住就能對，考試就能過。這是我們已經根深蒂固的思維慣性。

然而，AI的出現，提供了一個全新的挑戰(zhàn)和視角。它以提出問題為核心展開的。AI時代，關鍵不再是尋找標準答案，而是提出正確的問題，或者說，正確地提出問題。

事實上，提出好的問題，比給出標準答案更加需要聰明智慧。

馬云提出了如何讓天下生意簡單的問題，比爾蓋茨提出了如何家庭擁有電腦的問題，喬布斯提出了如何手機可以當做電腦使用的問題……

他們都在特定的時候，提出了符合那個時代的問題。

AI對世界的態(tài)度是開放性和探索性的。隨著問題逐步深入，AI可以幫助我們越來越接近真相。

它是建立在批判性思維基礎上的思維模型，批判性思維并非簡單的否定或質疑，而是通過推理、邏輯、聯系和反思來對既有信息提出疑問。這種質疑與AI的互動，最終生成更加精密的研究成果。

而傳統(tǒng)教育模式是封閉的、以單一答案為導向。標準答案模式缺乏反思，甚至常常忽略邏輯和常識，根本無法應對復雜的世界。這就是為什么我們國家很多學校里讀書好的人，進入社會就變成了傻白甜，很難有創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)能力。一個人經過了幾十年標準答案的訓練，如果還能保持批判性思維，那幾乎是鳳毛麟角。

這是完全相反的的思維模式。

02

我昨天發(fā)布的文章《用AI讀圣經，根本停不下來》收到了不少反饋，其中質疑的聲音甚至超過了認同的聲音。主要集中在以下幾點：

1. AI并不能提供準確信息，可能會出現錯誤信息；

2. 讀經是圣靈引導的，而非AI引導；

3. AI的答案是否會受到異端影響……

但，我們使用AI的目的并非要求它提供標準答案。牧師如果用AI生成一篇主日講道，如果照本宣科的讀，那只是AI最初級的用法，這種做法會因為容易獲得，會削弱牧師在講臺上的權威性。

AI是工具，它是幫助我們探索世界的。

AI通過學習大量數據學習并生成回應。以閱讀圣經為例，AI可以總結章節(jié)、解釋經文，甚至生成關于經文的討論。它具備豐富的知識儲備和推理能力……

“小鎮(zhèn)做題家”之所以誤解AI，主要是因為他們把AI看成了“超級答案機器”。在他們的教育經驗中，成功的關鍵是找到標準答案，所以他們期待AI也能在處理圣經等復雜文本時給出“正確”的解釋。

然而，圣經是一部充滿隱喻、象征和多重解釋的文本，不同的讀者會根據自己的信仰、經歷和文化背景產生不同的理解。

AI雖然可以生成關于圣經的分析，但這些分析只是基于數據的推測，而非權威的“標準答案”。

信仰與科學的區(qū)別就在于，信仰的許多問題缺乏標準答案，或者標準答案極其抽象。

比如我們常說：“順服上帝的帶領”。就很難處境化的解決。它需要我們通過實踐、經歷和與神的對話來獲得深刻理解。因此，試圖通過AI尋求標準答案本身就是方向錯誤的。

小鎮(zhèn)做題家習慣于在考試中死記硬背答案，忽視理解背后的邏輯和意義。同樣，他們在使用AI時，可能將AI的輸出視為“終極答案”，而不進一步思考和驗證。

這種誤解不僅限制了他們對AI的正確使用，還可能削弱他們的批判性思維能力。

03

AI的真正角色：激發(fā)思考與探索

正如我在之前的文章中提到的，使用AI閱讀圣經讓我停不下來，并不是因為AI提供了“正確”的解釋，而是因為它幫助我從不同的角度審視文本，激發(fā)了對經文的深入思考。

AI就像一個對話伙伴，提出問題、提供見解，但最終的理解和信仰依然是個人層面的。

我在上一篇文章中，問AI的問題 :

波納文圖拉如何看待云柱火柱?

如何理解摩西團隊的領導力?

如何理解摩西的談判藝術?

這些問題可能是深刻的神學問題，也可能是跨學科的問題。一般的牧師無法回應這些問題，但AI為我們提供了足夠的信息和視角。

使用AI是為了啟發(fā)、反思和對話。是為了探索圣經文本背后的深層含義和人類智慧，激發(fā)思考和提供新的視角。

AI可以幫助用戶發(fā)現文本的論證模式、主題、歷史背景，甚至生成關于經文的討論話題。然而，AI的輸出只是一個起點，用戶需要結合自己的信仰、情感和批判性思維來深入探索。

這種啟發(fā)式的學習方式，才是AI真正的力量所在。它更像是一個思想的引導者。

通過整合信息、重新構建意義，AI促使我們對知識形成全新的視角。

這種作用遠遠超出了傳統(tǒng)意義上“工具”的范疇，AI不應被視為僅僅完成任務的手段，而應作為拓展思維和深化理解的伙伴。

正如《箴言》所說：“智慧為首，所以要得智慧；在你一切所得之內，必得聰明。”（箴言4:7）.

AI并不取代我們的智慧，而是激發(fā)我們更深刻地理解自己、理解世界，并在此基礎上去探求智慧。

這個過程需要我們保持批判性思維和獨立判斷，絕不應依賴AI給出的單一結論。

在面對人生的復雜性時，我們永遠不能將決策交由某個固定的答案，而應從多維度去感知、去思考。