黄嘉生：朱博士，感謝您撥冗接受訪問。您擁有康乃爾大學的物理學博士學位。請問探索宇宙基本定律的旅程，是如何引領您創立一家專注於服事基督教大使命的AI公司呢？
朱博士：這是一段上帝親自引導的奇妙旅程。我是在大學三年級時成為基督徒的。高中時的我，全心投入STEM（科學、技術、工程、數學）和數學領域。大學時期，我選擇主修物理，是為了能在不受系所限制下學習所有我想學的數學。我當時有不少朋友也是如此——我們視物理為通往無限數學領域的大門。
我的信仰歷程則是另一個很長的故事。我曾是個典型的無神論者，反對一切宗教，認為那只是心靈的寄託。但當我接觸到聖經時，一切都改變了。我認真地看待聖經——評估這些事情是否真的發生過，還是這一切只是一場騙局。從某種意義上來說，我是用科學的思維來判斷何為真實。也正是在這樣的過程中，我來到了信仰大門的入口。
一旦我認定，事情「更有可能是照著聖經所說的那樣發生」，我就願意接受這種可能性。於是，我向上帝敞開心門，這便成了一段屬靈的經歷——我發現祂是真實存在的。在我念研究所的整個期間，我對上帝充滿熱忱。研讀物理也成為我理解天父所造萬物的方式之ㄧ。
我畢業的時候，正值冷戰結束。許多物理學家離開國防領域，湧入就業市場，學術職位變得十分稀缺。不過，我並不執著於「成為一名物理學家」這個身分——我一直在追求的，是真理。因此我並不介意轉換方向。上帝帶領我進入IBM研究院，在那裡從事語音辨識的研究，特別是機器學習領域。我和太太在那裡工作多年，參與機器翻譯和資訊檢索的早期發展——這些正是今日Google和Amazon等公司著名的技術。
七年後，我轉往華爾街發展。這不僅僅是為了賺錢；我想了解「人是如何運作的」——經濟如何形塑人的行為——而不只是研究物理世界。大約十年後，我們全家感到上帝的帶領，搬到加州。也就是在那時，我開始展現我的創業家本能。
這一切時機可說是上帝的預備。幾位同樣擁有科技背景的教會圈友人聯繫了我。他們有「用大數據服事基督教機構」的異象。於是我們就以一種實驗性的方式攜手合作，開發專為福音事工量身打造的AI及其他頂尖工具。我們的模式並非傳統的顧問服務，而是更具主動性。多數教會領袖受的是神學訓練，而非科技訓練，因此我們會先把東西做出來，再問他們：「看看這些可能性，這對你們的事工有幫助嗎？」我們就是這樣開始的。隨著近年來AI浪潮的興起，我們也看見基督教機構對這些工具的開放程度日益提升。
黄嘉生：你們公司開發了一個智慧型的聖經搜尋引擎，能夠將現代譯本與原文對齊。這種以「意義」為基礎的方法，如何幫助牧者或研經學生——特別是那些不懂希臘文或希伯來文的人呢？
朱博士： 談到理解聖經，準確性是至關重要的。我們的AI工作通常在幕後進行——我們打造工具供其他機構使用。在開發這些工具時，我們的目標是達到100%的準確度。這之所以可行，是因為聖經是一個「有限的文本」，不像新聞每天都有新的內容出現。因此，我們可以預先搜尋並建立經文之間所有可能的關聯。
我們讓機器執行繁重的比對工作，接著再由我們的團隊——擁有深厚的聖經知識、具備高度專業的基督徒——來整理及校正結果。這就像預先編製一份經文彙編（concordance）。這種「人機協作」（human-in-the-loop）的模式，確保了神學上的嚴謹與正確性。
舉例來說，當我們將現代譯本與希臘文或希伯來文原文對齊時，可能會使用較早期的AI模型，而不是最新的神經網路模型，隨後再由我們的團隊進行審核與細調。這讓聖經原文變得更容易理解；即使一個人不懂希臘文，也能透過我們的系統掌握大約八成的原意。
在我們的一個原型系統中，對於一節經文中的每一個希臘文概念，你只需點擊一個單字，就能立即探索全聖經中與之相關的上下文——即便該單字並未重複出現。我們的目標是尋找語法與思想上的模式：例如保羅可能使用了一個罕見的字，但在聖經的其他地方出現了相同的思考結構。這正是我們的演算法旨在挖掘的關聯性。
黄嘉生：很有意思。現在許多福音機構正在探索聊天機器人技術和向量嵌入（vector embeddings），但常常因為資料庫太小而產生「幻覺」（hallucination）問題。基督教機構應該如何預備資料，才能讓AI應用更準確呢？
朱博士： 首先，我們需要了解這些技術的局限性。如果你只用75本基督教書籍來訓練一個向量嵌入模型，是遠遠不夠的。向量嵌入旨在以數學形式捕捉整體的人類知識。如果沒有龐大的資料量——例如達到全球資訊網（World Wide Web）的規模——你得到的結果將會非常稀疏且不可靠。
有些牧者請我們根據他們個人的講道來建立聊天機器人。這作為個人用途是沒問題的。如果只是為了他自己使用，不太會有其他人使用，他可以試試像Perplexity這樣的工具，上傳文件並進行語意搜尋，這是沒有問題的。但若要建立一個面向公眾的聊天機器人，就是另一回事了。你需要規模與準確性，而這所費不貲。我們通常會建議教會，除非確定這個工具真的會被使用，否則不要輕易研發。
如果你的目標是服事全球教會——例如匯集所有華人基督教文獻——那麼更好的做法是整合現有的AI平台，而不是重新發明輪子。付費使用一個已能滿足你90%需求的平台即可。
黄嘉生：如果教會或機構真的想自己開發，下一個前沿領域是什麼？福音機構該如何讓他們的資源更適合被AI代理使用（Agent-friendly）？
朱博士：我們正進入AI代理（AI Agents）的時代——這些工具可以代表你執行任務。你給它一個指令，它就會去執行：例如摘要文章、抓取資料，甚至在網路上購買東西。
要讓這些代理運作，它們需要一種共同的協定，這就是模型上下文協定（Model Context Protocol, MCP）的角色。MCP就像AI時代的HTTP。正如網站之間透過HTTP互相溝通，AI代理則透過MCP彼此對話，連接各種資料來源。
因此，如果你的機構希望被這些AI代理「看見」——無論是幫助慕道友或研究人員——你就需要讓你的內容能被MCP存取。這有點像1990年代建立網站一樣：你不一定需要自己懂所有技術細節，但你的團隊中需要有人能帶你進入這個新的「網路」。
關鍵在於：讓技術人員來主導。牧者應該清楚界定目標——例如傳揚上帝的話語——但讓技術專業人士去思考如何實現。太多時候，我們看到出於好意的領袖在不了解技術限制的情況下，直接決定技術架構。這樣不僅風險很高，也會拖慢整體進度。
黄嘉生：「幻覺」（hallucination）仍然是一個令人擔憂的問題。你有什麼實際的建議可以避免這種情況嗎？
朱博士：首先，如果你正在使用大型語言模型（LLM），你可以在提示中明確要求它：「只告訴我你百分之百確定的事，並附上來源。」單是這一點，就能大幅降低幻覺的情況。
但同時，我們也需要認識到，人們對幻覺的恐懼往往被誇大了。許多牧者其實還沒有自己深入探索AI過，只是間接聽聞各種擔憂。現今多數的LLM並不會試圖成為「最終權威」。如果你問它一個神學問題，它們通常會整理不同立場的主要觀點，例如：「天主教這樣說，新教那樣說。」就像擁有一個觀點均衡的研究助理。
這也是檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）發揮作用的地方。你可以將AI建立在你自己的內容之上——講道、書籍或課程內容——模型在生成回答之前，會先檢索相關段落。這比單純的提示指令（prompting）要可靠得多。
儘管如此，我個人的建議是：不要只把 AI 當作搜尋工具，而要用它來思考。把它當作一個由多位博士組成的助理團隊。不要把它的腦力浪費在查找你已經知道的資訊上，而是讓它幫助你看見那些你尚未察覺的洞見。
黄嘉生：這很有啟發性。所以我們不應只把AI當作檢索答案的工具，而要用它來拓展我們的思維。
朱博士： 沒錯。要用它去探索你平常思考框架之外的領域。
黄嘉生：展望未來，您認為AI的哪種未來應用最能推進全球教會的使命？
朱博士：如果我要給像洛桑運動（Lausanne Movement）這樣的組織建議，我會說：確保每一位同工都能使用付費的AI工具帳號。不要只依賴功能受限的免費工具。我們有許多全然委身於上帝國度的優秀志工和同工——給他們能使創意倍增的工具。
蒸汽機讓體力得以「平等化」，網際網路讓知識的取得「平等化」，而AI是下一個帶來平等的力量。在過去，一個不擅長背誦經文的人，在傳統神學院文化中可能被忽視；但或許這樣的人擁有深刻的洞見與願景——那正是聖靈此刻能釋放的恩賜。藉助AI，他們可以開創新的事工，或接觸到新的群眾。
所以，請「賦能」他們。讓他們去嘗試。或許這些做法不一定符合傳統，但請記住——AI沒有聖靈，人有。我們的責任是裝備他們，不要成為他們的阻礙。
黄嘉生：幾年前，哈佛商學院的拉卡尼（Karim Lakhani）曾說：「AI不會取代人類，但使用AI的人將會取代不使用AI的人。」您怎麼看？
朱博士：我同意。你當然可以在沒有科技的情況下過著平靜的生活。但如果你想發揮影響力，你就需要進到人群所在之處。AI不只是關於速度，更關乎「觸及範圍」與「管家職分」。在事工中，我們是在服事人。如果AI能讓你從服事一個人擴展到十個人，那就是值得的。
所以，我對基督教機構的勸勉是：不要害怕，擁抱科技；信任你的同工，並持續問這個問題：在我們的時代，上帝正在成就什麼樣的新事？
