A közelmúltban megjelent Magisterium AI nagy nyelvi modell (LLM) eddig ismeretlen lehetőségeket kínál a katolikus egyház tanításának megismerésére. A Magisterium AI ugyanis egy specifikus katolikus egyházi teológiai tudásbázisra épített (RAG – Retrieval-Augmented Generation) modell. Értéke nem a teológusok helyettesítése, hanem a katolikus hit sokkal mélyebb megértését kínálja. A jelen blogbejegyzésemmel azt kívánom bemutatni miként vált a mesterséges intelligencia a teológiai kutatás és a katekézis szinergikus eszközévé, elősegítve a fides quaerens intellectum (a hit keresi a megértést) klasszikus elvének digitális megvalósulását.
A Magisterium AI modell tudásbázisa nem a nyílt hálózati adathalmazok heterogén forrása, hanem a hiteles és egyház által elismert a katolikus szakirodalom. A hiteles feltanító adatok ellenére sem lenne hatékony a modell, ha a hiteles források nem lennének rangsorolva. A fejlesztők három prioritást vezettek be. Az első a temporális prioritás, azaz a friss adatok elsőbbsége a régiekkel szemben. Ez azt jelenti, hogy a kérdések megválaszolásakor a modellnek a frissebb egyházi dokumentumot kell előrébb rangsorolnia, mert az pontosabban tükrözi az egyház jelenlegi álláspontját. Így például a katolikus egyház 1992-es katekizmusa megelőzi a korábbi Baltimore-i katekizmust, amelyet 1885-ben adtak ki. A második a tanítóhivatali tekintély hierarchiája (gradus auctoritatis), azaz a tekintélyesebb szerző műveinek előre sorolása. Ez azt jelenti, hogy léteznek olyan szerzők és műveik, amelyek előrébb sorolandóak a többieknél. Például Szent Ágoston művei nyilvánvalóan előrébb soroltak, mint például ugyanabban a témában kevésbe ismert és elismert Sevillai Szent Izidor művei. Végül a harmadik és utolsó priorizálási szempont forma elsőbbsége. Ez azt jelenti, hogy a források közül előrébb soroltak azok az egyházi igazságok, amelyek a mai kor embere számára könnyebben érthetőek, illetve megvalósíthatóak. Az előbbi hármas priorizálási módszer mutatja, hogy a Magisterium AI megépítése korántsem csupán informatikai kihívást jelentett, hanem nagyon is hermeneutikai és pasztorális feladatot is.
Fejlesztése során a legfontosabb cél az volt a LLM-eket jellemző hallucinációk (meggyőzőnek tűnő, de valójában hamis válaszok) minimalizálása és a faktualitás növelése. A modell viszont nem csupán általános kérdésekre válaszol vagy adatokat keres, hanem forradalmasította a tudományos teológiai módszertanát. Ez a közeljövőben teljesen új tudományos eredményeket is hozhat. A modell technológiai alapja az ún. RAG (Retrieval-Augmented Generation) architektúra. Ez kulcsfontosságú: a modell nem a saját belső „emlékezetéből” generál válaszokat, hanem minden kérdésnél először a katolikus adatbázisban végez szemantikai keresést, és kizárólag a megtalált releváns passzusok alapján fogalmazza meg a választ. Ez a módszer radikálisan csökkenti a hallucinációk kockázatát. Az alábbi táblázat megmutatja melyek a legnagyobb különbségek az eddig ismert LLM-ekhez képest.
| Általános célú LLM | Magisterium AI | |
| Episztemológiai forrás | Nyílt internetes adathalmaz | Hiteles katolikus korpusz |
| Transzparencia | Esetleges forrásmegjelölés | Forrásdokumentumok és idézetek (szigorú hivatkozási rend) |
| Teleológia | Valószínűségi szöveggenerálás | Pontos dogmatikai válaszadás |
| Etikai keret | Kereskedelmi algoritmusok | „Algoretika” és az emberközpontú innováció |
Forrás: A szerző szerkesztése
A katolikus egyház által alkalmazott mesterséges intelligencia tehát már nem csak a gyorsítja a kutatás folyamatát, hanem új összefüggéseket is megvilágíthat. Fr. Roberto Busa jezsuita szerzetes által IBM technológiát alkalmazva építette fel az Index Thomasticust. Az ő rendszere az ötvenhat kötetes konkordátum alapján csak annyit nyújtott a teológusoknak és kutatóknak, hogy egy-egy keresőszó alapján kereshettek az adatbázisban. Ez viszont a szemantikai megértés nélküli puszta lexikális keresés szintjét nem haladta meg. Ezzel szemben a Magisterium AI már szemantikai vektorokat használ, ami lehetővé teszi a fogalmi összefüggések felismerését akkor is, ha a keresett kifejezés szó szerint nem szerepel a szövegben. A Magisterium AI esetében a felhasználó ha azt promptolja, hogy a „hitoktatás során szükség van közismert példákra a mélyebb igazságok megértéséhez”, akkor a modell képes felismerni, hogy a a példabeszédek funkciójára utalnak. Éppen ezért az új modell elsődleges haszna éppen az, hogy a hatalmas katolikus szövegkorpuszok között képes eddig fel nem fedezett összefügéseket és rejtett utalásokat is felfedezni, amelyek egy teológus számára aránytalanul időigényes vagy egyenesen lehetetlen lenne.
Ez a képesség nem merül ki a tematikus összefüggések gyorsabb feltárásában, hanem a katolikus hit átadásában is új távlatokat nyújthat. A hitoktató a jövőben kötelezővé teheti a diákok számára a modell használatát egy által megjelölt feladat során, majd a kapott válaszok validálását szabhatja következő feladatnak. Ez fejlesztheti kritikus gondolkodásukat és hozzá is járulhatnak a modell tökéletesítéséhez is.
A Magisterium AI sikerén felbuzdulva felmerült a „szentekkel való mesterséges intelligencia alapú párbeszéd” ötlete is. Ez azt jelentené, hogy egy-egy modell egy szent stílusát, szemléletét és tanítását adná vissza. Ez valóban izgalmas ugyan, de félrevezethető lehet e mesterségesen teremtett „társas kapcsolat”. Összességében tehát a katolikus egyház feladata nem csak a mesterséges intelligencia adaptációja, hanem valódi küldetése az lehet, hogy tanításaival szentelje meg a mesterséges intelligencia vívmányát. Ebben a folyamatban az Egyház az ún. algoretika (algorethics) mentén jelöli ki az utat. Ennek megfelelően a mesterséges intelligenciának átláthatónak, befogadónak és elszámoltathatónak kell lennie. A Magisterium AI tehát a jövőben sem helyettesíti a teológus személyes mérlegelését és a hívő közösség hitérzékét, hanem egyfajta „digitális segédkönyvtárosként” szolgálja az igazság mélyebb feltárását, miközben megőrzi az emberi méltóság primátusát a technológiával szemben. Ez vezethet oda, hogy a jövőben is biztosított legyen emberek méltósága, az igazság keresése, valamint az evangelizáció sikere.
Felhasznált irodalom
ANG, Kenny. Magisterium AI in Theological Inquiry and Religious Education: Challenges and Emerging Horizons. Scientia et Fides, 2025, 13.2: 239-278.
ANYANWU, Ugochukwu Stophynus. Towards a human-centered innovation in digital technologies and artificial intelligence: The contributions of the Pontificate of Pope Francis. Theology and Science, 2024, 22.3: 595-613.
GOZUM, Ivan Efreaim; EBALLO, Arvin. Artificial intelligence, integral ecology, and the planetary polycrisis: insights from Laudato Si’and Laudate Deum for sustainable and just AI governance. AI & SOCIETY, 2025, 1-13.
KLAIBER, Judith. Theological Anthropology Facing Artificial Intelligence. The Investigation of an Intersection Based on Treatises. Interdisciplinary Journal for Religion and Transformation in Contemporary Society, 2024, 1.aop: 1-26.
MACHIDON, Octavian M. Forming hearts and minds: challenges and renewal in catholic education in the age of AI. International Studies in Catholic Education, 2025, 1-16.
OCAMPO, Leo-Martin Angelo R.; GOZUM, Ivan Efreaim A. Catholic higher education interface with AI: diversions and intersections. International Studies in Catholic Education, 2025, 1-15.
SHANAHAN, Chloe; PARKER, Luke. What Are the Theological and Pedagogical Impacts of the Integration of Artificial Intelligence (AI) in Catholic Religious Education (RE)?. In: Innovative Educational Assessment with Generative AI: Opportunities, Challenges, and Practical Case Studies. Cham: Springer Nature Switzerland, 2025. p. 299-316.
Nyitókép: a szerző által készített, AI generált kép
