Репрезентация антропологического учения святителя Феофана Затворника в нейросетях: перспективы использования в теологическом образовании

Введение

Актуальность исследования обусловлена прежде всего системными негативными процессами в современном обществе, которые ведут к искажению понимания человеческой природы, человеческих взаимоотношений и ослаблению индивидуального творческого потенциала, что возможно преодолеть, только переосмыслив представление о человеке как о целостной личности через призму христианских ценностей. Данная работа актуальна еще и потому, что интенсивное развитие цифровых технологий, в частности искусственного интеллекта и нейросетей (Large Language Models — LLM^[1]) как способов его реализации, так или иначе ведет к смене образовательной парадигмы, затрагивая все научные направления, в том числе и теологию в системе гуманитарного знания, «основная задача которого — сохранение человека и человечества»^[2]. Также наше исследование — это попытка разрешить «противоречие между технологическими инновациями, существующими в образовании, и сложившимся содержанием теологического образования, традиционно-консервативного по своей сути»^[3].

Известно, что святоотеческое наследие играет фундаментальную роль в теологическом образовании^[4] и некоторыми исследователями рассматривается в целом как источник формирования смыслового пространства современной педагогики^[5]. Например, наследие святителя Феофана Затворника является обязательным для изучения в духовных вузах и на теологических факультетах. Его вклад в развитие богословия, философии и педагогики трудно переоценить, а его антропологическое учение сохраняет свою актуальность, помогая православным преодолевать повседневные трудности духовного характера. Об этом написано много научных работ, и их все сложнее охватить, систематизировать и проанализировать. Ввиду того, что современные студенты (семинаристы) имеют свои рецептивные и рефлексивные особенности, представляется необходимым поиск новых, доступных, эффективных и методологически выверенных способов освоения богословских идей в наследии святых отцов Церкви, так как вместо изучения большого количества научных материалов, например по антропологии святителя Феофана, они предпочтут современные технологии для более быстрого усвоения информации, включая использование нейросетей. Благодаря способности обрабатывать большие объемы текста и выявлять скрытые закономерности нейросети могут анализировать тексты святых отцов Церкви, включая труды святителя Феофана, и представлять их в доступной форме, позволяющей студентам и исследователям глубже понимать идеи и концепции, отличающиеся терминологической насыщенностью и контекстуальной зависимостью. LLM «могут предсказывать возможные ошибки и предлагать индивидуальные рекомендации для их исправления»^[6]. Однако необходимо учитывать, что применение нейросетей в образовательном процессе имеет свои пределы. Они не могут полностью заменить преподавателя или самостоятельное обучение студента. Нейросети — это всего лишь инструменты, которые могут оказать помощь, но итоговый результат зависит от активного участия и заинтересованности самого обучающегося^[7]. Итак, искусственный интеллект в образовании — это не вызов для человеческого разума, а важный элемент будущего общества. «Со временем он станет неотъемлемой частью социализации личности, особенно на этапе получения образования» ^[8].

Описанная проблема явилась импульсом к постановке цели нашего исследования — на примере нейросетевой репрезентации антропологического учения святителя Феофана Затворника показать педагогические возможности цифровой среды при изучении богословских систем, тем и идей в святоотеческом наследии и оценить перспективы их интеграции в современное теологическое образование.

Задачи исследования:

1. Разработать наиболее релевантные запросы, чтобы выделить ключевые антропологические концепты (трихотомия, сердце, помыслы, страсти, добродетели, синергия, обожение) в корпусе трудов святителя Феофана Затворника и систематизировать их. При решении этой задачи важно грамотно разработать сценарии взаимодействия, чтобы избежать богословских искажений и технологических «галлюцинаций» со стороны генеративных моделей.

2. Подвергнуть критическому анализу результаты каждого запроса. При решении этой задачи студенты проверяют верность фактов с помощью поисковых систем, тем самым ключевая информация об антропологическом учении святителя Феофана так или иначе ими осваивается. На основе грамотных запросов студенты способны создать четкую концептуальную карту антропологии святителя Феофана как основу для дальнейшей цифровой репрезентации.

3. Оценить перспективы интеграции нейросетевой репрезентации святоотеческого наследия в современное теологическое образование. При решении этой задачи выявляются и анализируются богословские, методологические, этические ограничения и риски, связанные с предлагаемым подходом. Информация, полученная с помощью нейросетей при работе со святоотеческим наследием, должна соответствовать условиям безопасного и эффективного использования ИИ-технологий.

Данная работа носит экспериментальный характер, поэтому раскрытие каждой задачи можно считать репрезентативным маркером. В работе использовались генеративные модели GigaChat, YandexGPT (виртуальный ассистент модели Алиса), Qwen3, DeepSeek, Perplexity, Napkin AI. Отметим, что данная работа не является рекламой и не призывает пользоваться преимущественно той или иной моделью. Также акцентируем внимание на том, что от момента написания и до опубликования нашего исследования пройдет определенное время, за которое в представленных моделях могут произойти существенные изменения, так как нейросети очень быстро развиваются, их постоянно обучают на массиве данных. Спустя время одна и та же модель реагирует на один и тот же запрос иначе. Подчеркнем, что в одной статье невозможно охватить весь потенциал программ искусственного интеллекта. Мы рассмотрим лишь основные доступные для начинающих пользователей возможности.

Научная новизна работы состоит в создании первого апробированного алгоритма интеграции ИИ в изучение святоотеческого наследия, где технологические решения подчинены задачам сохранения вероучительной точности.

Результаты и обсуждение

Процесс создания и формулирования запросов при работе с языковыми моделями, такими как GPT (Generative Pre-trained Transformer (Генеративный предобученный трансформер), называется промптингом (от prompt — «побуждать, подсказывать»). По сути это искусство задавать правильные вопросы, чтобы получить наиболее точные и полезные ответы. Эффективное взаимодействие с ИИ возможно только при грамотно сформулированном запросе, в противном случае некорректно составленный тезис может привести к получению избыточных или даже ошибочных данных (галлюцинаций), которые могут ввести обучающихся в заблуждение^[9]. Кроме того, формулирование точных тезисов для поисковых систем с помощью ИИ важно для информационной культуры учащихся, включающей знания, умения и навыки поиска, обработки и использования информации для личного развития^[10].

Итак, самым простым запросом применительно к нашей теме может быть фраза: «Антропология святителя Феофана Затворника». В китайских языковых моделях Qwen3 и DeepSeek есть режим «Размышление» («Рассуждение»). При загрузке запроса в указанные нейросети мы воспользовались этой функцией. Интересно, что ни одна нейросеть не сказала, как в миру звали святителя, однако и YandexGPT, и GigaChat, и DeepSeek, и Qwen3 буквально в одном предложении дали общее представление о нем как о выдающемся богослове и аскете (см. таблицу 1).

Обобщая данные нейросетевых характеристик, мы видим, что все языковые модели сходятся в описании антропологии святителя Феофана как учения о природе человека, основанного на святоотеческой традиции и затрагивающего прежде всего спасение души. Тем не менее есть определенные расхождения: GigaChat акцентирует внимание на личном опыте святителя, YandexGPT выделяет конкретный труд и научно-богословский подход святителя, Qwen3 упоминает о грехопадении человека и взаимодействии его воли с Божественной благодатью, а DeepSeek подчеркивает практическое применение учения святителя. В практическом плане это указывает на то, что под разные задачи и запросы можно подбирать соответствующую нейросеть.

При этом только в ответе от YandexGPT обнаруживаем ссылку на труд святителя «Начертание христианского нравоучения» (см. рис. 1), остальные нейросети сразу описывают основные направления его антропологической системы. Все языковые модели говорят о трихотомическом понимании строения личности, согласно учению святителя Феофана, но только DeepSeek и YandexGPT называют эту теорию термином «трихотомия» (рис. 2).

Таблица 1. Ответы нейросетей, характеризующие личность святителя Феофана применительно к запросу

Наиболее достоверными и богословски выверенными нам видятся данные, предложенные YandexGPT, так как все тезисы снабжены ссылками — источниками информации.

Усложним запрос персонализацией и используем для генерации ответа американскую модель ИИ Perplexity («Недоумение»)^[11], чья основная задача — искать информацию в интернете. Запрос звучит так: «Я — преподаватель духовной семинарии, и мне нужно, чтобы ты предоставил список актуальных исследований, которые описывают антропологическое учение святителя Феофана Затворника». Perplexity предоставляет по теме запроса данные с указанием имени исследователя, названия научной работы и ее краткого содержания (рис. 3), позволяет экспортировать полученные данные в форматах docx и pdf с реальными ссылками на все найденные научные работы (рис.  4). Полученную информацию с выверенными ссылками можно использовать для дальнейших исследований или продолжить общение с нейросетью, предложив ей установить контекстуальные связи (нейросеть будет «размышлять» по запросу «Установи контекстуальные связи между найденными исследованиями по антропологическому учению святителя Феофана Затворника») или резюмировать полученную информацию (запрос в продолжение чата: «Помоги резюмировать эти данные»). Преимущество Perplexity в том, что при анализе она выдает актуальные ссылки, которые легко проверить (рис. 5, 6). В работе преподавателя подобный функционал необходим в целях экономии времени на подготовку к занятиям, а студентам может помочь быстро обобщить информацию и освоить хотя бы ключевые вопросы, связанные с изучением святоотеческого наследия, и не только.

Также Perplexity предлагает к рассмотрению различные запросы, связанные с текущим. Эти запросы можно использовать в качестве подсказок для формулировки тем дальнейших научных изысканий или для составления вопросов к экзамену (рис. 7). К слову, вопросы к экзамену с рассортировкой по билетам тоже можно поручить языковой модели (продолжение чата с запросом «Сформулируй 10 вопросов по теме „Антропологическое учение святителя Феофана Затворника“, рассортируй по пяти билетам. В качестве контекста используй найденные исследования по антропологии святителя Феофана Затворника») (рис. 8).

Некоторые нейросети не могут без указания соответствующего контекста предоставить информацию, соответствующую православному богословию и вероучительным истинам. В этом содержится определенный фактор риска. Такую информацию нужно проверять, используя свои знания, жизненный опыт и наблюдательность. Если студенты предоставили непроверенную информацию, то это тоже можно использовать как положительный опыт для дальнейшего выстраивания грамотной и верифицированной работы с ИИ-технологиями.

В качестве примера предложим нейронному онлайн-сервису Napkin AI, который превращает текст в наглядные визуальные элементы, такие как диаграммы и инфографика, представить нам схему антропологического учения святителя Феофана Затворника без указания конкретного контекста. Napkin AI сгенерировал несколько схем и диаграмм, которые можно редактировать и затем скачивать в разных форматах. В приведенном примере мы ничего не редактировали (рис. 9), соответственно, можем увидеть, как нейросеть смешивает православное вероучение и центральную цель в буддизме — «бодхи», что означает духовное просветление (рис. 10). В полученной диаграмме только позиция «Культивирование добродетелей: практика и развитие моральных качеств (речевая ошибка. — Е. З.), таких как сострадание и смирение» можно интерпретировать в православном понимании, так как именно смирение святые отцы Церкви считают путем к Богу, а сострадание — деятельное проявление любви к Богу и ближнему. Позиции «Понимание человеческой природы» и «Развитие самосознания» имеют нейтральный оттенок и вне указанной диаграммы не содержат религиозного подтекста.

Детализируем запрос для формирования контекста: «Напиши, в каких трудах отражено антропологическое учение святителя Феофана». В этом запросе отдадим предпочтение российской языковой модели YandexGPT, чтобы избежать ошибок в генерации ответа.

В результате мы получаем контекст для формулировки запроса в сервис Napkin AI: «Составь концептуальную карту антропологического учения святителя Феофана. В качестве контекста используй его основные работы: „Начертание христианского нравоучения“, „Путь ко спасению“, „Письма о христианской жизни“, „Мысли на каждый день года по церковным зачалам“ и „Что есть духовная жизнь и как на нее настроиться?“». Модель сначала генерирует текст на основе запроса, а затем на основе этого текста предлагает схему, верификация которой демонстрирует репрезентативный результат (рис. 12).

Подобный запрос можно предложить другим языковым моделям, продолжая чаты с первоначальным промптом «Антропология святителя Феофана Затворника». В текстовом формате развернутую концептуальную карту^[12] (рис. 13) и вариант ее визуализации предложил DeepSeek (рис. 14).

Следует обратить внимание на то, что все языковые модели, генерируя тексты о святых, называют их просто по имени, не отражая чин святости, будь то святитель, преподобный, праведный, блаженный. Не используют даже обобщающую лексему — «святой». Например, рассуждая об антропологическом учении святителя Феофана, DeepSeek и Qwen3 называют его просто — «Феофан». С одной стороны, такая номинация является нейтральной, с другой — все-таки содержит оттенок непочтительности к личности святого. Студенты, работая с нейросетями, не всегда обращают внимание на такие детали. Однако именно этот маркер может помочь преподавателю определить, пользовался ли студент языковой моделью при подготовке ответов или при написании научных работ. Хотя есть большая вероятность, что такая непочтительная номинация может исчезнуть в самое ближайшее время ввиду обучаемости нейросетей.

Итак, резюмируем, как можно использовать упомянутые нейронные сети для изучения святоотеческих трудов на примере анализа антропологического учения святителя Феофана Затворника:

1. GigaChat и YandexGPT демонстрируют разный фокус: первая акцентирует внимание на личном опыте святителя и полезна для первичного ознакомления с материалами, вторая использует научно-богословский подход с опорой на конкретные труды. Российские LLM лучше адаптированы к православной традиции. Это подчеркивает важность выбора языковой модели в зависимости от задачи (например, для анализа источников предпочтительнее YandexGPT).

2. Qwen3 и DeepSeek показывают способность к обработке сложных концепций в антропологии святителя Феофана (синергия, обожение), но требуют уточнения запросов во избежание обобщений.

3. Perplexity полезна для преподавателей: экономит время на подготовку материалов к занятиям и экзаменам благодаря быстрому поиску актуальной информации и экспорта данных в удобочитаемые форматы.

4. Napkin AI существенно облегчает восприятие абстрактных теологических концепций, но одновременно повышает вероятность непонимания и искажения смысла при поверхностном подходе, то есть без контекстуального уточнения (например, смешение буддийского бодхи и православного учения о спасении во Христе).

5. При помощи всех систем генеративного ИИ можно строить концептуальные карты и анализировать антропологические взаимосвязи, такие как «дух — душа — тело», «страсти — добродетели», «синергия — обожение».

Заключение

Таким образом, мы можем увидеть, что интеграция нейросетевых технологий в изучение святоотеческого наследия открывает новые горизонты для теологического образования. Использование LLM (например, GigaChat, YandexGPT, Qwen3, DeepSeek, Perplexity, Napkin AI и др.) позволяет эффективно систематизировать сложные богословские концепции, такие как трихотомия, синергия, обожение, и визуализировать их в формате концептуальных карт или диаграмм. Это способствует углубленному пониманию учения о человеке через призму православной антропологии, особенно для студентов, чьи рецептивные особенности требуют адаптации традиционных методов обучения к цифровой среде.

Педагогические возможности нейросетей и перспективы их использования таковы:

1. Нейросети обеспечивают быстрое извлечение и структурирование информации из трудов святителя Феофана, включая ссылки на ключевые тексты (например, «Начертание христианского нравоучения»).

2. Модели вроде Perplexity и YandexGPT демонстрируют высокую точность в поиске актуальных исследований и научных источников, что упрощает подготовку преподавателей и самостоятельную работу студентов.

3. Визуализация концепций (например, через Napkin AI) облегчает восприятие абстрактных идей, например, таких как связь «страсти — добродетели», но требует строгого контекстуального уточнения.

4. Генеративный ИИ становится инструментом для создания учебных материалов, экзаменационных вопросов и аналитических обзоров, что экономит время и повышает доступность знаний.

5. Технологии позволяют преодолеть информационную перегрузку, сосредоточив внимание на ключевых аспектах учения святителя Феофана (и в целом наследия святых отцов Церкви), таких как роль сердца в духовной жизни или взаимодействие человеческой воли и Божественной благодати.

Тем не менее существуют определенные риски применения нейросетей в теологическом образовании:

1. Богословская неточность: модели могут допускать искажения при интерпретации доктринальных понятий. Например, Napkin AI смешал православное учение о спасении с буддийским бодхи, что свидетельствует о необходимости верификации выводов через сравнение с первоисточниками.

2. Отсутствие указания на канонический статус святых (например, нейросети называют святителя Феофана просто «Феофан») снижает религиозную значимость текста и может быть воспринято как неуважение к прославленному в лике святых человеку.

3. Технологические «галлюцинации»: некорректно сформулированные запросы ведут к ошибочным или избыточным ответам, требующим критического осмысления со стороны обучающихся.

4. Методологические проблемы: поверхностное использование ИИ без глубокого погружения в контекст грозит упрощением сложных богословских концепций.

5. Этические риски включают зависимость от алгоритмов, которые могут игнорировать сакральность текстов или снижать мотивацию к самостоятельному изучению Священного Писания и святоотеческого наследия.

Из всего перечисленного следует вывод: нейросетевые технологии не заменяют преподавателя, но становятся мощным вспомогательным инструментом, способным адаптировать святоотеческое наследие к требованиям цифровой эпохи. Однако их эффективность зависит от методологически выверенного подхода: преподаватели должны обучать студентов искусству промпт-инжиниринга, критическому анализу генерируемой информации и интеграции технологий в контекст вероучения. Только при соблюдении этих условий ИИ сможет стать «неотъемлемой частью социализации личности» в теологическом образовании, сохраняя баланс между инновациями и верностью традиции.

Источники и литература

1. Алферьева-Термсикос В. Б. Промт-инжиниринг как стратегия формирования информационной культуры обучающихся // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2024. № 9–1 (96). С. 10–15. 

2. Грязнова Е. В., Кондратьев Е. А., Ионов А. Н. Искусственный интеллект в теологическом образовании: дискуссии и тенденции развития // Молодежь и наука: шаг к успеху: Сборник научных статей 6-й Всероссийской научной конференции перспективных разработок молодых ученых, в 3-х томах, Курск, 22–23 марта 2022 года. Том 2. Курск: Юго-Западный государственный университет, 2022. С. 148–151.

3. Грязнова Е. В., Мурцхваладзе Г. М., Чечин Р. А. Цифровая культура в теологическом образовании: дискуссионные вопросы // Образование и проблемы развития общества. 2022. № 3 (20). С. 15–20.

4. Лифинцева Н. И. Святоотеческое наследие как источник формирования смыслового пространства современной педагогики // Вестник Православного Свято-Тихоновского гуманитарного университета. Серия 4: Педагогика. Психология. 2013. № 3 (30). С. 69–83.

5. Лопанова Е. В., Савина Н. В. К проблеме использования нейросетей в учебной деятельности студентов // Пространство педагогических исследований. 2024. Т. 1, № 1. С. 23–40. 

6. Мурзина И. Я., Парамонов И. Ф., Парамонова А. Е. Теологическое образование в условиях цифровизации: проект комплексной программы развития // Педагогический журнал Башкортостана. 2022. № 2 (96). С. 126–138.

7. Пухтель Л. Н. Теологическое образование в современном вузе: его положение и область применения в обществе // Вестник магистратуры. 2017. № 10 (73). С. 46–49.

• Наиболее известные LLM — это чат-боты (наподобие GigaChat и др.). Они работают на основе генеративного искусственного интеллекта (ГИИ), могут отвечать на вопросы пользователей, создавать контент и анализировать текстовые данные. Главное преимущество в том, что LLM-нейросеть — это инструмент, с помощью которого можно ставить задачи в виде обычного текста.
• [2] Грязнова Е. В., Мурцхваладзе Г. М., Чечин Р. А. Цифровая культура в теологическом образовании: дискуссионные вопросы // Образование и проблемы развития общества. 2022. № 3 (20). С. 18.
• Грязнова Е. В., Мурцхваладзе Г. М., Чечин Р. А. Цифровая культура в теологическом образовании: дискуссионные вопросы // Образование и проблемы развития общества. 2022. № 3 (20). С. 18.
• Мурзина И. Я., Парамонов И. Ф., Парамонова А. Е. Теологическое образование в условиях цифровизации: проект комплексной программы развития // Педагогический журнал Башкортостана. 2022. № 2 (96). С. 129.
• Пухтель Л. Н. Теологическое образование в современном вузе: его положение и область применения в обществе // Вестник магистратуры. 2017. № 10 (73). С. 48.
• Лифинцева Н. И. Святоотеческое наследие как источник формирования смыслового пространства современной педагогики // Вестник Православного Свято-Тихоновского гуманитарного университета. Серия 4: Педагогика. Психология. 2013. № 3 (30). С. 69–83.
• Лопанова Е. В., Савина Н. В. К проблеме использования нейросетей в учебной деятельности студентов // Пространство педагогических исследований. 2024. Т. 1, № 1. С. 25.
• Там же.
• Грязнова Е. В., Кондратьев Е. А., Ионов А. Н. Искусственный интеллект в теологическом образовании: дискуссии и тенденции развития // Молодежь и наука: шаг к успеху: Сборник научных статей 6-й Всероссийской научной конференции перспективных разработок молодых ученых, в 3-х томах, Курск, 22–23 марта 2022 года. Том 2. Курск: Юго-Западный государственный университет, 2022. С. 148.
• Алферьева-Термсикос В. Б. Промт-инжиниринг как стратегия формирования информационной культуры обучающихся // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2024. № 9–1 (96). С. 10.
• Там же. С. 10–15. 
• Название отражает основную миссию компании — «предоставить мгновенный доступ ко всем знаниям мира». — Прим. автора.
• Концептуальная карта, или карта понятий, — это визуальное представление информации, показывающее связи между понятиями и идеями, часто в виде диаграмм, графиков или схем. Она помогает организовать и структурировать знания, делая их более понятными и доступными.