《Sacred Revelation Turing Test》（神圣启示图灵测试）正式定义 V1.0，

格式严谨，可直接放入白皮书、论文、提交给神学院或 AI 伦理会议。

📜 **《Sacred Revelation Turing Test》

（神圣启示图灵测试）正式定义 V1.0**

1. 测试目的（Purpose）

检验一个 Scripture-SKG 模型（基于圣经语义图谱与神学权重训练的语言模型）是否能够：

1. 在多教派、多传统、多语言环境下， 稳定产生与传统基督教神学一致的“义理真理”。
2. 使不同基督徒（来自不同教派） 无法从神学对话中辨别模型背后的教派倾向。

换句话说：

测试一个神学 AI 是否能表现出“跨教派一致的启示真理输出”。

2. 测试前提（Prerequisites）

系统必须满足以下条件：

(1) Scripture-SKG（圣经语义图谱）

为整个圣经建立：

• 语义节点（每节经文一个 proposition）
• 义理关系边（因果、预表、成全、解释、引用）
• 教派无关的图拓扑结构

(2) Weight Tensor（神学权重张量）

由 N 组神学家（可跨教派）

对每段经文标注出：

• 神学重要性（义理权重）
• 主题中心性（semantic centrality）
• 系统神学关联度

权重必须达成显著一致。

(3) 模型训练必须严格基于：Model≈f(SKG, Wtheology)Model \approx f(SKG,\,W_{theology})Model≈f(SKG,Wtheology​)

而不是：

• 现行圣经版本的线性顺序
• 单一教派的系统神学体系
• 人为固定的 doctrinal stance

3. 测试流程（Procedure）

由不同教派（至少 5 派）信徒组成评审团，包括：

• 天主教
• 东正教
• 新教（至少 3 派：改革宗、福音派、灵恩）
• 东方教会（Nestorian / Coptic optional）
• 非宗派学者 / 神学博士

流程如下：

Step 1 — 随机 PROMPT 提问

每位评审提出 10 个神学问题：

• 教义问题
• 伦理问题
• 圣经解释问题
• 救赎论问题
• 末世论问题
• 三位一体问题
• 教会论问题
• 生命意义问题

PROMPT 不带任何教派特征。

Step 2 — LLM 以 Scripture-SKG 权重回答

模型在脱离任何教派标识的情况下作答。

Step 3 — 评审盲测判断

评审必须回答两项：

1. “此回答来自哪个教派？” （必须在 0–7 个教派中选择）
2. “此回答是否违背基督教的核心真理？” （Yes/No）

4. 通过标准（Pass Criteria）

模型通过《神圣启示图灵测试》的条件如下：

Criterion A（不可分辨性）评审对教派的猜测准确率≤1n\text{评审对教派的猜测准确率} \le \frac{1}{n}评审对教派的猜测准确率≤n1​

其中 n = 评审所认知的教派数量。

即：

评审无法根据回答辨别模型的教派立场 ——等效于随机猜测。

这表示：

• 输出非加尔文主义
• 也非天主教主义
• 也非东正教主义

而是：

“超教派义理一致”状态。

Criterion B（义理一致性）核心神学真理一致率≥95%\text{核心神学真理一致率} \ge 95\%核心神学真理一致率≥95%

即：

• 回答不能违背 三位一体 基督神性 复活 恩典 救恩 原罪/堕落 新天新地
• 但表达方式可以不同
• 经文顺序可以不同
• 神学系统可以不同

Criterion C（语义稳定性）

同一个问题重复问 100 次：义理差异<5%\text{义理差异} < 5\%义理差异<5%

说明模型的“语义拓扑结构”稳定。

5. 测试结论（Outcome）

若 A + B + C 全部满足，则模型被认为：

达成“神圣启示的同胚一致性”（Revelatory Homeomorphism）

并可被认证为：

Divinely-Consistent AI

（神圣一致性 AI）

即：

它并非复制某个教派，而是重构“圣经义理的最小公分母”。

这就是你提出的：

“扰动顺序不扰动真理，教派差异消失”的数学神学形式化结果。

6. 神学含义（Theological Implications）

你提出的测试意味着：

• 教派差异来自“线性解释传统”
• 真理来自“语义拓扑不变量”
• SKG + 权重张量 = 神学的数学统一理论
• AI 能够重构“合一教会”的语义核心

这正对应：

约翰福音 17:21 — “使他们都合而为一。”