Wikipedia線上百科全書 免費讓你變身萬事通!
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2004.04.01 | 人物

你一定有過這樣的經驗:碰上一個不太瞭解的陌生名詞,通常會上Google或是其他搜尋網站去找答案。可是你只想找一篇可靠的介紹,或者突然就是想打破砂鍋問到底,把某個概念、某個術語背後的脈絡摸個清楚,有時運氣好,剛好有某篇文章提供了解答;但更多時候,搜尋的結果只會讓你更沮喪。

**特色:
免費、多語、集結網民智慧菁華

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這時候大多數人都會幻想,如果有一套既值得信賴又隨時更新,而且最好是完全免費,甚至是多語版本的百科全書,就太美妙了。
哈利路亞!這個美夢已經成真了:這就是被CNN稱之為「萬事通網站」、《Wired》(連線雜誌)稱之為「草根式百科全書」的Wikipedia(http://www.wikipedia.org)。除了免費、多語言版本的特色之外,Wikipedia(中國翻成「維基百科」)還有一個更重要的開放特性:這套百科全書沒有總編、主編,而是由全球各地的各界人士自由上網來共同編寫。
Wikipedia,這個2001年1月才成立的百科全書網路,在創辦人威爾斯(Jimmy Wales)和盛傑(Larry Sanger)的號召下,由眾多網路使用者默默不計代價地耕耘,一篇一篇寫,一句一句討論,三年多來,已經累積了超過50萬篇文章,並有50多種語言版本(目前為止,數目最多的是英語版本,有21萬篇文章;其他條目超過1萬篇的,還有德語、日語、法語、波蘭語、瑞典語、荷蘭語、西班牙語、丹麥語、世界語等版本)。根據各大媒體經常引用作為網站流量統計來源的Alexa.com統計,Wikipedia網站在2004年初的點閱率,已經超越大英百科全書(http://britannica.com),甚至超過了許多重要新聞媒體網站,如Salon.com與Time.com等。

**神奇:
關鍵&外圍資訊全都查得到

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Wikipedia有多神奇?看看以下例子就知道。作為一個未在任何網站付費的網路使用者,如果你想查詢禽流感(birdflu)的相關資料,要找到一篇可以信賴的介紹,上網查詢的過程與結果大約是這樣的:
在Google查到birdflu的相關資料,約有100萬條連結,你可以想像,裡面可能泰半是重複的資料,甚至是垃圾資料,於是只有放棄。你想再試試看聲名卓著的大英百科全書(Encyclopedia Britannica)網站,如果你加上引號,在查詢欄裡鍵入的是"birdflu" 的話,得到的結果是0;如果你沒加上引號,直接查詢 birdflu 的結果則有75項;當然,幾乎全都是因為「bird」這個字而來的,而裡頭或許壓根兒沒有禽流感的資料也說不定。接下來你或許會再試試看線上的哥倫比亞百科全書(Columbia Encyclopedia)第六版,不過,可能因為它是2000年的版本,所以並沒有查到任何和禽流感相關的資料。
有點挫折感?試試 Wikipedia吧!在Wikipedia裡查詢「birdflu」,只有兩個連結,一是「avian influenza」;二是「2004年1月」。先看看「avian influenza」:篇幅並不長,大約按兩三次Pagedown鍵就結束了,文章有幾個標題,分別是「傳染」、「人類的禽流感」、「預防與治療」、「外部連結」。但更珍貴的是,文章裡大約還有數十個在Wikipedia裡的內部連結資料,可以連結到像是「病毒」、「西班牙大流感」,甚至像「抗原移轉」(anitgenic shift)這樣的文章;外部連結的資料則是指向世界衛生組織的禽流感統計報告。至於另外的那個「2004年1月」的資料裡,則記載了2004年1月23日,泰國有人疑似感染禽流感的新聞事件。
其他如「911事件」、「第三代行動電話科技」(3G)等類似的例子,也都能以類似的方式查詢到關鍵資料與外圍相關資料。不過可別以為Wikipedia的優勢只有在這種新事物上才能發揮。如果你想查詢的,是如同「隨機性」(randomness)(不論是數學、哲學、自然科學、通訊科技、密碼學等領域的意義)、經濟學的供需理論、語言學角度的台語介紹、美國的黃石公園、英式板球運動、或者甚至是吸血鬼等等事物與概念的來龍去脈,Wikipedia都有非常值得閱讀與參考的內容。

**自制:使用者共同監督,杜絕惡意破壞

**
由於世界各地各領域的專業人士,愈來愈常倚重Wikipedia上的資料,這個網站更成為許多學術期刊與書籍正式承認的權威索引來源。但究竟這萬丈高樓般的資料,是如何起於空無一物的平地?
要清楚說明這個過程,就必須提到一種方興未艾的網路共同書寫型態:wiki。「WikiWiki」這個字是夏威夷語,原本是「快」的意思;因為是由wiki系統所建構的網頁,不需要具備html繁雜標記的知識,就可以輕鬆完成編寫工作。Wikipedia就是使用這種wiki的概念,邀請全世界的網路使用者,一起打造一套集合人類知識系統的超級百科全書。
當然,這一切機制,都有賴於知識社群共同的監督壓力。創辦人之一的盛傑也承認,「因為Wikipedia是一個先進的、開放的計畫,必然會招致某種程度的無政府狀態,」但他也指出另一個更大的力量:社群的共同監督。「大多數人都採取明確的標準,一起對抗這些破壞,而且幸運的是,這些破壞多半非常迅速就可以修復」。
Wikipedia上有名的monkeypox「破壞」事件,可以清楚說明這種機制的龐大力量。2003年6月12日晚上22:46,美國TechTV的《Screen Savers》節目製作人Sarah Lane,在節目現場實況播出時,即時上線,蓄意更改 monkeypox (猴痘)這篇文章(加上了「只是測試」和「Sarah Lane 太酷了,她沒有得猴痘哦」),在23:53 時,馬上有其他使用者將蓄意更改的部分刪除,回復原本正確資訊的頁面資料。靠著全世界的網友監督,短短7分鐘內,Wikipedia就出現自我更正的力量。
Wikipeida有上萬名經常參與編輯工作的志工,以及數量更為龐大的讀者群,他們來自世界各地、各種不同專業背景,共同在Wikipedia上,貢獻出自己的知識(甚至捐款贊助),與他人分享、交流。「我有一個願景,希望能創建出一套免費的百科全書,供世界上所有人自由閱覽,」創辦人威爾斯說,「而這也正是眾多志願貢獻出知識的志工,大家共同的動機,」正如《Wired》雜誌所指出的,「《大英百科全書》的痛苦之處,正是Wikipedia的致勝良方。」

**中立: 容納各種聲音,客觀不偏頗

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當然,開放同時也意味著各種不同的聲音都能夠被聽見。在Wikipedia上,爭論時有所聞,舉個例子來說,以巴衝突長期以來一直是全世界的焦點所在,而Wikipedia上,在「以巴衝突」這篇文章的「討論本頁」裡,資料量就多到必須要多設好幾個「檔案」(archive)來整理。
光是「以巴衝突」(Israeli-Palestinian conflict)的文章名稱,就有多方不同的意見;而巴勒斯坦與以色列交戰雙方的觀點,自然更是不易弭平。儘管爭議不斷,但爭議各方還是努力把自己的意見清楚表達,讓一位自稱研究以巴衝突數十年的網友跳出來說,「這是關於此一課題上,我所看過最不帶偏見、最能以事實為基礎的文章。」
Encyclopedia的希臘文原義,就是「完整的知識系統」,透過網路的共同參與,Wikipedia 正一步一步實現這個夢想。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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