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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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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