維基百科危機來了!流量雪崩、Grokipedia進犯:AI時代的Wikipedia有何優勢?創辦人怎麼說?
維基百科危機來了!流量雪崩、Grokipedia進犯:AI時代的Wikipedia有何優勢?創辦人怎麼說?

維基百科一向是許多人在網路上獲取新知、查閱各種資料的知識殿堂,但現在這個功能正漸漸被AI給取代,使得維基百科的流量受到巨大衝擊

此外,Tesla、社群平台X、SpaceX創辦人馬斯克在9月30日的貼文稱,xAI正在建構名為「Grokipedia」的知識平台,並形容將「大幅改善」維基百科,作為xAI「理解宇宙」目標的一步。

在這個時間點,維基媒體基金會創辦人吉米.威爾士(Jimmy Wales)近日在訪談中分享,AI時代下,維基百科的真正價值究竟是什麼?他們將如何在AI浪潮中生存?

維基百科正受到AI技術的衝擊,維基媒體基金會最新發布的數據顯示,由於搜尋引擎越來越多地利用生成式 AI 直接向用戶提供答案,而非導向維基百科等原始網站,導致該網站的人類瀏覽量在過去幾個月裡下滑8%。

維基媒體基金會產品經理馬修.米勒(Marshall Miller)就擔心,維基百科流量的下滑,可能導致社群志工衰減,更少人共同發展和維護內容,支持維基百科的捐款者也可能減少,引發一場惡性循環。

另外,根據馬斯克在9月30日的X貼文,他擬推出「Grokipedia」的主因是認為維基百科存在「政治與意識形態偏見」,並表示此平台將成為xAI邁向「理解宇宙」目標的必要步驟。

信任、透明度,是維基百科優勢所在

生成式AI,以及Google的AI摘要等服務,讓用戶能無需點擊網站,就能直接閱覽維基百科的知識。米勒認為,「雖然我們歡迎人們獲得知識的新方式,但使用維基百科內容的AI聊天機器人、搜尋引擎和社群平台,必須鼓勵更多訪問者進入維基百科,這樣許多人和平台所依賴的免費知識才能持續永續流動。」

他擔心,隨著對維基百科的訪問次數減少,可能會導致更少的志工來增長和豐富內容,同時也會導致支持這項工作的捐款者減少。

面對AI時代的流量危機,威爾士認為,透明度和信任仍是維基百科不可取代的「超能力」。他相信,現在沒有AI能夠勝任編寫維基百科條目的工作,他把大型語言模型描述成一種非常驚人、但存在嚴重缺陷的技術。

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維基媒體基金會創辦人威爾士認為,AI生成的低品質內容充斥網路,人手打造的內容越來越珍貴。
圖/ 維基媒體基金會

面對稍微冷門的領域,AI產生的「幻覺」可能帶來毀滅性的影響。維基百科也在2025年全球趨勢報告中提到,低品質的AI內容正充斥網路,使得人類生產的資訊成為一種「珍貴商品」,這也是維基百科的獨特性所在。

另外,他認為透明度也是維基百科的一大重點。讀者可以看到頁面頂部的爭議標註,或是關於來源不足的提醒。他們堅持引用主流媒體和優質來源,並不會為了迎合當前的輿論而放棄核心價值。

他表示,「只要我們仍然是維基百科,人們就會一直喜歡我們..……真正有價值的東西是真實的人類知識、真正的論述,以及真正處理我們這個時代的難題。」

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維基媒體基金分享,過去幾年裡維基百科的流量。
圖/ 維基媒體基金會

這種對「人類策展知識」的信任,是維基百科能在 AI 浪潮中立足的關鍵。威爾士強調,維基百科的編輯們具備真正的「知識獨立性」。

打不過就加入!維基創辦人思索AI如何融入平台運作

此外面對AI大舉襲來,維基百科也不斷嘗試順應這股浪潮,運用AI技術強化平台運作,雖然先前維基百科一度有意導入AI摘要,受到編輯們的強大反對,最終打退堂鼓,他們仍然在考慮如何運用AI幫助維基百科運轉,學會與AI共存。

威爾士表示他在思索,AI能否支持編輯社群,例如利用 AI 檢查條目內容是否得到來源的支持,或建議條目中缺少哪些來源可以添加,不過他的目標是將 AI 作為工具來幫助人類編輯,而不是作為內容的創造者。

維基百科所面臨的挑戰,不只是如何融入 AI 時代,更在於龐大的基礎設施成本。諷刺的是,雖然人類流量下降,但維基百科的數據對 AI 訓練而言卻比以往更具價值。

米勒在 2025 年 5 月曾觀察到異常高量的爬蟲流量,這導致基金會不得不更新其機器人檢測系統。這些機器人對維基百科的核心資料中心造成巨大負擔,進而增加了營運成本。

米勒提到,基金會正在採取多項措施,包括實施政策、制定歸因框架,以及開發新的技術能力來確保第三方能負責任地使用維基百科的內容。

最後,威爾士呼籲用戶「支持內容完整性」(support content integrity),也就是當在網路上搜尋資訊時,應主動尋找引文並點擊原始來源。他強調,「告訴你認識的人,關於值得信任、由人類策展的知識的重要性,並幫助他們理解生成式 AI 背後的內容是由真正的人所創造,他們理應得到支持。」

延伸閱讀:拒絕導入AI摘要!維基百科編輯群一天斬斷AI革命:為何他們堅持捍衛「不便利」的閱讀?

資料來源:404media紐約時報TechCrunch

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/陳建鈞

關鍵字: #維基百科 #AI
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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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