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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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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