維基百科25歲了!累計6,500萬條目、每月15億瀏覽,現在AI巨頭紛紛為「合法乾淨」資料上門
維基百科25歲了!累計6,500萬條目、每月15億瀏覽,現在AI巨頭紛紛為「合法乾淨」資料上門

維基百科近期迎來 25 週年。在經歷了四分之一世紀後,它如何從上線時只有100頁的小辭典,發展為人類史上最大的公開知識資料庫?

維基百科中所收錄的海量內容,是現在各家 AI 巨頭訓練 AI 所不可或缺的資料庫。也因此官方近期宣佈與微軟、亞馬遜、Meta、Mistral AI 和 Perplexity 達成企業合作。

這些企業可透過 Wikimedia Enterprise 將維基百科的大量知識整合至自家平台上。維基媒體基金會表示,過往的合作夥伴還包括 Google、Ecosia、Nomic、Pleias、ProRata 和 Reef Media 等公司。

為了慶祝 25 週年,維基百科特別製作了專屬網頁,介紹他們如何走過這趟旅程。官方也為志願編輯們拍攝了短片,向外界強調即使邁入 AI 時代,知識的累積仍然仰賴人類的付出。

官方也揭露了部分關鍵數據,讓外界得以了解維基百科的現況:

• 每月的瀏覽次數接近 150 億次。
• 收錄超過 6,500 萬篇條目,涵蓋 300 多種語言。
• 全球每月約有 25 萬名編輯者參與編輯。
• 每月由超過 15 億個不重複裝置存取。
• 平均每分鐘被編輯 324 次。
• 在全球造訪量排名前十的網站中,唯一由非營利組織營運的網站。

25年前創立

維基百科的誕生,並非一開始就打算顛覆知識世界。它的前身是 2000 年推出的 Nupedia,這是一個試圖以傳統學術方式打造的線上百科全書計畫,由企業家吉米・威爾斯(Jimmy Wales)與哲學家賴瑞・桑格(Larry Sanger)所主導。

Wikipedia 聯合創辦人Jimmy Wales 在接受Standard 採訪時談及AI參與撰寫
威爾斯一開始將維基百科當作一場實驗,測試讓眾人共同參與、而非少數精英,能否建構出線上百科全書。
圖/ Standard

但最初這個概念難以實行,Nupedia 的每一篇文章都需通過多重同行評議,運作一年後完成的條目仍屈指可數。直到 2001 年,威爾斯引入由程式設計師沃德·坎寧安(Ward Cunningham)發明的 Wiki 系統:任何人都可以即時編輯頁面,不需要專業背景,也沒有複雜流程。

2001 年 1 月 15 日,維基百科作為一項實驗正式上線。威爾斯在空無一物的網站上輸入了「Hello World」,這便是維基百科上的第一筆編輯內容。值得一提的是,這一筆編輯在 2021 年以 NFT 的形式出售,賣得了 75 萬美元。

維基百科選擇了一條與以往作法截然不同的道路,不倚賴單一權威,而是相信群體能逐步逼近事實。維基百科在 20 週年網頁上也表示,直到現在這套作法在理論上仍被認為難以實行,然而這卻成為了它們成功的必要支柱。

25萬人共同編輯

在揭露與微軟、亞馬遜等公司締結合作時,維基百科便強調:「在 AI 時代,維基百科內由人類建立及維護的知識,比以往任何時候都更加珍貴。」這些經過編輯討論、協力編纂而成的條目,是 AI 訓練時極為優質的素材。

維基百科的編輯社群,可說是 Web 2.0 時代精神的體現:一個去中心化、由用戶主導,並以參與及協作為基石的知識網絡。來自不同背景、觀點及政治傾向的志願編輯,在完全透明的過程中辯論、交換看法,共同編纂條目,所有的更改與編輯紀錄也都公開透明。

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維基百科強調,廣大的志願編輯是他們能夠成功的根本原因。
圖/ Wikimedia

甚至維基官方也沒有特權。去年年中,維基百科曾一度想順應潮流,實驗性導入 AI 摘要功能,然而這個決策最終在編輯們的反對下撤回。儘管維基官方表示,他們仍然希望能用 AI 技術助力網站發展,但也保證會在編輯的參與下進行。

在慶祝 25 週年的網頁中,維基百科聲稱,之所以能成為網路上最值得信賴的網站之一,是因為這是一個任何人都能使用、編輯及分發的免費內容平台。而這些經由人力編寫、更新的知識,更是 AI 訓練的寶庫。

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6,500萬結構化條目

對大型語言模型而言,維基百科代表著橫跨幾乎所有人類知識領域的「通用語料」,是長期累積且並非為了 SEO 或點擊率而生的純淨內容。在 AI 爬蟲四處覓食、高品質公開文本快速枯竭的當下,哪些資料屬於「合法且值得使用」,已成為發展核心。

從 AI 訓練的角度來看,維基百科條目具備清晰的段落結構,且條目間存在大量連結,這使其非常適合用於訓練 AI 的檢索與摘要能力,更是檢索增強生成(RAG)的最佳素材。

當前各家媒體開始封鎖 AI 爬蟲、網路論壇逐漸商業化,且 AI 生成內容充斥網路,維基百科始終秉持初衷,由人力編寫出有條不紊的知識網頁。其必須附帶來源、保證中立觀點的核心原則,能引導 AI 偏向陳述事實而非表達立場,並學習如何呈現可靠資訊。

簡言之,儘管維基百科是為人類查閱而生,它卻是 AI 訓練資料的「理想型態」。

儘管現在 AI 能快速生成文章、答案與圖像,但維基百科強調,許多人並未意識到,這些生成的內容背後,其實都是由人類記錄、激盪並整理出的知識精華。在 AI 時代,以人為基礎的維基百科反而扮演了更為關鍵的角色。

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資料來源:Wikimedia(1)Wikimedia(2)Wikimedia(3)

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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