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。

wiki editor.jpg
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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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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