科技界的億萬富翁埃隆·馬斯克（Elon Musk）一直以來都對全球最大的知識庫—維基百科（Wikipedia）抱持批評態度，多次公開稱其為「Wokipedia」，認為它充滿「宣傳」與「意識形態偏見」。為此，馬斯克旗下xAI公司於2025年10月27日正式推出了由AI驅動的線上百科全書——「Grokipedia」早期版本（v0.1）。
AI與知識的交鋒：效率至上的新百科全書
有著與Google Search一樣簡單外觀的Grokipedia，希望能提供一個更快、更精準、更客觀的知識庫，來挑戰Wikipedia在知識上的霸權。這場與Wikipedia知識競賽的核心，不僅是技術的迭代，更是一場關於「誰來決定真實」的權力轉移競賽：從過去二十年由全球志願者社群協作的模式，轉向由先進的演算法模型所驅動的知識生產體系。
Grokipedia的效率與深度優勢
Grokipedia最大的優勢在於其速度和內容的即時性。它利用Grok大型語言模型自動綜合資訊並發布條目，尤其在突發事件或新興領域，能展現出比傳統百科全書更迅速的反應能力。除了速度，Grokipedia在資訊深度與廣度上也展現出顯著優勢。根據初期使用者體驗顯示，Grokipedia能為複雜的主題提供極為詳盡的長篇分析。例如，在搜尋自家產品xAI時，Grokipedia目前能生成約4,200字的內容並附帶98個參考資料，這遠超維基百科同類條目的深度。即使面對競爭對手OpenAI，Grokipedia也能提供更全面、涵蓋時間更長的分析，篇幅達到約8,750字，內容橫跨公司創立、產品發展、商業合作、甚至高階主管的爭議事件。這種即時、深入且多維度的資訊聚合能力，是傳統依賴人工編輯和審核的維基百科難以比擬的。
知識生產的模式對決：黑箱與共識
科普核心：AI的「多對一聚合」模型
理解 Grokipedia 的運作，需要認識生成式 AI 知識生產的特點：「多對一聚合」。
傳統的知識傳播（如印刷術）是「一對多」的單向擴散；而生成式 AI 則相反。生成式 AI會從全球海量數據源中，將各種資訊進行聚合（Aggregate）、裁剪（Crop）、重構（Reconstruct），最終輸出一個流暢、權威的「唯一答案」 。這種模式雖然極大地提高了效率，但也引發了一個關鍵問題：在演算法的黑箱中，哪些原始資料被捨棄了？哪些偏差被放大？使用者對於這個「唯一答案」的生成過程完全無法追蹤和瞭解。所以存在著，「說不定這次AI 輸出的內容，很可能只是資料庫偏差與演算法黑箱運作邏輯的反射」的情形。
治理模式與信任基礎的差異
Grokipedia 與維基百科的根本性差異在於平台的資料治理結構：
維基百科的信任來自於其透明性、辯論性機制；而 Grokipedia 的知識創建則從「開放協作」轉變為「模型決策」 。雖然 Grokipedia 宣稱能提供來源連結以追蹤出處，但由於缺乏維基百科的開放編輯歷史和社群討論，使得資料產生機制來自演算法而非「社群性」。這種集中控制的黑箱治理，或許會讓知識生產的權力從群眾共識流向了企業專有模型。
速度與風險的共存：AI幻覺與版權爭議
準確性與偏見的兩難
雖然 Grokipedia 的速度是其主要賣點，但這種速度也伴隨著新的風險。Grokipedia上線初期即收錄超過88.5萬條 AI 產生的條目，然而，由於缺乏人工審核，其內容的準確度完全取決於模型。
外界擔憂，AI 模型可能產生「幻覺」或輸出帶有偏見的內容。這種擔憂並非空穴來風：
- 內容抄襲與依賴性： Grokipedia上線初期，多篇條目（如PlayStation、MacBook Air、半導體的「米勒效應」等）幾乎是直接或高度相似地複製了維基百科的內容。維基媒體基金會發言人曾指出：「即使是Grokipedia也需要維基百科才能存在」，這證明了 AI 內容生成必須仰賴人類志願者集體建立的數據庫。
- 演算法偏見： Grok 聊天機器人過去就曾因生成具政治傾向的回答而受批評，顯示這種偏差可能被帶入 Grokipedia 的知識體系。Grokipedia上線後也被批評散布錯誤資訊，例如錯誤地聲稱色情片加劇愛滋病疫情。
值得注意的是，Grokipedia的v0.1版本曾臨時延後上線，馬斯克對此的解釋是平台仍包含「太多遺留的宣傳內容」，必須再行清理。這反映出，即使是 AI 驅動的平台，在事實查核上可能仍無法完全脫離人工的介入。
知識的未來：從「接受者」到「質疑者」
面對 AI 生成的知識，我們不應僅扮演「接受者」，而必須轉變為「質疑者」。當知識的獲取變得極為容易時，人類對於判斷、質疑與反思的能力將面臨考驗。AI 不是知識的，而是一面映照資料庫偏差和演算法黑箱的鏡子。
結論：創新、治理與知識的權力平衡
Grokipedia的誕生，無疑是知識生產領域的一次重大創新。它以驚人的速度、深度和效率，為全球用戶提供了一個不同於傳統百科全書的知識獲取途徑，並挑戰了維基百科在資訊時代的權威地位，它成功地展示了生成式 AI 在收攏並梳理複雜資訊方面的強大的能力。與此同時也揭開了 AI 時代知識治理的深層困境：在追求效率的同時，如何確保內容的客觀性和透明度。
維基百科建立在「人類協作」與「公共知識」的基礎上，而 Grokipedia 則體現了「企業專有」與「演算法決定事實」的邏輯；未來的知識權威，將不再僅由速度或規模決定，而是取決於哪個平台能夠在AI的效率與知識的倫理之間找到可持續的平衡點。
我認為不能否認 AI 帶來的革新，但必須持續要求知識平台具備：來源的透明度、開放的問責機制以及對知識共享原則的尊重；或許只有當演算法不再是黑箱，並且找到公眾能參與知識的校準的機制，我們才能真正確保 AI 知識庫是為全人類的利益服務，而非僅為單一企業或意識形態服務。
