## 349｜200年历史的大英百科全书，凭借独特数据护城河成功转型AI公司，即将上市

同学们，快刀广播站又开始广播了。

今天，我们来聊一个传统企业借助人工智能老树开新花的故事。经常有人说自己所在的公司是传统企业，面对人工智能不好转型。而我今天要讲的这家公司，却是传统得不能再传统了，因为已经有200年历史，它就是负责出版《大英百科全书》的公司。

我们知道，《大英百科全书》常被放置在许多大学的图书馆中，尤其是国外大学的图书馆，它宛如镇馆之宝般，高高在上。要知道，它可是世界上最古老的持续出版的英语百科全书，在谷歌或者维基百科出来之前，几乎独揽了汇聚全球知识的重任，无疑是20世纪极为经典的著作。然而，步入2000年后，随着维基百科的诞生，以及后续推特、Facebook等社交媒体的兴起，它逐渐被视为过时的代表，面临着巨大的挑战。

但随着人工智能的兴起，《大英百科全书》摇身一变，成为一家由人工智能驱动的教育产品公司，据媒体报道，它很快就会以10亿美金的估值上市。我觉得，这样惊艳的转变太值得跟大家聊聊了。

这里得指出，虽说《大英百科全书》听着像传统出版公司，但早在2012年，它就停印纸质百科全书了。打那之后，《大英百科全书》一门心思扑在数字内容创作上。其实很多人不知道，《大英百科全书》对新技术一直有着超高的敏感度。回溯到1994年，彼时互联网才刚冒头，它就推出了第一部在线百科全书。

停止纸质出版后，它推出的在线平台上已有超过12万篇文章，且在不断更新。此外，该平台不仅汇聚海量文章，还承载着各类新闻报道、地图、丰富的视频、音频、动画等多媒体资源 。

说到这儿，有些朋友可能只是听过《大英百科全书》这个名字，对它的历史却不太熟悉，下面我简单介绍一下。

《大英百科全书》的历史可追溯至1768年，是世界上最古老、最具权威性的英文百科全书。我特地去查了查，1768年的东方，正值乾隆掌权，彼时已经有不少官员、文人投身古籍整理注释工作了，过了几年，乾隆还主持修订大名鼎鼎的《四库全书》。这么一琢磨，还挺有意思，东西方最富盛名的两个文化成就，居然时间如此接近。

《大英百科全书》最初是由苏格兰的出版商兼艺术家贝尔，在爱丁堡创立的，刚问世时仅有三卷本。自打首次出版发行，它就踏上了漫长的优化之路，历经多次修订与增补，内容持续丰富拓展，一步步蜕变成一部无所不包的综合性百科全书，把历史、科学、艺术、文化等诸多领域的知识统统囊括其中。

尤其值得一提的，是《大英百科全书》的第九版与第十一版。第九版于1875年至1889年出版，当时参与编纂的编辑团队里，汇聚了众多科学家、物理学家、生物学家，学术阵容堪称豪华，水准超凡，也正因如此，它收获了 “学者版” 的美誉，声名远播。

从这个角度来讲，就能理解为什么《大英百科全书》告别纸质出版后，没有步一些传统媒体的后尘，走向衰败。究其根源，在于它的内容足够精准、极具权威性，而这一切，都离不开那一套套严格的编辑与审查流程。

虽然有维基百科这种免费百科全书，在条目数量上超过了《大英百科全书》，但《大英百科全书》主打严守专家贡献和严格的编辑程序，如此一来，它和维基百科就形成了鲜明差异。

维基百科覆盖面确实更广，内容多倾向于用户创作，有了人工智能之后，大量内容更是由AI生成。我之前在广播站也提过，维基百科的编辑人员得专门耗费精力，去甄别内容究竟是出自人类之手，还是AI胡编乱造的。

而《大英百科全书》完全依靠专家生成内容，内容的精准性和权威性就是它的立身之本。在这种情况下，即便没有纸质版，其在线版对于许多学生和教育工作者来说，精准契合了他们对高品质内容的需求，因此具有很强的品牌溢价。不仅如此，针对特定人群，如3-8岁、4-12岁、6-14岁的孩子，它们还特意推出了问答书、科普小故事、知识清单等纸质读物。

凭借内容的准确性和严肃性，《大英百科全书》积累了良好的口碑，为它全方位迈进人工智能时代铺好了路。要知道，像ChatGPT这类通用AI模型，训练时吸纳了海量互联网信息，虽说优质、正确的内容不少，可垃圾与错误信息也掺杂其间，这就导致它们在回答问题时，更容易陷入幻觉陷阱。

但《大英百科全书》则不存在这样的问题。当下，它的核心业务是向学校与图书馆售卖在线教育软件，借助人工智能为人工服务赋能。它的AI不必大包大揽、应答所有问题，不像ChatGPT那般号称无所不知。它只专注于精准回应自己专长领域的疑问。另外，对于学生，它还能为其量身定制学习计划，帮助他们理解特定主题的进阶知识。总之，正因为其内容足够准确和权威，老师和学生都对它格外信赖。

在接受《泰晤士报》采访，被问及公司优势时，《大英百科全书》现任首席执行官考兹表示，自家的AI机器人允许用户抛出不少和科学相关的疑问，随后依托自身数据库给出答案。这么一来，用户提问时，虽说偶尔会碰上无法回应的难题，但就多数问题而言，比起一些通用AI，它给出的答案要靠谱得多。

实际上，这就印证了我之前提到的观点：大部分普通公司面临人工智能竞争时，核心较量在于数据层面，而非算法或者算力。打个比方，有两家工厂，一家数字化程度高，各环节都有清晰指标与数据，做决策就轻松，像是要不要引入机器人、机器狗这类事儿，瞬间就能拿捏。反观另一家，如果缺乏靠谱的数据，在AI浪潮冲击下，大概率会被远远甩在身后。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2024122920/1863453573770199604/122920.jpeg)
