## 485｜维基百科：AI很强，但在我们这里，它永远只能当助手

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从互联网爆发至今的20多年里，全球有一个网站一直非常耀眼，那就是维基百科。2025年4月，他们刚刚发布了最新的人工智能战略，明确表示不会用 AI 来取代人工编写维基百科的内容。

但他们并不是将 AI 拒之门外，而是将 AI 用来降低技术门槛、赋能社区成员。维基百科从一开始就始终强调“AI 辅助人类”，而不是取代志愿者。

接下来，我带大家看看，维基百科是如何在拥抱 AI 的过程中，同时坚持自己的特色的。

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首先，简单介绍一下维基百科的基本数据。维基百科之所以耀眼，正是因为它的组织形式极其独特，难以复制。目前，维基百科拥有342个活跃的语言版本（最多时有356个），不过有十几个语言版本因为种种原因不再活跃。

截至2025年5月，维基百科的条目总量已经超过6400万条。为了让大家感受一下这个概念，如果将这些条目印成一本1000页的工具书，光是条目数量就得排满6.4万册。

每个月有3.9万的活跃编辑者——这里的活跃编辑者指的是在过去30天内编辑过5次及以上的人，相当于一个小城市的居民在共同维护这个知识宝库。

历史上，仅英文版就有超过1000万人参与过编辑，很多人会沉默多年，突然在某一天回来贡献自己的编辑。在维基百科上，每一秒钟都会发生5次编辑和4000次的阅读。

但最耀眼的是，维基百科的编辑全靠志愿者。任何人都可以点击“编辑”来参与，大家共同维护，没有编委会，也没有稿费。如此庞大的平台由非盈利性质的维基百科基金会托管，主要依靠全球小额捐款支撑。去年，他们的捐款总数达到了1.85亿美元。

维基百科作为一个如此庞大的内容平台，如何利用AI的策略也非常值得关注。毕竟，维基百科的内容并不需要过多的人类文风和情绪，通常更注重事实和数据，因此，它本身是非常容易与AI结合的。这让维基百科能够轻松扩大内容量，甚至再上一层楼。

然而，要保持这样的边界感并不容易。看看国内的一些内容平台，像百度的百家号，充斥着大量低质量的AI文章，就能明白这一点。

维基百科并不拒绝AI，而是非常谨慎地选择了合适的场景来拥抱AI。他们在早期就采用了半自动的工具来检测明显的编辑破坏行为。到了2015年，他们引入了一个机器学习系统，叫做ORES。

这个系统的主要功能是帮助志愿者快速识别潜在的破坏行为或低质量编辑。通过大量训练数据，系统学习到哪些编辑是高质量的，哪些是低质量甚至恶意的。当志愿者标记完一批内容后，系统就能根据这些标注来进行学习。

最后，ORES作为开放API，提供给各类巡查工具使用，其中就有一个叫做ClueBot NG的反破坏机器人，它结合AI评分，自动回退一些可能的低质量编辑。这一举措大大减少了志愿者巡查的工作量，也有效降低了漏洞的发生。

随着AI能力的提升，维基百科开始将 AI 应用于编辑推荐和内容改进的功能上。他们优先开发了内容翻译工具，利用成熟的谷歌翻译等引擎，帮助志愿者在提交某种语言的条目时，自动生成其他语言版本的初步译文。之后，志愿者只需进行润色和校对，从而大大降低了多语言版本的创作难度。

实际上，机器翻译是AI近年来最先取得的成熟领域之一。维基百科随后将AI应用于帮助新手编辑完成任务。因为他们发现，资深志愿者在处理和编辑内容时已经非常熟练，但新注册的用户通常质量较低、完成任务的时间较长。于是，维基百科在新手任务流程中加入了AI提示功能。

首先，系统会为新手推荐适合的简单任务，而不是让他们直接新建条目。这些任务主要包括添加站内链接、补充图片、标记引用等。例如，AI会利用机器学习模型分析内容的主旨，识别出关键术语并推荐相关的内部链接，接着由新人决定是否添加这些链接。类似地，AI还会根据理解推荐合适的图片内容，编辑人员再决定是否插入。

这类由AI提供选择建议的微型任务，极大的提升了新手的留存率和编辑成功率，毕竟新手在完成这些有明确指导的任务后，不但熟悉了系统，同时有了成就感，迈过了最初的陌生阶段。

除了帮助新手，维基百科还试验了更高级的内容建议工具，例如章节推荐。什么意思呢？

> 举个例子，假如我要创建一个城市词条，比如“驻马店”，在我写完城市名字后，系统会判断出这是一个城市词条，然后给我推荐合适的章节框架。比如，推荐我添加“人口统计”、“城区介绍”、“城市历史”、“特色旅游”等几个模块。

这样一来，我就能很清楚自己应该填充哪些内容，提高编辑效率。

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不过，刚才说的只是维基百科之前的AI尝试。上个月，他们发布了一个新的人工智能战略，明确表示AI不会取代人类。其实这也很正常，毕竟维基整个志愿者的维护，靠的都是大家为爱发电，要是突然说要用AI取代的话，等于这个产品最底层的基础崩塌了。

维基提出了AI的几个重点方向：

所以从上面维基百科的 AI 引入流程可以看到，他们每一步都经过了社区的讨论和测试，确保 AI 的引入能够提升志愿者的效率和用户体验，并且不会削弱维基百科的底层共建模式。

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当然，除了维基百科，其他内容平台也在积极引入AI来优化流程。

例如，《纽约时报》长期只允许用户对10%的新闻进行评论，原因是人工审核压力过大。自2017年起，他们构建了新的评论审核流程，AI首先根据评论内容自动评估其“有害”程度，对明显无害或积极的评论进行自动批准，而有争议的内容才会进入人工审核环节。后来，他们进一步训练AI来给每条评论打一个“有毒性”分数，不仅限于暴力和谩骂类内容，还包括可能引起读者反感或破坏讨论氛围的评论。

此外，全球最大的新闻论坛 Reddit 在2024年上半年就删除了超过两亿条违规用户内容，几乎全部由AI进行发现和处理。

除了内容审核，写作和出版平台 Medium 也在2023年初发布了公告，欢迎用户在写作过程中使用AI辅助工具，但要求必须对AI的参与进行透明度披露。也就是说，如果文章中使用了AI生成或润色内容，必须在文章中明确标注。

Medium的内容副总裁拉姆布强调，这种披露能够让读者清楚知道文章中AI的参与程度，从而自行决定如何看待和解读文章。对于那些疑似AI生成，但没有在文章中注明的内容，平台虽然不会删除，但会限制其推荐，不会把这篇文章推给更多的用户。

通过维基百科和其他几个媒体平台的例子，我们可以看到，AI的使用早已成为不可逆转的趋势，就像键盘取代手写一样。然而，具体在哪些场景下先使用AI，仍然是个人和企业需要认真思考的问题。

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最后说一件咱们AI学习圈的事。前两天我在得到发起了万元现金寻找AI实干家的大赛活动...短短2天，已经有80位高手同学参赛，提交了他们落地应用AI的案例。

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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。

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