AI 重寫知識庫？馬斯克 Grokipedia 對上科學界的 SciencePedia，Wikipedia：那我走？

量子位的朋友們 2025-10-29 18:16:15 來源：量子位

在過去一周里，「AI 重寫知識庫」這個老話題突然被推到聚光燈中心。

一邊，是馬斯克的 xAI 團隊推出的 Grokipedia：它被描述為“要成為 Wikipedia 的更好替代品”，甚至直接把目標寫成“用 AI 清洗掉傳統知識體系中的意識形態偏差”，承諾做“更中立、更真實”的百科式知識庫。

不過，Grokipedia 的上線過程并不順滑：它的第一次公開發布時間被多次臨時推遲，官方解釋是“還需要清理掉宣傳式內容（purge propaganda）”，并在測試版上線前后不斷調整口徑，強化“我們不是復制 Wikipedia，而是在做去偏見的真相版本”。雖然這些行為看起來有點迷惑，但是也反映出AI 重寫知識庫并不是一件易事。

另一邊，是一款幾乎同步亮相的同類型產品 SciencePedia。它由一家名為深勢科技的中國公司依托其科研平臺推出，官方定位不是“再造一個通用百科”，而是“聚焦科學知識”的結構化系統。官方披露的信息顯示，它的核心目標是把學科知識拆解為可驗證的知識點，再通過邏輯、因果、上下游應用關系把這些知識點連成一張可導航的科學知識網絡。這一思路更像是“用 AI 組織科學”，而不是“用 AI 重寫百科”。

為什么這么多 AI 團隊要考慮重寫知識庫呢？為什么Grokipedia會頻頻翻車，重寫知識庫有什么難點？ SciencePedia的出現對 AI 知識庫產品的發展又有哪些啟發呢？

為什么需要「AI 重寫知識庫」？

當前“知識庫”存量爆炸，但寫作主體很多且風格雜亂；有許多行業的文檔描述，需要確保對用戶的表述一致且合規，要消除“舊版承諾”、“灰色描述”等，人工手動校審標注工作量巨大；現在信息更新越來越快，并且同一個核心知識需要適配不同語境，人工維護遠遠跟不上信息變化速度。

從技術發展角度，當下各類 AI Agent 蓬勃興起，且逐漸融入前端應用。Agent 的自主決策嚴重依賴其檢索知識的質量。陳舊、碎片化、矛盾的知識庫，會導致 Agent “高效率制造事故”。因此需要大量“機器可使用”的標準化知識，未來知識庫將不再局限于“人類閱讀”。

因此，將知識庫升級為高質量、標準化的“Agent 語料庫”是發展的必然選項，那么“AI重寫知識庫”有哪些技術上的難點與限制呢？

AI重寫知識庫的技術難點

目前，AI 重寫知識庫的技術難點并不是單點問題，它存在多維度挑戰，同時各維度之間還存在復雜的相互關聯相互影響：

1、知識表征沖突

具體來講是符號邏輯與神經表示的兼容性，知識庫重構需整合傳統符號化知識（如本體論）與神經網絡習得的連續向量表示。這種雙重表征導致語義映射沖突：離散規則的邏輯約束難以融入神經網絡的概率化輸出。例如，構建連續知識庫時，不同的知識編碼方式差異會引發語義失真，從而給用戶輸出“不知所云的回答”。

另一方面，在知識結構重組過程中，AI 模型難以保持實體關系的邏輯完備性。如屬性繼承、時空約束等復雜關系在重寫后常出現斷裂或矛盾，需引入額外驗證機制。

2、多模態知識處理

互聯網的報道、各類報表數據、科學文獻等等文檔中的文本、圖表、公式往往隱含著關聯邏輯，但現有 AI 在跨模態特征對齊上存在顯著誤差，導致它很難在同一語義框架下穩定“理解”并整合這些信息。同時，譬如專利、論文等結構化與非結構化數據的融合需要消耗大量計算資源。

此外，當知識條目數據過于龐大，RAG 技術的檢索效果會變得不理想，且算力消耗巨大。這意味著：知識越大、越復雜，現有的技術會越吃力。

3、語義完整性保障

當前的查詢重寫技術在處理復合語義時存在局限，會出現上下文衰減效應。如科學問答場景中，背景知識引入不足導致回答準確率嚴重下降，這主要是源于語境建模不充分及知識粒度控制失效。

百科條目既要保持“最新”，又要關聯“可溯源的歷史版本”。但是當前生成式 AI 所輸出的知識常出現事實沖突（如時間線矛盾）?，F有方法依賴規則引擎事后修正，但例如有癌癥醫療領域研究顯示仍有部分隱含錯誤未被檢測。

4、倫理與安全瓶頸

目前，知識庫仍存在可追溯性漏洞，AI 生成的知識往往難以溯源原始證據鏈，導致決策可信度受損。尤其在法律、醫療領域需構建認證權重機制。還存在一些價值對齊困境，例如知識庫重構中的文化偏見問題。有跨區域測試表明，同一模型在不同語料訓練下產出知識的社會公平性差異可達 42%。

5、跨域泛化缺陷

還存在一些系統性難點，例如領域遷移存在困難；動態維護消耗巨大，人機協作方面 AI 對用戶意圖的理解存在缺陷。

這些多維度的問題彼此耦合：任何一個環節出現偏差，都會在后續的表示、檢索、生成、審校過程中被放大，最終影響知識庫的可用性和可信度。因此，即便是 Grokipedia 團隊也會有極大的“翻車”風險。

同是“AI百科”產品，為何 SciencePedia“翻車”風險較小?

知道了技術難點，我們再對比看下 SciencePedia 與 Grokipedia。表面上，兩個產品都在試圖用 AI 重新定義“知識庫”。但往下拆解會發現它們其實在做兩條完全不同的路：Grokipedia 想證明“AI 能不能把世界重新講一遍”；而SciencePedia 想回答“AI 能不能把科學知識組織成可以推理、可以復用的結構”。

從 xAI 的公開敘述看，Grokipedia 被直接設定為 Wikipedia 的“升級版”，它的目標是把“全社會通用知識百科”這件事重新拿回來，放在一個新的敘事框架里。發布時，官方曾聲稱 Grokipedia 擁有超過 880,000 個條目；相比之下，Wikipedia 僅英文條目就有超過 700 萬條，可見 Grokipedia 這一產品定位的難度有多大。

而 SciencePedia 的起點就比較務實且可靠。它并不試圖覆蓋“世界的一切”，而是把邊界直接畫在“與科學研究相關的知識”：物理、化學、生物、數學、工程、地理等學科體系內的關鍵知識點與它們之間的依賴關系、推導關系、應用關系。

相比 Grokipedia，SciencePedia 在早期階段的目標設定明顯更可控、也更低難度。二者定位并不相同，但作為同一賽道的形態嘗試，SciencePedia 的產品路徑是值得認真拆解、放大借鑒的。

SciencePedia：不是在“放詞條”，是在“重建推理鏈”

官方描述里，它不是在做“整站式百科”，而是在搭“科學知識圖譜”：先按學科劃分（物理、化學、生物、工程、材料……），確保用戶知道自己處在哪一門學科的語境里；再把這門學科下的關鍵知識點拆開；最后，用邏輯/因果/應用關系把知識點連成鏈路，告訴你：這個知識點為什么重要、它依賴哪些前提、它會影響哪些下游問題。

我們根據官方披露的信息推測 SciencePedia 采取的思路可以概括成三個關鍵詞：長思維鏈、逆思維鏈搜索、人機協同進化。

（1）長思維鏈（Long Chain-of-Thought）

SciencePedia 試圖還原“這個結論是怎么被人類一步步做出來的”。舉例來說，當用戶查看“量子糾纏”，系統不會只給出一句標準定義，而是沿著物理學的發展脈絡展開：從 EPR 佯謬的提出，到貝爾不等式的推導，再到實驗驗證路徑，最后延伸到量子計算中的具體應用。

也就是說，它展示的不是“答案是什么”，而是“答案是如何被建立并被驗證的”。這一點，本質上是在把科學發現過程本身當成知識的一部分，而不是只保留終點結論。

（2）逆思維鏈搜索（Inverse Reasoning Search）

SciencePedia 基于約 400 萬條“思維鏈”構建了一個深層邏輯網絡，并用這套網絡來回答“這個主題能通向什么”。

當有人檢索“拓撲絕緣體”，系統不僅會呈現凝聚態物理中的拓撲理論基礎，還會自動指向材料科學里的制備工藝、數學拓撲學中的關鍵概念，乃至量子計算中潛在的器件應用路徑。

這相當于把“跨學科偶然靈感”轉成“系統化導航”：用戶可以看到一條知識線在不同學科間如何延展，而不是靠自己在文獻海洋里碰運氣。

（3）人機協同進化（AI + 專家共建）

SciencePedia 的知識更新并不是“AI 說了算”。它采用了雙引擎機制：AI 負責從論文、教材、科研資料中抽取知識、初步重寫和初步自檢；專家委員會和貢獻者社區負責仲裁、校正深度理解、標注爭議點。這使得它把“可擴展性”和“科學嚴謹性”綁定在一起，而不是二選一。

這跟“把 Wikipedia 重講一遍”是兩個完全不同的產品哲學。

結語

看到這里，大家對 SciencePedia 與 Grokipedia 這兩個產品應該有了相對清晰的認識。

Grokipedia 試圖回答的是：“AI 能不能把世界重新講一遍，順便糾正一些敘事方式？”

SciencePedia 試圖回答的是：“AI 能不能把科學知識拆成結構化、可復用、可驗證的要素網絡，并幫人沿著這張網絡學習和推理？”

從產業角度，這兩條路線不會互斥，但它們指向的用戶群體明顯不同：Grokipedia 面向的是“我想快速知道答案”的公眾互聯網；SciencePedia 面向的是“我想沿著這條學術鏈路走下去”的科研與工程人群。兩者一個像是內容實驗，另一個則像知識系統。長期來看，什么會更重要？也許不是“誰的條目數量更多”，而是“哪一套體系更容易被科研、教學和產業直接拿來用”。

*本文系量子位獲授權刊載，觀點僅為原作者所有。