ИИ Google и Microsoft также обвиняют в использовании Grokipedia, а не только ChatGPT.
Краткое резюме
Недавнее исследование показало, что не только ChatGPT использует спорную энциклопедию Grokipedia от компании xAI Илона Маска. Аналогично, в ответах Google Gemini и Microsoft Copilot также обнаружено её упоминание. Информация об этом опубликована в The Verge.
1. Что такое Grokipedia?
* Энциклопедия создана командой xAI (компания Илона Маска).
* В отличие от Википедии, она не редактируется людьми; проверку делают собственные чат‑боты Grok.
* Пользователи могут отмечать ошибки через всплывающее окно, но до сих пор в статьях найдены фактические неточности и предвзятость (например, оправдание рабства в США, смягчение спорных моментов биографии Маска).
2. Как часто GPT‑модели её используют?
| Система | Упоминания Grokipedia | Количество запросов |
|---|---|---|
| ChatGPT | 263 000 | 13,6 млн |
| Google Gemini | 8 600 | — |
| Microsoft Copilot | 7 700 | — |
| AI‑обзоры Google (search overviews) | 567 | — |
*В сравнении: англоязычная Википедия упоминалась в 2,9 млн ответов.*
Глен Олсопп из Ahrefs отметил, что с конца октября 2025 г. доля Grokipedia в ответах растёт – от 0,01 % до 0,02 % ежедневно, а к середине ноября уже стало заметно больше.
3. Как обрабатывается источник?
* Google‑сервисы используют Grokipedia как дополнительный справочный материал среди множества ссылок.
* ChatGPT чаще придаёт ей высокий приоритет и выводит её в числе первых цитируемых источников, особенно при запросах о нишевых или специфических фактах (см. Джим Ю из BrightEdge).
4. Почему это важно?
Эксперты предупреждают об опасности распространения дезинформации:
* Grokipedia не проходит традиционную верификацию редакторов; ошибки остаются незамеченными, пока пользователь их не отметит.
* Наличие предвзятых утверждений (например, оправдание рабства) может вводить читателей в заблуждение.
Итог: хотя Grokipedia привлекает внимание благодаря своей связи с Илоном Маском, её использование ИИ‑системами приводит к риску распространения неточных и предвзятых сведений. Важно учитывать этот факт при выборе источников информации для генеративных моделей.
Комментарии (0)
Оставьте отзыв — пожалуйста, будьте вежливы и по теме.
Войти, чтобы комментировать