В конце октября 2025 года xAI под руководством Илона Маска запустила Grokipedia — энциклопедию, в которой тексты генерирует и редактирует сама модель Grok. Сайт стартовал как «v0.1» и на момент запуска содержал порядка 885 тысяч статей. Это не столько Wikipedia в привычном понимании, сколько попытка построить централизованную, алгоритмически управляемую базу знаний — с собственными приоритетами источников и пост-обработкой контента.
Больше об ИИ-помощниках расскажем на бесплатном тематическом уроке по их созданию!
Что такое Grokipedia и как она родилась
Grokipedia позиционируют как «открытую» и «правдивую» альтернативу Wikipedia: минималистичный интерфейс, большой поисковый бар и тексты, созданные LLM-моделью Grok.
Идея — снизить роль человеческого волонтёрного редактирования и дать ИИ возможность формировать и проверять факты. По заявлениям проекта, он должен быстрее обновлять материалы и подгружать первоисточники в режиме реального времени.
- ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ нейросети DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
- Где и как применять? Потестируем модель после установки на разных задачах
- Как дообучить модель под себя?
Как Grokipedia работает — коротко о механике
Grok генерирует статьи, опираясь на доступные онлайн-источники и на собственные внутренние правила ранжирования источников. По результатам расследований и независимых обзоров, часть контента в запусковой версии была напрямую адаптирована из Википедии — иногда почти слово в слово — а у статей заметно меньше ссылок и контекстной глубины, чем у их Википедийских аналогов. Это объясняет, почему одни страницы выглядят как «переписанные» чужие, а другие — короткие и скупые на источники.
Чем Grokipedia отличается от Wikipedia (и почему это важно)
Главное отличие — модель авторства и контроля.
Wikipedia — это коллективный проект: статьи правят люди-волонтёры, источники и споры о них видны и документированы; нейтральность понимается как пропорциональное отражение того, что пишут надёжные источники.
Grokipedia же стремится к централизованной модели: LLM пишет текст, а затем есть уровень автоматической или вручную настроенной фильтрации/переранжирования, где решения о «нейтральности» могут зависеть от выбора разработчиков и владельцев платформы. Иными словами — вместо тысячи редакторов есть алгоритм + руководство сверху. Это не нейтральность «по умолчанию», а нейтральность, как её интерпретируют создатели.
Откуда берутся источники и почему это вызывает споры
Grokipedia, судя по наблюдениям аналитиков, охотнее учитывает первичные, официальные и самопубликованные материалы (включая посты в соцсетях) и в ряде категорий ставит их в приоритет наряду с академией. Такой подход даёт преимущества в оперативности и актуальности, но и повышает риск односторонности: если основной поток источников идёт из самопиара, пресс-релизов или «оптимизированных» коммерческих страниц, статья будет выглядеть по-иному, чем тот же материал с развернутой критикой и вторичными обзорами.
Критики отмечают, что это может сместить картину в сторону тех голосов, которые умеют лучше продвигать себя онлайн.
Ошибки, «копипаст» и проверяемость
На старте журналисты и исследователи обнаружили примеры неточностей, а также фрагменты, очень похожие на тексты из Wikipedia. Это неудивительно: LLMы часто опираются на существующие тексты в интернете, и без аккуратной пост-обработки возникают дословные совпадения и некорректные ссылки.
Grokipedia допускает сообщения об ошибках, но прямого редактирования как у Wikipedia нет — вы не можете сразу взять и поправить страницу. Это меняет скорость исправления ошибок и делает модель «фильтрации» критически важной.
Итог — что нам даёт этот эксперимент
Grokipedia — это интересный и своевременный эксперимент: попытка посмотреть, насколько далеко можно автоматизировать сбор и подачу знаний. Она показывает преимущества скорости и единого стандарта формирования текста, но также возвращает нас к старой проблеме: кто контролирует истину.
В случае Grokipedia — этот контроль явно более верхний и управляемый, чем у децентрализованной модели Wikipedia. Для общества это значит: мы получаем ещё один источник, но обязаны подходить к нему с критическим мышлением и привычкой перепроверять.
- Освой нейросеть Perplexity и узнай, как пользоваться функционалом остальных ИИ в одном
- УЧАСТВОВАТЬ ЗА 0 РУБ.
- Расскажем, как получить подписку
- ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ нейросеть DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
