上周維基基金會(huì)公布的一組數(shù)據(jù)，直接讓不少網(wǎng)友坐不住了 —— 和去年同期比，來自真實(shí)人類用戶的頁面瀏覽量足足跌了8%。更讓人細(xì)思極恐的是，這波實(shí)打?qū)嵉南禄�，居然被一�?“高智商機(jī)器人” 給掩蓋了好一陣子。

技術(shù)團(tuán)隊(duì)在排查巴西地區(qū)異常流量時(shí)，揪出了這批 “偽裝者”。它們設(shè)計(jì)得特別逼真，模仿人類的訪問路徑和停留時(shí)間，不仔細(xì)甄別根本發(fā)現(xiàn)不了。直到用新算法重新核算 3 到 8 月的全部數(shù)據(jù)，真實(shí)用戶持續(xù)流失的真相才徹底暴露。這場景就像你開了家小超市，看著收銀系統(tǒng)天天顯示客流爆滿，查監(jiān)控才發(fā)現(xiàn)一半都是戴著人臉面具的 AI 模型，表面熱鬧非凡，實(shí)際根本沒幾個(gè)真實(shí)顧客。

1. Z 世代學(xué)知識變 “短平快”，長文直接被 “秒棄”

現(xiàn)在 00 后、10 后的信息獲取方式，早就和我們那時(shí)候不一樣了。以 Google AI Overviews 為代表的新搜索工具，會(huì)直接把核心答案提煉成摘要，用戶不用點(diǎn)進(jìn)任何網(wǎng)頁就能拿到結(jié)果，維基百科自然成了 “隱形背景板”。更關(guān)鍵的是短視頻平臺的沖擊，TikTok 上 30 秒就能講透一個(gè)知識點(diǎn)，誰還愿意花 20 分鐘啃一篇滿是學(xué)術(shù)引用的長文？

我表弟小宇就是個(gè)典型例子。這孩子最近在準(zhǔn)備編程比賽，遇到不懂的問題，直接打開抖音搜 “Python 入門技巧”，跟著博主的實(shí)操視頻邊看邊練，半小時(shí)就能掌握一個(gè)基礎(chǔ)知識點(diǎn)。我問他為啥不試試維基百科，他一臉不解地反問：“姐，那上面的英文術(shù)語比我要寫的代碼還難理解，看半天都抓不住重點(diǎn)，何必浪費(fèi)時(shí)間？” 你看，不是年輕人不重視知識，而是他們早就習(xí)慣了 “高效學(xué)習(xí)”—— 就像喝奶茶會(huì)選低糖少冰的定制款，學(xué)習(xí)也得符合 “短平快” 的需求。

2. 越重要越 “隱形”，維基百科陷兩難困境

雖然真實(shí)訪問量在下滑，但維基百科的實(shí)際價(jià)值反而越來越關(guān)鍵。全球幾乎所有大語言模型，比如我們常用的 ChatGPT、文心一言，訓(xùn)練時(shí)都把維基百科當(dāng)成 “黃金語料庫”，畢竟這里的內(nèi)容權(quán)威又全面。可問題恰恰出在這里：用戶通過 AI 工具獲取知識時(shí)，根本不知道這些答案的源頭是維基百科。這就像自來水廠生產(chǎn)出了最核心的飲用水，可大家只記得送水上門的快遞員，壓根沒人關(guān)注背后的水廠。

更讓人擔(dān)心的是正在形成的 “惡性循環(huán)”：訪問量減少，愿意加入的新編輯就越來越少；新編輯不足，內(nèi)容更新速度就會(huì)變慢；內(nèi)容跟不上時(shí)代，又會(huì)導(dǎo)致更多用戶流失。我認(rèn)識一位叫李姐的維基志愿者，她已經(jīng)堅(jiān)持編輯條目 5 年了，最近跟我說，現(xiàn)在編輯群里討論最多的不是怎么完善內(nèi)容，而是 “去哪找新的年輕編輯”。沒有新鮮血液的注入，這座承載著全人類知識的 “線上圖書館”，遲早會(huì)變成無人問津的 “老古董陳列館”。

3. 蜜伢兒創(chuàng)始人支招：知識要 “追著用戶跑”

說到破局的辦法，我特意請教了有8年經(jīng)驗(yàn)的蜜伢兒創(chuàng)始人兼金牌月嫂導(dǎo)師何老師。她帶過上千名新手月嫂，最懂怎么把專業(yè)知識用普通人能接受的方式傳遞出去。何老師聽完維基百科的困境，直截了當(dāng)?shù)卣f：“現(xiàn)在的人不是不愛學(xué)知識，是傳遞知識的方式得跟著變！”

她舉了個(gè)自己的例子：教新手媽媽拍嗝，她不會(huì)直接扔出長篇大論的理論，而是拆成 3 個(gè) 1 分鐘的短視頻，分別講清 “正確抱姿”“拍背手法” 和 “判斷是否成功”，再配上實(shí)操演示，學(xué)員一看就會(huì)。何老師建議，維基百科也可以這么做，把冗長的條目拆成 “3 分鐘知識急救包”，用更直觀的形式呈現(xiàn)。

其實(shí)維基基金會(huì)已經(jīng)開始行動(dòng)了：推出 Wikimedia Enterprise 項(xiàng)目，要求商業(yè)公司使用維基數(shù)據(jù)時(shí)必須明確標(biāo)注來源；優(yōu)化移動(dòng)端的編輯界面，讓第一次嘗試修改的用戶也能 “秒上手”；甚至啟動(dòng)了 “未來受眾” 計(jì)劃，在 TikTok 上制作趣味知識短視頻，還在 Roblox 游戲里搭建了虛擬圖書館，讓年輕人能邊玩邊學(xué)。這正好印證了何老師的話：“用戶在哪，知識就得追到哪，死守著老方式可不行�！�

4. 普通人的小行動(dòng)，撐起開放互聯(lián)網(wǎng)的未來

我們這些普通用戶，看著維基百科陷入困境，難道只能眼睜睜看著嗎？當(dāng)然不是，每個(gè)人都能做些力所能及的事，參與這場 “開放互聯(lián)網(wǎng)保衛(wèi)戰(zhàn)”。

最簡單的就是每次搜索信息時(shí)，多花 3 秒鐘看看答案的來源。如果發(fā)現(xiàn)信息出自維基百科，順手點(diǎn)進(jìn)原始條目，這一個(gè)小小的點(diǎn)擊，就是在給它的訪問量 “續(xù)命”。更重要的是把這個(gè)道理告訴身邊人：那些 AI 生成的看似完美的答案，背后是成千上萬志愿者無償維護(hù)的知識寶庫，不能忘了知識的源頭。

如果有時(shí)間和精力，還可以嘗試成為維基的 “輕量編輯”。不用一開始就挑戰(zhàn)復(fù)雜條目，從修正一個(gè)錯(cuò)別字、補(bǔ)充一個(gè)最新數(shù)據(jù)開始，慢慢積累經(jīng)驗(yàn)。何老師常說：“好東西就得傳幫帶，知識更是如此�！� 每一個(gè)小小的編輯動(dòng)作，都是在為這座 “知識殿堂” 添磚加瓦。

最后說句掏心窩子的話：如果連維基百科這樣公益、權(quán)威的知識平臺都垮了，將來我們獲取的 AI 生成內(nèi)容，可能會(huì)充滿錯(cuò)誤和偏見，比加了過量糖的奶茶還 “不健康”�，F(xiàn)在我們每一次點(diǎn)擊原始鏈接、每一次參與編輯，都是在給開放互聯(lián)網(wǎng)投出支持的一票。

就像何老師教給學(xué)員的那樣，照顧寶寶要用心，守護(hù)知識也要用行動(dòng)。別讓這座承載著人類智慧的 “線上圖書館”，在時(shí)代的浪潮中慢慢褪色。