尽管维基百科是有史以来最广泛咨询的参考书籍，但它面临着来自生成性人工智能公司的生存挑战，这些公司的产品分散了人们对它的访问。Helen Choi 认为，学术界作为研究者和高等教育教师，因其责任而有道德义务捍卫和支持像维基百科这样的开放知识社区。当人们使用像谷歌的 Gemini 或 ChatGPT 等人工智能产品时，他们会获得即时的答案。有时这些答案包括指向维基百科的链接。然而，大多数人工智能产品的用户在不进一步核实的情况下选择接受机器生成的输出，而不是点击维基百科的链接。如果这种做法继续下去，维基百科的读者数量将会持续下降。对维基百科的人工智能威胁这对维基百科来说是一个问题，因为它是由一个志愿者社区运营的，这个社区承担着写作、编码和管理等一切工作，而这个社区的成员来自于维基百科的读者。读者数量的减少意味着文章、更新和更正的减少——最终，可能导致一个废弃的、甚至可能是失效的百科全书。这不仅对人类是一个损失，对人工智能行业本身也是如此，因为它在很大程度上依赖于维基百科及其五十亿字的内容来训练驱动其产品的系统。当然，维基百科不仅是机器的训练数据；它是一个独立于商业或政府控制的自我治理社区。这个志愿者社区旨在为公共利益生产和分享知识。很难想到有哪个其他志愿者努力能够比维基百科更具影响力、普遍性和力量。它比商业企业如微软的百科全书 Encarta 和 xAI 的机器生成 Grokipedia 更成功，甚至在一些国家如中国被禁止，因为它的影响力被认为过于强大。然而，现在控制在线搜索的强大人工智能公司为这个疲惫和士气低落的社区带来了生存挑战，因为除了剥夺维基百科的读者外，他们还将志愿者的辛勤工作挪为己用，以谋取自身利润，将写作和研究简化为机器输入。一些人工智能公司未经授权通过抓取获取维基百科的内容，而另一些公司，包括微软、亚马逊和Meta，则支付维基百科以获得其页面的高速 API 访问权限。学术界保护开放知识的责任学术界保护维基百科上产生的开放知识的责任根植于其在知识中的特权地位和结构联系。根据 Iris Marion Young 的社会连接模型，一个人对改善不公的责任取决于他与参与的过程和结构的连接。作为知识过程的参与者，学术界有责任解决这些过程中的不公——例如，人工智能行业对维基百科这样的重要知识来源所犯下的罪行。凭借其对资源的访问和比维基百科的大部分匿名志愿者更高的地位，学术界有能力和权威来解决一个岌岌可危的维基百科所遭受的不公。作为被训练生产知识并教育下一代知识生产者的人，学者们实际上有独特的资格支持维基百科当前和未来的知识储备，以及其志愿者社区。学者们如何支持维基百科？学者们并不是伤害维基百科的人，他们——作为知识的共同监督者——有责任帮助保护维基百科免受伤害。而且学术界完全有能力做到这一点；他们的学科知识可以用来填补内容空白、纠正错误，并为复杂主题提供背景。学者们对高质量资源的访问和使用能力可以帮助提高维基百科的质量。由于维基百科的引用实践与学术实践相似，学者可能会发现编辑维基百科并没有他们想象的那么困难。除了将他们的专业知识和知识贡献给维基百科的页面外，学者们还可以通过将维基百科纳入他们的学术工作来支持它。正如学者们在研究和写作中引用任何他们依赖的人工智能生成的机器输出一样，他们也可以在工作中引用维基百科。这可以向其他学者突出维基百科作为知识来源的价值，并提供更大的透明度在自己的研究过程中。尽管一些学者对维基百科长期持怀疑态度，但在学术期刊中引用维基百科的情况似乎在增加——甚至在健康科学等领域的高影响力出版物中。学者们还可以通过教授学生如何为维基百科作贡献来支持它。这种做法可以增强未来几代人对维基百科的知识和理解