Штучний інтелект Google та Microsoft також звинувачують у використанні Grokipedia, а не лише ChatGPT.

Коротке резюме

Нещодавнє дослідження показало, що не лише ChatGPT використовує суперечливу енциклопедію Grokipedia від компанії xAI Ілона Маска. Аналогічно в відповідях Google Gemini і Microsoft Copilot також виявлено її згадку. Інформація про це опублікована у The Verge.

1. Що таке Grokipedia?
* Енциклопедія створена командою xAI (компанія Ілона Маска).
* На відміну від Wikipedia, її не редагують люди; перевірку виконують власні чат‑боти Grok.
* Користувачі можуть позначати помилки через спливаюче вікно, але до сих пір у статтях знайдено фактичні неточності та упередженість (наприклад, виправдання рабства в США, пом'якшення суперечливих моментів біографії Маска).

2. Як часто GPT‑моделі її використовують?
| Система | Згадки Grokipedia | Кількість запитів |
|---------|-------------------|-------------------|
| ChatGPT | 263 000 | 13,6 млн |
| Google Gemini | 8 600 | — |
| Microsoft Copilot | 7 700 | — |
| AI‑огляди Google (search overviews) | 567 | — |

*У порівнянні: англомовна Wikipedia згадувалася у 2,9 млн відповідей.*

Глен Олсопп із Ahrefs зауважив, що з кінця жовтня 2025 р. частка Grokipedia в відповідях зростає – від 0,01 % до 0,02 % щоденно, а до середини листопада вже стало помітно більше.

3. Як обробляється джерело?
* Google‑сервіси використовують Grokipedia як додатковий справочний матеріал серед багатьох посилань.
* ChatGPT частіше надає їй високий пріоритет і виводить її у числі перших цитованих джерел, особливо при запитах про нішеві чи специфічні факти (див. Джим Ю з BrightEdge).

4. Чому це важливо?
Експерти попереджають про небезпеку поширення дезінформації:

* Grokipedia не проходить традиційну верифікацію редакторів; помилки залишаються непоміченими, поки користувач їх не позначить.
* Наявність упереджених тверджень (наприклад, виправдання рабства) може вводити читачів у оману.

Висновок: хоча Grokipedia привертає увагу завдяки своїй зв’язці з Ілоном Маском, її використання системами ШІ створює ризик поширення неточних і упереджених даних. Важливо враховувати цей факт при виборі джерел інформації для генеративних моделей.