Wikipedia ogłosiła rozszerzenie współpracy z największymi firmami technologicznymi w dziedzinie sztucznej inteligencji, zawierając nowe umowy na wykorzystanie swoich materiałów do szkolenia modeli AI. Wśród partnerów znajdują się Microsoft, Amazon i Meta. Te ustalenia świadczą o tym, że non-profit encyklopedia stopniowo przekształca swój ogromny zbiór wiedzy w strategiczny zasób dla szybko rozwijającego się przemysłu sztucznej inteligencji, zauważa Reuters.
Według informacji Wikimedia Foundation, w ciągu ostatniego roku podobne umowy zostały podpisane także z kilkoma wyspecjalizowanymi deweloperami AI, w tym startupem Perplexity i francuską firmą Mistral AI. Wcześniej, w 2022 roku, Wikipedia już podpisała umowę z Google, należącą do holdingu Alphabet, co stało się jednym z pierwszych publicznych przykładów współpracy encyklopedii z deweloperami AI.
Treści Wikipedii od dawna uważane są za jedno z podstawowych źródeł danych do szkolenia modeli generatywnych. Encyklopedia zawiera około 65 milionów artykułów, opublikowanych w ponad 300 językach, i obejmuje praktycznie wszystkie dziedziny ludzkiej wiedzy. Dzięki swojej strukturyzacji, neutralnemu stylowi i wielojęzyczności materiały te są szeroko wykorzystywane przy tworzeniu chatbotów, asystentów głosowych i innych usług AI.
Eksperci zauważają, że rosnąca zależność firm technologicznych od wysokiej jakości i zweryfikowanych danych wzmacnia pozycje negocjacyjne właścicieli praw i projektów non-profit. W obliczu niedoboru legalnych treści edukacyjnych Wikipedia znajduje się w unikalnej sytuacji: z jednej strony pozostaje otwartym źródłem wiedzy, a z drugiej — zyskuje możliwość finansowania swojej działalności poprzez umowy komercyjne z firmami AI.
W szerszym kontekście te transakcje odzwierciedlają formowanie nowego rynku — rynku danych dla sztucznej inteligencji, gdzie treść staje się równie cennym aktywem, jak moce obliczeniowe czy algorytmy. Doświadczenie Wikipedii może stać się punktem odniesienia dla innych mediów, platform edukacyjnych i naukowych, które szukają równowagi między otwartym dostępem a zrównoważonymi modelami finansowania w epoce AI.