Grokipedia: xAI की AI-संचालित विश्वकोश का अनावरण

लेखक: बॉक्सू ली

परिचय

Grokipedia के शुरुआती आगंतुकों ने एक न्यूनतम इंटरफेस का सामना किया: “Grokipedia v0.1” नामक एक विरल होमपेज जिसमें खोज प्रश्नों के लिए एक सर्च बार के अलावा कुछ नहीं था[6]। यह सादा डिज़ाइन जानबूझकर किया गया है – साइट को पढ़ने के लिए डिज़ाइन किया गया है, संपादन के लिए नहीं, Wikipedia के समुदाय-संपादन योग्य पृष्ठों के विपरीत[7]। उपयोगकर्ता बस एक विषय टाइप करते हैं और उन्हें एक लेख प्रस्तुत किया जाता है जो एक संक्षिप्त विश्वकोश प्रविष्टि की तरह पढ़ता है। विशेष रूप से, Grokipedia की प्रविष्टियाँ **xAI के बड़े भाषा मॉडल (LLM) Grok द्वारा AI-जनित हैं, न कि मानव स्वयंसेवकों द्वारा लिखी गईं[8]। मस्क के शब्दों में, “यहाँ का लक्ष्य एक ओपन सोर्स, सभी ज्ञान का संपूर्ण संग्रह बनाना है”, AI का उपयोग करके तेजी से तथ्यों को इकट्ठा और प्रस्तुत करना[9]। यह परिचय Grokipedia की मुख्य क्षमताओं, इसके तकनीकी संरचना, वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामले, मौजूदा प्लेटफार्मों के साथ तुलना और ज्ञान तक पहुंच के लिए इसके संभावित प्रभावों का अवलोकन प्रदान करता है।

मुख्य क्षमताएं और उपयोगकर्ता अनुभव

एआई-संचालित ज्ञान पुनर्प्राप्ति और संश्लेषण: Grokipedia की परिभाषित क्षमता इसकी कई स्रोतों से अद्यतन जानकारी पुनः प्राप्त करने और इसे सुसंगत विश्वकोश शैली के लेखों में संश्लेषित करने की योग्यता है। जब कोई उपयोगकर्ता किसी विषय की खोज करता है, तो सिस्टम Grok AI का उपयोग करके वेब से प्रासंगिक डेटा खींचता है – जिसमें हालिया समाचार साइट्स, शैक्षणिक पत्र, आधिकारिक डेटाबेस, और यहां तक कि मस्क के सोशल नेटवर्क X (पूर्व में ट्विटर) की पोस्ट शामिल होती हैं – इससे पहले कि यह एक लेख उत्पन्न करे [10]। वास्तव में, Grokipedia वास्तविक समय में शोध करता है: यह “शीर्ष स्रोतों को देखता है… X पोस्ट और आधिकारिक साइटों को पढ़ता है… [और] पेपर और सरकारी डेटा की जांच करता है” ताकि तथ्यों को संकलित करे [11]। यह पुनर्प्राप्ति-वर्धित दृष्टिकोण इसे ताज़ा, वर्तमान जानकारी शामिल करने की अनुमति देता है, जिस पर पारंपरिक विश्वकोश पीछे रह सकते हैं। उदाहरण के लिए, xAI का Grok मॉडल X से वास्तविक समय डेटा पर प्रशिक्षित है, जिससे इसे हाल के घटनाक्रम और विचार-विमर्श की जानकारी मिलती है [12][13]। अधिकांश LLMs के विपरीत, जिनका प्रशिक्षण कटऑफ स्थिर होता है, Grok “अभी क्या हो रहा है, यह जानने के लिए डिज़ाइन किया गया है,” इसके उत्तरों में लाइव डेटा स्ट्रीम को शामिल करता है [13]।

Grok मॉडल से कनेक्शन: Grokipedia के पीछे का आधार Grok चैटबॉट AI है, जो xAI का प्रमुख LLM है। Grok को पहली बार 2023 में ChatGPT के जवाब के रूप में Musk द्वारा पेश किया गया था, जिसे इसकी “विद्रोही लकीर” और वास्तविक समय जागरूकता के लिए जाना जाता है[14][12]। तकनीकी रूप से, Grok की आर्किटेक्चर पैमाने और चपलता के लिए बनाई गई है। xAI ने अपने शुरुआती Grok-1 मॉडल को ओपन-सोर्स किया, जिसमें 314 अरब पैरामीटर Mixture-of-Experts (MoE) ट्रांसफार्मर नेटवर्क का खुलासा किया[15]। यह MoE डिज़ाइन प्रति क्वेरी केवल इसके विशेषज्ञों का एक उपसमूह सक्रिय करता है, जिससे प्रत्येक टोकन पर पूर्ण कम्प्यूटेशनल लागत के बिना विशाल मॉडल क्षमता सक्षम होती है[16]। Grok मॉडल का विकास जारी रहा है (xAI कथित तौर पर 2025 के अंत तक Grok 4 पर है), विस्तारित संदर्भ लंबाई और टूल-यूज़ इंटीग्रेशन पर ध्यान केंद्रित करते हुए। विशेष रूप से, Grok 4 एक अत्यधिक बड़ा संदर्भ विंडो (256,000 टोकन तक) समर्थन करता है और इसे वेब खोज और X प्लेटफ़ॉर्म क्वेरी जैसे उपकरणों का उपयोग करने के लिए सुदृढीकरण शिक्षा के माध्यम से प्रशिक्षित किया गया था[17][18]। व्यवहार में, इसका मतलब है कि Grokipedia का AI स्वतः खोज क्वेरी जारी कर सकता है, जानकारी प्राप्त कर सकता है और उसे अपने द्वारा लिखे गए लेख में शामिल कर सकता है। X के साथ गहन इंटीग्रेशन एक अनूठी विशेषता है – Grok X की पोस्ट्स की उन्नत सिमेंटिक खोज कर सकता है और यहां तक कि प्लेटफ़ॉर्म से मीडिया का विश्लेषण करके प्रश्नों का उत्तर दे सकता है[17]। Grokipedia और Grok मॉडल की टूल-यूज़िंग क्षमताओं के बीच यह मजबूत संबंध प्लेटफ़ॉर्म को मांग पर तथ्य प्राप्त करने और अपनी ज्ञान आधार को लगातार अपडेट करने की अनुमति देता है।

उपयोगकर्ता अनुभव – स्रोतों के साथ विश्वकोशीय उत्तर: ग्रोकिपीडिया का उपयोग करना सुपरचार्ज्ड विकिपीडिया के उपयोग जैसा लगता है, लेकिन कुछ महत्वपूर्ण अंतर हैं। इंटरफ़ेस साफ और सरल है, जो बिना संपादन बटन, वार्ता पृष्ठों या व्यापक नेविगेशन लिंक्स के एक खोज-प्रश्न -> उत्तर प्रवाह पर जोर देता है[7]। जब आप एक विषय का अनुरोध करते हैं, तो ग्रोकिपीडिया एक अच्छी तरह से लिखा गया, सुसंगत लेख विश्वकोशीय लहजे में प्रस्तुत करता है, जो अक्सर विकिपीडिया की सामान्यतः सूखी गद्य की तुलना में अधिक वार्तालापीय और सुलभ होता है[19]। जटिल विषयों को साधारण भाषा में व्याख्या के साथ प्रस्तुत किया जा सकता है (उदाहरण के लिए, “अच्छा, आइए आइंस्टीन के प्रसिद्ध सिद्धांत को बिना सभी डरावने गणित के समझें...” के रूप में सापेक्षता पर एक काल्पनिक उद्घाटन)[20], जो ग्रोक की अधिक अनौपचारिक शैली को दर्शाता है। महत्वपूर्ण रूप से, मंच हर दावे को प्रमाण के साथ समर्थन करने का प्रयास करता है। प्रत्येक ग्रोकिपीडिया प्रविष्टि संदर्भों और उद्धरणों के साथ आती है, हालांकि विकिपीडिया से अलग प्रारूप में। भीड़-स्रोत फुटनोट्स के बजाय, ग्रोकिपीडिया की AI स्वयं प्रस्तुत तथ्यों का समर्थन करने के लिए इनलाइन स्रोत लिंक या संदर्भ सूची प्रदान करती है[4]। मस्क का कहना है कि AI “हर पंक्ति के लिए प्रमाण दिखाता है”, जिससे उपयोगकर्ता स्रोतों को सीधे क्लिक करके सत्यापित कर सकते हैं[10]। वर्तमान v0.1 में, कुछ समीक्षकों ने नोट किया है कि उद्धरण पारदर्शिता सही नहीं है – संदर्भ सूचीबद्ध होते हैं, लेकिन हमेशा विशिष्ट वाक्यों से नहीं जुड़े होते हैं[21][22]। फिर भी, ग्रोकिपीडिया के प्रमुख लेख भारी रूप से संदर्भित होते हैं। उदाहरण के लिए, एलोन मस्क की खुद की ग्रोकिपीडिया जीवनी लगभग ~11,000 शब्दों में है और 300 से अधिक बाहरी वेबसाइटों को संदर्भित करती है[23], जो उसके विकिपीडिया पृष्ठ की संदर्भ गिनती से कहीं अधिक है। इन उद्धरणों को स्वचालित रूप से खींचकर, ग्रोकिपीडिया पाठकों के लिए यह देखना आसान बनाना चाहता है कि AI ने अपनी जानकारी कहाँ से प्राप्त की, AI द्वारा तथ्यों के “मतिभ्रम” की चिंताओं का समाधान करता है।

Focus on Real-Time and Comprehensive Coverage: Grokipedia’s core strength is speed and breadth. Because articles are generated on the fly by AI (or updated dynamically), the platform can cover niche or emerging topics quickly – even subjects that lack a Wikipedia entry. Observers note that Grokipedia can theoretically produce an article on a breaking news event or trending topic within seconds, incorporating the latest data available[24][25]. This contrasts with the slower, consensus-based update cycle of Wikipedia, where volunteer editors may take hours or days to update or create an article on new developments. Musk has emphasized this agility: after a delay to “purge out the propaganda,” Grokipedia launched in late October and was promptly able to include very recent political content (such as narratives from the ongoing U.S. government shutdown in October 2025) that would challenge Wikipedia’s recency[26][27]. The user experience, therefore, is that of an up-to-the-minute reference – one could search for a developing story or a figure in the news and get a synthesized overview with citations from news articles and social media posts that are only hours old. Early marketing even described Grokipedia as providing “instant facts, zero bias” with the ability to verify each fact immediately[28][10]. While “zero bias” is a bold claim (and one we examine critically below), the immediate availability of information is certainly a selling point of the platform’s capabilities.

अंदर की बातें: Grokipedia की तकनीकी संरचना

Grokipedia की संरचना एक शक्तिशाली बड़े भाषा मॉडल (LLM) को एक परिष्कृत पुनर्प्राप्ति और ज्ञान-अद्यतन पाइपलाइन के साथ मिलाती है। यहाँ हम ज्ञात और अनुमानित घटकों को तोड़ते हैं:

• xAI का ग्रोक मॉडल: ग्रोकीपेडिया के केंद्र में ग्रोक LLM है, जो प्राकृतिक भाषा निर्माण और तर्क शक्ति इंजन प्रदान करता है। ग्रोक का विकास LLM परिदृश्य में अद्वितीय रहा है। पहला संस्करण, ग्रोक-1, एक विशाल 314B-पैरामीटर मिश्रण-ऑफ-एक्सपर्ट्स मॉडल था जिसे xAI द्वारा खरोंच से प्रशिक्षित किया गया था[15]। इस MoE डिज़ाइन का मतलब है कि मॉडल में कई विशेषज्ञ उपनेटवर्क होते हैं जहाँ किसी दिए गए टोकन भविष्यवाणी के लिए केवल एक अंश (रिपोर्ट के अनुसार 25%) पैरामीटर सक्रिय होते हैं[16]। ऐसी वास्तुकला सैकड़ों अरबों पैरामीटर को स्केलिंग करने की अनुमति देती है जबकि अनुमान लागत को नियंत्रित करते हुए, जिससे ग्रोक को क्षमता और दक्षता दोनों में बढ़त मिलती है। 2024–2025 के दौरान, xAI ने ग्रोक पर (संस्करण 1.5, 2, 3, और 4 के माध्यम से) अपनी क्षमताओं को सुधारने के लिए पुनरावृति की। ग्रोक 4, जो संभवतः 2025 में ग्रोकीपेडिया को शक्ति दे रहा है, ने कई उन्नत विशेषताओं को पेश किया। इसमें एक अत्यंत बड़ा संदर्भ विंडो (256k टोकन तक)[29] है, जो इसे एक लेख की संरचना करते समय बहुत बड़ी मात्रा में पाठ (दर्जनों दस्तावेजों का मूल्य) को निगलने और तर्क करने की अनुमति देता है। यह एक विश्वकोश AI के लिए महत्वपूर्ण है: ग्रोक कई स्रोत लेख, सोशल मीडिया थ्रेड्स, या वैज्ञानिक पत्र एक साथ पढ़ सकता है और उनकी जानकारी को एकीकृत कर सकता है। ग्रोक 4 को भी उच्च तर्क प्रदर्शन के लिए डिज़ाइन किया गया है - xAI “सीमा” स्तर के तर्क का दावा करता है, जैसे मानवता की अंतिम परीक्षा जैसे बेंचमार्क का हवाला देते हुए जहां ग्रोक 4 का भारी संस्करण 50% से अधिक अंक प्राप्त करने वाला पहला मॉडल था[30]। व्यावहारिक रूप से, ग्रोक का पैमाना और डिज़ाइन इसे बड़े सबूत आधार के साथ जटिल विषयों को निपटाने के लिए सुसज्जित करता है, और ऐसा काफी तेज़ी से करता है (xAI ने कुछ ग्रोक वेरिएंट को ~90 टोकन/सेकंड आउटपुट उत्पन्न करने के लिए अनुकूलित किया है)[31][32]।
• पुनःप्राप्ति तंत्र और डेटा स्रोत: ग्रोकीपेडिया केवल ग्रोक के पूर्व-प्रशिक्षित ज्ञान पर निर्भर नहीं करता है; यह सक्रिय रूप से वास्तविक समय में बाहरी स्रोतों से जानकारी पुनः प्राप्त करता है। यह पुनःप्राप्ति-वर्धित उत्पादन इसकी वास्तुकला में केंद्रीय है। रिपोर्टों के अनुसार, ग्रोक 4 को टूल्स के उपयोग के लिए सुदृढीकरण सीखने के साथ प्रशिक्षित किया गया था, जिसका मतलब है कि मॉडल को जब तक अद्यतन तथ्यों की आवश्यकता होती है, तब तक खोज उपप्रणाली को कॉल करने का निर्णय लेने का अधिकार है[18]। ग्रोकीपेडिया के संदर्भ में, जब एक क्वेरी आती है, तो सिस्टम संभवतः दो मुख्य पुनःप्राप्ति चैनलों को ट्रिगर करता है: एक वेब खोज और एक X प्लेटफ़ॉर्म खोज। वेब पुनःप्राप्ति खोज सूचकांकों या विशिष्ट भरोसेमंद डेटाबेस (समाचार साइट, विकिपीडिया खुद, शैक्षणिक भंडार, आदि) को प्रासंगिक दस्तावेज़ खोजने के लिए क्वेरी करेगा। X पुनःप्राप्ति ग्रोक 4 की अनूठी क्षमता का लाभ उठाती है जो ट्विटर/X पोस्ट के माध्यम से “उन्नत कीवर्ड और अर्थपूर्ण खोज” कर सकती है[17]। यह एक पेटेंटेड एकीकरण है जो GPT-4 जैसे अन्य LLMs में नहीं है - ग्रोक सीधे X पर सोशल मीडिया सामग्री की फायरहोस में टैप कर सकता है, यहां तक कि वहां पोस्ट की गई छवियों या वीडियो का विश्लेषण कर जानकारी निकाल सकता है[17]। इन स्रोतों को मिलाकर, ग्रोकीपेडिया एक व्यापक जाल डालता है: उदाहरण के लिए, एक विषय “मंगल ग्रह नमूना वापसी मिशन 2025” में नवीनतम नासा प्रेस रिलीज़, समाचार लेख, स्पेसएक्स या वैज्ञानिकों से ट्वीट्स, और विकिपीडिया पृष्ठ (यदि कोई है) को संदर्भ के लिए खींच सकता है। सभी ये पाठ ग्रोक में फीड किए जा सकते हैं (इसके बड़े संदर्भ में आराम से फिट होते हैं) और मॉडल तब एकीकृत लेख का संश्लेषण करता है। संश्लेषण के दौरान, सिस्टम उद्धरण के रूप में उपयोग करने के लिए स्निपेट भी निकालता है। मॉडल द्वारा लिखे गए प्रत्येक कथन को प्राप्त दस्तावेज़ों के विरुद्ध जाँचा जा सकता है, और ग्रोकीपेडिया उस कथन के स्रोत के रूप में संदर्भ के रूप में लिंक करेगा। सिद्धांत रूप में, यह “AI द्वारा तथ्य-जांच” विकिपीडिया की स्वयंसेवक संपादकों की सेना को ग्रोक मॉडल की संदर्भ ग्रंथों के विरुद्ध दावे को क्रॉस-चेक करने की क्षमता के साथ बदल देता है[8]। परिणाम एक AI-जनित लेख है जो वास्तविक दुनिया के स्रोत सामग्री पर आधारित है न कि केवल मॉडल के आंतरिक प्रशिक्षण डेटा पर। यह वास्तुकला कुछ AI खोज इंजन (जैसे Perplexity.ai या Bing Chat) के काम करने के तरीके के समान है, लेकिन xAI ने इसे विश्वकोश प्रारूप में कसकर एकीकृत किया है। प्लेटफ़ॉर्म ने इस प्रक्रिया को ठीक करने के लिए अपनी लॉन्चिंग को संक्षेप में विलंबित कर दिया - मस्क ने कहा कि उन्हें “प्रारंभिक परिणामों से प्रोपगैंडा को बाहर निकालने के लिए अधिक काम करने की आवश्यकता थी”[2], यह संकेत देते हुए कि उन्होंने संभावित रूप से समायोजित किया कि AI किस स्रोत या डेटा पर भरोसा करता है और यह जानकारी को पक्षपात के लिए कैसे फ़िल्टर करता है।
• ज्ञान अद्यतन प्रणाली: ग्रोकीपेडिया का एक तकनीकी लक्ष्य अप-टू-डेट ज्ञान आधार बनाए रखना है बिना मैनुअल संपादन के। पुनःप्राप्ति पाइपलाइन के लिए धन्यवाद, ग्रोकीपेडिया के पास प्रभावी रूप से एक निरंतर अद्यतन तंत्र है: जब भी कोई क्वेरी होती है, यह उपलब्ध नवीनतम जानकारी को पुनः प्राप्त कर सकता है। इसका मतलब है कि “ज्ञान कटऑफ” गतिशील है – दूसरे शब्दों में, ग्रोकिपेडिया का ज्ञान क्वेरी के क्षण के रूप में वर्तमान है, बशर्ते प्रासंगिक जानकारी ऑनलाइन मौजूद हो। तेजी से बदलते घटनाओं के लिए, मॉडल नए तथ्यों को शामिल करने के लिए लेख को पुनः उत्पन्न कर सकता है। व्यावहारिक रूप से, लोकप्रिय पृष्ठ पृष्ठभूमि में समय-समय पर ऑटो-रीफ्रेश हो सकते हैं, या जब कोई उपयोगकर्ता उन्हें अनुरोध करता है तो ऑन-द-फ्लाई अपडेट हो सकता है। एक स्थिर विकिपीडिया लेख के विपरीत जो घटना को तब तक नहीं दर्शाता जब तक कोई इसे संपादित नहीं करता, ग्रोकीपेडिया की AI-जनित प्रविष्टियाँ उन समाचारों को दर्शा सकती हैं जो कुछ ही मिनट पहले टूटे थे। xAI का ग्रोक 4 का डिज़ाइन “वास्तविक समय वेब + X एकीकरण” को एक मुख्य योग्यता के रूप में जोर देता है[32][33], जो सीधे इस हमेशा-संवर्धित ज्ञान लक्ष्य को पूरा करता है। इसके अतिरिक्त, क्योंकि xAI मॉडल को नियंत्रित करता है, वे मॉडल अपडेट या फाइन-ट्यूनिंग को पुश कर सकते हैं ताकि प्रणालीगत त्रुटियों को ठीक किया जा सके या नए डेटा स्रोत जोड़े जा सकें। यदि ग्रोक की दृष्टि से कुछ डोमेन गायब हैं, तो डेवलपर्स उन डोमेन को मॉडल या पुनःप्राप्ति सूचकांक में ग्रहण कर सकते हैं। यह भी संकेत है कि उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया लूप अंततः एक भूमिका निभा सकते हैं; जबकि ग्रोकीपेडिया के पास सार्वजनिक संपादन नहीं है, भविष्य के संस्करण उपयोगकर्ताओं को त्रुटियों को चिह्नित करने की अनुमति दे सकते हैं, जिन्हें फिर पुनःप्राप्ति फिल्टर को समायोजित करके या मॉडल के प्रशिक्षण को अपडेट करके ठीक किया जा सकता है। संक्षेप में, ग्रोकीपेडिया की वास्तुकला निरंतर सीखने के लिए बनाई गई है: यह तत्काल अपडेट के लिए लाइव डेटा फ़ेच का लाभ उठाती है और अधिक इसके प्रदर्शन के बारे में सीखने के साथ xAI की टीम द्वारा इसे पुनरावृत्त रूप से सुधार किया जा सकता है। यह विकिपीडिया की सामग्री के भीड़-स्रोत, धीमी विकास से एक मौलिक रूप से अलग मॉडल है। यह एक विकी के लगातार, संस्करणित संपादन इतिहास के लिए अधिक तरल, स्वचालित पुनर्जन दृष्टिकोण का व्यापार करता है। चुनौती, निश्चित रूप से, यह सुनिश्चित करना है कि यह तेज़ गति अपडेट सटीकता बनाए रखें – एक मुद्दा जिस पर हम बाद में चर्चा करेंगे। लेकिन एक इंजीनियरिंग दृष्टिकोण से, ग्रोकीपेडिया अत्याधुनिक LLM (ग्रोक) को परिष्कृत पुनःप्राप्ति प्रणाली के साथ जोड़ने का एक शोकेस है ताकि एक जीवित संदर्भ संसाधन बनाया जा सके।

वास्तविक दुनिया के उपयोग के उदाहरण और निहितार्थ

Grokipedia का उदय विभिन्न उपयोगकर्ता समूहों के लिए महत्वपूर्ण व्यावहारिक निहितार्थ रखता है - डेवलपर्स और उद्यमों से लेकर रोज़मर्रा के तकनीकी समझ रखने वाले पाठकों तक। आइए कुछ वास्तविक दुनिया के उपयोग मामलों और इस AI विश्वकोश का विभिन्न दर्शकों के लिए क्या अर्थ है, उसे देखें:

डेवलपर्स और तकनीकी निर्माताओं के लिए

डेवलपर्स को Grokipedia से उसके API और एकीकरण क्षमता के माध्यम से लाभ हो सकता है। xAI Grok मॉडल के लिए एक API प्रदान करता है, और विस्तार में, Grokipedia की क्षमताओं को प्रोग्रामेटिक रूप से टैप किया जा सकता है। कल्पना करें कि आप एक शोध सहायक या QA प्रणाली बना रहे हैं जो मांग पर Grokipedia लेख प्राप्त करता है – एक डेवलपर API के माध्यम से एक विषय के साथ क्वेरी कर सकता है और एक AI-जनित, स्रोत-सन्दर्भित लेख को JSON या HTML के रूप में प्राप्त कर सकता है। यह एक मशीन-जनित विकिपीडिया होने के समान है जिसे आप ऐप्स में एम्बेड कर सकते हैं। वास्तव में, कुछ शुरुआती उत्साही लोगों ने Grok API का उपयोग करके अनौपचारिक “Grokipedia बॉट्स” के साथ प्रयोग किया है जो विश्वकोश शैली में तथ्यात्मक प्रश्नों के उत्तर देते हैं। डेवलपर्स के लिए, यह ऐप्लिकेशनों में लाइव ज्ञान को एकीकृत करने की संभावनाओं को खोलता है बिना मैन्युअल रूप से तथ्यों का डेटाबेस बनाए। उदाहरण के लिए, एक फिनटेक ऐप Grokipedia के API को कॉल कर सकता है ताकि वित्तीय नियमन का नवीनतम सारांश प्राप्त कर सके, या एक कोडिंग सहायक तकनीकी शब्दों के स्पष्टीकरण Grokipedia से प्राप्त कर सकता है। इसके अलावा, क्योंकि Grok एक LLM है, डेवलपर्स स्थिर लेखों से परे कार्यों के लिए इसके अंतर्निहित मॉडल का लाभ उठा सकते हैं – आप Grok को (API के माध्यम से) कस्टम क्वेरीज़ जैसे “जलवायु परिवर्तन पर Grokipedia के लेख की सामग्री की तुलना विकिपीडिया के संस्करण के साथ करें” के लिए प्रेरित कर सकते हैं ताकि एक विश्लेषणात्मक उत्तर प्राप्त कर सकें। कुछ बातें ध्यान में रखनी होती हैं: API उपयोग की सटीकता के लिए निगरानी की आवश्यकता होगी, और xAI भारी उपयोग के लिए शुल्क ले सकता है, लेकिन संभावना यह है कि Grokipedia डेवलपर्स के लिए ज्ञान-सेवा मंच बन जाए। Apidog जैसे टूल्स पहले ही यह दिखा चुके हैं कि Grokipedia के API का सुरक्षित रूप से परीक्षण और एकीकृत कैसे करें। रणनीतिक रूप से, यदि Grokipedia की सामग्री को खुली लाइसेंस के तहत जारी किया जाता है (मस्क ने “ओपन सोर्स” कहा था), तो डेवलपर्स यहां तक कि एक विशेष डोमेन के लिए ज्ञान आधार का स्नैपशॉट या फोर्क स्वयं होस्ट कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक चिकित्सा कंपनी अपनी स्वयं की चिकित्सा साहित्य पर Grok के इंजन का उपयोग कर सकती है ताकि आंतरिक उपयोग के लिए “MedWiki” बनाया जा सके। कुल मिलाकर, Grokipedia एक नए प्रतिमान का संकेत देता है जहाँ डेवलपर्स स्थैतिक डेटाबेस या तृतीय-पक्ष विकियों के बजाय AI-क्यूरेटेड ज्ञान आधारों पर निर्भर होते हैं, जिससे उन्हें हमेशा अप-टू-डेट और प्राकृतिक भाषा में दी गई जानकारी प्राप्त होती है। दूसरी तरफ, डेवलपर्स को महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों के लिए आउटपुट की जांच करनी होगी; जैसा कि हम जानते हैं, LLMs गलती कर सकते हैं, इसलिए अगर Grokipedia का उत्पादन में उपयोग कर रहे हैं तो मजबूत परीक्षण (और शायद विकिपीडिया या अन्य स्रोतों के साथ समवेत क्रॉस-चेकिंग) की सलाह दी जाती है।

व्यवसायों और उद्यम उपयोगकर्ताओं के लिए

व्यवसायों के लिए, ग्रोकीपीडिया एक अवसर और एक रणनीतिक विचारधारा दोनों का प्रतिनिधित्व करता है। एक तरफ, यह एक कुशलता का वरदान हो सकता है: कंपनियाँ दस्तावेज़ीकरण और ज्ञान भंडार को बनाए रखने में महत्वपूर्ण प्रयास करती हैं। ग्रोकीपीडिया जैसे एआई सिस्टम के साथ, एक उद्यम के पास संभावित रूप से एक आंतरिक विश्वकोश हो सकता है जो आंतरिक डेटा और बाहरी समाचारों से लगातार अपडेट होता रहता है। xAI ग्रोक एंटरप्राइज समाधान पेश कर रहा है[38], जो दर्शाता है कि संगठन ग्रोकीपीडिया द्वारा सार्वजनिक वेब को इंडेक्स करने के तरीके के समान ही अपने स्वामित्व वाले डेटा को इंडेक्स करने के लिए ग्रोक मॉडल का उपयोग कर सकते हैं। इससे, उदाहरण के लिए, एक बहुराष्ट्रीय कंपनी तात्कालिक रूप से एक प्रतिस्पर्धी पर ब्रीफिंग तैयार कर सकती है, नवीनतम वित्तीय रिपोर्टों और समाचार लेखों का उपयोग करके, जो सब एआई द्वारा संकलित किया गया है। ग्रोकीपीडिया का दृष्टिकोण यह भी बदल सकता है कि विश्लेषक और ज्ञान कार्यकर्ता कैसे शोध करते हैं – मैन्युअल रूप से खोज और जानकारी को जोड़ने के बजाय, वे एआई पर भरोसा कर सकते हैं एक रिपोर्ट या सारांश का पहला मसौदा प्रदान करने के लिए, संदर्भों के साथ। इसका स्पष्ट रूप से उत्पादकता पर प्रभाव है: नियमित तथ्य-खोज में कम घंटे बिताने का मतलब है विश्लेषण और निर्णय लेने पर अधिक ध्यान। हालांकि, व्यवसायों को विश्वास और पूर्वाग्रह के मुद्दों को तौलना चाहिए। ग्रोकीपीडिया स्पष्ट रूप से मस्क के अनुसार विकिपीडिया के विचारधारात्मक पूर्वाग्रहों को हटाने का लक्ष्य रखता है[1][39]। उद्यमों के लिए, विशेष रूप से जो सार्वजनिक धारणा या नियामकीय तथ्यों से संबंधित हैं, जानकारी का रूझान महत्वपूर्ण है। यदि ग्रोकीपीडिया वास्तव में कुछ विषयों पर रूढ़िवादी या मस्क-संरेखित झुकाव रखता है (जैसा कि शुरुआती विश्लेषण सुझाव देते हैं), तो संगठनों को इसे कई स्रोतों में से एक के रूप में मानना होगा, न कि एक भविष्यवक्ता के रूप में। उदाहरण के लिए, एक मीडिया कंपनी जो उचित परिश्रम कर रही है, ग्रोकीपीडिया का उपयोग एक विषय के वैकल्पिक फ्रेमिंग को देखने के लिए कर सकती है, लेकिन विकिपीडिया और विशेषज्ञ स्रोतों से परामर्श करके एक संतुलित दृष्टिकोण प्राप्त कर सकती है। वित्त या स्वास्थ्य देखभाल जैसे क्षेत्रों में, किसी भी एआई-प्रदान की गई जानकारी को अनुपालन जांच की आवश्यकता होगी – एक एआई विश्वकोश स्रोतों का उल्लेख कर सकता है जिन्हें उद्योग मानकों द्वारा प्राधिकृत नहीं माना जाता। इस प्रकार, जबकि व्यवसाय तेजी से अंतर्दृष्टियों के लिए ग्रोकीपीडिया का लाभ उठा सकते हैं, उन्हें सत्यापन वर्कफ़्लो लागू करना चाहिए। एक और प्रभाव प्रतिस्पर्धात्मक है: ग्रोकीपीडिया संभावित रूप से विकिपीडिया जैसी साइटों से ट्रैफ़िक खींच सकता है, जिसे कई कंपनियाँ समर्थन या उपयोग करती हैं। यदि मस्क का प्लेटफ़ॉर्म बढ़ता है, तो उद्यम इसके साथ जुड़ने पर विचार कर सकते हैं (उदाहरण के लिए, यह सुनिश्चित करना कि उनकी कंपनी की ग्रोकीपीडिया प्रविष्टि सही है, जैसे वे विकिपीडिया पृष्ठों या गूगल के लिए एसईओ की परवाह करते हैं)। हम यहां तक कि पीआर के निहितार्थ भी देख सकते हैं – उदाहरण के लिए, कंपनियाँ प्रेस विज्ञप्ति या डेटा ऐसे प्रारूपों में जारी कर सकती हैं जो ग्रोकीपीडिया के एआई के लिए आसान हों, यह उम्मीद करते हुए कि उनके द्वारा दी गई जानकारी एआई कैसे प्रस्तुत करता है इस पर प्रभाव डाल सके। संक्षेप में, व्यवसायों को ग्रोकीपीडिया को एक नए ज्ञान इंफ्रास्ट्रक्चर के रूप में देखना चाहिए: यह आंतरिक अनुसंधान और जानकारी एकत्रीकरण को तेज कर सकता है, लेकिन इसे इसके एआई-संचालित विशेषताओं, मानव संपादकीय निरीक्षण की कमी, और संभावित पूर्वाग्रहों की समझ के साथ अपनाना होगा।

सामान्य तकनीकी-प्रेमी उपयोगकर्ताओं के लिए

तकनीक के शौकीन और आम जनता व्यक्तिगत ज्ञान की जरूरतों के लिए Grokipedia को दोधारी तलवार मान सकते हैं। एक सकारात्मक पहलू यह है कि यह विषय की सारांश जानकारी प्राप्त करने का एक बहुत ही सुविधाजनक तरीका प्रदान करता है, जिसमें स्रोत संलग्न होते हैं। एक तकनीकी जानकार उपयोगकर्ता सराहना कर सकता है कि Grokipedia एक प्रश्न का संक्षेप में उत्तर दे सकता है जैसे "क्वांटम सुप्रीमेसी क्या है?", जिसमें नवीनतम शोध पत्र, IBM की अपडेट्स और विशेषज्ञों के ट्वीट्स को एक पठनीय प्रविष्टि में समेकित किया गया है - कुछ ऐसा जिसे मैन्युअल रूप से करने में बहुत सारे क्लिक और क्रॉस-रीडिंग की आवश्यकता हो सकती है। उद्धरणों का समावेश का मतलब है कि जिज्ञासु उपयोगकर्ता तुरंत स्रोत सामग्री में गहराई से जा सकते हैं (चाहे वह शोध पत्र हो या समाचार लेख), प्रदान किए गए लिंक का अनुसरण करके, जिससे सीखने की प्रक्रिया अधिक कुशल हो सकती है। साथ ही, Grokipedia की अधिक सुलभ भाषा (और कभी-कभी मस्क शैली का हास्य) जटिल या परंपरागत रूप से सूखे विषयों के बारे में सीखना अधिक आकर्षक बना सकता है[40]। उदाहरण के लिए, एक आम पाठक Grokipedia की इतिहास या विज्ञान विषयों पर टोन को कम औपचारिक और अधिक कथात्मक पा सकता है, जो समझ में मदद कर सकता है। यह मंच एक वास्तविकता-जांच उपकरण के रूप में भी काम कर सकता है: चूंकि यह अक्सर Wikipedia पर प्रमुख नहीं होने वाले दृष्टिकोणों को उजागर करता है, एक समझदार पाठक दोनों की तुलना करके विवादास्पद विषयों पर विभिन्न दृष्टिकोण देख सकता है। यह आलोचनात्मक सोच को प्रोत्साहित कर सकता है – जैसे कि ध्यान देना कि Wikipedia कुछ को "षड्यंत्र सिद्धांत" कहता है जबकि Grokipedia इसे सांख्यिकी के साथ एक वैध सिद्धांत के रूप में प्रस्तुत करता है, पाठक फ्रेमिंग के अंतर को पहचान सकता है और अपने दृष्टिकोण को बनाने के लिए स्रोतों में गहराई से जा सकता है।

हालांकि, सामान्य उपयोगकर्ताओं के लिए नुकसान महत्वपूर्ण हैं। ग्रोकिपीडिया खुद को एक प्राधिकरण के रूप में प्रस्तुत कर सकता है (एक विश्वकोश प्रारूप की नकल करके) भले ही यह जानकारी पक्षपातपूर्ण या तथ्यात्मक रूप से संदिग्ध प्रदान करता हो। प्रारंभिक उपयोग से पता चला है कि राजनीतिक रूप से चार्ज या सामाजिक रूप से संवेदनशील विषयों को ग्रोकिपीडिया पर एक विशेष तरीके से प्रस्तुत किया जाता है। उदाहरण के लिए, 6 जनवरी, 2021 के अमेरिकी कैपिटल हमले का वर्णन “वोटिंग अनियमितताओं के व्यापक दावों” के साथ किया जाता है, बिना यह स्पष्ट किए कि वे दावे गलत हैं, और प्रविष्टि दंगे को भड़काने में कुछ लोगों की भूमिका को कम कर देती है[41]। इसी तरह, ग्रोकिपीडिया पर “समलैंगिक विवाह” की खोज करने पर “समलैंगिक पोर्नोग्राफी” पर एक लेख पर ले जाया जा सकता है जो गलत तरीके से दावा करता है कि पोर्नोग्राफी के उदय ने एचआईवी/एड्स संकट को बढ़ा दिया[42][43]। एक तकनीकी विशेषज्ञ उपयोगकर्ता को इसे संभावित गलत जानकारी या पूर्वाग्रह के रूप में पहचानने की आवश्यकता होती है जो एआई के प्रशिक्षण और इसके द्वारा चुने गए स्रोतों द्वारा डाला गया हो सकता है। विकिपीडिया के विपरीत, जो स्पष्ट रूप से सीमांत सिद्धांतों को लेबल करता है या संदिग्ध बयानों को “[उद्धरण की जरूरत है]” के साथ चिह्नित करता है, ग्रोकिपीडिया की सामग्री एक निश्चित कथानक को आगे बढ़ाते हुए एक आत्मविश्वासपूर्ण वस्तुनिष्ठता का अनुभव कराती है (उदाहरण के लिए, “ट्रांसजेंडरिज्म” को सामाजिक संक्रामकता के रूप में प्रस्तुत करना या कवरेज में मीडिया की “वामपंथी झुकाव” को उजागर करना)[44][45]। व्यवहार में, सामान्य उपयोगकर्ता जो सतर्क नहीं हैं, अधिकारपूर्ण स्वर से गलत दिशा में जा सकते हैं। उद्धरणों की उपस्थिति अनुचित विश्वसनीयता प्रदान कर सकती है - कोई सोच सकता है “इसके पास स्रोत हैं, तो यह सच होना चाहिए,” यह नहीं समझते हुए कि स्रोत राय के लेख या चयनित डेटा हो सकते हैं। इसलिए, जबकि तकनीकी समझ रखने वाले व्यक्ति ग्रोकिपीडिया का उपयोग अनुसंधान प्रारंभिक बिंदु के रूप में कर सकते हैं या यह देखने के लिए कि मस्क का एआई क्या कह रहा है, वे संभवतः एक संदेहपूर्ण दृष्टिकोण बनाए रखेंगे। कई लोग विकिपीडिया या अन्य सत्यापित स्रोतों के साथ संदर्भ में लाएंगे। स्टैकएक्सचेंज या रेडिट जैसी समुदायों में, हम देख सकते हैं कि उपयोगकर्ता ग्रोकिपीडिया से उद्धरण खींचकर प्रश्नों के त्वरित उत्तर के रूप में प्रस्तुत कर रहे हैं, लेकिन समझदार समुदाय के सदस्य (उम्मीद है) उन उत्तरों की गहराई से जांच करेंगे। ग्रोकिपीडिया निश्चित रूप से सामान्य उपयोगकर्ताओं की उत्पादकता को जानकारी खोजने में बढ़ा सकता है - जब एआई आपके लिए यह कर चुका हो तो कई खोज परिणामों के माध्यम से गुजरने की आवश्यकता नहीं होती है - लेकिन इसके लिए मीडिया साक्षरता का एक नया स्तर आवश्यक होता है: यह समझना कि यह “एआईपीडिया” तटस्थ रूप से सत्यापित ज्ञान नहीं है, बल्कि यह इसके इनपुट्स और पूर्वाग्रहों से प्रभावित एक एल्गोरिदम का उत्पाद है। संक्षेप में, सूचित उपयोगकर्ता ग्रोकिपीडिया की गति और व्यापकता से लाभ उठा सकते हैं, लेकिन उन्हें अपने संपादक के रूप में भी कार्य करना होगा, जो एआई उन्हें बताता है उसे सत्यापित और संदर्भित करना होगा।

ग्रोकिपीडिया बनाम विकिपीडिया और अन्य AI ज्ञान उपकरण

ग्रोकिपीडिया मौजूदा और अन्य AI-सहायता प्राप्त सूचना सेवाओं की तुलना में कैसे खड़ा होता है? नीचे प्रमुख अंतर की एक तुलनात्मक दृष्टि है:

• विकिपीडिया (पारंपरिक) – समुदाय-द्वारा संचालित, धीमा लेकिन स्थिर। विकिपीडिया हजारों स्वयंसेवकों द्वारा तटस्थ दृष्टिकोण नीति के तहत लिखा और संपादित किया जाता है। सामग्री निर्माण जन-सोर्स्ड और प्रक्रिया-भारी है, जिसमें सामग्री स्वीकार किए जाने से पहले कठोर स्रोत और सहमति-निर्माण होता है[46][47]। यह स्थापित विषयों पर उच्च विश्वसनीयता और एक व्यापक लेख आधार (~7 मिलियन अंग्रेजी लेख) प्रदान करता है। हालांकि, विकिपीडिया ताज़ा समाचारों पर धीरे-धीरे अपडेट होता है और अक्सर विवादास्पद मुद्दों पर निश्चित वक्तव्य से बचता है जब तक कि सहमति नहीं बनती[47][48]। यह स्रोत पारदर्शिता में उत्कृष्ट है – आदर्श रूप से हर वक्तव्य के पास एक इनलाइन संदर्भ होता है, और चर्चा पृष्ठ खुले रूप से पूर्वाग्रहों पर बहस करते हैं[49]। इसके विपरीत, ग्रोकीपीडिया एल्गोरिदम-चालित और तात्कालिक है: लेख ग्रोक एआई द्वारा सेकंडों में बिना मानव हस्तक्षेप के उत्पन्न होते हैं[50][49]। यह उन विशिष्ट या उभरते विषयों को कवर कर सकता है जिनकी विकिपीडिया में कमी है, और नई जानकारी खींचकर वास्तविक समय में अपडेट होता है[24][51]। समझौता विश्वास और पारदर्शिता में है – ग्रोकीपीडिया के स्रोत समुदाय द्वारा क्यूरेट नहीं होते, और इसके पूर्वाग्रह इसके प्रशिक्षण डेटा/एल्गोरिदम को प्रतिबिंबित करते हैं न कि तटस्थ नीति को[51]। ग्रोकीपीडिया पृष्ठों के लिए कोई सार्वजनिक संपादन लॉग या चर्चा मंच नहीं है; जवाबदेही गैर-लाभकारी फाउंडेशन के बजाय xAI के सिस्टम तक केंद्रीकृत होती है[52]। संक्षेप में, विकिपीडिया मानव-सत्यापित ज्ञान धीमे अपडेट और औपचारिक टोन के साथ प्रदान करता है, जबकि ग्रोकीपीडिया एआई-संश्लेषित ज्ञान त्वरित अपडेट और अधिक संवादात्मक टोन के साथ प्रदान करता है, लेकिन अस्पष्ट पूर्वाग्रह और तथ्य-जांच प्रक्रियाओं के साथ।
• GPT-4 के साथ ब्राउज़िंग (ChatGPT) – वेब लुकअप के साथ सामान्य एआई सहायक। ओपनएआई का GPT-4 जब वेब ब्राउज़िंग के साथ संवर्धित होता है तो इंटरनेट खोज सकता है और वास्तविक समय में उपयोगकर्ता प्रश्नों का उत्तर दे सकता है। ग्रोकीपीडिया की तरह, यह वेबपेज पढ़ने और उत्तर तैयार करने के लिए एक LLM का उपयोग करता है। हालांकि, GPT-4 की ब्राउज़िंग एक इंटरैक्टिव प्रश्नोत्तर अनुभव है – उपयोगकर्ता चैट में एक प्रश्न पूछता है, GPT-4 जानकारी ढूंढता है और उस सत्र में उत्तर देता है। यह एक स्थायी “लेख” नहीं बनाता जिसे अन्य बाद में देख सकें। दूसरी ओर, ग्रोकीपीडिया एक संदर्भ प्लेटफॉर्म के रूप में कार्य करता है: प्रश्न एक लेख-जैसे पृष्ठ को लौटाते हैं जो संभवतः एक स्थिर URL के माध्यम से पहुँचा जा सकता है (कम से कम उस सत्र या संस्करण के लिए)। एक और अंतर स्वचालन और दायरा है। ब्राउज़िंग के साथ ChatGPT उपयोगकर्ता की अगुवाई का पालन करेगा (हो सकता है कि आपको इसे कुछ जानकारी खोजने या परिणामों को परिष्कृत करने के लिए निर्देश देना पड़े), जबकि ग्रोकीपीडिया की एआई स्वायत्त रूप से एक लेख में शामिल करने के लिए तथ्यों का निर्णय लेती है। स्रोतों के संदर्भ में, GPT-4 संदर्भ प्रदान कर सकता है यदि पूछा जाए, लेकिन यह हमेशा डिफ़ॉल्ट रूप से उद्धृत नहीं करता है और बिना श्रेय के सारांशित कर सकता है। ग्रोकीपीडिया अपने सामग्री के लिए उद्धरणों पर स्पष्ट रूप से जोर देता है, प्रत्येक तथ्य की उत्पत्ति दिखाने का प्रयास करता है। एक लाभ GPT-4 का है संवाद की लचीलापन: आप अनुवर्ती प्रश्न पूछ सकते हैं, जबकि ग्रोकीपीडिया प्रति प्रश्न एक-शॉट उत्तर देता है (जैसे कि एक विश्वकोश प्रविष्टि की खोज करना)। ChatGPT विश्लेषण के लिए या यदि आपको एक अनुकूलित उत्तर की आवश्यकता है तो बेहतर हो सकता है, जबकि ग्रोकीपीडिया स्रोतों के साथ एक त्वरित तथ्यात्मक अवलोकन प्रदान करने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। प्रदर्शन-वार, GPT-4 (विशेषकर ब्राउज़िंग के साथ) उत्तर देने में धीमा हो सकता है और पेवॉल्स या अप्रासंगिक पृष्ठों तक पहुंच सकता है, जबकि ग्रोकीपीडिया का बैकएंड संभवतः डेटा तक क्यूरेटेड एक्सेस और अपनी प्रविष्टि को एकत्र करने के लिए एक तेज पाइपलाइन रखता है। महत्वपूर्ण रूप से, GPT-4 को तटस्थ और स्पष्ट पूर्वाग्रह से बचने के लिए प्रशिक्षित किया गया है, और आमतौर पर स्पष्ट करेगा कि एक दावे की पुष्टि नहीं हुई है या विवादित है। ग्रोकीपीडिया का स्वर, मस्क की फिलॉसफी द्वारा निर्देशित, अधिक राययुक्त या “एज्डी” धारणाएं शामिल कर सकता है (यह मस्क जो एक “विद्रोही लकीर” कहते हैं, से नहीं डरता)। उपयोगकर्ता जो एक सीधा तथ्यात्मक उत्तर चाहते हैं, वे GPT-4 की अधिक मापा शैली को पसंद कर सकते हैं, जबकि जो लोग एक विरोधाभासी या वैकल्पिक सारांश चाहते हैं, वे ग्रोकीपीडिया की जांच कर सकते हैं। प्रत्येक का उपयोग होता है: ब्राउज़िंग के साथ GPT-4 एक ऑन-डिमांड अनुसंधान सहायक की तरह है, जबकि ग्रोकीपीडिया एक रेडी रेफरेंस शेल्फ बनने का प्रयास कर रहा है जिसे एआई द्वारा उत्पन्न किया गया है।
• Claude विद रिट्रीवल – दस्तावेज़ खींचने के लिए अनुकूलित एआई सहायक। एंथ्रोपिक का Claude 2 मॉडल एक फीचर प्रदान करता है जहाँ आप इसे दस्तावेज़ प्रदान कर सकते हैं या यह एक भंडार खोज सकता है, और फिर एआई उस सामग्री का उपयोग करके प्रश्नों का उत्तर देगा। अवधारणा में यह ग्रोकीपीडिया के उत्तर को स्रोत पाठ में आधारित करने के तरीके के समान है। हालांकि, Claude की रिट्रीवल उपयोगकर्ता-चालित है – उदाहरण के लिए, आप कुछ पाठ प्रदान करते हैं या इसे एक दिए गए ज्ञान आधार का उपयोग करने के लिए कहते हैं। ग्रोकीपीडिया की रिट्रीवल पूरी तरह से एकीकृत और स्वचालित होती है, जो डिफ़ॉल्ट रूप से खुले वेब (और X) पर लक्षित होती है। एक और अंतर आउटपुट का दायरा है: Claude आम तौर पर एक प्रश्न के जवाब में छोटे उत्तर या कुछ पैराग्राफ देता है, जबकि ग्रोकीपीडिया यदि पर्याप्त जानकारी उपलब्ध है तो एक पूर्ण लेख-लंबाई का निरूपण करता है (कुछ ग्रोकीपीडिया प्रविष्टियाँ कई हजार शब्दों तक जाती हैं[23])। Claude को सहायक, हानिरहित, और ईमानदार के लिए जाना जाता है (एंथ्रोपिक के संरेखण के अनुसार), इसलिए यह मजबूत रुख लेने से बचता है और अनिश्चितता को चिह्नित करेगा। ग्रोकीपीडिया, उसी तरह से मानव-परिभाषित संरेखण नहीं होने के कारण, यहां तक कि विवादित विषयों पर भी जानकारी को अधिक दृढ़ता से प्रस्तुत कर सकता है (कभी-कभी गलती से, जैसा कि नोट किया गया है)। व्यावहारिक उपयोग में, एक सूचित उपयोगकर्ता Claude की रिट्रीवल का उपयोग तब कर सकता है जब उनके पास विशिष्ट दस्तावेज़ होते हैं (कहें, एक पीडीएफ रिपोर्ट या एक आंतरिक ज्ञान आधार) जिसे एआई के माध्यम से प्रश्न करना हो, जबकि ग्रोकीपीडिया सामान्य ज्ञान के लिए एक गंतव्य है जो पूरे वेब से निकाला गया है। यदि कोई एक कंपनी के लिए ज्ञान सहायक बना रहा हो, तो Claude विद रिट्रीवल आंतरिक दस्तावेज़ों को संभाल सकता है जबकि ग्रोकीपीडिया बाहरी तथ्यों को कवर करता है। दोनों LLMs के संयोजन के साथ रिट्रीवल की शक्ति को दर्शाते हैं, लेकिन ग्रोकीपीडिया एक सार्वजनिक-समक्ष, केंद्रीकृत भंडार है एआई-जनित ज्ञान का, जबकि Claude एक अधिक व्यक्तिगत, ऑन-द-फ्लाई टूल है जो प्रदान की गई जानकारी के लिए प्रश्न करता है।
• Perplexity AI और अन्य एआई सर्च इंजन – वेब से उद्धृत उत्तर। Perplexity.ai, NeevaAI (अब बंद), Bing Chat का संतुलित मोड, और इसी तरह की सेवाओं ने वेब खोज को LLM उत्तरों के साथ मिलाया है। Perplexity विशेष रूप से प्रश्नों के संक्षिप्त उत्तर प्रदान करता है और कई स्रोतों का उद्धरण देता है (अक्सर वेबसाइटों के लिंक के साथ फुटनोट्स के साथ), इसे अवधारणा में ग्रोकीपीडिया के दृष्टिकोण के बहुत करीब बनाता है। मुख्य अंतर स्थिति में है: Perplexity मूल रूप से एक एआई-संचालित सर्च इंजन है – आप एक प्रश्न पूछते हैं और यह एक उत्तर देता है (स्रोत फुटनोट्स के साथ) जो शीर्ष वेब परिणामों को संश्लेषित करता है। यह एक विश्वकोश होने का दावा नहीं करता है और लेख डेटाबेस को बनाए नहीं रखता है; यह अधिक वास्तविक समय प्रश्नोत्तर है। ग्रोकीपीडिया, खुद को एक विश्वकोश के रूप में ब्रांडिंग करके, विषयों की अधिक संरचित और व्यापक कवरेज का अर्थ देता है (अनुभागों, उपखंडों, आदि के साथ, जैसे विकिपीडिया लेख)। वास्तव में, ग्रोकीपीडिया की प्रविष्टियाँ सामान्य Perplexity उत्तर की तुलना में बहुत लंबी और अधिक व्यापक हो सकती हैं, जो कुछ पैराग्राफ हो सकती हैं। ग्रोकीपीडिया में कई विषयों के लिए पूर्व-जनित सामग्री होती है (लॉन्च के समय लगभग 900k सेडेड आंशिक रूप से विकिपीडिया सामग्री से[3])। यह बताता है कि कई सामान्य विषयों के लिए, ग्रोकीपीडिया हर बार पूरी तरह से स्क्रैच से उत्पन्न नहीं हो रहा है, लेकिन एक एआई-लिखित लेख की सेवा कर रहा है जो पहले उत्पन्न या कैश किया गया हो सकता है (शायद समय-समय पर अपडेट किया जाता है)। इसके विपरीत, Perplexity वास्तव में प्रत्येक प्रश्न के लिए नए सिरे से खोज करता है और “लेख संख्या” का कोई विचार नहीं है। एक और अंतर यह है कि ग्रोकीपीडिया उस जानकारी को शामिल कर सकता है जो एक सामान्य सर्च इंजन नहीं कर सकता है, X के साथ इसके एकीकरण के कारण और संभवतः गैर-पारंपरिक स्रोतों का उपयोग करने की इसकी इच्छा के कारण। उदाहरण के लिए, ग्रोकीपीडिया एक लोकप्रिय ब्लॉग या एक ट्विटर थ्रेड का संदर्भ दे सकता है यदि एआई इसे प्रासंगिक मानता है, जबकि Perplexity अपने उद्धृत उत्तरों में अधिक मुख्यधारा के स्रोतों के साथ चिपकता है। उपयोगकर्ताओं के लिए, अनुभव समान महसूस कर सकता है – एक प्रश्न पूछें, उद्धरणों के साथ एक उत्तर प्राप्त करें। लेकिन ग्रोकीपीडिया इसे एक लेख के रूप में पढ़ने के रूप में फ्रेम करता है, जो गहरी खोज को प्रोत्साहित कर सकता है (एक लेख को ब्राउज़ और स्क्रॉल किया जा सकता है, जिसमें कई अनुभाग और लिंक होते हैं)। Perplexity आपको अपने प्रश्न को परिष्कृत करने या सीधे स्रोत लिंक पर क्लिक करने के लिए प्रोत्साहित करता है यदि आपको अधिक आवश्यकता है। संक्षेप में, ग्रोकीपीडिया एक विशाल, एआई-लिखित विश्वकोश की तरह है जिसे पूर्व-जनित किया गया है और लगातार विकसित होता है, जबकि Perplexity एक एआई मेटा-सर्च इंजन है जो स्नैपशॉट उत्तर देता है। दोनों खोज और ज्ञान उपकरणों की दिशा को उजागर करते हैं: लिंक की सूची से संश्लेषित उत्तरों की ओर बढ़ना। ग्रोकीपीडिया इसे एक कदम आगे ले जाता है एक ज्ञान के लिए एक गंतव्य बनने का लक्ष्य बनाकर (जैसे विकिपीडिया है), न कि सिर्फ एक मध्यवर्ती उत्तर बॉक्स।

प्रभाव और दृष्टिकोण: ज्ञान पहुंच को पुनः आकार देना

Grokipedia का आगमन ज्ञान पुनः प्राप्ति, तथ्य-जांच, और अनुसंधान उत्पादकता के भविष्य के बारे में महत्वपूर्ण प्रश्न उठाता है। कई तरीकों से, यह दर्शाता है कि कैसे AI ज्ञान पहुंच को पुनः आकार दे सकता है – लेकिन यह पुनः आकार देना बेहतर के लिए होगा या बदतर के लिए, यह इस पर निर्भर करेगा कि यह कैसे विकसित होता है और इसका उपयोग कैसे किया जाता है।

सकारात्मक पक्ष पर, Grokipedia घर्षण रहित जानकारी वितरण की संभावना को दर्शाता है। सिद्धांत रूप में, यह कई स्रोतों की जांच करना, डेटा एकत्र करना और सारांश लिखने के मैनुअल ओवरहेड को हटा देता है। एक छात्र, शोधकर्ता, या पेशेवर जो एक नए विषय के बारे में सीखने की कोशिश कर रहा है, उसके लिए एक AI-उपयोगकर्ता विश्वकोश बहुत समय बचा सकता है। यह तथ्य कि यह लगभग वास्तविक समय में अपडेट हो सकता है, इसका मतलब है कि ज्ञान अब स्थिर नहीं है। तेजी से बदलती स्थितियों में – जैसे कि महामारी या उभरती वैज्ञानिक खोज – Grokipedia उन जगहों पर समेकित अपडेट प्रदान कर सकता है जहां पारंपरिक विश्वकोश पुराना हो जाएगा। यह AI-सहायता प्राप्त अनुसंधान को बहुत अधिक कुशल बना सकता है: कल्पना कीजिए कि वैज्ञानिक एक प्रणाली से पूछताछ कर सकते हैं जो किसी विषय पर सभी नए कागजात पढ़ता है और एक अद्यतन सारांश देता है, या निवेशक बाजार से संबंधित समाचार का त्वरित पाचन प्राप्त कर सकते हैं। Grokipedia उस क्षमता की ओर संकेत करता है, हालांकि एक सामान्य-डोमेन रूप में। उद्धरणों का एकीकरण भी सूचना सेवाओं के लिए AI के लिए एक आगे का रास्ता दिखाता है: उपयोगकर्ताओं से ब्लैक-बॉक्स AI आउटपुट पर भरोसा करने की उम्मीद करने के बजाय, भविष्य की प्रणालियां (शिक्षा, पत्रकारिता, आदि में) उत्तर के साथ साक्ष्य प्रस्तुत कर सकती हैं, जिससे पारदर्शिता बढ़ेगी। अगर Grokipedia के उद्धृत, संश्लेषित उत्तरों का मॉडल मानक बन जाता है, तो हम उपयोगकर्ताओं के दर्जनों खोज परिणामों पर क्लिक करने की आवश्यकता में कमी देख सकते हैं – यह इंटरनेट के ज्ञान के साथ हमारी बातचीत में एक गहरा बदलाव हो सकता है। उत्पादकता के संदर्भ में, Grokipedia जैसे उपकरण व्यक्तियों के लिए AI अनुसंधान सहायक के रूप में कार्य कर सकते हैं, जिससे वे तेजी से तथ्य और दृष्टिकोण एकत्र कर सकते हैं और फिर अपने समय का उपयोग गहन विश्लेषण, रचनात्मकता, या निर्णय लेने के लिए कर सकते हैं।

हालांकि, चुनौतियाँ और जोखिम समान रूप से महत्वपूर्ण हैं। एक प्रमुख चिंता का विषय है ज्ञान सृजन का केंद्रीकरण AI (और इसके संचालकों) के हाथों में। विकिपीडिया की ताकत यह है कि यह विकेंद्रीकृत और पारदर्शी है: कई आँखें त्रुटियों या पूर्वाग्रहों को पकड़ सकती हैं, और संपादन के लिए एक दृश्यमान ट्रेल है। ग्रोकिपीडिया, जैसा कि यह है, xAI द्वारा नियंत्रित है और इसके मॉडल और डेटा की डिज़ाइन पसंदों और पूर्वाग्रहों को दर्शाता है। इससे एक ऐसा उदाहरण स्थापित हो सकता है जहाँ ज्ञान मंच जनता के प्रति कम जवाबदेह हो जाते हैं। अगर ग्रोकिपीडिया (या इसी तरह की AI विश्वकोश) विकिपीडिया को बड़े पैमाने पर बदल देती हैं, तो डर है कि “एकल सत्य का स्रोत” बिना आसान पहचान के हेरफेर या विकृत किया जा सकता है। पहले से ही हम देखते हैं कि ग्रोकिपीडिया की सामग्री मस्क की मुख्यधारा मीडिया और “वोक” संस्कृति की आलोचनाओं के साथ मेल खाती है[45][53]। मस्क ने खुले तौर पर कहा कि परियोजना का उद्देश्य विकिपीडिया पर जो वह प्रचार मानते हैं उसका मुकाबला करना है[1]। इसका मतलब है कि ग्रोकिपीडिया सिर्फ तेजी से अपडेट के बारे में नहीं है, बल्कि जानकारी का वैचारिक पुन:संरचना भी है। लंबी अवधि में, यह सार्वजनिक ज्ञान को पुन: आकार दे सकता है कुछ दृष्टिकोणों को सामान्य बनाकर। उदाहरण के लिए, यदि लाखों उपयोगकर्ता ग्रोकिपीडिया पढ़ना शुरू करते हैं, तो जो विचार कभी फ्रिंज थे (जैसे विभिन्न षड्यंत्र सिद्धांत या ऐतिहासिक घटनाओं पर एकपक्षीय दृष्टिकोण) उन्हें अनुचित वैधता प्राप्त हो सकती है क्योंकि वे एक पॉलिश, विश्वकोश-जैसे प्रारूप में प्रस्तुत किए जाते हैं। यह मूल रूप से तथ्य और व्याख्या के बीच की रेखा को धुंधला करता है, जिसे विकिपीडिया पर जांचना कठिन होता है (जहाँ विवादास्पद सामग्री अक्सर स्पष्ट रूप से लेबल की जाती है या खुले में बहस की जाती है)।

एक और प्रभाव जिस पर विचार करना है वह है खुले ज्ञान पारिस्थितिकी तंत्र पर। विकिपीडिया स्वतंत्र रूप से लाइसेंस प्राप्त है (CC BY-SA) और इसकी सामग्री का पुनः उपयोग किया जा सकता है; इसके संपादक स्वयंसेवक होते हैं जो एक सामान्य उद्देश्य में योगदान करने के लिए प्रेरित होते हैं। ग्रोकिपीडिया की सामग्री, जिसे मस्क ने भावना में "ओपन सोर्स" कहा है[9], स्पष्ट रूप से पुन: उपयोग के लिए लाइसेंस प्राप्त नहीं है, और यह xAI के स्वामित्व वाले मॉडल द्वारा उत्पन्न की जाती है। अगर ग्रोकिपीडिया प्रमुख हो जाती है, तो ज्ञान अब सार्वजनिक द्वारा संपादित सामान्य वस्तु नहीं रह सकता है, बल्कि एक निगम द्वारा प्रदान की गई सेवा बन सकता है। यह पहुंच (क्या यह हमेशा नि:शुल्क रहेगा?), दीर्घायु (क्या होगा यदि फंडिंग खत्म हो जाती है या प्राथमिकताएं बदलती हैं?), और पूर्वाग्रह (जैसा कि चर्चा की गई) के मुद्दे उठाता है। तथ्य-जांच और सटीकता का प्रश्न भी है। जैसा कि आलोचकों ने बताया है, ग्रोकिपीडिया ने पहले ही तथ्यात्मक रूप से संदिग्ध दावे किए हैं[42][54]। इन त्रुटियों को जल्दी से सुधारने के लिए एक मजबूत तंत्र के बिना (xAI मॉडल या स्रोतों को मैन्युअल रूप से अपडेट करने से परे), त्रुटियां फैल सकती हैं। उपयोगकर्ताओं को यह पता नहीं चल सकता है कि कोई कथन AI भ्रम है, यदि यह आत्मविश्वास से प्रस्तुत किया जाता है और ऐसा प्रतीत होता है कि यह किसी उद्धरण द्वारा समर्थित है। यदि एआई संदर्भ का यह मॉडल कहीं और दोहराया जाता है (और संभावना है कि ऐसा होगा - अन्य लोग अपनी एआई विश्वकोश बना सकते हैं), तो हम समानांतर ज्ञान भंडार की एक दौड़ देख सकते हैं, कुछ विभिन्न पूर्वाग्रहों के साथ। इससे ज्ञान साक्षरता को प्रोत्साहन मिल सकता है - लोग स्रोतों की तुलना कर सकते हैं - लेकिन यह इको चैम्बर्स का भी कारण बन सकता है (उदाहरण के लिए, विभिन्न राजनीतिक गुट अपने एआई संदर्भ पर विश्वास करते हैं जो उनके विचारों की पुष्टि करता है)।

उत्पादकता के दृष्टिकोण से, Grokipedia जैसे उपकरण एक बड़ी सहायता हो सकते हैं, लेकिन यह अनजाने में महत्वपूर्ण शोध कौशल को कम भी कर सकते हैं। यदि लोग एक-क्लिक उत्तरों के आदी हो जाते हैं, तो वे स्रोतों का मूल्यांकन करने या संदर्भ के लिए पूरे लेख पढ़ने की कला का कम अभ्यास कर सकते हैं। एआई के सारांश पर अत्यधिक निर्भरता का खतरा है। शिक्षकों को यह जोर देना पड़ सकता है कि Grokipedia (या कोई भी एआई सारांश) एक आरंभिक बिंदु है, न कि अंतिम सत्य। हम एक ऐसे भविष्य की कल्पना कर सकते हैं जहां छात्र Grokipedia का संदर्भ उसी तरह दें जैसे वे अब Wikipedia का देते हैं - जो समस्या बन सकती है यदि Grokipedia की सटीकता समान नहीं है। यह उपयोगकर्ताओं पर अधिक जिम्मेदारी डालता है कि वे एआई को दोबारा जांचें, विडंबना यह है कि जब एआई समय बचाने के लिए जांच कर रहा होता है। गति और सटीकता के बीच यह तनाव Grokipedia के प्रभाव के केंद्र में है[55][56]। मस्क की दृष्टि प्राथमिकता देती है गति और "मुख्यधारा" के सत्यापन से स्वतंत्रता को, जबकि पारंपरिक ज्ञान के संरक्षक कठोरता और सहमति को प्राथमिकता देते हैं। समाज को इन दोनों के बीच नेविगेट करना होगा ताकि सबसे अच्छा प्राप्त किया जा सके: तेज ज्ञान जो भरोसेमंद भी हो।

अंत में, ग्रोकिपीडिया एक साहसी प्रयोग है जो एक सार्वजनिक ज्ञान मंच पर उन्नत एआई का उपयोग करता है। यह आधुनिक LLM तकनीक (ग्रोक) का लाभ उठाता है ताकि जानकारी को अधिक त्वरित और संभवतः एक निश्चित दृष्टिकोण के लिए अधिक अनुकूलित बनाया जा सके। इसका उद्देश्य हमें जानकारी प्राप्त करने की गति और उसके पीछे के प्रमाण देखने की पारदर्शिता में सुधार करना है (इसके उद्धरणों के व्यापक उपयोग के साथ[23]), उत्पादकता और पहुंच बढ़ाने के लिए। फिर भी, यह इस बात का चेतावनी उदाहरण भी है कि कैसे एआई पूर्वाग्रहों को एन्कोड कर सकता है और सामूहिक निगरानी को नजरअंदाज कर सकता है। जैसे-जैसे ग्रोकिपीडिया विकसित होता है, यह विकिपीडिया में सुधारों को प्रेरित कर सकता है (शायद संपादकों के लिए अधिक एआई सहायता) और प्रतिस्पर्धियों को अपने एआई संदर्भ उपकरण बनाने के लिए प्रोत्साहित कर सकता है, जिससे ज्ञान का एक समृद्ध लेकिन अधिक जटिल परिदृश्य बनता है। चाहे यह अंततः मस्क द्वारा वादा किया गया “वृहद सुधार” बनता है या केवल विकिपीडिया का एक पक्षपाती प्रतिबिंब, ग्रोकिपीडिया निस्संदेह यह दिखा रहा है कि एआई सहायक अनुसंधान कैसा दिख सकता है [57]। अब यह उपयोगकर्ताओं, डेवलपर्स, और निगरानीकर्ताओं के समुदाय पर निर्भर है कि इस मंच के साथ गंभीरता से जुड़ें - जानकारी को प्राप्त करने और संश्लेषित करने में इसकी ताकतों का उपयोग करें, जबकि गलत सूचना और एकतरफा विचारधाराओं के जोखिम को कम करें। अंत में, ग्रोकिपीडिया साबित कर सकता है कि एआई और मनुष्य मिलकर अकेले से बेहतर संदर्भ उपकरण बना सकते हैं, लेकिन यह सुनिश्चित करने के लिए सावधानीपूर्वक मार्गदर्शन की आवश्यकता होगी कि यह पुनर्रचना सभी के लिए सत्य और ज्ञान के हितों की सेवा करे।

स्रोत

1. एसोसिएटेड प्रेस (सीटीपोस्ट के माध्यम से) – "एलोन मस्क ने ऑनलाइन विश्वकोश विकिपीडिया के साथ प्रतिस्पर्धा करने के लिए ग्रोकिपीडिया लॉन्च किया", 28 अक्टूबर, 2025[5][58][59].
2. फॉक्स बिजनेस – "मस्क की नई ग्रोकिपीडिया लॉन्च के दिन क्रैश हुई, लगभग 900K लेख होस्ट करती है", 27 अक्टूबर, 2025[6][3][2].
3. बिजनेस इनसाइडर – "ग्रोकिपीडिया बनाम विकिपीडिया: एलोन मस्क का विश्वकोश 5 संवेदनशील विषयों का वर्णन करता है", 29 अक्टूबर, 2025[9].
4. ग्रोक (xAI) – "ग्रोक-1 का ओपन रिलीज", x.ai (xAI आधिकारिक साइट), 17 मार्च, 2024[15][16].
5. कोडजीपीटी ब्लॉग – "xAI ग्रोक मॉडल: वास्तविक समय की बुद्धिमत्ता मिलती है सबसे तेज कोडिंग गति से", 25 अक्टूबर, 2025[18][17].
6. एपिडॉग ब्लॉग – "ग्रोकिपीडिया: एलोन मस्क का विकिपीडिया विकल्प?", 28 अक्टूबर, 2025[12][49][50].
7. गार्जियन – "एलोन मस्क ने विश्वकोश लॉन्च किया जिसे AI द्वारा 'तथ्य-जांच' किया गया और जो दाहिने पंख के विचारों के साथ संरेखित होता है", 28 अक्टूबर, 2025[39][41][54].
8. वायर्ड – "एलोन मस्क की ग्रोकिपीडिया दूर-दाहिने वार्तालाप के बिंदुओं को आगे बढ़ाती है", 27 अक्टूबर, 2025[60][42][23].
9. गिजमोडो – "एलोन मस्क का विकिपीडिया संस्करण लाइव है। यहाँ यह कैसे अलग है", 27 अक्टूबर, 2025[61][62][63].
10. विकिपीडिया – "ग्रोक (चैटबॉट)" – ग्रोकिपीडिया अनुभाग, अद्यतन 28 अक्टूबर, 2025[4]. (पृष्ठभूमि और लॉन्च विवरण)।

[1] [2] [3] [6] [57] एलन मस्क ने लॉन्च किया ग्रोकिपीडिया, विकिपीडिया का एआई प्रतिद्वंदी जिसमें 885 हजार लेख हैं | फॉक्स बिज़नेस

https://www.foxbusiness.com/fox-news-tech/musks-new-grokipedia-crashes-launch-day-hosts-nearly-900k-articles

[4] [14] ग्रोक (चैटबॉट) - विकिपीडिया

https://en.wikipedia.org/wiki/Grok_(chatbot)

[5] [58] [59] एलन मस्क ने ऑनलाइन विश्वकोश विकिपीडिया के साथ प्रतिस्पर्धा के लिए ग्रोकिपीडिया लॉन्च किया

https://www.ctpost.com/living/article/elon-musk-launches-grokipedia-to-compete-with-21124301.php

[7] [12] [13] [19] [20] [21] [22] [24] [25] [35] [36] [37] [40] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [55] [56] ग्रोकीपीडिया: एलोन मस्क का विकिपीडिया विकल्प?

https://apidog.com/blog/grokipedia/

[8] [39] [41] [54] एलन मस्क ने AI द्वारा 'तथ्य-जाँचा' विश्वकोश लॉन्च किया जो दक्षिणपंथी विचारों के साथ मेल खाता है | एलन मस्क | द गार्जियन

https://www.theguardian.com/technology/2025/oct/28/elon-musk-grokipedia

[9] एलन मस्क की ग्रोकीपीडिया बनाम विकिपीडिया 5 विषयों पर - बिजनेस इनसाइडर

https://www.businessinsider.com/grokipedia-vs-wikipedia-differences-compared-elon-musk-2025-10

[10] [11] [28] ग्रोकीपीडिया आ गया है — एआई विश्वकोश जो विकिपीडिया के नाटक का अंत करता है | अतुल प्रोग्रामर द्वारा | अक्टूबर, 2025 | मीडियम

https://medium.com/@atulprogrammer/grokipedia-is-here-the-ai-encyclopedia-that-ends-wikipedia-drama-fdd2b2aa214a

[15] [16] [38] ग्रोक-1 का ओपन रिलीज़ | xAI

https://x.ai/news/grok-os

[17] [18] [29] [30] [31] [32] [33] xAI Grok 4 और Grok कोड फास्ट 1: रियल-टाइम एआई और सबसे तेज कोडिंग मॉडल | CodeGPT

https://www.codegpt.co/blog/xai-grok-models-comparison

[23] [26] [27] [42] [43] [44] [45] [53] [60] एलोन मस्क का ग्रोकिपीडिया दूर-दराज़ के विचारों को आगे बढ़ाता है | वायर्ड

https://www.wired.com/story/elon-musk-launches-grokipedia-wikipedia-competitor/

[34] परिचय | xAI डॉक्यूमेंट्स

https://docs.x.ai/docs/introduction

[61] [62] [63] एलोन मस्क का विकिपीडिया संस्करण लाइव है। यहाँ यह कैसे अलग है

https://gizmodo.com/elon-musks-version-of-wikipedia-is-live-heres-what-the-difference-is-2000677654