人工智能利用百科内容寻找答案的同时，也让用户远离维基百科，在AI 的攻势下，维基百科的危机并非个例。
前不久，OpenAI 举办的 DevDay 大会上，Anthropic 上台介绍了模型上下文协议 (Model Context Protocol)。人工智能将取代“中间商”的想法听起来非常真实：如果用户告诉人工智能，“Alexa，给我订个三明治”，它会在 “中间商” 平台上搜索，三明治也出现了，那么 “中间商”可能就倒闭了。
也就是说，随着 AI Agent的程度越来越高，一轮新的生产关系的整合也将到来，“中间商”面临着AI 的围剿，创业者也想从裂缝中分一杯羹。
昨晚，Zocdoc 的首席执行官 Oliver Kharraz 接受了访谈。作为一家连接患者和医生的平台，Zocdoc 在美国与 Uber、Airbnb、DoorDash 等公司并驾齐驱，主要的使用场景是帮助人们寻找和预约医生。
随着chatbot用户习惯的形成，人们越来越多地向人工智能聊天机器人寻求医疗建议，有些建议确实有用，有些建议也非常危险。
Oliver表示，谷歌医生是否会被人工智能医生取代，患者将形成自己的判断。人们会判断哪些人工智能足够好，可以为他们提供指导，以及哪些实际上需要人类的判断。但是，并非所有可能的事情都真的有用。
因为人工智能的“幻觉”问题并没有有效得到解决，患者也会自我选择“我希望有人来判断，因为我认为出错的可能性太大，结果的改变也太大了”。
10月18日，关于特斯拉前任 AI 总监Andrej Karpathy的访谈也谈到了这一点，特斯拉自动驾驶的困难就在于从 90% 到 99.999% 可靠性。
打个比方，英格兰的海岸线，如果从地图上看，一切都是可以画出来、测量出来的。但当你放大地图，你会发现：这里有一个小海湾，海湾里有一块岩石，岩石里有一条裂缝，然后我深入裂缝，发现里面有微裂纹。随着测量的深入，你会意识到：永远也做不完。有太多事情要做。
不过，这并不是说，“中间商”可以赌 AI “还不够强大”，就此抱残守缺。因为Zocdoc 也可能变成三明治一样的商品。人们可能会说，“Alexa，帮我找个医生”，AI 可能会深入 Zocdoc 的后端，把Zocdoc 从中剔除，所有的新功能都可能被去中介化。
Oliver为此做了许多工作。
Oliver表示，Zocdoc一直在思考如何让匹配变得更好。早在2007年，Zocdoc就使用了机器学习和其他技术来提高匹配质量。现在，Zocdoc在进一步思考如何利用人工智能，不仅要让已经在做或已经完成的事情更高效，还要让以前不可能实现的新事物因为人工智能的存在而成为可能。
在Oliver看来，Zocdoc 经营的是与现实世界互动的业务，有学习曲线、有各种各样的边缘情况，即使人工智能开始学习，他们也领先一步提供更好的体验。以英格兰海岸作比，他们的制图员已经在这方面工作了20年。AI 可以加速解决各种问题的能力，从而为患者和医生提供更加无缝的体验。
如果将维基百科和Zocdoc相对比，可以看到，Zocdoc与复杂现实世界有着深度的咬合——它整合了医生的日程、保险规则、患者偏好，这些是动态、私有且充满容错的数据。AI难以绕过这个已经织就的、不断生长的服务网络。
反观维基百科，它的核心资产是静态的、结构化的公共知识。这恰恰是AI大模型的优质“食粮”，也容易被其消化和重新包装。这也就不难理解，马斯克为何对维基百科高歌猛进。
也就是说，在AI 时代，维基百科最珍贵的或许不再是那些已被固化的知识，而是持续演进、自我修正的知识构建机制，这一点，可以参照小红书对用户分享机制的死守。这是最后、也是最牢固的阵地。
不过，Oliver认为，AI Agent的盈利模式还没有明朗化。
就目前的逻辑来看，消费者向创建 Agent 支付订阅费，然后代理会为人们找到最优价格。如果仔细想想，会发现所有东西都通过广告实现了盈利，这不仅违背了互联网的整个盈利模式，也不是人类实际的工作方式。
换句话说，蛋糕该怎么分，由谁来分，AI的生产性会得到怎样的重塑，都还没有答案，在这个过程中还有很多的工作可以做。
维基百科会否成为下一个诺基亚，答案并不在马斯克手中，而在于它能否找到自己的“源头活水”，建立起自身的不可替代性。
