論文の概要: Epistemic Substitution: How Grokipedia's AI-Generated Encyclopedia Restructures Authority

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.03337v1
• Date: Wed, 03 Dec 2025 01:05:32 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2025-12-04 12:17:30.317523
• Title: Epistemic Substitution: How Grokipedia's AI-Generated Encyclopedia Restructures Authority
• Title（参考訳）: 疫学の代替:GrokipediaのAI生成百科事典再構成機関
• Authors: Aliakbar Mehdizadeh, Martin Hilbert,
• Abstract要約: 4世紀前、ウィキペディアの分散化、クラウドソース化、コンセンサス駆動型モデルは、百科事典知識の集中化、専門家主導、権威に基づく標準に取って代わった。 グロキペディアのような生成的AI百科事典の出現は、キュレーションにおける別の潜在的なシフトを示す可能性がある。 本研究では,AIと人為的な百科事典が同一の権威基盤に依存しているかどうかを考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: A quarter century ago, Wikipedia's decentralized, crowdsourced, and consensus-driven model replaced the centralized, expert-driven, and authority-based standard for encyclopedic knowledge curation. The emergence of generative AI encyclopedias, such as Grokipedia, possibly presents another potential shift in epistemic evolution. This study investigates whether AI- and human-curated encyclopedias rely on the same foundations of authority. We conducted a multi-scale comparative analysis of the citation networks from 72 matched article pairs, which cite a total of almost 60,000 sources. Using an 8-category epistemic classification, we mapped the "epistemic profiles" of the articles on each platform. Our findings reveal several quantitative and qualitative differences in how knowledge is sourced and encyclopedia claims are epistemologically justified. Grokipedia replaces Wikipedia's heavy reliance on peer-reviewed "Academic & Scholarly" work with a notable increase in "User-generated" and "Civic organization" sources. Comparative network analyses further show that Grokipedia employs very different epistemological profiles when sourcing leisure topics (such as Sports and Entertainment) and more societal sensitive civic topics (such as Politics & Conflicts, Geographical Entities, and General Knowledge & Society). Finally, we find a "scaling-law for AI-generated knowledge sourcing" that shows a linear relationship between article length and citation density, which is distinct from collective human reference sourcing. We conclude that this first implementation of an LLM-based encyclopedia does not merely automate knowledge production but restructures it. Given the notable changes and the important role of encyclopedias, we suggest the continuation and deepening of algorithm audits, such as the one presented here, in order to understand the ongoing epistemological shifts.
• Abstract（参考訳）: 4世紀前、ウィキペディアの分散化、クラウドソース化、コンセンサス駆動型モデルは、百科事典の知識キュレーションの集中化、専門家主導、権威に基づく標準に置き換えられた。 グロキペディアのような生成的AI百科事典の出現は、てんかんの進化に別の潜在的な変化をもたらす可能性がある。 本研究では,AIと人為的な百科事典が同一の権威基盤に依存しているかどうかを考察する。 72のマッチング記事対から得られた引用ネットワークのマルチスケール比較分析を行い,約6万の情報源を引用した。 8カテゴリーのてんかん分類を用いて,各プラットフォーム上の記事の「 atistemic profiles」をマッピングした。 本研究は,知識の源泉と百科事典の主張が認識論的に正当化される方法の量的,質的な差異を明らかにした。 グロキペディアは、ウィキペディアが査読した「学術と学術」に大きく依存していることに置き換わり、「ユーザー生成」と「市民組織」の情報源が顕著に増加した。 比較ネットワーク分析により、グロキペディアはレジャートピック(スポーツやエンターテイメントなど)や、より社会的に敏感な市民トピック(政治と紛争、地理学的実体、一般知識と社会など)のソーシングにおいて、非常に異なる認識的プロファイルを採用していることが示されている。 最後に、記事の長さと引用密度の線形関係を示す「AI生成知識ソーシングのスケーリング法則」を見出した。 LLMに基づく百科事典の最初の実装は、単に知識生産を自動化するだけでなく、それを再構築するものであると結論付けている。 百科事典の特筆すべき変化と重要な役割から,現在進行中の認識学的変化を理解するために,本論文のようなアルゴリズム監査の継続と深化を提案する。

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