Jikipedia

Jmail 团队近日发布了一个名为 Jikipedia 的新项目——一个仿维基百科界面的在线数据库，其内容完全由AI从公开的 杰弗里·爱泼斯坦（Jeffrey Epstein）相关邮件数据 中提取并生成。

该项目旨在将原本分散、难以梳理的邮件信息，转化为结构化的“人物档案”，聚焦于那些与爱泼斯坦有通信往来、曾访问其房产、或可能涉及其商业与法律活动的权贵人士。

内容覆盖范围

Jikipedia 目前包含以下几类条目：

• 人物档案
  每位关联人物的页面列出：
  • 与爱泼斯坦往来的邮件数量
  • 基本身份与职业背景
  • 已知对其位于纽约、新墨西哥、美属维尔京群岛等地房产的访问记录
  • 可能知晓其非法活动的时间线
  • 涉嫌违反的法律条款（如共谋、妨碍司法等）
• 房产条目
  详细描述爱泼斯坦名下多处房产的：
  • 收购方式与资金来源
  • 据称在其中发生的活动（基于邮件与法庭文件推断）
  • 访客日志与时间线
• 商业关系
  包括与摩根大通（JPMorgan Chase）等金融机构的往来，以及相关诉讼中的关键证据引用。

AI 生成内容的局限性

尽管 Jikipedia 页面普遍标注了信息来源（如法院文件、新闻报道、邮件原文片段），但其内容由 AI 自动生成摘要与关联推理，因此存在潜在风险：

• 可能误读邮件上下文
• 将推测表述为事实
• 错误关联人物或事件

对此，Jmail 团队已在 X（原 Twitter）上表示，即将上线用户纠错机制，允许公众提交修改请求或举报不准确内容，以提升可信度。

技术与伦理边界

Jikipedia 并非传统意义上的调查 journalism，而是一种 “AI 辅助的数据叙事”实验。它利用自然语言处理技术，从海量非结构化文本中提取实体、关系与时间线，并以维基格式呈现，极大降低了公众理解复杂丑闻的门槛。

然而，这也引发关于 AI 生成敏感内容的责任边界 的讨论：当 AI 将“可能知情”解读为“涉嫌共谋”，是否构成名誉风险？团队选择开源方法论与数据源，正是对这一问题的初步回应。

访问与透明度

• 网站界面高度模仿维基百科，支持关键词搜索与分类浏览
• 所有条目底部附有原始邮件引用或第三方信源链接
• 项目声明：“本数据库不构成法律指控，仅用于信息整合与公共讨论”