- 由於人工智慧機器人忽視存取規則，維基百科正面臨流量過載的問題。
- 爬蟲提取內容來訓練模型，導致伺服器不堪重負並取代人類用戶。
- 免費軟體專案也受到流量增加和相關成本的影響。
- 正在考慮開放平台和人工智慧公司之間的新措施和協議，以確保數位生態系統的可持續性。
近幾個月來，數位平台專注於知識的免費共享 已經開始在日益活躍的 人工智慧追蹤器. 維基百科等服務正面臨前所未有的基礎設施壓力，這種壓力並非源自於使用者數量的真正增加，而源自 機器人不知疲倦地專注於捕獲數據以提供給生成式人工智慧模型.
這些追蹤器 經常被偽裝或無法被清楚識別， 其目的是大量收集網路上的文字、圖像、影片和其他公開資料。 目的是提高語言模型和視覺內容生成系統的訓練。
維基百科與開放的代價
負責維護維基百科及其相關項目的維基媒體基金會宣布 自 2024 年初以來，其伺服器的流量增加了 50%。。這種增長不是由讀者自發的興趣所推動的，而是由 專門用於系統地掃描可用內容的機器人。事實上，據估計 流向最昂貴資料中心的流量中約有三分之二來自這些自動化工具。.
問題變得更加嚴重的是，許多這樣的機器人 忽視既定的準則 在「robots.txt」檔案中，該檔案傳統上用於標記網站的哪些部分可以或不能被機器索引。這項違反規則的行為佔用了維基百科的資源，妨礙了正常用戶的訪問，並影響了服務的整體效能。此類活動可與 影響用戶隱私的間諜軟體.
“內容是開放的，但保持其可用成本很高。「該組織解釋道。託管、服務和保護數百萬篇文章和文件並不是免費的，儘管任何人都可以免費存取它們。
問題延伸到了自由生態系統的其他角落
遭受人工智慧機器人無差別資料收集影響的不僅是維基百科。。自由軟體社群和開發者也受到負面影響。託管技術文件、程式碼庫或開源工具的網站報告流量突然增加，通常無法在不產生財務後果的情況下進行處理。 當你瀏覽網頁時，誰在監視你這個問題變得越來越重要。.
例如，工程師 Gergely Orosz， 他發現，短短幾週內，他的一個專案的頻寬消耗增加了七倍。。這種情況最終導致他自己承擔因流量過大而產生的意外費用。
為了應對這種情況，Xe Iaso 等開發人員創建了以下工具： 阿努比斯，一個反向代理 強迫網站訪客在訪問內容之前通過一個簡短的測試。目標是過濾掉通常無法通過這些測試的機器人，並優先考慮人類存取。然而這些方法的效果有限，因為 人工智慧爬蟲正在不斷進化以避免這些障礙。，採用諸如使用住宅IP位址或頻繁更改身分等技術。
從防禦到攻擊：機器人陷阱
一些開發商採取了更積極主動的策略。諸如此類的工具 豬籠草 o 人工智慧迷宮後者由 Cloudflare 等服務提供支持，旨在 引誘機器人進入虛假或不相關內容的迷宮。這樣，爬蟲程式就會浪費資源試圖抓取毫無價值的訊息，而合法系統的負擔則會減輕。
免費網路與人工智慧模式的困境
這種情況包含一個潛在的衝突： 矛盾的是，網路的開放促進了人工智慧的發展，但現在卻威脅著為人工智慧提供動力的數位空間的生存。。大型科技公司透過免費內容訓練模式賺取巨額利潤，但 他們通常不會為維護實現這一目標的基礎設施做出貢獻.
受影響的基金會和社區堅持認為 需要新的數位共存協議。這至少應包括以下幾個方面：
- 人工智慧公司的財務貢獻 他們用作資料來源的平台。
- 具體 API 的實現 以規範、可擴展和可持續的方式存取內容。
- 嚴格遵守機器人排除規則，例如“robots.txt”，目前許多工具都會忽略它。
- 重複使用內容的歸屬，從而讓原始貢獻者的價值得到認可。
維基媒體和其他機構呼籲採取行動
除了個人措施之外， 維基媒體基金會倡導採取協調措施 以防止其基礎設施崩潰。 Stack Overflow 等平台已經開始對自動存取其內容收費，如果情況沒有改善，其他平台也可能會效仿。
人工智慧機器人對志願和非營利項目施加過大壓力 最終可能會加速關閉或限制大量線上知識的免費獲取。這是一個矛盾的結果，因為這些來源對於當今威脅其生存的技術進步至關重要。 在這種情況下，安全的瀏覽器至關重要。.
當前的挑戰是 找到負責任地使用開放數位資源的模式，確保了人工智慧模型和支援它們的協作知識網路的可持續性。
如果開發與合作之間無法達到公平的平衡， 推動人工智慧最大進步的網路生態系統也可能成為其主要受害者之一。.
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