AI與網路爬蟲的問題｜專家論點【張瑞雄】

作者：張瑞雄 台北商業大學前校長/叡揚資訊顧問

隨著生成式人工智慧（Generative AI）的蓬勃發展，許多網站正面臨一場前所未有的挑戰。AI網路爬蟲（crawler）的大量數據需求，讓許多網站不堪其擾，甚至被迫設置限制或完全封鎖爬蟲的訪問權限。從技術層面來看，這種現象雖然不可避免，但其背後所引發的道德、法律以及經濟問題，卻引發了業界和社會的廣泛討論。

AI網路爬蟲，顧名思義，是自動化的程式，用來從互聯網上收集數據。這些數據隨後成為訓練生成式AI模型的「養分」，使這些模型能夠生成更為人性化、精準的文本或其他內容。但這些爬蟲的無節制訪問，卻給許多網站帶來了不小的壓力，在面對來自AI公司爬蟲的「猛攻」時，幾乎被迫中斷正常運營。

更多新聞：自動駕駛車輛：數據收集的兩面刃｜專家論點【張瑞雄】

從技術的角度來說，這些AI公司辯稱它們的爬蟲程式是遵守robots.txt文件的規範的，這是一種用來告訴網路爬蟲哪些內容可被訪問的標準協議。但現實中許多網站管理者發現，即便如此，AI爬蟲的訪問次數仍然遠遠超出了他們的預期。這種情況讓許多網站不得不採取更為激進的策略來保護自己，比如完全禁止AI爬蟲訪問網站。

這背後凸顯了幾個重要的問題。首先網站的數據雖然公開，但是否意味著這些數據就應該毫無限制地被用於AI訓練？當前的法規對於這方面仍然模糊，robots.txt並沒有法律約束力，許多公司即使在技術上尊重了這些文件，仍能利用法律漏洞進行數據抓取。因此隨著AI技術的進一步發展，網站擁有者與AI公司之間的博弈將更加激烈。

其次數據品質的問題將成為AI的潛在瓶頸，隨著越來越多的高品質網站限制AI爬蟲的訪問，AI模型的訓練數據品質將不可避免地下降。當高品質的新聞網站、學術數據庫和社交媒體平台開始封鎖爬蟲時，AI訓練數據將更多依賴於低品質的個人博客或電子商務網站。這將直接影響AI模型的表現，尤其是在回答複雜問題或生成精準內容時的能力。

那麼未來的AI技術發展是否會因此而停滯不前？答案可能並非如此。大公司可以直接購買數據或與大型平台達成數據共享協議來解決這一問題，這樣的措施將進一步鞏固大型科技公司的數據壟斷地位，對市場競爭和數據公平性造成負面影響。

另一個潛在的解決方案是生成式數據（synthetic data）的應用，隨著技術的進步，AI公司開始利用生成式數據來補充其訓練數據的不足，但這種數據並非萬全之策，過度依賴生成式數據可能會導致模型性能的「崩潰」，尤其是在數據品質不佳或數據來源過於單一的情況下​。因此儘管生成式數據可以在一定程度上緩解數據短缺的問題，但它無法完全替代來自真實世界的高品質數據。

這場關於AI爬蟲與網站數據保護的戰爭，最終不僅僅是技術層面的問題，還涉及到更多的道德和法律討論。AI公司無法只關注技術的進步，而忽視數據來源的合法性與倫理性。網站的數據雖然是公開的，但這並不意味著它們可以毫無限制地被用於商業用途，網站擁有者的知情權和選擇權應該得到尊重。

同時網站管理者也應該認識到，AI的發展並非完全有害。在某些情況下，AI可以幫助網站提高流量，進一步擴大其影響力。關鍵在於雙方如何找到一個平衡點，既能滿足AI技術的數據需求，又能保護網站的正常營運與數據安全。

瀏覽 773 次