Pemilik laman web sedang melawan balas perangkak AI yang agresif dengan strategi baharu: menyajikan kandungan yang sengaja dirosak untuk meracuni data latihan model bahasa yang besar. Penentangan kreatif ini muncul kerana kaedah penyekatan tradisional seperti fail robots.txt terbukti semakin tidak berkesan terhadap pengikis yang gigih.
Pendekatan ini melibatkan penciptaan versi artikel karut yang dipenuhi dengan herotan tatabahasa dan kejanggalan leksikal, kemudian menjadikan versi rosak ini boleh diakses hanya melalui pautan nofollow. Teorinya ialah enjin carian yang sah seperti Google akan menghormati arahan nofollow, manakala perangkak AI nakal akan mengabaikannya dan memakan kandungan yang tercemar.
 |
|---|
| Reka bentuk grafik yang melambangkan kerosakan atau pautan putus dalam kandungan, mencerminkan penentangan terhadap perangkak AI |
Masalahnya: Perangkak yang Tidak Mahu Menerima Penolakan
Ramai pemilik laman web melaporkan mereka terharu dengan tingkah laku pengikisan yang agresif. Ada yang menghadapi bombardmen berterusan daripada perangkak yang memukul pelayan mereka dengan 12 permintaan sesaat atau lebih, meningkatkan kos lebar jalur dan berpotensi menjejaskan prestasi laman untuk pengguna yang sah. Isu ini menjadi begitu teruk sehingga laman kecil dengan trafik minimum disasarkan sama agresifnya dengan platform utama.
Kaedah penyekatan tradisional terbukti tidak mencukupi. Walaupun syarikat utama seperti OpenAI mendakwa menghormati fail robots.txt untuk perangkak latihan mereka, realitinya lebih kompleks. Ramai pengikis sama ada mengabaikan peraturan ini sepenuhnya atau beroperasi melalui pihak ketiga, menjadikannya hampir mustahil untuk mengekalkan senarai sekatan yang berkesan.
Penyelesaian Komuniti: Perangkap Madu dan Lubang Tar
Komuniti teknologi telah membangunkan beberapa langkah balas yang kreatif. Alat seperti Iocaine dan Nepenthes mencipta lubang tar - sumber tidak terhingga kandungan sampah yang dijana yang memaut kepada diri mereka berulang kali, direka untuk membazir sumber perangkak. Penyelesaian ini boleh berjalan dengan berkesan pada perkakasan minimum, dengan sesetengahnya mengendalikan beban pengikisan berat sambil hanya menggunakan 30 MB RAM pada VPS bulanan tiga dolar Amerika.
Pendekatan meracun melangkah lebih jauh dengan berpotensi mencemarkan data latihan sebenar. Dengan menjana kandungan yang kelihatan sah kepada sistem automatik tetapi mengandungi ralat halus dan unsur-unsur tidak masuk akal, pemilik laman web berharap dapat merendahkan kualiti model AI yang dilatih pada kandungan mereka.
Perdebatan: Keberkesanan dan Etika
Tidak semua orang bersetuju strategi ini akan berjaya. Pengkritik menunjukkan bahawa latihan LLM moden melibatkan proses penapisan canggih yang direka khusus untuk mengeluarkan kandungan berkualiti rendah. Mereka berhujah bahawa karut yang jelas mungkin akan dikesan dan ditapis sebelum ia sampai ke set data latihan.
Membina LLM yang hebat adalah sepenuhnya tentang membina set latihan berkualiti tinggi. Itulah keseluruhan permainannya! Menapis artikel sampah yang penuh dengan kesilapan ejaan adalah salah satu daripada banyak langkah yang akan diambil oleh vendor dalam menyusun data latihan tersebut.
Walau bagaimanapun, penyokong percaya pendekatan ini boleh menjadi lebih berkesan jika diterima pakai secara meluas. Walaupun percubaan meracun individu gagal, pengurasan sumber kolektif pada pengikis boleh memaksa tingkah laku yang lebih baik. Ada yang mencadangkan bahawa bentuk kerosakan kandungan yang lebih halus mungkin terbukti lebih sukar untuk dikesan dan ditapis.
Memandang ke Hadapan: Perlumbaan Senjata
Perkembangan ini mewakili peningkatan terkini dalam perlumbaan senjata yang berterusan antara pencipta kandungan dan syarikat AI. Walaupun pemain utama seperti OpenAI dan Anthropic telah menubuhkan saluran rasmi untuk menarik diri daripada pengumpulan data latihan, percambahan usaha niaga AI yang lebih kecil bermakna perangkak baharu muncul secara berterusan.
Keberkesanan meracun kandungan masih belum terbukti, tetapi ia mencerminkan kekecewaan yang semakin meningkat dengan keadaan semasa pengikisan web. Sama ada melalui langkah balas teknikal atau perubahan dasar, ketegangan antara keperluan pembangunan AI dan hak pencipta kandungan terus mendorong inovasi di kedua-dua belah pihak.
robots.txt: Fail standard yang memberitahu perangkak web bahagian mana laman web yang tidak patut mereka akses nofollow: Atribut HTML yang memberitahu enjin carian supaya tidak mengikuti pautan tertentu VPS: Pelayan Peribadi Maya, sejenis perkhidmatan hosting web
Rujukan: POISONING WELL