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内容提要
Dennis Schubert更新了“diaspora*”项目的危机,因70%的请求来自大型语言模型(LLM)机器人,导致平台崩溃。这些机器人无视robots.txt,疯狂抓取数据,甚至获取Wiki页面的编辑历史。尽管尝试了多种反制措施,效果不佳。他指出,大型科技公司急需数据以训练AI,给小网站带来困境。为抵御机器人,他建议生成无意义文本和使用JavaScript陷阱,警示开放网络的衰退。
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关键要点
- Dennis Schubert更新了'diaspora*'项目的危机,70%的请求来自大型语言模型机器人,导致平台崩溃。
- 这些机器人无视robots.txt,疯狂抓取数据,包括Wiki页面的编辑历史。
- 尝试的反制措施包括更新robots.txt、限速和阻止用户代理,但均未成功。
- 大型科技公司急需数据以训练AI,导致小网站面临困境。
- 建议的反制措施包括生成无意义文本和使用JavaScript陷阱,但这些方法技术要求高且成本昂贵。
- 大型科技公司的最终目标是将用户困在其生态系统中,减少用户访问其他网站的需求。
- 独立创作者面临SEO失效、高质量内容无法触达用户和收入减少的困境。
- 开放网络正在衰退,大型科技公司正在利用数据并压榨独立创作者,反击几乎不可能。
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延伸问答
大型科技公司为什么需要抓取小网站的数据?
大型科技公司需要数据来训练AI模型,而高质量的数据集是AI模型的基础。
什么导致了'diaspora*'项目的崩溃?
70%的请求来自大型语言模型机器人,这些机器人无视robots.txt,疯狂抓取数据,导致平台崩溃。
Dennis Schubert提出了哪些反制措施来对抗数据抓取?
他建议生成无意义文本和使用JavaScript陷阱,但这些方法技术要求高且成本昂贵。
大型科技公司如何影响独立创作者的收入?
大型科技公司通过压榨独立创作者,导致SEO失效和高质量内容无法触达用户,从而减少创作者的收入。
开放网络的衰退是如何发生的?
大型科技公司利用数据并压榨独立创作者,导致开放网络的衰退,这一转变几乎不可逆。
大型科技公司的最终目标是什么?
他们的最终目标是将用户困在自己的生态系统中,减少用户访问其他网站的需求。
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