说到维基百科，大家都不陌生。

光在差评的资料来源里，你就能经常看到它。

世超每次写那些带点历史的、科普性质的文章时，就会查维基百科的解释，完了再顺着底部的参考资料挖一挖，能延伸出更多信息点。

可以说，维基百科是普通人弄懂一个概念，最便捷也最权威的方式之一。

维基百科的运营机构，是一个叫维基媒体的非盈利组织。组织旗下除了有维基百科，还有维基共享资源，维基词典，维基教科书等项目。

这些项目都是免费给大家用的，因为维基媒体的核心价值观就是让知识能自由获取和共享 。

但最近，维基媒体真的被 AI 公司们闹麻了。

这些公司为了训练大模型，派了无数个 AI 爬虫源源不断爬取维基媒体上面的数据。

但说起来你可能不信：维基媒体居然没告这些 AI 公司，而是选择了——

主动上交。

“各位大哥，我把资料都整理好了，你们别爬了行不。”

前段时间，维基媒体把英语、法语的维基百科内容托管在社区平台 Kaggle，告诉那些 AI 公司，要资源自取。

光给资源还不行，维基还要服务好这些大哥，专门把资料针对 AI 模型的口味优化了一遍。

因为机器和人类不一样，我们看起来清晰直观的页面，他们还需要多动点脑子，来判断每一部分是啥。

所以维基就把页面做成了 JSON 格式的结构化内容，那些标题、摘要、解释都按照统一格式分好。

这样 AI 在查看时更容易读懂每一段的内容和数据，从而降低了 AI 公司的成本。

这一波啊，这一波属于是为了保护老巢不被冲垮，维基给狼群做了一盘美味的肉，扔在了别的地方。

世超觉得，维基这么做真挺无奈的。

早在 4 月 1 号时，他们已经发过博客吐槽了：从 2024 年以来，平台用来下载多媒体内容的流量增加了 50%。

本以为是大家更爱学习了，结果一查发现全 TM 是 AI 公司的爬虫。爬虫们源源不断地把资源爬回去，然后拿去训练大模型。

爬虫对维基的影响，还真挺大的。

因为维基媒体在全球有多个区域数据中心（欧洲、亚洲、南美等）和一个核心数据中心（美国弗吉尼亚州阿什本）。

核心数据中心存着所有的资料，而区域数据中心会临时缓存一些热门词条。

这么做好处是啥呢？

比如最近很多亚洲人在查“ Speed ”这个词，那“ Speed ”就会被缓存到亚洲的区域数据中心。

这样后来的亚洲网友查看“ Speed ”时，这些数据就会走同城快递，从亚洲数据中心出发，不用再从美国的数据中心走国际物流了。

这高频词条走廉价通道，低频词条走高价通道的办法，不光提高了各个区域用户的加载速度，也降低了维基媒体的服务器压力。

但问题是： AI 管你这的那的？只要是个词条，它都要访问，而且批量性访问。

这就导致不断有流量走高价通道。

前段时间维基媒体就发现，那些走美国数据中心的高成本流量，居然有 65% 都是 AI 爬虫糟蹋的。

要知道维基是免费的，但它的服务器不是，每年都有 300 万美元托管成本呢。

不过吐槽可能并没啥用，所以几周后维基媒体选择把资源整理出来，托管在其他平台，让 AI 公司自取。

其实不光是维基百科，从内容平台到开源项目，从个人播客到媒体网站大家都遇到过类似问题。

去年夏天，iFixit 老板就在推特上吐槽 Claude 的爬虫在一天访问了自家网站 100 万次。。。

看到这，你可能会说，不是一个有机器人协议 robot.txt 么，不想让 AI 爬虫访问自己的网站，可以把它写进协议里。

啊对，在 ifixit 把 Claude 爬虫添加到 robots.txt 后，爬行确实暂停了下（变成了30分钟一次）

在曾经的互联网时代，robots 协议的确是个一劳永逸的技术，也有公司因为不遵守吃到了官司。

但搁现在，这个君子协议只能算纸老虎。

现在的大模型公司，能爬尽爬。

毕竟别家都在爬，你不爬，那你的语料库就不如别人强大，大模型起跑线就会低人一等。

那咋办——

给爬虫换一个名字呗（user-agent）。你只说不让鲁迅爬，又没让说不让周树人爬。

有没有大模型这么无耻？可太多了。

之前就有 reddit 网友明明在协议中禁止 OpenAI 的爬虫，结果对面改了下名字，继续爬。

再比如 perplexity 也被科技媒体 WIRED 抓包过，根本无视 robots 协议。

这些年呢，大家也在尝试各种新的办法。

有人研究出在 robots 协议中放一个坏死链接，但凡点进链接的一定是爬虫，毕竟正常用户是不会点击这个协议。

还有人选择借助 Web 应用程序防火墙 ( WAF )，基于 IP 地址、请求模式、行为分析综合识别恶意爬虫。

也有人决定给网站弄一套验证码。

但基本上这些办法，往往道高一尺，魔高一丈。你抵抗越狠，AI 公司也会采取更残暴的爬取手段。

所以赛博菩萨 cloudflare 前段时间出了一套技术是监测到有恶意爬虫，就索性让爬虫进来。

当然放它进来，不是给它好吃的，而是做了一道“错饭”——

提供一串和被抓取网站无关的网页，让 AI 在里面慢慢看。

cloudflare 的操作还算是收敛着了。

今年 1 月，有网友写了一款更凶狠的工具，叫 Nepenthes 猪笼草。

和猪笼草杀死昆虫一样，“ 猪笼草 ”将 AI 爬虫困在没有出口链接的 “ 无限迷宫 ” 静态文件中，让它们抓不了真实内容。

不光如此，“ 猪笼草 ”还不断向爬虫投喂 “ 马尔可夫乱语 ”，来污染 AI 的训练数据。据说这个技术目前仅有 OpenAI 的爬虫能逃脱。

好好好，原来 AI 攻防战，在大模型训练源头就已经打响了。

当然了，平台们也可以和 AI 公司达成协议。

比如 Reddit 和推特都向 AI 公司推出了收费套餐，每月使用多少 API、访问多少推文，我就收你多少钱。

也有没谈成还打起官司的。比如《纽约时报 》商量无果后，就起诉了 OpenAI 抓取自家文章。

看到这你可能会好奇：为什么维基百科不告这些 AI 爬虫呢？

世超猜测，这可能和维基百科本身有关。

维基百科的许可协议非常开放。

它大部分内容是允许任何人（ 包括 AI 公司 ）在遵守署名和相同协议共享的条件下，自由地使用、复制、修改和分发。

所以从法律角度来看，AI 公司抓取、使用维基百科的数据进行模型训练，大概率还是合法的。

而且就算把 AI 公司告上法庭，但现在业内也没有对 AI 侵权这块有个明确的法律界限。这种风险大、成本高、消耗时间久的选择，对维基媒体来说，并不切合实际。

最主要的是，维基媒体的使命就是——让地球上的每个人都能自由获取所有知识。

虽然 AI 爬虫带来的服务器成本是一个问题，但通过法律手段或商业协议，来限制别人获取资源，或许和他们的使命相违背吧。

照这么来看，维基媒体选择把数据整理好，给 AI 公司拿去训练，也许是最合适，但也最无奈的办法吧。

撰文：烧烤大师刺猬