AI 掠食者的「無聲侵略」新聞媒體正式宣戰了
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| 隨著 AI 技術的進步，全球新聞媒體紛紛封鎖AI爬蟲，拒絕讓內容成為免費訓練素材。調查顯示，近半數主流新聞網站已封鎖 AI 爬蟲，這場數據爭奪戰影響法律與商業模式的未來。 |
目錄
當 ChatGPT 在幾秒內生成一篇流暢的文章，或是 Google Gemini 即時回答複雜問題時，少有人意識到，這些AI模型背後的「知識」很大部分來自於新聞媒體的內容。然而，這場看似和諧的科技進步，正引發一場激烈的數據爭奪戰，全球新聞媒體紛紛封鎖 AI 爬蟲，拒絕讓自己的內容成為 AI 的免費訓練素材。
根據 Reuters Institute 調查全球十個國家中近半數（48%）的主流新聞網站已經封鎖 OpenAI 的爬蟲，美國媒體的封鎖率更高達 79%。這股趨勢不僅限於西方媒體，台灣媒體排名前 23 名之中 12 家媒體（佔52.17%）也陸續加入封鎖行列。這場衝突不僅關乎技術，更觸及法律、商業模式與資訊自由的未來。
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| 台灣媒體排名前 23 名之中 12 家媒體（佔52.17%）陸續加入封鎖行列。 |
一、新聞業為何對 AI 說「不」？
生成式 AI 的崛起，讓資訊的產生與傳播方式發生了革命性變化。ChatGPT、Gemini 等 AI 模型的驚人能力，建立在對海量網路數據資料的吞噬上。研究顯示，訓練一個頂級大語言模型可能需要數百萬篇新聞文章。新聞網站的高品質內容，從深度調查報導到即時新聞，早已成為它們的「養分」。
然而，這種未經授權的數據資料抓取，讓新聞媒體感到威脅。他們開始在網站的 robots.txt 檔案中，明確禁止 AI 爬蟲存取內容，像 CNN、Reuters、Washington Post、New York Times、BBC 等主要媒體的行動，以及 UDN、TVBS、Chinatimes、CNA、NextApple、CW 台灣媒體也陸續加入了這場「封鎖運動」。
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| 這場衝突是傳統媒體與AI模式的對抗：傳統媒體透過創作內容吸引受眾並變現，而AI則透過數據訓練模型，直接提供資訊服務，繞過媒體，挑戰長期的網路社會契約。 |
這場衝突實質上是兩種不同價值鏈的對抗：
傳統媒體模式：
投入資源創作內容 → 吸引直接受眾互動 → 實現內容變現
AI 模式：
大規模聚合數據資料 → 訓練 AI 模型 → 透過 AI 提供資訊服務
AI 模型透過繞過媒體網站與受眾直接聯繫，在不分攤內容成本的情況下擷取資訊傳遞的價值。這違背了長期以來網路的「社會契約」，出版商允許搜尋引擎抓取內容以換取流量。
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| 新聞業試圖在 AI 時代重新奪回內容控制權，並尋求合理補償與保護。 |
為什麼新聞業如此警戒？原因不僅是技術問題，更牽涉到生存與倫理的考量：
1.版權與智慧財產的保衛戰
新聞內容是媒體投入大量資源打造的結晶，AI 未經許可就將其用於訓練，形同「免費剝削」。媒體擔心，AI 生成的衍生內容可能稀釋原創作品的價值，甚至引發版權爭議。例如，New York Times 已對 OpenAI 提起訴訟，指控其侵權，索賠數十億美元。
2.收入模式的危機
AI 生成的摘要或答案，可能讓使用者不再直接造訪新聞網站，進而衝擊廣告與訂閱收入。當 ChatGPT 的外掛程式能直接呈現網站內容，媒體的流量、收益岌岌可危，研究顯示，ChatGPT回答使部份類型的網站流量下降15-30%。
3.品牌信任的挑戰
AI 有時會產生錯誤「幻覺」資訊，可能將不實內容歸因於新聞品牌，損害其公信力。封鎖爬蟲，是媒體試圖控制內容呈現方式的一種手段。
4.伺服器負擔的現實
大量 AI 爬蟲的頻繁抓取，會增加網站伺服器的負載與成本，甚至影響一般使用者的體驗。部分爬蟲的行為，甚至被比喻為「數位版的 DDoS 攻擊」。
這場衝突的核心，是新聞業試圖在 AI 時代重新奪回內容控制權，並尋求合理補償與保護。他們的行動，不僅是為了捍衛自身利益，也是在為數位內容的未來發聲。
二、Robots.txt 與 AI 爬蟲的博弈
Robots.txt：「只是」君子協定
在這場爭戰中，robots.txt 扮演了關鍵角色。這是一個簡單的文字檔案，位於網站根目錄，用來告訴爬蟲哪些內容可以抓取，哪些應該避開。它的指令包括：
User-agent：指定爬蟲名稱，例如「GPTBot」。
Disallow：禁止抓取的路徑，例如「Disallow: /」表示全站封鎖。
Allow：允許抓取的路徑。
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| robots.txt 扮演了關鍵角色，位於網站根目錄，用來告訴爬蟲哪些內容可以抓取，哪些應該避開。 |
然而，robots.txt 並非鐵壁銅牆。它的設計初衷是為了管理搜尋引擎爬蟲的流量，防止伺服器過載，而非應對 AI 時代的大規模數據掠奪。它的致命弱點在於：
- 自願遵守：僅是「建議」，無強制力。爬蟲可以選擇無視指令，僅靠「道德約束」運作。
- 規避行為：部分爬蟲可能偽裝身份，或使用雲端 IP 繞過封鎖。
- 有限功能：即使封鎖了抓取，外部連結仍可能讓內容被索引。
- 定義不明：無法區分「訓練用抓取」與「搜尋索引」，缺乏精細權限控制。
關鍵 AI 爬蟲：新聞媒體主要針對以下幾種 AI 爬蟲進行限制
GPTBot (OpenAI)：用於訓練未來的 AI 模型，如 GPT-4 和 GPT-5。
ChatGPT-User (OpenAI)：主要由 ChatGPT 的外掛程式（plugins）在處理使用者即時查詢時使用，據稱不會將抓取的內容用於模型訓練。在實務上，封鎖 GPTBot 通常也會一併限制 ChatGPT-User。
Google-Extended (Google)：用於改善 Bard（現為 Gemini）和 Vertex AI 的 API，與用於 Google 搜尋和 SGE（Search Generative Experience）的標準 Googlebot 是分開的。
CCBot (Common Crawl)：為一個公開的網路爬存資料庫收集數據，該資料庫被許多公司廣泛用於 AI 訓練。
Bytespider (ByteDance)：業界推測應是中國 TikTok 的母公司字節跳動訓練其大型語言模型（LLM）而抓取數據，爬取量相當大。
ClaudeBot / anthropic-ai / Claude-Web (Anthropic)：為 Anthropic 公司開發的 AI 模型（如 Claude）抓取數據。有報告指出其可能不遵守 robots.txt 規則。
其他：還包括 FacebookBot（Meta）、Applebot-Extended（Apple）、Cohere-ai（Cohere）、PerplexityBot（Perplexity）等。
這些爬蟲各有其目的，從模型訓練到即時回答使用者問題，媒體需要辨識並決定是否允許其存取。隨著 AI 爬蟲層出不窮，媒體陷入了一場「打地鼠」遊戲。他們需要不斷更新 robots.txt，辨識新爬蟲並決定是否封鎖，這對資源有限的中小型媒體來說，是一大負擔。
進階封鎖：從被動到主動
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| 新聞業從被動防守轉向主動出擊。然而，這場技術軍備競賽也帶來了成本與複雜性的挑戰。 |
面對 robots.txt 的局限，部分媒體開始採取更強硬的技術手段：
a.伺服器層級封鎖：透過設定規則（如.htaccess）過濾爬蟲。
b.邊緣函數：利用 CDN 服務（如 Cloudflare）在請求到達前攔截。
c.IP 封鎖：直接屏蔽可疑 IP 範圍。
d.第三方工具：如 Cloudflare 的 Bot Fight Mode，結合多種偵測技術。
這些措施顯示，新聞業正在從被動防守轉向主動出擊。然而，這場技術軍備競賽也帶來了成本與複雜性的挑戰。
三、誰在封鎖？效果如何？
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| 許多爬蟲被指控無視 robots.txt，迫使媒體尋求更強硬的對策。 |
封鎖 AI 爬蟲已成為全球新聞業的發展趨勢。根據多項研究：
Reuters Institute：2023 年底，48% 的熱門新聞網站封鎖了 OpenAI 爬蟲， 24% 封鎖了 Google AI 爬蟲。美國地區的封鎖率更是高達 79%，遠超墨西哥與波蘭（約 20%）。
Originality.ai：全球前 100 大網站中，15% 封鎖 GPTBot，1000 大網站中則為 7-9%。
NewsGuard：67% 的高品質新聞網站封鎖了 AI 爬蟲，低品質網站僅 9%。
Ben Welsh：1158 家新聞機構中，約 50% 封鎖 OpenAI，44% 封鎖 Google AI。
Press Gazette：前 100 英語新聞網站中，58% 的英語新聞網站至少封鎖了一個 AI 爬蟲，其中 GPTBot 是主要目標。
從媒體類型來看，傳統紙媒（如 New York Times）比數位原生媒體更積極封鎖，美國市場的行動也比其他地區更普遍。值得注意的是，部分媒體（如 Fox News、Breitbart）選擇不封鎖，可能希望透過 AI 曝光獲得間接收益。
然而，封鎖的效果並不一致。許多爬蟲（如 Bytespider、ClaudeBot）被指控無視 robots.txt，迫使媒體尋求更強硬的對策。同時，封鎖也帶來了兩難：保護內容的同時，可能失去在 AI 生態中的能見度。
四、利弊權衡：封鎖得與失
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| 這場選擇，考驗著媒體對短期利益與長期策略的判斷。 |
對於新聞媒體來說，封鎖 AI 爬蟲是一場高風險的賭局。以下是主要考量：
優勢：保護與談判籌碼
強化版權控制：明確捍衛內容使用權，減少未授權複製的風險。
爭取授權收入：封鎖可迫使 AI 公司談判付費協議，如 OpenAI 與 Axios 的合作。
保住流量與收入：避免 AI 摘要搶走網站流量，保護廣告與訂閱收益。
維護品牌信任：降低內容被 AI 誤用或曲解的風險。
降低營運成本：減少爬蟲造成的伺服器負擔。
劣勢：能見度與未來的代價
失去 AI 曝光：內容可能從 AI 搜尋結果或聊天機器人中消失，影響品牌影響力。
錯失流量機會：部分 AI 工具（如 ChatGPT 外掛）可能引用來源帶來推薦流量，封鎖則斷絕了這條路。
影響 AI 訓練：若內容未被用於訓練，未來 AI 模型可能在相關領域知識不足，間接削弱媒體的影響力。
SEO 隱憂：隨著搜尋與 AI 融合（如 Google SGE），封鎖可能帶來未預見的間接影響。
技術成本：持續更新封鎖措施需要投入大量資源。
這場選擇，考驗著媒體對短期利益與長期策略的判斷。高價值內容的媒體（如 New York Times）更傾向封鎖，寄望透過授權獲得穩定收入；而資源較少的媒體，可能選擇開放，期待 AI 帶來的曝光機會。
五、AI 與資訊生態的未來
這場衝突不僅影響新聞業，也對 AI 發展與公眾資訊獲取產生深遠影響。
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| AI面臨數據品質下降、發展瓶頸與信任危機，影響公眾資訊可靠性與媒體素養。這場爭戰引發對「開放網路」的辯論，決定未來數位內容的遊戲規則，創作者權益與資訊自由的平衡至關重要。 |
對 AI 的挑戰
數據品質下降：隨著高品質新聞來源退出， AI 可能過度依賴低品質或不可靠的數據，導致輸出偏見或錯誤增加。
發展瓶頸：優質數據的稀缺，可能減緩 AI 模型的進步，特別是在新聞與時事領域。
信任危機：若 AI 輸出品質下降，使用者對其作為資訊來源的信心可能動搖，形成負面循環。
對公眾的影響
資訊碎片化：依賴 AI 的使用者，可能接收到與原始來源不同的低品質資訊，造成知識落差。
可靠性風險：AI 缺乏透明的來源標註，可能讓使用者難以分辨真假。
媒體素養挑戰：公眾需要更強的批判思維，來評估 AI 生成的內容。
這場爭戰，還挑起了對「開放網路」的哲學辯論。一方認為，資訊應自由流通，封鎖違背了網路的初衷；另一方則主張，創作者有權保護其心血，免於被無償掠奪。這場辯論，將決定未來數位內容的遊戲規則。
六、通往共贏的可能路徑
要在媒體的權利、 AI 的創新與公眾的資訊需求間找到平衡，需要多方共同努力。以下是可能的解決方案：
1.授權合作
媒體與 AI 公司可探索付費授權模式，讓內容在受控條件下用於訓練或生成。例如，OpenAI 與部分媒體的合作，已展現了這條路的可行性。
2.升級技術標準
當前的 robots.txt 過於簡陋，無法應對 AI 的複雜需求。業界可開發更細緻的協議，允許媒體針對不同用途（如訓練、查詢）設定存取權限。
3.提升透明度
AI 平台應提供清晰的來源標註，並在可能時為原始網站帶來流量，以換取內容使用權。
4.法律清晰化
法院需針對 AI 訓練中的「合理使用」問題做出更明確的判例，減少法律灰色地帶。例如，New York Times 的訴訟結果，可能成為業界的風向標。
這些方案並非一蹴可就，但它們指向了一個更公平的未來：媒體獲得應有的補償，AI 公司得以持續創新，而公眾則能享有可靠的資訊。
結語：數位時代的新契約
這場數據戰爭沒有簡單的勝負。短期內，法律訴訟與技術封鎖將持續角力；長期來看，唯有建立兼顧創作者權益、AI創新與公眾利益的新規則，才能避免資訊生態的崩壞。媒體需要超越單純的「封鎖思維」，AI公司則必須正視「數據倫理」——因為最強大的AI，終究需要最優質的內容來哺育。
封鎖爬蟲只是暫時的權宜之計，長期解決之道在於建立新的「內容契約」——一個能平衡創作者權利、技術進步與公眾福祉的框架。
這場未來之戰尚未落幕，但它的結局，不僅決定新聞業與AI產業的命運，更將塑造我們下一代獲取知識的方式。
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| 數據戰爭無簡單勝負，法律與技術將持續角力。長期需建立新「內容契約」，平衡創作者權益、AI創新與公眾利益，避免資訊生態崩壞。未來戰局將影響新聞業與AI產業的命運。 |
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