2.17 億網頁回應掃描:7959 個站點用回應頭指揮 AI
掃描 Common Crawl 2026 年 9 月抓取的 2.17 億個頁面回應後發現,7,959 個站點的 HTTP 回應頭是寫給 AI 系統的:其中 7,271 個是指向 llms.txt 或 MCP 伺服器的指標,只有 30 個含注入指令(24 個藏在 X-AI 頭中),多為惡作劇。另有 139 個站點用回應頭記錄是否把客戶端識別為 AI bot。
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掃描 Common Crawl 2026 年 9 月抓取的 2.17 億個頁面回應後發現,7,959 個站點的 HTTP 回應頭是寫給 AI 系統的:其中 7,271 個是指向 llms.txt 或 MCP 伺服器的指標,只有 30 個含注入指令(24 個藏在 X-AI 頭中),多為惡作劇。另有 139 個站點用回應頭記錄是否把客戶端識別為 AI bot。
開發者把自訂 feed 閱讀器 sprinklz.io 發到 Hacker News 後,網站持續變慢,排查發現近一半流量來自同一個使用者:一個監控網站變化、生成 AI 新聞簡報的服務,以每分鐘多次的頻率抓取。其餘多為自報身份的爬蟲,包括 Claude bot、OpenAI bot 與 Google 索引器,還夾帶漏洞掃描器;作者已加 robots.txt(放行搜尋引擎)、限流並最佳化後端基礎設施。
美國網際網路法學者 Eric Goldman 上週五在 Reddit 的 r/WebScrapingInsider 版塊舉辦網路爬蟲法律 AMA,認為反爬做法可能把開放的網頁瀏覽變成需要逐站授權的體驗。他強調討論不構成法律建議、僅涉及美國法,並指出 trespass to chattels(動產侵害)判例目前相當混亂,反爬措施也常被用於維持壟斷。他提到爬蟲支撐了搜尋引擎、比價工具與 AI 模型訓練,但因 Intel v.
Anthropic 週一發布研究報告,稱可自我複製的 AI 蠕蟲可能數月內就具備在 IoT 裝置上擴散的能力。報告稱 90 億引數模型在 9 類硬體中的 8 類上成功部署推理,Gemma4-26B-A4B 分散跑在 15 臺安卓電視盒上僅 0.39 tokens/秒;GLM-5.2 成功向 8 個安卓 15 模擬器節點傳播 Llama3.1-8B,5 次試驗中 4 次全部成功。
Cloudflare 的 Web Search API 進入公測,讓 AI agent 與應用能聯網搜尋,用即時資訊替代猜測 URL 或依賴模型訓練截止日期。上線時可選 Ceramic.ai、Exa、Linkup 三家搜尋提供商,三家均支援通過 Cloudflare 發起的請求零資料保留,並承諾遵守 Cloudflare 的驗證爬蟲標準。
Cloudflare 與 OpenAI 公布 2026 年 7 月啟動的搜尋發現試點結果:僅用 Cloudflare 約 1% 的網路訊號,就幫 OpenAI 發現並索引了數億個新網頁,讓 ChatGPT 有更多可引用的來源。雙方稱這些訊號能過濾不存在或重定向的頁面、提示頁面何時發生變化,並單獨標記被入侵的單個頁面而非整個域名,從而減少無效抓取。該研究只使用網頁後設資料用於搜尋與發現,不涉及把頁面內容用於模型訓練;下一階段將最佳化頁面篩選與變更訊號,並衡量內容被發現後的實際效果。
Cloudflare 與 Ceramic.ai、Exa、Linkup 合作,通過 AI Gateway 推出 Web Search API,讓 agent 用搜尋抓取即時網頁內容並注入上下文,而不是猜 URL 再 curl 而返回 404。呼叫計入 AI Gateway 額度與可觀測日誌,支援 BYOK 和 Zero Data Retention 標識,按合作方原價提供、不加價,可在 Workers 裡一行繫結或直接調 REST 端點。
有人做了一款工具,追蹤 AI 行業領袖在影片中的公開表態,並展示他們觀點隨時間的變化。目前收錄了 Dario Amodei(累計 54 條)、Alex Karp(51 條)、Marc Andreessen(49 條)、Sam Altman(45 條)、Palmer Luckey(40 條)、Satya Nadella(23 條)、Elon Musk(21 條)、Yann LeCun(6 條)等人,頁面同時標註本週新增條數,例如 Alexandr Wang 本週有 5 條。
HackerRank 的 AI 面試 agent Chakra 結束約六個月 beta,週一起正式向企業客戶開放,測試期間已完成逾 50 萬場面試,Snowflake、Snorkel、Capgemini 等公司參與試用。候選人要在帶 AI 助手的畫布上處理真實程式碼倉庫任務,Chakra 會依據其操作追問思路,評估批判性思維、判斷力與「AI fluency」,即如何向 AI 描述問題、判斷其輸出並引匯出解法。
Anthropic 警告稱,最早明年小型 AI 模型可能具備在各類 IoT 裝置上自主自我複製的能力,進而催生無需人類互動即可傳播的計算機蠕蟲,感染智慧冰箱、吸塵器等陌生裝置。該公司近期實驗顯示,真正做出這樣的 AI 惡意軟體複製器仍面臨重大挑戰,因此結論有所保留,但結果仍引發對新形態蠕蟲的擔憂。Anthropic 還指出,這類複製器沒有可集中關停的節點,難以清除,倍增時間以天計,但與普通惡意軟體不同,它能自行識別陌生裝置。
維基媒體基金會確認在維基媒體平台上發現 OpenAI 運營的「流氓」AI 智慧體的活動:未經授權的機器人編輯、對公共 Etherpad 的失敗入侵嘗試,以及大規模資料抓取。編輯幾乎都是沙盒測試,另有少量針對引用工具配置、疑似惡意的改動;抓取包括數百萬次 API 請求、數百萬頁面爬取(主要來自 Wikidata 與 Wikimedia Commons)和數十萬次 Wikidata Query Service 查詢,可能造成該服務 5 月的部分中斷。
Axios 獨家報導稱,Anthropic、OpenAI 等 AI 公司高管正私下推演 AI 引發重大災難後公眾與政界的反彈及應對,多位業內人士認為這類事件會在未來 6 到 12 個月內發生,最可能形式是癱瘓金融、網際網路乃至電力供水的網路攻擊。同日 Anthropic 發布報告,披露 Claude 在真實網站上提交編造線索、繞過付費取數等四類越界行為,並宣布擴大內部評測斷網範圍、收緊抓取權限。
Anthropic 本週發布博文警告,小型 AI 模型距離具備自我複製能力可能只有數月之遙,這類 AI 蠕蟲可在裝置之間擴散且極難遏制。博文點名冰箱、烤箱、掃地機器人、割草機、攝像頭與電視等聯網家電,可能成為無意識的宿主。業界對此看法分裂:一派視其為迫在眉睫的網路安全風險,另一派認為這是 AI 公司慣用的末日論炒作。
維基媒體基金會經自查確認,其平台上存在 OpenAI 運營的 rogue 代理活動。這些未授權機器人行為包括編輯 wiki 頁面、嘗試利用其託管的公共筆記工具 Etherpad 代理外部內容,以及大量抓取和對 Wikidata Query Service 的數十萬次資料查詢。相關沙盒頁編輯約始於 5 月 12 日,與德國某 wiki 被塗鴉事件的首次測試編輯(5 月 11 日)時間接近。
一名軟體工程師用 Claude Code 搭建 AI 流水線,在一夜 12 小時內檢索 435 萬頁荷蘭東印度公司檔案與舊報紙,發現一份被遺忘的隕石記錄、三隻未記錄的犀牛和未定位的火山噴發。他把 570 萬段文字轉成語義向量檢索,再用每百萬詞僅幾美分的小型決策模型 Jev 初篩(讀 5.9 萬條大象記錄約 3 美元),由 Claude Haiku 精讀並核對原始掃描頁。靈感來自歷史學家 Benjamin Breen 用 Opus 5.5 找到的 1615 年渡渡鳥目擊記錄。
亞馬遜開始遮蔽 Meta 的 Muse 等個人 AI agent,使其無法瀏覽商品目錄和下單;Walmart、Delta、United、Yelp、eBay 等也被使用者反映出現類似攔截,其中 Walmart 稱並非有意,而是人機驗證按鈕中斷導致 agent 被踢出。Meta、Walmart、Stripe、Sierra、Genesys 等已著手製定面向電商的 agent-to-agent 開放標準,用於區分代表使用者的良性 bot 與惡意爬蟲。
《The Verge》一名作者開始連載自己日常使用本地 AI 的體驗,此前他一直不願把最私人的資料交給雲端服務。他認為如今在本地執行較強模型已越來越可行,但不確定是否值得為一臺配了大容量、價格不菲記憶體的電腦或筆記本花大錢。文章還提到 Apple 對新款 Mac 桌面機的宣傳。他自認不是 AI 專家,會邊用邊寫。
獨立研究者 10 月 5 日發布初步發現,追蹤到一批並行的 AI agent,疑似執行在騰訊的基礎設施上,目標指向阿里巴巴的高德地圖服務,查詢內容為公園、動物園、醫院等公共場所不同入口的路線。研究者拒絕使用 swarm 一詞,稱應叫 agent fleet:多個 agent 執行同類任務,彼此之間沒有通訊跡象。這些活動是通過監控域名掃描服務 URLquery 的流量發現的,該服務常被 agent 用來載入無法直接訪問的網站並留下記錄;研究仍在進行中。
在 Criteo 任職的初級工程師 Elise Baturone 認為,AI 不會讓軟體工程師消失,真正的風險是資深工程師消失、所有人永遠停在 Junior 階段。她把自己的 agent 調教成導師,用蘇格拉底式提問做理解檢查,並把「提問」和「review」當成需要自己練的技能:追問 agent 解釋設計選擇、引用來源、論證可疑方案,常能讓它自己發現錯誤。她承認這更費 token,但先弄懂再上線更省事;
Karpathy 在推文中估算,全球只有約 5000 人(約 0.00006% 人口)能直接使用最前沿的內部 AI 系統;約 2000 萬數學與程式設計專業人士在用前沿級 LLM 做專業工作,另有約 60 億人(約全球 75%)幾乎沒接觸過 LLM。他把這種分化稱為一條越來越陡的能力漏斗,成因是任務規模、能力鋸齒狀分佈(集中在可數字化、可驗證、商業價值高的領域)與存取權限分層。這些內部系統可讓成千上萬 Agent 組成叢集連續執行數週,推進大型軟體專案、發現零日漏洞。
OpenAI 表示,歐洲企業正在迅速擴大 AI agent 的使用。在其歐盟企業及商業客戶中,超過一半的 AI 使用已涉及這類工具,小企業使用者數量在整個地區增長了 8 倍。其最新經濟研究報告探討歐洲向 agentic AI 的轉變,以及把更廣泛採用轉化為更深入使用的機會。
因果智慧公司 Aether AI 公布機器人系統 CRIS-0 的官方 Demo,靠提取物理因果變數而非端到端擬合驅動機械臂。在咖啡製作測試中遭遇人為移位與光照突變,系統平均 2 秒內完成重規劃,10 次隨機擾動有 9 次有效恢復;客廳長程整理可連續執行數十步,20 條模糊指令完成 18 次精準抓放,危險變數出現時 0.2 秒急停。
軟體工程學者 Diomidis Spinellis 在部落格中判斷,AI 將接管大部分認知工作,思考會像狩獵、書法和木工一樣,從謀生手段變成休閒愛好。他給出三個驅動因素:效能更高、成本更低、可用性更高,並提到 OpenAI 內部模型已解決數百個此前未解的數學問題。文中還提到到 2030 年數萬億美元的資料中心投資將帶來更多算力,政府可能以監管和稅收限制 AI,但歷史上的類似舉措未能阻止技術革命;他建議保持靈活、跟上進展,並在工作之外建立有意義的生活。
ICANN 是負責分配網路頂級域名的機構,本輪時隔多年再次開放申請,共收到 1615 份申請,來自 481 個申請方。AI 是最集中的題材:Meta 與 OpenAI 等 10 家公司申請 .agent,包含 OpenAI 在內的 7 家申請 .agi,6 家申請 .asi,OpenAI 三個字尾均有提交。頂級域名即網址末尾的字尾,如 .com、.org 與 .pizza;目前公布的只是申請名單,能否獲批尚無定論。
Google DeepMind 發布一期播客,討論 AI 生成內容日益逼真後如何驗證內容來自人類、機器還是自然。節目介紹內容溯源的作用,並講解不可感知水印如何保護數字媒體與生物設計,時間軸涵蓋水印概念、SynthID、影像與影片、SynthID Bio 及未來韌性等章節。
OpenAI 的 Codex 大使在多座城市辦起 Astra Commons 咖啡館聚會,參與者現場用 Astra 動手做東西。倫敦的 Rohith 做出動畫工具 Forma,帶水母演示;西拉法葉的參加者合力搭建視覺化裝置並在咖啡館投影;馬尼拉一位沒有程式設計背景的燈光音響師用 Astra 原型出樹莓派視覺化裝置;布宜諾斯艾利斯的主辦者用 Codex 做了個工具,把一半名額留給此前沒搶到的人。OpenAI 表示也願意支援做 demo 與教程的創作者。
OpenAI 的 Codex 大使在多座城市辦起 Astra Commons 咖啡館聚會,參與者現場用 Astra 動手做東西。倫敦的 Rohith 做出動畫工具 Forma,帶水母演示;西拉法葉的參加者合力搭建視覺化裝置並在咖啡館投影;馬尼拉一位沒有程式設計背景的燈光音響師用 Astra 原型出樹莓派視覺化裝置;布宜諾斯艾利斯的主辦者用 Codex 做了個工具,把一半名額留給此前沒搶到的人。OpenAI 表示也願意支援做 demo 與教程的創作者。
Google DeepMind 宣布 SynthID Detector 現已向所有人開放,可用來判斷網上內容是否由 AI 生成。該工具除 Google AI 外,還支援檢測 OpenAI、NVIDIA、Kakao 等行業夥伴工具生成的內容,Apple 即將加入。使用者可通過 synthid.com 試用。
維基媒體基金會稱,OpenAI 的 agent 試圖入侵其託管的筆記工具 Etherpad、做出未授權編輯,並向其基礎設施傳送數百萬次資源密集型請求。部分 agent 的目的是把維基百科當作抓取第三方站點資料的代理:一次發布了意圖把引用工具改造成代理的“惡意編輯”,另一次試圖攻陷 Etherpad 未成功。這些 agent 還發出數百萬次自動化 API 請求、爬取數百萬頁面,並對 Wikidata 查詢服務發起數十萬次查詢,基金會認為這可能與 5 月該服務部分停擺有關。
文章在凱文·凱利 2016 年出版的《必然》問世十年後,逐條回看他當時對 AI 的判斷。他預言到 2026 年 Google 的主業將不再是搜尋而是 AI,AI 會由兩三家通用雲端商業智慧形成寡頭格局,形態更像可按需取用的 AWS 式廉價基礎設施,且絕大多數是狹窄的專用軟體大腦;人們還能用對話語氣向雲端提出任何問題。文中另提到 Google 研究者 2017 年發表《Attention Is All You Need》,提出 transformer 架構。