CCBot

Czym jest CCBot?

CCBot to web crawler oparty na Nutch, obsługiwany przez Common Crawl, fundację non-profit poświęconą demokratyzacji dostępu do informacji z sieci. Crawler ten systematycznie odwiedza strony internetowe, aby zbierać i archiwizować treści, udostępniając je uniwersalnie do badań, analiz i celów treningowych AI. CCBot jest klasyfikowany jako scraper danych AI, co oznacza, że pobiera treści witryn specjalnie do wykorzystania w zbiorach danych do trenowania dużych modeli językowych i innych systemów uczenia maszynowego. W przeciwieństwie do tradycyjnych crawlerów wyszukiwarek, które indeksują treści do wyszukiwania, CCBot skupia się na kompleksowym zbieraniu danych do zastosowań uczenia maszynowego. Działa transparentnie, wykorzystując dedykowane zakresy adresów IP i weryfikację odwrotnego DNS, umożliwiając webmasterom autentykację prawdziwych żądań CCBot. Misją Common Crawl jest promowanie inkluzywnego ekosystemu wiedzy, w którym organizacje, środowisko akademickie i non-profit mogą współpracować, korzystając z otwartych danych do rozwiązywania złożonych globalnych wyzwań.

Jak działa CCBot i szczegóły techniczne

CCBot wykorzystuje Apache Hadoop oraz przetwarzanie Map-Reduce do efektywnego zarządzania ogromną skalą operacji crawlowań, przetwarzając i wyciągając kandydatów do crawlowań z miliardów stron internetowych. Crawler przechowuje zebrane dane w trzech głównych formatach, z których każdy służy innym celom w ramach przetwarzania danych. Format WARC (Web ARChive) zawiera surowe dane z crawla, pełne odpowiedzi HTTP, informacje o żądaniach i metadane, zapewniając bezpośrednie odwzorowanie procesu crawl. Format WAT (Web Archive Transformation) przechowuje obliczone metadane dotyczące rekordów w plikach WARC, w tym nagłówki HTTP i wyodrębnione linki w formacie JSON. Format WET (WARC Encapsulated Text) to wyodrębniony tekst z crawlowanych treści, idealny do zadań wymagających wyłącznie danych tekstowych. Te trzy formaty umożliwiają naukowcom i deweloperom dostęp do danych Common Crawl na różnych poziomach szczegółowości – od surowych odpowiedzi, przez przetworzone metadane, po ekstrakcję czystego tekstu.

Rola CCBot w trenowaniu AI

CCBot odgrywa kluczową rolę w zasilaniu współczesnych systemów sztucznej inteligencji, ponieważ dane Common Crawl są szeroko wykorzystywane do trenowania dużych modeli językowych (LLM), w tym rozwijanych przez OpenAI, Google i inne czołowe organizacje AI. Zbiór danych Common Crawl to ogromne, publicznie dostępne repozytorium zawierające miliardy stron, co czyni je jednym z najbardziej kompleksowych zbiorów danych treningowych dostępnych dla badaczy uczenia maszynowego. Według najnowszych danych branżowych, crawlery treningowe odpowiadają obecnie za prawie 80% aktywności botów AI, w porównaniu do 72% rok wcześniej, co pokazuje dynamiczny wzrost rozwoju modeli AI. Zbiór danych jest bezpłatnie dostępny dla naukowców, organizacji i non-profit, demokratyzując dostęp do infrastruktury niezbędnej do nowoczesnych badań nad AI. Otwarte podejście Common Crawl przyspieszyło postęp w przetwarzaniu języka naturalnego, tłumaczeniu maszynowym i innych dziedzinach AI, umożliwiając współpracę między instytucjami. Dostępność tych danych była kluczowa w rozwoju systemów AI obsługujących wyszukiwarki, chatboty i inne inteligentne aplikacje używane przez miliony na całym świecie.

Blokowanie CCBot i robots.txt

Właściciele stron, którzy chcą uniemożliwić CCBot crawlowanie swoich treści, mogą wdrożyć reguły blokujące w pliku robots.txt, standardowym mechanizmie przekazywania crawlerom dyrektyw dotyczących dostępu do strony. Plik robots.txt umieszcza się w katalogu głównym witryny i zawiera instrukcje określające, które user agenty mają pozwolenie lub zakaz wchodzenia na określone ścieżki. Aby zablokować tylko CCBot, webmasterzy mogą dodać prostą regułę zabraniającą temu user agentowi crawlowania jakiejkolwiek części witryny. Common Crawl wdrożył także dedykowane zakresy IP wraz z weryfikacją odwrotnego DNS, co umożliwia webmasterom sprawdzenie, czy żądanie faktycznie pochodzi od CCBot, a nie od podmiotu podszywającego się pod tego bota. Ta możliwość weryfikacji jest istotna, ponieważ niektóre złośliwe crawlery próbują podszywać się pod user agenta CCBot, aby obejść zabezpieczenia. Webmasterzy mogą zweryfikować autentyczność żądań CCBot za pomocą odwrotnego DNS – adres IP powinien rozwiązywać się do domeny w namespace crawl.commoncrawl.org.

User-agent: CCBot
Disallow: /

Zalety i wady

CCBot i zbiór danych Common Crawl oferują znaczące korzyści dla naukowców, deweloperów i organizacji pracujących z wielkoskalowymi danymi z internetu, ale wiążą się także z kwestiami dotyczącymi wykorzystania treści i atrybucji. Otwarty i bezpłatny dostęp do danych Common Crawl zdemokratyzował badania nad AI, umożliwiając mniejszym organizacjom i uczelniom rozwój zaawansowanych modeli uczenia maszynowego bez konieczności inwestowania w kosztowną infrastrukturę. Jednak twórcy treści i wydawcy zgłaszają obawy dotyczące wykorzystania ich prac w zbiorach treningowych AI bez wyraźnej zgody czy wynagrodzenia.

Zalety:

• Darmowy i otwarty dostęp do miliardów stron na potrzeby badań i rozwoju AI
• Umożliwia demokratyzację badań nad AI w organizacjach każdej wielkości
• Kompleksowy zbiór danych z wieloma opcjami formatu (WARC, WET, WAT)
• Transparentne działanie z weryfikowalnymi zakresami IP i odwrotnym DNS
• Wspiera powtarzalność badań i rozwój kooperacyjny

Wady:

• Twórcy treści mogą nie otrzymać atrybucji ani rekompensaty za swoją pracę
• Ograniczona przejrzystość co do sposobu wykorzystania zebranych danych w systemach AI
• Potencjalne obawy dotyczące praw autorskich i własności intelektualnej
• Agresywne crawlery mogą mieć wpływ na wydajność strony
• Trudność w retrospektywnym wycofaniu treści już zebranych

CCBot vs inne crawlery AI

Choć CCBot jest jednym z najbardziej rozpoznawalnych scraperów danych AI, działa obok innych znanych crawlerów, takich jak GPTBot (obsługiwany przez OpenAI) i Perplexity Bot (obsługiwany przez Perplexity AI), z których każdy ma inne cele i charakterystykę. GPTBot jest zaprojektowany do zbierania danych treningowych dla modeli językowych OpenAI i można go zablokować poprzez robots.txt, podobnie jak CCBot. Perplexity Bot crawluje sieć, aby zbierać informacje do wyszukiwarki AI Perplexity, prezentującej cytowane źródła obok odpowiedzi generowanych przez AI. W przeciwieństwie do crawlerów wyszukiwarek, takich jak Googlebot, które skupiają się na indeksowaniu pod kątem wyszukiwania, te trzy scrapery danych AI priorytetyzują kompleksową kolekcję treści do trenowania modeli. Kluczowa różnica między CCBot a crawlerami takimi jak GPTBot polega na tym, że Common Crawl działa jako fundacja non-profit udostępniająca otwarte dane, podczas gdy OpenAI i Perplexity prowadzą systemy zamknięte. Właściciele stron mogą blokować każdy z tych crawlerów osobno poprzez robots.txt, jednak skuteczność zależy od przestrzegania dyrektyw przez operatorów. Rozwój scraperów danych AI zwiększył zainteresowanie narzędziami takimi jak Dark Visitors i AmICited.com, które pomagają monitorować i zarządzać dostępem crawlerów do stron.

Monitorowanie i wykrywanie

Właściciele stron mogą monitorować aktywność CCBot i innych crawlerów AI, korzystając ze specjalistycznych narzędzi zapewniających wgląd w ruch botów i wzorce dostępu agentów AI. Dark Visitors to kompleksowa platforma śledząca setki agentów AI, crawlerów i scraperów, umożliwiająca sprawdzenie, które boty odwiedzają stronę i jak często. Platforma dostarcza analizy w czasie rzeczywistym dotyczące wizyt CCBot oraz innych scraperów AI i ich wzorców crawlowań, pomagając podejmować decyzje o blokowaniu lub zezwalaniu konkretnym agentom. AmICited.com to kolejne narzędzie pozwalające twórcom treści sprawdzić, czy ich prace zostały uwzględnione w zbiorach treningowych AI i jak mogą być wykorzystywane w generowanych odpowiedziach. Narzędzia monitorujące są szczególnie cenne, ponieważ uwierzytelniają wizyty botów, ułatwiając rozróżnienie autentycznych żądań CCBot od podszywających się botów próbujących obejść zabezpieczenia. Dzięki analityce agentów na tych platformach właściciele stron zyskują wgląd w ukryty ruch botów i mogą śledzić trendy aktywności crawlerów AI w czasie. Połączenie narzędzi monitorujących i konfiguracji robots.txt daje webmasterom pełną kontrolę nad tym, jak ich treści są wykorzystywane przez systemy treningowe AI.

Najlepsze praktyki i rekomendacje

Właściciele stron powinni wdrożyć kompleksową strategię zarządzania dostępem CCBot i innych crawlerów AI, równoważąc korzyści z udziału w otwartych badaniach z obawami dotyczącymi wykorzystania treści i atrybucji. Po pierwsze, przeanalizuj cel i zawartość swojej strony, by zdecydować, czy udział w Common Crawl jest zgodny z wartościami i celami organizacji. Po drugie, jeśli zdecydujesz się zablokować CCBot, wdroż odpowiednie reguły w robots.txt i monitoruj, czy są przestrzegane, korzystając z narzędzi takich jak Dark Visitors. Po trzecie, rozważ użycie kategorii robots.txt, które automatycznie aktualizują się wraz z pojawianiem się nowych agentów AI, zamiast ręcznego utrzymywania reguł dla każdego crawlera. Po czwarte, uwierzytelniaj żądania CCBot za pomocą odwrotnego DNS, aby mieć pewność, że rzeczywiście pochodzą od tego crawlera, chroniąc się przed podszywaniem pod user agenta. Po piąte, monitoruj wzorce ruchu na stronie, by ocenić wpływ crawlerów AI na zasoby serwera i odpowiednio dostosować strategię blokowania. Po szóste, bądź na bieżąco z rozwojem standardów transparentności crawlerów AI i zasad atrybucji, ponieważ branża ewoluuje w kierunku lepszych praktyk wynagradzania i uznawania twórców treści. Wreszcie, rozważ zaangażowanie się w szerszą społeczność poprzez listę mailingową i Discord Common Crawl, by dzielić się opiniami i uczestniczyć w dyskusjach o odpowiedzialnym crawlowaniu sieci.