像 ChatGPT、Gemini 和 Claude 這樣的大型語言模型 (LLM) 以其編寫、編碼和回答複雜問題的能力震驚了世界。但這些人工智慧巨頭的動力是什麼呢？答案在於大量資料——其中很大一部分來自資料抓取，也就是從網站和線上資源自動收集資訊的過程。

資料抓取有助於收集LLM（LLM）學習語言模式、事實和推理所需的原始文本。沒有它，訓練這些模型幾乎是不可能的。但資料抓取究竟是如何運作的？為什麼它對人工智慧開發如此重要？它又帶來了哪些挑戰？讓我們來探索資料抓取如何成為現代人工智慧背後的關鍵引擎。 

什麼是資料抓取？它是如何運作的？

資料抓取是從網站自動提取資訊的過程。專業的網路爬蟲（也稱為「蜘蛛」或「機器人」）無需手動複製貼上文本，而是掃描網路、下載頁面並提取有用內容。 

爬蟲如何為 LLM 提供數據：

• 文字擷取：爬蟲會抓取文章、論壇、書籍和社群媒體貼文。

• 清理和過濾：刪除不必要的廣告、重複內容和低品質文字。

• 結構化資料：將文字組織成適合 AI 訓練的資料集。

諸如BeautifulSoup、Scrapy 和 Selenium 等熱門工具可協助開發者有效率地進行資料爬取。一些公司也使用 API（例如 Twitter 或 Reddit 的 API）來合法存取資料。 

為什麼爬蟲對於 LLM 訓練至關重要

大型語言模型 (LLM) 就像擁有超能力的學生，需要閱讀數百萬本書才能變得聰明。但他們並非去圖書館，而是透過分析海量數位文字來學習——而資料擷取正是他們獲取所有這些資訊的方式。如果沒有資料抓取，如今的人工智慧聊天機器人和助理就不會如此博學或流利。 

LLM的數據飢渴

想像一下，如果只讀幾本教科書，就想學習所有學科──數學、科學、歷史、流行文化。你會錯過很多東西！ LLM也面臨同樣的問題。他們需要大量、多樣化的資料集才能真正理解語言模式、事實，甚至幽默。他們處理的數據品質越高，他們在以下方面的表現就越好：

回答複雜問題

• 撰寫論文或程式碼

• 翻譯語言

• 模仿人類對話

為什麼資料抓取是唯一的解決方案

手動資料收集（例如人工複製貼上文字）需要幾個世紀才能收集到足夠的資料。這就是為什麼自動化資料抓取至關重要。這就是為什麼它無可比擬的原因：

1. 規模：數小時數十億字

人類每分鐘可能閱讀 200-300 個字。

網頁爬蟲可以同時收集數百萬個網頁。

例如：OpenAI 的 GPT-3 使用了45TB 的文本進行訓練，這相當於約1000 萬本書，其中大部分是透過爬蟲收集的。

2. 多樣性：從整個網路學習

爬蟲從以下來源提取文字：

• 新聞網站（用於正式語言）

• 社交媒體（用於俚語和日常用語）

• 技術部落格（用於程式設計和科學術語）

• 像 Reddit 這樣的論壇（用於辯論和觀點）

這種多樣性有助於 AI 在不同脈絡下表達自然。

3. 掌握最新知識：讓人工智慧與時俱進

• 書籍和百科全書會過時。資料抓取讓人工智慧不斷學習：

• 新的俚語（例如“rizz”或“skibidi”）

• 最新科技（例如人工智慧晶片研發）

如果沒有新數據，人工智慧聽起來就像停留在過去。

數據抓取不僅讓人工智慧變得更智能，還讓它足夠靈活，能夠幫助學生完成作業、程式設計師調試數據，甚至作家進行腦力激盪。 

資料抓取的挑戰與倫理

雖然資料抓取功能強大，但它也引發了法律和倫理方面的擔憂。

主要問題：

• 版權與合理使用：一些網站在其服務條款中阻礙資料抓取。

• 隱私風險：個人資料（例如社交媒體貼文）可能會被無意收集。

• 資料偏見：如果抓取的資料不平衡，人工智慧可能會繼承偏見（例如性別歧視或種族歧視語言）。

公司試圖透過以下方式解決這些問題：

• 過濾個人資訊

• 僅使用公開數據

• 允許網站選擇退出（例如，透過 `robots.txt`）
  

科技巨頭如何利用資料擷取技術發展人工智慧

大型人工智慧公司嚴重依賴資料抓取，但通常會對其方法保密。 

範例：

• 谷歌的 DeepMind 抓取科學論文、書籍和論壇資料來訓練像 Gemini 這樣的模型。

• Meta（Facebook） 使用 Facebook 和 Instagram 上的公開貼文來更新其 LLaMA 模型。

• OpenAI 與 Micro 合作透過必應合法抓取網頁資料。

有些公司也會從Common Crawl（一家公開抓取和分享網頁資料的非營利組織）購買資料集。

未來：更智慧的抓取，成就更卓越的人工智慧

隨著人工智慧系統日益先進，我們收集其訓練資料的方式也需要不斷發展。就像智慧型手機的智慧化程度不斷提升一樣，資料抓取技術也正在經歷令人興奮的變革，以建立更強大的人工智慧助理。

早期的人工智慧模型會吞噬它們在網路上找到的一切，導致結果混亂不堪。下一代資料抓取技術正朝著精準抓取的方向發展—精心挑選最有價值的資料來源：

• 科學期刊與同儕審查論文，取得準確事實

• 授權教科書內容，用於結構化學習

• 經過驗證的新聞來源，取得可靠的時事

這種方法就像從垃圾食物轉向均衡飲食——AI 透過更高品質的輸入，發展出更強大的「知識肌肉」。 

更智慧的抓取，協助專業 AI

未來的數據抓取不僅僅是收集更多數據，而是為特定目的找到合適的數據：

• 醫療 AI 將專注於抓取臨床研究和病患論壇（並設定隱私保護）

• 法律 AI 將專注於法院判決和法律期刊

• 創意 AI 可能會分析獲獎小說和劇本

這種專業化可能會催生出真正領域專家而非通才的 AI 助理。 

驗證的挑戰

隨著虛假資訊在網路上傳播，未來的資料抓取系統將需要內建事實查核功能：

• 交叉引用多個可靠來源的信息

• 偵測並過濾掉陰謀論和虛假新聞

• 識別不再準確的過時信息

這項驗證層對於維護人工智慧的可靠性至關重要。

隨著這些更新的逐步成型，我們正在邁向一個人工智慧不僅知識更淵博，而且更精通的時代——它能夠獲取最新、可靠且符合倫理道德的資訊。資料擷取的未來並非從網路上獲取更多信息，而是只獲取那些真正讓人工智慧有用且負責任的信息。 

結論：人工智慧發展的無名英雄

資料抓取是當今人工智慧革命背後的隱形力量。沒有它，LLM就不會擁有我們今天所見的知識和熟練程度。然而，隨著人工智慧的發展，關於資料擷取的倫理爭論將會愈演愈烈。

人工智慧的未來取決於創新與責任之間的平衡——確保數據被公平收集、合理使用，並惠及所有人。目前，資料抓取仍然是驅動地球上最智慧機器的關鍵引擎。