Védekezési stratégiák
Bár az Anubis hatékony, késlelteti a legitim felhasználók hozzáférését. Dennis Schubert a Diasporától “az egész internet elleni DDoS-támadáshoz” hasonlította a helyzetet, jelezve, hogy a webes kérések 70%-a MI-alapú. A Read the Docs 75%-os forgalomcsökkenést tapasztalt az MI-robotok letiltása után, havi 525 000 forintot megtakarítva.
Az MI-keresőrobotok figyelmen kívül hagyják a robots.txt fájlokat, meghamisítják az ügynököket, és váltogatják az IP-címeket, túlterhelve a nyílt forráskódú projekteket. Martin Owens az Inkscape-től nehézségekről számolt be, nemcsak a kínai DDoS-támadások, hanem a böngészőadatokat meghamisító cégek miatt is.
Növekvő terhek és etikai kérdések
A Hacker News hozzászólói és Drew DeVault a SourceHuttól bírálták az MI-cégeket, amiért sávszélesség-költségekkel terhelik a nyílt forráskódú fejlesztőket. Az MI által generált hibajelentések tovább növelik a terheket, amit Daniel Stenberg Curl projektje is példáz.
Korábban az MI-vállalatok hozzájárulás nélkül gyűjtöttek adatokat. Az OpenAI, az Amazon és az Anthropic szerepel a forgalmi naplókban, agresszív keresőrobotjaik vélhetően képzési adatokat gyűjtenek. Schubert megjegyezte, hogy a robotok ismételten látogatják az oldalakat, ami folyamatos adatfrissítésre utal.
A védekezésül olyan eszközöket fejlesztettek, mint a “Nepenthes” és a Cloudflare “AI Labyrinth”, amelyek az MI-robotok erőforrásait pazarolják vagy csapdába ejtik őket. A növekvő MI-kérések aláhúzzák az etikusabb adatgyűjtési gyakorlatok szükségességét, és együttműködés nélkül a digitális infrastruktúra fenntarthatósága veszélyben marad.
