OpenAI 新产品 GPTBot：可爬取网络数据，为 GPT-5 做准备
OpenAI 称，GPTBot 抓取的海量数据将用于训练、优化未来模型，有海外媒体指出，这个 “未来模型” 指的就是 GPT-5。
8 月 8 日，OpenAI 在官网介绍了新产品 GPTBot，这是一种网络爬虫，可大规模爬取网络数据用于训练 AI 模型。（地址：https://platform.openai.com/docs/gptbot）
OpenAI 表示，将通过 GPTBot 抓取海量数据，用于训练、优化未来模型。国外不少科技媒体指出，这个未来模型指的就是 GPT-5。
事实上，OpenAI 在今年 7 月 18 日提交了 GPT-5 商标的消息，此时又放出全新网络爬虫， 说明 GPT-5 离我们越来越近了。
GPTBot 介绍
GPTBot 是 OpenAI 的网络爬虫，可以通过以下用户代理和字符串来识别，代码如下。
User agent token: GPTBot
Full user-agent string: Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; GPTBot/1.0; +https://openai.com/gptbot)
OpenAI 会对抓取的数据进行过滤，例如，删除需要付费才能查看、使用的数据，搜集的个人身份信息（PII）或违反法律法规的数据等，以保证抓取的数据符合安全标准。
如果用户的网站不想被 GPTBot 抓取数据，可以将 GPTBot 添加到站点的 robots.txt 中，代码如下：
User-agent: GPTBot
Disallow: /
用户也可以自定义 GPTBot 的访问权限，将其添加到网站的 robots.txt 中，代码如下：
User-agent: GPTBot
Allow: /directory-1/
Disallow: /directory-2/
什么是网络爬虫
网络爬虫，是一种主要通过浏览网络抓取数据的工具，方式包括数据挖掘，网页数据复制/拍照、网站镜像等方式。
网络爬虫是互联网和大数据时代最重要工具之一，被誉为 “黄金矿工” 应用场景非常广泛。
例如，谷歌、百度等搜索引擎通过网络爬虫来收集和建立网页索引，方便用户可以通过关键字快速找到相关的网页。
也有商业机构使用网络爬虫实时收集竞争对手的信息，如产品价格、新产品发布、营销活动等，以进行市场分析和营销策略制定。
网络爬虫的缺点
虽然网络爬虫功能强大，但也存在数据质量不稳定、版权风险、难以爬取特定内容、爬取频率等缺点。
数据质量不稳定：网络爬虫抓取的数据可能包含大量非法、虚假或质量低下的数据，例如，爬取了一个非法网站的数据。因此，想使用爬虫的数据需要进行清洗和处理。
版权风险：网络爬虫可能会侵犯数据隐私和版权，违反网站的使用协议带来法律风险。例如，非法爬取了目标网站的付费内容。
难以爬取特定内容：对于一些需要用户输入或交互才能获取的内容，例如，网站搜索结果、验证码、登录后才能查看的内容等，网络爬虫可能难以抓取。
爬取频率：网络爬虫抓取的数据是静态的，不能实时反映网页的变化需要定期重新抓取。但频率过高会对目标网站的服务器造成巨大压力影响其正常服务，频率太低数据更新又不及时，需要制定一个合理的频率。
如今在大模型等 AI 技术加持下，上述常见的网络爬虫缺点已得到克服，并且更注重数据版权、安全等问题。
网络爬虫抓取的数据，是训练大语言模型的重要来源
目前，训练大语言模型的主要数据来源包括自有数据集、开源数据集和网络爬虫等。自有数据集主要应用在特定业务场景的微调，例如，法律领域的使用真实的法律裁决、书籍、法律合同等数据，训练专用于法律的生成式 AI 产品。
开源数据集，这种数据是很多大型厂商开源的数据有的可用于商业化，有的只能用于技术研究，并且数据可能存在老旧的情况。所以，网络爬虫成为企业训练通用大模型的重要数据来源。
例如，OpenAI 的 GPT-3 模型使用了 45TB 的互联网文本进行训练，包括代码、小说、百科、新闻、博客等，而这些数据来源多数是通过网络爬虫获取。
所以，我们有时候会看到 ChatGPT 会生成虚假的信息，就是因为在爬取时本身就抓取了错误、虚假的信息，在清洗、预训练、微调的过程中又没发现，才会出现这样的情况（有时也存在 AI 算法问题等）。
不过 OpenAI 已经制定了严格的数据获取、使用标准，避免这种情况发生。
本文来源：AIGC 开放社区，原文标题：《OpenAI 新产品 GPTBot：可爬取网络数据，为 GPT-5 做准备》