AI Bots Pressure Wikimedia como el ancho de banda aumenta el 50%
Rastreadores que evaden la detección
Haciendo la situación más difícil, muchos rastreadores centrados en AI no juegan por reglas establecidas. Algunos ignoran las directivas de robots.txt. Otros falsifican los agentes de los usuarios del navegador para disfrazarse de visitantes humanos. Algunos incluso giran a través de direcciones IP residenciales para evitar el bloqueo, tácticas que se han vuelto lo suficientemente comunes como para obligar a los desarrolladores individuales como Xe IASO a adoptar medidas de protección drástica para sus repositorios de código.
Esto deja a Wikimedia Equipo de confiabilidad del sitio en un estado perpetuo de defensa. Cada hora dedicada a los bots de tarifa o mitigación de sobretensiones de tráfico es tiempo que no se dedica a apoyar a los contribuyentes, usuarios o mejoras técnicas de Wikimedia. Y no son solo plataformas de contenido bajo tensión. La infraestructura de desarrolladores, como las herramientas de revisión de código de Wikimedia y los rastreadores de errores, también es golpeado con frecuencia por raspadores, desviando aún más la atención y los recursos.
Estos problemas reflejan a otros en el ecosistema de raspado de IA con el tiempo. El desarrollador de curl Daniel Stenberg tiene previamente detallado Cómo los informes de errores generados por la IA están perdiendo el tiempo humano. En su weblog, Drew Devault de SourceHut destacar Cómo los Bots Hammer Hammer como los registros de Git, mucho más allá de lo que los desarrolladores humanos necesitarían.
En Web, las plataformas abiertas están experimentando con soluciones técnicas: desafíos de prueba de trabajo, tarpits de respuesta lenta (como Nepenthes), listas de bloques de rastreadores colaborativos (como «ai.robots.txt«), y herramientas comerciales como Cloudflare’s Ai laberinto. Estos enfoques abordan el desajuste técnico entre la infraestructura diseñada para los lectores humanos y las demandas a escala industrial de la capacitación de IA.
Abierto Commons en riesgo
Wikimedia reconoce la importancia de proporcionar el «conocimiento como servicio», y su contenido tiene la licencia gratuita. Pero como la fundación cube claramente: «Nuestro contenido es gratuito, nuestra infraestructura no lo es».
La organización ahora se está centrando en enfoques sistémicos para este tema bajo una nueva iniciativa: WE5: Uso responsable de la infraestructura. Plantea preguntas críticas sobre la guía de los desarrolladores hacia métodos de acceso menos intensivos en recursos y establecer límites sostenibles al tiempo que preserva la apertura.
El desafío radica en unir dos mundos: repositorios de conocimiento abierto y desarrollo comercial de IA. Muchas empresas confían en el conocimiento abierto para capacitar a los modelos comerciales, pero no contribuyen a la infraestructura que hace que ese conocimiento sea accesible. Esto crea un desequilibrio técnico que amenaza la sostenibilidad de las plataformas dirigidas por la comunidad.
Una mejor coordinación entre los desarrolladores de IA y los proveedores de recursos podría resolver estos problemas a través de API dedicadas, financiación de infraestructura compartida o patrones de acceso más eficientes. Sin tal colaboración práctica, las plataformas que han habilitado el avance de la IA pueden tener dificultades para mantener un servicio confiable. La advertencia de Wikimedia es clara: la libertad de acceso no significa libertad de las consecuencias.
