更多AI机器人，更少人类访问互联网 | 路透社

资料图片：2023年6月7日，中国北京，参观者站在公共安全展览会"安博会"人工智能机器人展台旁的人工智能标识前。路透社/Florence Lo/资料图片 - RC24E1AXHNMZ 7月3日（路透社） - 本文原载于每周三发布的《人工智能通讯》。点击此处注册了解AI与科技领域最新突破。专业人士平均每天花费三小时处理邮件。

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Grammarly首席执行官Shishir Mehrotra在接受我独家专访时透露的这个关键数据，正是理解其公司收购邮件工具Superhuman的核心。广告·继续阅读他解释道，其愿景是建立一个专业AI代理网络，能从你的私人数字工作流（邮件、文档、日历）中提取数据，减少你搜索信息或撰写回复的时间。

但这种辅助型AI代理的愿景不仅关乎收件箱清零，更是对整个互联网即将发生的更大规模颠覆性变革的预演。继续阅读了解更多。

您是否已在工作或日常网络使用中感受到这种转变？欢迎致信这里，打开新标签页 或在 领英，打开新标签页 上与我联系，分享您的反馈以及您接下来想了解的AI相关内容。广告 · 继续滚动阅读我们关于科技与AI的最新报道

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几十年来，互联网是这样运作的：谷歌索引数百万个网页，对它们进行排名并在搜索结果中显示。我们会点击进入各个网站——路透社、纽约时报、Pinterest、Reddit等等。这些网站通过向广告商出售我们的注意力来赚取更多收入，通过提供高质量、吸引人或独特的内容来获得广告费或订阅费。

如今，人工智能公司正在推广一种新的信息获取方式：所有你需要的内容，都在一个聊天窗口里呈现。想象一下，你的聊天机器人通过抓取全网信息来回答任何问题——而你无需点击返回原始来源。这正是部分AI公司标榜的更"优化"的网络体验，只不过内容创作者将被抛在身后。

在OpenAI等公司描绘的新网络图景中，网页浏览将变得畅通无阻。用户不再需要费心点击链接或切换标签页。所有操作都通过聊天完成，个人AI代理会替你完成浏览网页、执行任务、比价机票等繁琐工作。所谓"智能代理"，是指能根据用户指令自主获取信息并与网站交互的人工智能工具。

据掌管全球约20%网络流量的内容分发网络Cloudflare透露，这种转变正在快速发生。过去几个月，新闻网站等出版商开始抱怨推荐流量暴跌。数据揭示了一个趋势：机器人活动增多，人类访问减少，广告收入下滑。

机器人长期以来都是互联网的组成部分——有益机器人会抓取和索引网站，帮助用户在搜索相关服务或信息时发现推荐内容；恶意机器人则通常通过流量攻击导致网站崩溃。

现在又出现了专为大型语言模型（LLM）设计的新型AI机器人。AI公司派遣它们通过自动化程序抓取网站，复制海量网络信息。根据Webflow数据，这类机器人活动量在短短六个月内激增了125%。

第一波人工智能数据抓取浪潮席卷了书籍和档案领域。如今，实时数据获取的需求正将互联网内容所有者推向风口浪尖，因为聊天机器人用户既需要历史信息也追求时事资讯——且要求内容准确无误，杜绝幻觉生成。

这一需求引发了AI公司与媒体公司之间的合作与诉讼浪潮。OpenAI正在签约更多新闻信源，而Perplexity试图低调推进的出版商计划反响平平。Reddit在起诉Anthropic数据抓取的同时，却与谷歌达成了6000万美元的内容授权协议。AI公司辩称网络爬虫行为并不违法。他们表示正在优化用户体验，并承诺在信息聚合时会尽量提供原始来源链接。

网站所有者也在进行尝试。Cloudflare周二推出的"拦截或付费"爬虫新模式已获得从康泰纳仕到Reddit等数十家网站支持。这种按"每次抓取"收费的内容使用模式虽属创新，但目前尚难判断能否弥补出版商因人类访客流失造成的损失。本周图表

Cloudflare数据显示网络生态在六个月内发生剧变。单次访问引发的页面抓取量激增——AI公司尤为突出。Anthropic现在每引导一个真实用户访问网站，就会派出爬虫进行6万次抓取。

对于依赖用户注意力变现的网站所有者来说，这带来了切实的挑战。Webflow首席执行官Linda Tong指出，那些希望品牌或服务出现在AI聊天机器人回复中的企业，正面临越来越大的压力，需要建设"机器人友好型"网站——这些网站不是为人类优化，而是为机器优化的。

机器人爬虫效率低下图表

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MIT媒体实验室的研究《使用ChatGPT时的大脑活动，新窗口打开》深入探讨了当我们使用ChatGPT等大型语言模型(LLM)、谷歌搜索或仅靠自身思维撰写文章时，大脑中实际发生的变化。研究团队招募大学生并分为三组：一组只能使用ChatGPT，另一组使用谷歌等传统搜索引擎(不允许AI答案)，第三组必须完全依靠记忆。研究结果令人震惊。完全不使用数字工具写作时，大脑连接最为强烈且广泛，特别是在与记忆、创造力和执行功能相关的区域。“搜索引擎"组显示出中等程度的大脑参与度——高于LLM组但低于纯大脑组——而使用ChatGPT的参与者则表现出最弱的神经耦合。换句话说，我们越依赖AI，大脑就越不需要工作。

但故事并未结束。使用LLM的参与者不仅大脑活跃度较低，而且在写作完成几分钟后就难以回忆或引用自己的文章。他们表示对作品的归属感较弱，其文章在风格和内容上也更趋同。相比之下，那些独立写作或使用搜索引擎的人对自己的作品更有认同感，能更好地回忆并准确引用所写内容。

有趣的是，当参与者在工具间切换——从大语言模型转为纯脑力思考或反之——神经活动模式并未完全重置。先前对人工智能的依赖似乎留下了痕迹，导致在无辅助写作时大脑协调性降低。研究人员警告称，频繁使用大语言模型可能导致"认知债务累积”——这是深度思考、记忆和真实创作所需心智肌肉的某种萎缩。

关键启示？明智地使用AI工具，但别让它们替你完成所有思考——否则你可能会发现自己的思想声音和记忆逐渐消退。

你需要了解的AI术语

想象如果每个设备都需要专用充电线。AI曾面临类似挑战，每个外部工具（如日历或电子邮件）都需要定制连接，导致效率低下且复杂。

模型上下文协议（MCP）应运而生，这是Anthropic公司推出的新标准，正获得OpenAI、微软和谷歌等巨头的支持。它如同AI模型的万能适配器，可实现与各类工具数据的无缝对接。这意味着AI能更好地管理任务、集成应用程序并获取实时信息。

MCP对自主AI的崛起至关重要，它消除了定制化集成的需求，为日常生活中更集成、更有帮助的AI铺平道路。

LLM、NLP、RLHF：您想了解哪个术语的定义？给我发邮件，打开新标签页，我可能会在后续专栏中介绍您的建议。* 推荐主题：

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