https://www.heise.de/news/Analyse-KI-Crawler-koennen-Server-ueberlasten-10560038.html
Wir lernen: “KI-Bots sind in zwei Hauptgruppen unterteilt: KI-Crawler durchsuchen das Internet systematisch, um Daten für das Training von KI-Modellen zu sammeln. Fetcher-Bots wie Agenten von ChatGPT rufen Inhalte in Echtzeit im Web ab, um die Anfragen von Nutzern zu beantworten.”
ChatGPT hat mir dazu eine Tabelle erstellt und den HTML-Code für dieses Blog angegeben.
| Merkmal | KI-Crawler | Fetcher-Bots |
|---|---|---|
| Ziel | Möglichst breite Abdeckung des Webs | Gezielte Datensammlung aus ausgewählten Quellen |
| Strategie | Folgen Links, durchsuchen ganze Domains (ähnlich Googlebot) | Holen Inhalte gezielt per Domain, API oder Feed |
| Fokus | Quantität, Vollständigkeit | Qualität, Relevanz in einem Bereich |
| Typische Quellen | Blogs, Foren, Social Media, offene Webseiten | Newsfeeds, Fachportale, wissenschaftliche Datenbanken |
| Typische Nutzung | Suchmaschinen-Index, Trainingsdaten für General-Purpose-KI | Spezial-KI (z. B. medizinisch, juristisch, wirtschaftlich) |
| Vorteil | Große Datenbasis, viele Perspektiven | Hochwertigere Daten, thematische Tiefe |
| Nachteil | Hoher Rauschanteil (Spam, Dubletten, irrelevanter Content) | Einseitigkeit durch Auswahl (Bias in Richtung der bevorzugten Quellen) |
| Bias-Risiko | „Zu viel Müll“ → Modell kann Unsinn oder toxische Inhalte lernen | „Zu wenig Vielfalt“ → Modell spiegelt nur bestimmte Perspektiven wider |
| Beispiel | Common Crawl für GPT-Modelle | Fetcher für Börsendaten → KI mit Fokus auf Finanzmärkte |
OpenEdition schlägt Ihnen vor, diesen Beitrag wie folgt zu zitieren:
Klaus Graf (22. August 2025). KI-Crawler verursachen immer mehr Internet-Traffic. Archivalia. Abgerufen am 6. Dezember 2025 von https://doi.org/10.58079/14hrg
Sehr interessant – darüber war ich mir nicht so im klaren. Danke!