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KI-Crawler verursachen immer mehr Internet-Traffic

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.

Vergleich: KI-Crawler vs. Fetcher-Bots
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


Ein Gedanke zu „KI-Crawler verursachen immer mehr Internet-Traffic“

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