Stanford 的 BLAST（Browser-LLM Auto-Scaling Technology，瀏覽器-LLM 自動縮放技術）在開發者社群中引發了關於 AI 驅動的網頁瀏覽工具倫理影響的重要討論。隨著網路自動化變得越來越複雜，關於負責任使用、網站保護以及潛在的 AI 軍備競賽的問題逐漸浮出水面。
BLAST 作為網頁瀏覽 AI 的高效能引擎，提供了與 OpenAI 相容的 API。它提供自動並行處理、字首快取和高效的資源管理，以處理併發使用者。雖然這些功能承諾為實現 AI 瀏覽功能的開發者提高效率，但社群對這項技術的更廣泛影響提出了重要擔憂。
BLAST 關鍵特性
- 相容 OpenAI API 整合
- 跨不同網站的自動並行處理
- 字首快取以提高效能
- 瀏覽器記憶體管理
- 即時瀏覽器操作的流式處理能力
- 支援多使用者併發
提出的倫理問題
- 並行請求可能導致伺服器過載
- 網頁抓取變得過於簡單
- 使用者畫像的隱私影響
- 缺乏作為人工智慧的透明標識
- 規避反機器人措施
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| 一張 Stanford 的 BLAST 專案 GitHub 倉庫的截圖，展示了其檔案和提交歷史，與其在網路自動化方面的開發和使用相關 |
網路自動化的倫理考量
AI 無縫導航網站的能力引發了重大的倫理問題。正如社群討論中指出的，BLAST 的並行處理能力——特別是同時訪問多個網站時——可能會使伺服器被大量請求淹沒。雖然開發者承認需要注意速率限制，但社群成員指出，網站所有者已經在部署像 Anubis 和 go-away 這樣的專門工具來防止過多的機器人流量。
討論中強調的一個更令人擔憂的方面是 BLAST 可能使網路抓取變得極其簡單。這可能會促使大規模的監視、使用者畫像和智慧財產權提取。正如一位評論者所指出的，這種技術可以在使用者點選註冊之前就獲取其整個網路生活的完整圖景，這引發了嚴重的隱私問題。
識別和遮蔽問題
社群討論中一個反覆出現的主題是網站所有者如何識別並可能遮蔽 BLAST 驅動的瀏覽。底層技術 browser-use 似乎使用標準瀏覽器使用者代理，而不是將自己標識為 AI 系統。這種缺乏透明度的做法促使人們呼籲建立更清晰的識別機制，例如自定義使用者代理，這將允許網站所有者對允許或限制此類流量做出明智的決定。
這種明顯試圖模仿人類瀏覽行為而非使用 API 的做法引發了對此類設計選擇背後意圖的質疑。一些社群成員建議，指紋識別技術可能會根據 BLAST 使用者的瀏覽器特徵和行為的獨特組合來識別他們。
未來發展和整合
儘管存在這些擔憂，BLAST 的開發者正在積極改進，包括實現 MCP（Modular Capability Provider，模組化能力提供者）伺服器，以便更容易與現有系統整合。他們還提到正在開發可能更好地滿足網頁瀏覽 AI 需求的 MCP 後繼產品。
這項技術對合法用例顯示出前景，特別是對於希望為其應用程式新增自動化功能的開發者。正如一位開發者所指出的，BLAST 對於快速構建勞動力管理應用和類似服務的 AI 自動化可能很有價值。
圍繞 BLAST 的社群討論凸顯了 AI 能力的提升與負責任的網路公民身份之間日益緊張的關係。隨著這些技術不斷發展，為開發者、網站所有者和更廣泛的技術社群找到創新與倫理考量之間的適當平衡將仍然是一個關鍵挑戰。