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title: "OpenAI 將遵守 robots.txt 共通訊號，網站可一次過向多間 AI 供應商表態"
url: https://sammy.hk/openai-robots-txt-ai-signal/
author: Ethan
published: 2026-11-02T20:41:00+08:00
modified: 2026-11-02T09:51:27+08:00
description: "OpenAI 於 10 月 30 日宣布，將遵守 robots.txt 內一個共通訊號，讓網站營運者一次向多間參與的 AI 供應商表達同一項內容使用偏好[1]。公司表示會在未來數個月落實訊號，並在落實時再公開細節[1]。 過去要逐間供應商牆護規則 在現行做法下，網站營運者需要識別個別 AI 公司的 crawler，並為…"
categories: [AI]
tags: ["AI 訓練", OpenAI, robots.txt, "出版商", "爬蟲"]
source: https://sammy.hk
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![OpenAI 推出 robots.txt 共通訊號，網站一次設定多間 AI 供應商同步生效](https://sammy.hk/wp-content/uploads/2026/11/openrouter_google_gemini-3_1-flash-lite-image_20261102_095038_7ad7e3e4.jpg)OpenAI 於 10 月 30 日宣布，將遵守 robots.txt 內一個共通訊號，讓網站營運者一次向多間參與的 AI 供應商表達同一項內容使用偏好\[1\]。公司表示會在未來數個月落實訊號，並在落實時再公開細節\[1\]。

## 過去要逐間供應商牆護規則

在現行做法下，網站營運者需要識別個別 AI 公司的 crawler，並為每一間供應商分別擬寫與護衛規則\[1\]。當供應商數目增加，同一意願要在多份設定中重複表達，出錯與遺漏的機會亦隨之上升。

共通訊號的目的，是把這項重複工作濃縮為一次表達：營運者在 robots.txt 寫明偏好，多間參與的供應商即可同一方式讀取。OpenAI 稱這是自願性質的努力，並引薦其他 AI 供應商同樣遵守訊號\[1\]。

## 與現有 crawler 控制並存

OpenAI 明確指出，新訊號不會取代公司現時透過 robots.txt 提供的控制\[1\]。現有的 crawler 控制將繼續適用並獲尊重，網站營運者原有的設定不會因為新訊號而失效\[1\]。

這一點對依賴既有規則的出版商相當重要：新機制是銳加而非取代，營運者可按需要同時使用兩套設定，而不必擔心某次更新後被默默忽略。

## 訊號源自 IETF 工作組的草擬

OpenAI 表示，今次決定建基於互聯網工程任務組（IETF）AI Preferences 工作組的持續工作，公司與工作組其他參與者一同在當日公佈這個共通訊號，並認可這加強了其在 IETF 標準討論中的參與\[1\]。

相關技術文件目前仍處草擬階段。以工作組文件所引用的訊號草擬為例，諮詢文件為個人提交的 Internet-Draft，2026 年 10 月 30 日更新，文件開首即明言未獲 IETF 背書，在 IETF 標準程序中並無正式地位\[2\]。反之，共通訊號現在是多方自願採用的安排，而非已完成的正式標準。

## 自願機制的實際限制

對新聞機構與內容網站而言，共通訊號的好處是降低行政成本：不必再追蹤每間公司新增的 crawler 名單，也不必為每個新供應商撰寫條款。但機制的效力，取決於有多少供應商願意讀取並遵守。目前公開確認遵守的，只有 OpenAI 一方，其他參與者的名單與實際時間表仍待公佈\[1\]。

另一項變數是實際方式。OpenAI 表示會在未來數個月落實，屆時才交代細節；在這之前，營運者無法確定訊號的優先次序、衝突處理，以及與現有 crawper 規則不一致時以何者為準\[1\]。

對香港的媒體與內容平台而言，較務實的做法，是在自家 robots.txt 同步保留既有的逐間封鎖規則與新的共通訊號，待各供應商實作情況明朗後再作簡化。共通訊號降低了表達成本，但距離「一次設定、全網通行」仍有距離。

## 參考資料

\[1\] [Making it easier for websites to express AI training preferences（2026年10月30日）](https://openai.com/index/helping-websites-express-ai-training-preferences/)

\[2\] [Machine-Readable Training Preference Signal（2026年10月30日）](https://datatracker.ietf.org/doc/draft-kelley-aipref-training-preference-signal/)

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