Google AI 訓練控制獲 OpenAI、Anthropic 與 Microsoft 共同支持

Google 已加入 OpenAI、Anthropic 與 Microsoft，支持一項共通的 AI 訓練偏好設定，但實施工作仍有待推進。Google AI 訓練控制將識別 robots.txt 中的共同訊號；這個網站檔案用於向自動化訪客傳達偏好。這項共識令出版商更容易表達選擇，同時仍保留有關爬取、AI 回應及執行方式的獨立問題。

相關公告於 2026 年 10 月 30 日發布。其重要性在於競爭中的 AI 供應商達成共識，而非為已發布內容設下新的技術屏障。對目前需要管理各家公司不同控制措施的網站擁有人而言，共同指令有望減少行政工作。

核心張力在於共同偏好與各公司具體實施之間。出版商可用更一致的方式傳達意願，但仍須了解每個供應商如何處理該訊息。對任何考慮是否在網上分享原創報道、文件或研究的人來說，這些實施細節決定了實際價值。

Google AI 訓練控制邁向共同指令

Google 表示計劃於 2027 年支援這項共同控制。其共同訓練控制將與現有的公司專屬設定一併運作，包括用於某些 AI 用途的 Google-Extended 控制項。若未設定該項目，Google 計劃將共同拒絕訓練的訊號解讀為禁止 Google-Extended。

明確設定 Google-Extended 可讓出版商針對 Google 調整指令。這很重要，因為參與共同機制不會消除供應商專屬的選擇。Google 亦將明確允許 Google-Extended 與 Gemini Apps 的 grounding 資格連結，讓網頁內容可協助為生成回應提供依據。

該公告建立了表達意向的共同方式，但實施工作仍由各參與供應商分別處理。

OpenAI 將此倡議形容為自願性質。該公司表示，將尊重用於基礎生成式 AI 訓練的共同訊號，即訓練生成內容的底層模型。其訓練偏好承諾目標是在未來數月內落實，並承諾在支援推出時提供更多細節。

OpenAI 亦表示，現有爬蟲控制仍將繼續適用。因此，網站營運者目前收到的訊息是新增而非取代：共同偏好將與他們已使用的控制措施並行。公告並未將新訊號描述為移除既有指令的理由。

這項區分讓此事比「公司接受出版商要求」的簡單公告更具實際意義。就共同表達方式達成共識，是一項具體成果；就該表達方式的每一項後果達成共識，則會是範圍大得多的成果。

對出版商而言，建議中的好處類似於維護一套通用編輯政策，而非向每個合作夥伴逐一發出相同指令。共同訊息可以減少重複工作。不過，例外情況仍需關注，尤其當出版商希望與不同服務建立不同關係時。

對 AI 供應商而言，共同措辭亦帶來更清晰的實施目標。參與者不再只需解釋自家的專有設定，也必須說明這些設定如何與共同偏好互動。只要他們發布足夠細節，這應可讓其文件更易比較。

因此，這項改變值得關注，但不應被視為已完成的推出。公告、有文件記錄的實施，以及已證明的實際行為，是不同階段。截至 10 月 31 日，公開承諾顯示這項倡議正處於該序列的起點。

Google AI 訓練控制正變得更容易跨公司表達。它們是否也會變得更易管理，則取決於這些公司如何一致地處理例外、時間安排及適用範圍。

出版商獲得更簡單的選擇，然後面對實施任務

最明顯的壓力落在希望讓作品可被發現、同時限制其用於模型開發的網站擁有人身上。即使跨服務實施可能變得複雜，他們的偏好本身可以很直接。

設想一間製作原創技術研究的假設性專業出版商。它希望讀者能透過搜尋找到其作品，也希望潛在客戶發現其專業能力。同時，它亦希望保留有關使用其報道來開發生成式模型的決策權。

這些目標本身並不代表同一項許可。可發現性關乎人們如何找到材料；訓練則關乎另一個機構如何使用該材料來改變模型。一個實用的控制系統應讓出版商可區分這些選擇，而無需不斷重新詮釋。

共同偏好可減少重複溝通，但網站擁有人仍須指定負責將政策轉化為可運作設定的人員。

這項責任可跨越多個角色。編輯了解內容的價值及預期分發方式；開發人員維護網站設定；商務團隊協商合作關係，而營運人員則監察已發布設定是否仍與這些安排一致。

共同訊號為這類討論提供共同參考點。團隊毋須先從一串供應商名稱開始，而可先決定其整體訓練偏好，然後再檢視哪些特定關係需要例外處理。

這個次序很重要，因為技術檔案應反映組織決策。若團隊先複製不熟悉的設定，便可能採納一項從未有人刻意選定的政策。當簡化措施令背後的選擇更清晰時，其效用最大。

原則上，規模較小的出版商可受惠於減少維護工作。沒有專責平台專家的新聞機構仍需要一種方式傳達其意願。標準措辭可讓這項工作更容易處理，但不能彌補缺乏技術責任歸屬的問題。

大型機構則面對另一種協調問題。其公開網站可能服務多種目的，從研究發布到產品文件。在有人假設一般偏好代表整個組織前，或須進行內部審核。

同樣的推理亦適用於公司的知識管理決策。團隊需要區分公開分發、內部再利用，以及允許外部模型開發的權限。將這些決策歸入不同類別，可讓日後更容易評估實施情況。

網站寄存服務商及發布平台亦有實際角色可發揮。若客戶無法輕易檢查或維護相關檔案，較簡單的訊號效用將有限。易於使用的控制項與清晰說明，將有助把公告轉化為日常出版決策。

因此，壓力不僅在於出版商是否接受或拒絕 AI 訓練。供應商必須令其承諾易於理解，網站營運者亦必須決定誰負責相關設定。共同指令有助雙方溝通，但任何一方都不能單靠措辭將責任外包。

訓練偏好不會自動停止爬取

建議中的機制使用 __usage_ai-training，這是一個在一般 robots.txt 群組中標示內容使用目的的政策標記。其訓練偏好草案沿用現有 User-Agent、Allow 及 Disallow 語法，而非引入新的指令名稱。

草案將內容使用偏好與規管爬蟲存取的指令分開。它把訓練定義為使用材料修改生成式模型的已學習參數，即學習期間調整的數值。它亦容許為特定網站路徑設定偏好。

該文件仍是一份個別 Internet-Draft，即工作建議而非獲 IETF 認可的標準。現有的萬用字元爬蟲規則不會自動表達新偏好。草案亦容許供應商專屬的優先次序，並承認私人協議可凌駕透過該機制表達的偏好。

建議中的訊號傳達期望的使用限制；它並不會在網站周圍建立技術屏障。

這項區分糾正了公告框架中最容易出現的誤解。公司可以同意尊重訓練偏好，卻不承諾停止每一次自動化存取。閱讀內容與使用內容開發生成式模型，是不同活動。

對出版商而言，成功實施應根據所述用途判斷。單憑可見的爬蟲請求，不能證明訓練偏好被忽略。同樣地，爬蟲訪問減少亦不能證明供應商的整個訓練流程尊重每一項限制。

底層的Robots Exclusion Protocol明確指出，其規則並非存取授權。其安全指引區分了公開的爬蟲指令與實際限制資源存取的措施。因此，敏感內容需要適當的存取控制，而非依賴公開偏好檔案。

這是網站管理中常見的區分，但當 AI 報道出現「封鎖」一詞時尤其重要。網站可發布由合作服務遵守的指令；這與令未獲授權訪客無法取得所要求材料不同。

想像一個機構發布公開研究摘要，同時備有私人客戶報告。訓練偏好可傳達有關公開摘要的意願；私人報告仍需要符合機密材料要求的存取系統。

因此，共同訊號應被視為協調基礎設施。它讓參與機構擁有可識別、可處理的訊息。其成效取決於該訊息進入其系統後發生甚麼。

這一框架亦提示了向供應商提出更好的問題。偏好如何傳達至準備訓練材料的團隊？例外情況如何記錄？當不同指令似乎互相衝突時會如何處理？答案將比「尊重 robots.txt」的一般聲明揭示更多資訊。

Google robots.txt 訊號屬於這個更廣泛的營運圖景。清晰語法很有價值，因為機器與人員都需要一致的訊息。然而，一致的措辭只是獲得一致處理的開始。

這並不表示該提案毫無意義。廣受認可的偏好設定，正因能減少合作各方之間的歧義而有所價值。當出版商誤將溝通視為保證排除時，其局限才會成為問題。

Microsoft 突顯 AI 回答所涉及的另一個問題

Microsoft 的公告明確劃出另一條界線：訓練與 grounding 需要分開考慮。Grounding 是指在生成回應時，使用檢索到的資料協助形成答案。

其訓練及 grounding 控制項結合對共享訓練偏好設定的支援，以及可逐頁設定的獨立選項。Microsoft 表示，新偏好設定將在其自 2027 年 2 月 1 日起進行網絡爬取時生效，同時保留出現在 Bing 搜尋結果中的資格。

依賴 Microsoft 舊有 NoArchive 或 NoCache 設定的出版商，須在 2027 年 3 月 1 日前完成過渡。Microsoft 警告，限制 grounding 會降低在 AI 體驗中的曝光率。該公司亦表示，任何選項均不保證收錄、流量或付款。

出版商即使已決定訓練相關選項，仍須就是否出現在生成式答案中作出另一項商業判斷。

這種區分是理解聯合承諾究竟解決了甚麼問題的關鍵。出版商可能反對其報道成為未來模型開發的一部分，卻歡迎帶有引註、可接觸新讀者的答案。另一家出版商則可能反對這兩種用途。

以不加區分的指令拒絕「AI」，無法準確表達任何一種立場。這個技術標籤涵蓋多種活動，對分發、署名及潛在客戶關係帶來不同後果。

因此，Microsoft 的做法可作為與 Google 公告相比的有用參照。Google 說明共享偏好設定將如何與 Google-Extended 互動。Microsoft 則說明獨立的訓練及 grounding 偏好設定，以及如何由舊有設定遷移。

OpenAI 的公開公告則較為狹窄，重點在於支援通用訓練偏好設定，並延續其既有的爬蟲控制項。這些差異說明，共享表達方式不應被誤解為相同的產品政策。

對正在評估這些公告的出版商而言，有用的比較在於結果。哪一項選擇限制模型開發？哪一項選擇影響生成式答案？哪一項選擇改變特定分發渠道的資格？供應商需要令這些關係清晰易懂。

假設有一個軟件文件團隊，便可說明其中的張力。它可能希望開發者透過助理接觸準確的參考資料，因為這些資料有助他們使用其產品。同一團隊亦可能希望另行決定是否讓文件用於模型訓練。

這個例子並不證明任何供應商能帶來特定的流量效益。它說明，出版商的目標需要比允許或拒絕自動化存取更具體。不同用途可服務不同的商業目標。

這項區分對使用 AI 進行研究的人亦很重要。模型的訓練歷史不會告訴讀者，某個答案是否取材自當前網頁資料。同樣地，回應中的引註也不會解釋所有規管早期模型開發的許可安排。

因此，退出 AI 訓練的選項只處理出版商與 AI 服務之間關係中一個明確部分。若將其視為萬用答案，可能掩蓋出版商仍需解決的分發問題。

競爭層面的重要性，在於更清晰的選擇，而非宣布哪一家供應商勝出。更完善的文件可讓出版商按實際如何處理其作品來比較公司。即使每家公司都識別同一個標記，含糊的保證仍會令這種比較更困難。

共同支持仍未解決合規與覆蓋範圍問題

Anthropic 的支持附帶一項格外直接的確認：落實仍需進一步工作。在其實施討論中，Anthropic 的 Kevin Kelley 表示，公司已開始加入支援。

Kelley 表示，新機制補足既有的爬蟲控制項。他亦提醒，將支援擴展至各項服務需要時間，並會揭示複雜情況。隨着標準制定工作推進，詮釋亦可能改變。

這項表述支持以審慎方式解讀協調一致的公告。供應商正在承諾一個方向，而實施細節仍在發展。出版商應預期，文件及營運證據與最初承諾同樣重要。

共同支持令偏好設定更有用，但不代表已建立完整覆蓋或經獨立核實的合規。

共享訊號在參與者以可預測方式詮釋同一表達時最有效。若每家供應商都要求大量例外情況，出版商才能理解結果，部分維護負擔便只是轉移到文件審閱之中。

這種可能性不代表項目必然失敗。它指出了其所承諾的簡化何時才具有實質意義的條件。出版商需要共同的措辭，以及合理預見後果的能力。

參與情況亦值得審慎表述。Google、OpenAI、Anthropic 及 Microsoft 的支持相當重要，但它們的承諾並不約束所有收集公開內容的服務。出版商不應因知名公司參與，便推論所有服務均會普遍承認該設定。

這些公告同樣沒有證明新的偏好設定會從已訓練的模型中移除資訊。尋求這種結果的出版商，需要一份明確聲明來說明其範圍及流程。共享承諾本身不足以支持這種假設。

獨立評估帶來另一項挑戰。網站日誌可協助營運者了解請求，但請求本身不會揭示所收集資料的每一種後續用途。因此，評估訓練合規情況需要超越 robots.txt 檔案截圖的證據。

有用的證據包括公開的實施規則、例外情況說明，以及可信的資料準備流程中如何納入偏好設定的交代。供應商亦可令其承諾邊界更容易檢視。這些都會是對問責的具體貢獻。

出版商亦應以同樣嚴謹的態度處理自己的聲稱。宣布網站已採用 AI 訓練退出設定，是描述一項已公開的選擇。聲稱沒有 AI 公司可以使用該網站，則需要更廣泛得多的證據。

技術共識與對內容價值的共識之間亦有差別。共享訊息可令談判更容易理解，卻不能決定哪些材料應獲授權、共享或保留。這些仍是商業及編輯判斷。

因此，最具建設性的懷疑應聚焦於實施，而非假設所有人都會遵守或所有人都會漠視。該提案建立了一個可驗證的發展方向：更簡單的表達、更清晰的詮釋，以及有文件記錄的採用。

如果出版商毋須從零散公告重構政策，便可理解其影響，Google AI 訓練控制項將有助推進這項進展。同一標準亦應適用於其他每一間參與的供應商。

下一個訊號將是推出細節、可用控制項及一致行為

首先要留意的是營運文件。在未來數月，OpenAI 承諾的實施更新及 Anthropic 的進展，應會釐清哪些服務識別此偏好設定。Google 的 2027 年目標亦需變得足夠具體，讓網站擁有人能據此規劃。

這些更新將加強聯合公告正逐漸成為可用基礎設施的論據。若反覆作出承諾卻沒有清晰的覆蓋範圍，出版商仍要在既有設定以外管理不確定性。

最有力的證據，將會把公開的偏好設定與可理解、具文件記錄的結果連繫起來。

文件應回答日常營運問題。網站擁有人需要知道支援何時開始、哪些內容用途屬於適用範圍，以及既有公司設定如何互動。清晰答案將令供應商之間的比較，比廣泛的支持聲明更有價值。

第二個訊號，是發布系統是否令這項選擇易於管理。網站營運者應可檢視其一般偏好設定，並理解任何有意設下的例外。若介面將這些關係深藏起來，便會削弱所承諾減少行政工作的效果。

當責任易手時，這點尤其重要。下一任編輯、開發者或網站管理員，都應能理解設定。若只有原始作者明白為何加入共享訊號，其長遠的簡化價值便十分有限。

因此，有效採用不應只是含有該標記的檔案數目增加。它亦應包括清晰說明、指定責任歸屬，以及確信網站公開的偏好設定反映其實際政策。

第三個訊號，是不同實施方案之間的一致性。供應商應令用戶可比較它們如何處理同等偏好設定，並識別其政策在哪些地方不同。可預測處理方式的證據，將加強採用共享機制的論點。

出現分歧或解釋不足的結果，則會削弱這項論點。當出版商希望限制訓練，同時維持與供應商的另一種關係時，這個問題尤其重要。當中的模糊地帶會重現共享訊號本欲減少的問題。

這些是觀察重點，而非對普遍採用的預測。公告確立了意圖及開發時間表，但尚未證明在多個實施方案運作後，出版商能多容易地管理這套系統。

目前，這宗事件標誌着協調上的具體改變。彼此競爭的 AI 供應商支持一種共享表達方式，而非要求出版商只能透過各自公司的獨立控制項進行溝通。這讓網站擁有人有更清晰的基礎，追問支援在實務上意味甚麼。

下一步決定應從內容擁有人的目標開始。識別機構希望哪些公開材料可被發現、歡迎哪些用途，以及希望拒絕哪些訓練用途。隨着支援陸續推出，將這些選擇與各供應商已記錄的實施方式作比較。把相關公告與設定放在一起，以便日後維護者理解背後理據。當公開的偏好設定反映深思熟慮的政策，而其後果持續清晰可見時，Google AI 訓練控制項將最為有用。在把共享承諾視為已完成的保障措施前，應先問一個更狹窄的問題：供應商能否確切說明，你的選擇如何改變其處理你內容的方式？