AI フェッチャーによるリアルタイムのデータハーベスティングは、従来のトレーニングボットよりも急速にコンテンツの価値を下げます。トレーニングボットが長期間のモデル開発のために大量のデータを収集するのに対し、フェッチャーは、リアルタイムでユーザーに概要を提示することによって、即時的な価値のある情報を無断で消費します。直接的に情報を取得するこの手法では、オリジナルのサイトをバイパスするため、その結果としてリファラルトラフィックが 96% 減少し、従来の広告ベースの収益モデルは破綻します。
制御されていない Web スクレイピングは、出版業界のインフラにとって、技術的にも経済的にも、重い負担としてのしかかります。自動化されたボットは大量のサーバーリソースと CDN リソースを消費しますが、一切のオーディエンスエンゲージメントを伴いません。そのため、運用コストをかけた意味が失われ、実際の人のユーザーが閲覧する際のサイトパフォーマンスが低下します。ある Akamai の顧客は、「ターピット」によって、リクエスト量の 97% を取り戻しました。これは、出版社がボットの動きを妨げることができる手法です。
AI によって生成された応答が、適切な帰属表示を欠いていると、ブランドの権威とオーディエンスの信用を損ないます。AI プラットフォームは、独自のコンテンツを明確なクレジットなしに別の目的で使用することが多くあります。そのため、ユーザーが情報源のサイトをクリックする機会は、わずか 1% にとどまります。作成者と読者の間にはこのような関係があるため、Really Simple Licensing（RSL）のようなフレームワークを採用して、コンテンツ使用の透明性を確保し、必ず許可を得て使用されるようにすることが必然となります。
AI ボットを一律にブロックすれば、意図せずに将来の収益性と成長の機会を抑制する恐れがあります。すべての自動化トラフィックを頭から否定することは、有益なパートナー関係や、高品質のデータに対価を支払う意思のある AI 企業とのライセンス契約を妨げる可能性があります。むしろ出版社は、きめ細かな可視性を得ることによって、認証されたエージェントを特定して許可すると同時に、悪性のスクレイパーに対しては、都合に合わせた強力なアクセス制御を行う必要があります。
新たな信頼と取引のレイヤーによって、不正なスクレイピングが継続可能な収益源に変わります。Know Your Agent（KYA）をはじめとするアイデンティティ検証ツールの統合によって、出版社はあらゆるボットの意図を検証し、従量制の経済的なモデルを実施できます。この変化は、自動化された需要を説明可能な取引に変え、メディア組織が AI 経済を牽引する知的財産に対し、公正に補償を得られるようにします。