放開“不登錄不給看全文”限制，知乎這回知道錯了

此前在去年5月，知乎不聲不響地爲網頁端添加了非登錄用戶無法查看全文限制，但近日這家問答社區卻又悄然放開了這個限制，用戶無需登錄即可直接瀏覽完整內容。

2024年5月有網友在社交平臺上反饋，非登錄狀態下訪問知乎網頁的問題回答頁面、點擊“展開閱讀全文”，就會自動彈出登錄窗口。不過由於用戶在WAP端、也就是手機網頁上以非登錄狀態仍可完整查看內容，表明知乎方面並未打算玩“打開App才能閱讀全文”這個套路。

彼時外界普遍認爲，知乎方面採取非登錄用戶查看全文的限制措施是爲了反爬蟲，以防AI廠商使用爬蟲來抓取內容訓練AI大模型。因爲查看網頁的源代碼就會發現，在用戶沒有登錄的情況下，知乎壓根就沒有傳輸回答的完整數據，所以即使是通過技術手段來屏蔽登錄彈窗，也不能在非登錄狀態下查看到完整的回答。

自從OpenAI用ChatGPT證明了Scaling law的正確性，即AI大模型的最終性能主要與計算量、模型參數量和訓練數據量三者的規模大小呈正相關後，AI廠商就開始對算力和數據變得如飢似渴。

算力之於AI的作用顯然毋庸置疑，OpenAI、微軟、Meta、xAI等廠商大手筆地購買英偉達的算力芯片，甚至直接將後者託舉成了全球最值錢的公司。而國內的AI廠商，更是絞盡腦汁地獲取英偉達H100/H200。同時作爲AI大模型的另一端，訓練數據或者說語料的重要性，也已經成爲了共識。

生成式AI的原理，大概可以總結爲通過大量的語料庫進行訓練，以建立相應的模型，從而使得AI能夠對人類的問題做出相應的回答和決策，它的核心邏輯就是“基於統計規律的模式生成”。經過大量的數據訓練後，AI預測出問題的答案其實並不等於擁有智慧，本質上與人類玩數獨或填字遊戲是一樣的。只不過訓練AI的數據規模過於龐大，就使得它的“猜謎”有了統計學意義。

ChatGPT爲什麼會表現得比以往的AI更聰明？單純就是因爲語料規模更大。要知道在相當長的一段時間裡，機器學習研究領域並沒有將數據量作爲主要研究對象，數據一般被認爲是被動變量，大量的研究集中在如何有效降低訓練誤差和如何控制模型複雜度上。

Scaling law無疑是過去兩年來，AI大模型賽道風起雲涌的理論基礎，它證明了通過預訓練中使用更多的數據和算力，就能讓AI大模型的性能暴漲。由於數據多等於智能多得到了驗證，如此一來AI廠商當然就迫切地想要獲得更多的數據來訓練更強的模型。而數據的問題，就讓OpenAI、Anthropic的爬蟲已然成爲了網絡空間中最具進攻性的存在。

如今幾乎每一個AI廠商，都揹着非法獲取數據所引發的版權官司。既然數據本身是有價值的，那麼如何處理它就成爲了每一個互聯網內容平臺必須要面對的問題。如果平臺本身胸無大志，這件事其實也很好辦，比如“美國貼吧”Reddit就選擇了簡單粗暴地賣數據，將平臺中的內容授權給谷歌、OpenAI用作大模型的訓練。

可問題在於，知乎並不想錯過AI時代。在一衆國內互聯網廠商中，知乎擁抱AI大模型的態度可以說是相當積極，第一批發布AI大模型的廠商裡就有他們。早在2023年4月，知乎就與面壁智能共建大模型產品“知海圖AI”，到了2024年7月又推出AI搜索產品“知乎直答”，就在2月11日，知乎也是第一批接入DeepSeek-R1的。

儘管知乎在國內互聯網廠商裡並不以技術見長，但中文互聯網中質量最高的內容庫，纔是他們的核心競爭力。知乎創始人周源在發佈“知海圖AI”時就曾表示，擁有中文互聯網大量高質量內容，正是知乎研發大語言模型的優勢所在。所以保護內容庫就是保護知乎在AI領域的市場競爭力，這一點知乎管理層顯然有着清晰的認知。

但凡事都有正反兩面，非登錄用戶無法查看全文的限制對於用戶體驗無疑是強烈的負反饋。對此用戶也選擇用腳投票，在知乎方面公佈的2024年第三季度財報中就表明，其月活爲8110萬，與去年第三季度的1.05億相比，同比大幅下滑了22.98%。

活躍用戶大幅下滑的影響顯然是巨大的，也直接導致了知乎的平均每月訂閱會員增長率下降至13.79%，不復2022年（93.07%）、2023年的（47.96%）的亮眼表現。活躍用戶規模下滑就意味着池子變小了，能篩選出願意付費的用戶基數自然就會相應縮減。

同時在知乎的財報中顯示，付費用戶的每月付費金額也在下降，已經從2023年的11.59元下降到了2024年第三季度的10.02元。換而言之，知乎過去兩年力推的付費訂閱業務遇到了困境。對此，他們解決方案就是重新挽回用戶、擴大月活規模。

當然，除了限制非登錄用戶查看全文導致用戶離心、要亡羊補牢之外，大模型的Scaling law放緩也是促使知乎轉向的原因，畢竟DeepSeek的出現給Scaling law理論帶來了新的思考。並且馬斯克的Grok 3在投入海量資源、付出巨大的成本後卻沒有出現質變，也爲Scaling law理論蒙上了一層陰影。

大模型不是必須大力才能出奇跡，這或許纔是知乎這一策略發生改變的根源，如果內容庫沒有想象中值錢，又何必爲其去得罪用戶呢？

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