随着企业和组织不断寻找新方法来获得洞察力和做出决策，网络抓取和替代数据越来越受欢迎。据Oxylabs的专家称，今年的重点将放在优化生成式人工智能、网络安全和机器学习以及扩展网络数据应用上。

生成人工智能和网络安全重要性的增加

Oxylabs的首席商务官 Tomas Montvilas 预计，生成式人工智能、网络安全实践和替代数据收集可以帮助企业在即将到来的经济衰退期间保持竞争力。 此外，根据 Tomas 的说法，生成式人工智能在商业用例中的应用越来越广泛，需要来自公共网络的大量数据集来训练这些模型。

Tomas 预见的网络抓取领域的另一个中心领域是网络安全。网络攻击变得越来越复杂，需要新的主动保护技术，例如威胁监控和搜寻。

聚焦个人数据抓取

到 2022 年，由于至少有一个长期存在的问题得到了平息，所以爬虫行业可以松一口气。打击爬虫的公司不能再使用计算机欺诈和滥用法案 (CFAA) 来停止抓取面向公众的数据。

Oxylabs的法律主管 Denas Grybauskas 说：“我们可以预计，在 2023 年期间，其他法律依据和论点将得到审判，并在法庭上更加流行，例如违反服务条款、知识产权保护等反对数据抓取公司的行为。”

随着 2022 年以大量个人数据抓取和数据泄露事件告终（欧洲的 Clearview 罚款、影响超过 5 亿用户的Meta 数据库泄漏、 Meta 的 GDPR 罚款等），根据德纳斯的说法，我们可以期待更多人关注个人数据从监管机构和当局那里抓取。

网络数据应用规模集约化

Oxylabs的全球合作伙伴副总裁 Gediminas Rickevičius 相信，随着 AI 功能的不断发展，明年与 2022 年一样，Web 数据应用程序在商业中的重要性和规模将继续增长。

Gediminas 预测，还可以预见网络抓取和拦截系统的进一步并行发展。这意味着对资源和专业知识的更大需求。

专注于机器学习

Oxylabs的首席执行官 Julius Çerniauskas 表示，该领域将部署更多的机器学习模型。以前，数据科学家被期望从事各种各样的数据项目。因此，当下一代数据技术得到更广泛的应用时，数据科学家可能会使用手工制作的预测模型将他们的才能投入到更复杂的项目中。

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