Webová scrapovaná data a umělá inteligence: Proč si CommonPool zaslouží pozornost

Umělá inteligence (AI) se stala součástí našeho každodenního života. Je vidět v lékařských chatbootech, které pomáhají pacientům, a v generativních nástrojích, které asistují umělcům, spisovatelům a vývojářům. Tyto systémy vypadají pokrokově, ale závisí na jediném základním zdroji: datech.

Velká většina dat používaných pro výuku AI systémů pochází z veřejného internetu. Automatizované programy sbírají velké objemy textu, obrázků a zvuku z online platforem. Tyto sbírky vytvářejí základ pro dobře známé modely, jako je GPT-4, Stable Diffusion a mnoho dalších. Tato rozsáhlá sbírka však vyvolává nevyřešené otázky týkající se soukromí, vlastnictví a informovaného souhlasu.

Trh s trénovacími datovými sadami odráží rozsah této činnosti. V současné době je globální hodnota AI datových sad odhadována na 3,2 miliardy dolarů. Podle prognóz může do roku 2034 dosáhnout 16,3 miliardy dolarů, s ročním růstem 20,5 procenta. Za těmito čísly leží důležitá výzva. Velká část shromážděného materiálu je získávána bez výslovného souhlasu. Často obsahuje osobní údaje, autorská díla a další citlivé obsahy, které nebyly původně určeny pro systémy strojového učení.

Na tyto problémy reagují alternativní přístupy k řízení dat. Jedním z nich je CommonPool, který byl vydán v dubnu 2023 jako součást DataComp benchmarku. Jedná se o velkou datovou sadu 12,8 miliard obrázků a textů určenou pro výzkum multimodální AI. Na rozdíl od tradičních scrapovacích úsilí uplatňuje filtrovací metody, zdůrazňuje transparentnost a zahrnuje komunitní účast v jeho vývoji. Ačkoli je stále předmětem debaty, CommonPool ukazuje pokus o vytvoření více zodpovědných a auditable praktik pro trénovací data AI. Tyto iniciativy zdůrazňují potřebu etických standardů pro budoucnost umělé inteligence.

Role webových scrapovaných dat v rozvoji umělé inteligence

Data jsou centrální pro AI, s výkonem systému úzce spojeným s množstvím a rozmanitostí dostupných informací pro trénink. V posledních letech se webové scrapování stalo standardní metodou pro sestavení velkých datových sad ve velkém měřítku. Shromažďováním veřejně přístupného online obsahu získali výzkumníci a vývojáři rozsáhlé a rozmanité datové zdroje.

Populárním příkladem je Common Crawl, který do roku 2025 uložil petabyty textu shromážděného prostřednictvím měsíčních procházení více než 250 terabajtů každý. Tato datová sada je široce používána pro trénování textových AI modelů. Dalším příkladem je LAION-5B, který obsahuje asi 5,85 miliard obrázků a textů. Byl důležitý pro aplikace, jako je Stable Diffusion, které mohou vytvářet realistické obrázky z psaných podnětů.

Tato datová sada je cenná, protože zvyšuje přesnost modelu, zlepšuje obecnost prostřednictvím rozmanitého obsahu a umožňuje menším skupinám, včetně univerzit, účastnit se vývoje AI. Stanford AI Index 2025 ukazuje, že většina pokročilých modelů stále závisí na scrapovaných datech, s datovými sadami rostoucími rychle ve velikosti. Tato poptávka také vedla k vysoké investici, dosahující více než 57 miliard dolarů v roce 2024 pro datové centra a výpočetní výkon.

V době, kdy je webové scrapování plné výzev, je třeba najít rovnováhu mezi pokrokem a etickou zodpovědností. Budoucnost sběru dat AI bude záviset na nalezení této rovnováhy.

Problém soukromí se scrapovanými daty

Nástroje pro webové scrapování shromažďují informace bez jasného rozlišení mezi obecným obsahem a citlivými údaji. Společně s textem a obrázky často zachycují osobní identifikační informace (PII), jako jsou jména, e-mailové adresy a fotografie obličeje.

Audit datové sady CommonPool v červenci 2025 odhalil, že i po filtrování stále obsahovala 0,1 % vzorků identifikovatelné obličeje, vládní identifikační doklady a dokumenty, jako jsou životopisy a cestovní pasy. Ačkoli se procento zdá malé, ve škále miliard záznamů se to překlápí do stovek milionů postižených osob. Přehledy a bezpečnostní audity potvrzují, že přítomnost takového materiálu není neobvyklá, a jeho rizika zahrnují krádež identity, cílenou harašování a nechtěné zveřejnění soukromých údajů.

Právní spory se také zvyšují, protože se obavy o vlastnictví dat a spravedlivé použití dostávají do soudů. Mezi lety 2023 a 2024 čelily společnosti, jako je OpenAI a Stability AI, žalobám za použití osobních a autorských dat bez souhlasu. V únoru 2025 federální soud USA rozhodl, že trénování AI na nelicencovaných osobních údajích se považuje za porušení autorských práv. Toto rozhodnutí vedlo k více hromadným žalobám. Autorská práva jsou další velkou otázkou. Mnohé scrapované datové sady obsahují knihy, články, umění a kód. Autoři a umělci tvrdí, že jejich díla jsou používána bez souhlasu nebo odměny.

Proč jsou scrapované datové sady těžké nahradit

I přes obavy o soukromí a souhlas zůstávají scrapované datové sady nezbytné pro trénování AI. Důvodem je rozsah. Moderní AI modely vyžadují biliony tokenů z textu, obrázků a dalších médií. Vytvoření takových datových sad pouze z licencovaných nebo kurátorovaných zdrojů by stálo stovky milionů dolarů. To není praktické pro většinu startupů nebo univerzit.

Vysoké náklady nejsou jediným problémem s kurátorovanými datovými sadami. Často postrádají rozmanitost a zaměřují se na konkrétní jazyky, regiony nebo komunity. To úzké pokrytí dělá AI modely méně vyvážené. Naopak, scrapovaná data, navzdory tomu, že jsou šumivá a nedokonalá, zachycují širší rozsah kultur, témat a názorů. Tato rozmanitost umožňuje AI systémům lépe fungovat, když jsou aplikovány v reálném světě.

CommonPool: Směr k zodpovědnému velkému měřítku datovému inženýrství

CommonPool je jedním z nejtechnicky ambicióznějších pokusů o vytvoření otevřené, velké datové sady multimodální AI. S přibližně 12,8 miliardami obrázků a textů odpovídá rozsahu LAION-5B, ale integruje silnější datové inženýrství a mechanismy řízení. Hlavním cílem návrhu nebylo pouze maximalizovat rozsah, ale také sladit se zásadami reprodukovatelnosti, datové provenience a souladu s předpisy.

Stavba datové sady CommonPool následuje strukturovanou třístupňovou pipeline. První fáze zahrnuje extrakci surových vzorků z Common Crawl snapshotů shromážděných mezi lety 2014 a 2022. Shromažďují se jak obrázky, tak jejich spojený text, jako jsou popisky nebo okolní pasáže. Pro vyhodnocení sémantické shody se používají CLIP-založené skóre podobnosti, které odstraňují páry se slabou korespondencí mezi obrázkem a textovými vložkami. Tato počáteční fáze filtrování podstatně snižuje šum ve srovnání s naivním scrapovacím pipeline.

Porovnání CommonPool s tradičními webovými scrapovanými datovými sadami

Na rozdíl od dřívějších velkých webových scrapovaných datových sad, jako je LAION-5B (5,85 miliard vzorků), COYO-700M (700 milionů vzorků) a WebLI (400 milionů vzorků), CommonPool zdůrazňuje strukturu, reprodukovatelnost a řízení. Zachovává metadata, jako jsou URL a časové razítko, které podporují stopovatelnost a částečné kontroly licencí. Kromě toho uplatňuje CLIP-založené sémantické filtrování pro odstranění nízkokvalitních nebo slabě zarovnaných obrázků a textů, vedoucí k lepší kvalitě dat.

Porovnáním s LAION-5B a COYO, které byly sestaveny z Common Crawl s omezeným filtrováním a bez podrobné dokumentace licencí, CommonPool se snaží řešit tyto otázky tím, že vylučuje osobní identifikační informace a NSFW obsah, zatímco uznává, že plný souhlas uživatelů zůstává nevyřešen. To činí CommonPool relativně spolehlivějším a eticky sladěným než dřívější alternativy.

Závěrečné shrnutí

Vývoj CommonPool odráží důležitou transformaci v tom, jak jsou velké AI datové sady koncipovány a udržovány. Zatímco dřívější sbírky, jako LAION-5B a COYO, priorizovaly rozsah s omezeným dohledem, CommonPool demonstruje, že transparentnost, filtrování a řízení mohou být integrovány do konstrukce datové sady bez ohrožení její využitelnosti pro výzkum. (GOOGL )

Zachováním metadata, aplikací sémantické shody a vložením bezpečnostních záruk nabízí CommonPool více reprodukovatelný a zodpovědný zdroj. Současně nezávislé audity připomínají, že automatizované bezpečnostní mechanismy nemohou zcela eliminovat rizika, zdůrazňující potřebu pokračující bdělosti.