Webová scrapovaná data AI a ochrana soukromí: 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 podporují umělce, spisovatele a vývojáře. Tyto systémy vypadají pokrokově, ale závisí na jednom základním zdroji: datech.

Většina dat používaných pro trénování AI systémů pochází z veřejného internetu. Automatické programy shromažďují velké objemy textu, obrázků a audia z online platforem. Tyto sbírky tvoří základ dobře známých modelů, jako je GPT-4, Stable Diffusion a mnoho dalších. Tato obrovská sbírka však vyvolává nevyřešené otázky týkající se ochrany soukromí, vlastnictví a informovaného souhlasu.

Trh s trénovacími datovými sadami odráží rozsah této činnosti. V současné době je globální hodnota AI datových sad odhadnuta na 3,2 miliardy dolarů. Podle prognóz může do roku 2034 vzrůst na 16,3 miliardy dolarů, s roční růstovou rychlostí 20,5 procent. Za těmito čísly se skrývá důležitá výzva. Velká část shromážděného materiálu je získávána bez výslovného povolení. Často obsahuje osobní údaje, autorská díla a další citlivé obsahy, které nebyly nikdy určeny pro systémy strojového učení.

V reakci na tyto problémy se zkoumají alternativní přístupy k řízení dat. Jedním z příkladů je CommonPool, který byl vydán v dubnu 2023 jako součást DataComp benchmarku. Jedná se o velkou datovou sadu 12,8 miliardy obrázků a textových párů navrženou pro multimodální AI výzkum. Na rozdíl od tradičních scrapovacích úsilí aplikuje filtrovací metody, zdůrazňuje transparentnost a zahrnuje komunitní účast v jeho vývoji. Ačkoli zůstává předmětem debaty, CommonPool ukazuje pokus o vybudování více odpovědných a auditable praktik pro AI trénovací data. Tyto iniciativy zdůrazňují potřebu etických standardů v budoucnosti umělé inteligence.

Role webových scrapovaných dat v rozvoji umělé inteligence

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

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

Tyto datové sady jsou cenné, protože zvyšují přesnost modelu, zlepšují generalizaci prostřednictvím různorodého obsahu a umožňují 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 těžkým investicím, dosahujícím více než 57 miliard dolarů v roce 2024 pro datové centra a výpočetní sílu.

Současně však webový scraping není bez problémů. Vznikají otázky týkající se ochrany soukromí, vlastnictví a právních práv, protože většina shromážděného obsahu nebyla původně vytvořena pro strojové použití. Soudní případy a politické diskuse ukazují, že tyto problémy se stávají stále naléhavějšími. Budoucnost sběru AI dat bude záviset na nalezení rovnováhy mezi pokrokem a etickou odpovědností.

Problém ochrany soukromí se scrapovanými daty

Webové scrapovací nástroje 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 audit datové sady CommonPool v červenci 2025 odhalil, že i po filtrování zůstalo 0,1 % vzorků, které stále obsahovaly identifikovatelné tváře, vládní identifikační doklady a dokumenty, jako jsou životopisy a cestovní pasy. Ačkoli se tato procentuální hodnota zdá malá, ve velikosti 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 nežádoucí zveřejnění soukromých dat.

Právní spory se také zvyšují, protože obavy o vlastnictví dat a spravedlivé použití se 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 rozhodl federální soud ve Spojených státech, že trénování AI na nelicencovaných osobních informacích představuje porušení autorských práv. Toto rozhodnutí vedlo k více hromadným žalobám. Autorská práva jsou dalším velkým problémem. Mnoho scrapovaných datových sad obsahuje knihy, články, umění a kód. Autoři a umělci tvrdí, že jejich díla jsou používána bez souhlasu nebo odměny. Přechodný případ New York Times v. OpenAI zpochybňuje, zda systémy AI neoprávněně reprodukují chráněný obsah. Vizuální umělci vznesli podobné stížnosti, tvrdíce, že AI kopíruje jejich individuální styl. V červnu 2025 podpořil jeden soud ve Spojených státech AI společnost na základě spravedlivého použití, ale odborníci říkají, že rozhodnutí zůstávají nekonzistentní a právní rámec je stále nejasný.

Nedostatek souhlasu v AI trénování oslabil veřejnou důvěru. Mnoho lidí zjistilo, že jejich blogy, kreativní práce nebo kód jsou zahrnuty do datových sad bez jejich vědomí. To vyvolalo etické obavy a požadavky na větší transparentnost. V reakci na to se vlády pohybují směrem k přísnějšímu dohledu prostřednictvím zákonů, které podporují spravedlivý vývoj AI modelů a pečlivé použití dat.

Proč jsou scrapované datové sady těžko nahraditelné

I přes obavy o ochranu soukromí a souhlas zůstávají scrapované datové sady nezbytné pro AI trénování. Důvodem je velikost. Moderní AI modely vyžadují trillions tokenů z textu, obrázků a dalších médií. Sestavení takových datových sad pouze prostřednictvím 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. Tento úzký rozsah 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 na reálné použití.

Riziko však spočívá v tom, že přísná regulace může omezit přístup ke scrapovaným datům. Pokud se tak stane, menší organizace mohou mít potíže s konkurencí. Velké společnosti s privátními nebo vlastními datovými sadami, jako je Google nebo Meta, budou pokračovat ve svém rozvoji. Tento nesoulad by mohl snížit konkurenci a zpomalit otevřenou inovaci v AI.

Prozatím jsou scrapované datové sady centrální pro AI výzkum. Současně však projekty, jako je CommonPool, zkoumají způsoby, jak budovat rozsáhlé, eticky získané sbírky. Tyto úsilí jsou nezbytná pro udržení AI ekosystému více otevřeného, spravedlivého a odpovědného.

CommonPool: Směr k odpovědnému velkéměřítkovému inženýrství dat

CommonPool je jedním z nejtechničtěji ambiciózních pokusů o vybudování otevřené, velkéměřítkové multimodální datové sady. S přibližně 12,8 miliardami obrázků a textových párů odpovídá velikosti LAION-5B, ale integruje silnější datové inženýrství a mechanismy řízení. Hlavním cílem návrhu nebylo pouze maximalizovat velikost, ale také sladit s principy reprodukovatelnosti, datové provenience a souladu s předpisy.

Konstrukce datové sady CommonPool následuje strukturovanou tříetapovou pipeline. První etapa zahrnuje extrakci surových vzorků z Common Crawl snímků shromážděných mezi lety 2014 a 2022. Shromažďují se obrázky a jejich přidružený text, jako jsou popisky nebo okolní pasáže. Pro vyhodnocení sémantické shody se aplikuje CLIP-založené skóre podobnosti, které odmítá páry s nízkou korelací mezi obrázkem a textovými vložkami. Tento raný filtrovací krok podstatně snižuje šum ve srovnání s naivním scrapovacím pipeline.

Ve druhé etapě datová sada prochází rozsáhlou deduplikací. Používají se techniky percepční hašování a MinHash, aby se identifikovaly a odstranily near-duplikátní obrázky, čímž se zabrání dominanci redundance v trénování modelu. Další filtry se aplikují na vyloučení poškozených souborů, rozbitých odkazů a obrázků s nízkým rozlišením. V této fázi se pipeline také zahrnuje normalizaci textu a automatickou identifikaci jazyka, což umožňuje vytvoření doménově specifických nebo jazykově specifických podsad pro cílený výzkum.

Třetí etapa se zaměřuje na bezpečnost a soulad. Aplikuje se automatická detekce obličeje a rozmazání, zatímco děti související s obrazem a osobní identifikátory, jako jsou jména, e-mailové adresy a poštovní adresy, se odstraňují. Pipeline také pokouší se detekovat autorská díla. Ačkoli žádná automatická metoda nemůže zaručit dokonalé filtrování ve velkém měřítku, tyto bezpečnostní opatření představují významné technické zlepšení ve srovnání s LAION-5B, kde filtrování bylo主要ně omezeno na obsah pro dospělé a toxicity heuristiky.

Mimo zpracování dat zavedla CommonPool model řízení, který ji odlišuje od statických vydání datových sad. Je udržována jako živá datová sada s verzovanými vydáními, strukturovanými metadaty a dokumentovanými aktualizačními cykly. Každý vzorek zahrnuje licenční informace, kde jsou k dispozici, což podporuje soulad s autorskými předpisy. Protokol pro odstranění umožňuje jednotlivcům a institucím požadovat odstranění citlivého obsahu, čímž se řeší obavy vznesené směrnicí EU o AI a souvisejícími regulačními rámci. Metadata, jako jsou zdrojové URL a filtrovací skóre, zlepšují transparentnost a reprodukovatelnost, umožňují výzkumníkům stopovat rozhodnutí o zahrnutí a vyloučení.

Výsledky benchmarkingu z iniciativy DataComp ilustrují technické účinky těchto designových voleb. Když byly identické architektury vidění-jazyka trénovány na LAION-5B a CommonPool, druhá produkovala modely s více stabilním výkonem, zejména na jemných úkolech načtení a klasifikace nula-shot. Tyto výsledky naznačují, že vyšší kvalita CommonPool kompenzuje některé výhody velikosti méně filtrovaných datových sad. Přesto nezávislé audity v roce 2025 odhalily zbytková rizika: asi 0,1 % datové sady stále obsahovalo nerozmazané tváře, citlivé osobní dokumenty a zdravotnické záznamy. To zdůrazňuje limity i těch nejmodernějších automatických filtrovacích pipeline.

Celkově CommonPool představuje posun v inženýrství datových sad od prioritizace surové velikosti k vyvážení velikosti, kvality a souladu. Pro výzkumníky poskytuje reprodukovatelnou a relativně bezpečnější základnu pro velkéměřítkové předtrénování. Pro regulátory demonstruje, že mechanismy ochrany soukromí a odpovědnosti lze přímo zabudovat do konstrukce datové sady. Na rozdíl od LAION ilustruje CommonPool, jak filtrovací pipeline, praktiky řízení a benchmarkingové rámce mohou transformovat velké webové údaje do technicky robustnějšího a eticky odpovědnějšího zdroje pro multimodální AI.

Srovnání CommonPool s tradičními webovými scrapovanými datovými sadami

Na rozdíl od dřívějších velkéměřítkových webových scrapovaných datových sad, jako je LAION-5B (5,85 miliardy 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 aplikuje CLIP-založené sémantické filtrování pro odstranění nízkokvalitních nebo slabě alignovaných obrázků a textových párů, což vede ke zlepšení kvality dat.

V porovnání s tím byly LAION-5B a COYO sestaveny z Common Crawl s omezeným filtrováním a bez podrobné dokumentace licencí. Tyto datové sady často obsahují citlivé materiály, včetně zdravotních záznamů, identifikačních dokladů a nerozmazaných tváří. WebLI, používaný interně OpenAI, také postrádá transparentnost, protože nebyl nikdy vydán pro externí přehled nebo replikaci.

CommonPool se snaží řešit tyto problémy vyloučením osobních údajů a NSFW obsahu, zatímco uznává, že plný souhlas uživatelů zůstává nevyřešen. To činí CommonPool relativně více spolehlivým a eticky sladěným než dřívější alternativy.

Závěrečné shrnutí

Vývoj CommonPool odráží důležitý přechod v tom, jak jsou velkéměřítkové AI datové sady koncipovány a udržovány. Zatímco dřívější sbírky, jako LAION-5B a COYO, prioritizovaly velikost s omezeným dohledem, CommonPool demonstruje, že transparentnost, filtrování a řízení mohou být integrovány do konstrukce datové sady bez ohrožení její použitelnosti pro výzkum.

Zachováváním metadat, aplikací sémantických kontrol shody a zabudováním bezpečnostních opatření nabízí CommonPool více reprodukovatelný a odpovědný zdroj. Současně nezávislé audity nás připomínají, že automatická bezpečnostní opatření nemohou zcela eliminovat rizika, zdůrazňující potřebu pokračující bdělosti.