Web-gekrabbelte KI-Datensätze und Datenschutz: Warum CommonPool einen Blick verdient

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teil des täglichen Lebens geworden. Sie ist in medizinischen Chatbots sichtbar, die Patienten führen, und in generativen Tools, die Künstlern, Schriftstellern und Entwicklern helfen. Diese Systeme erscheinen fortschrittlich, aber sie hängen von einer einzigen wesentlichen Ressource ab: Daten.

Die meisten Daten, die zum Trainieren von KI-Systemen verwendet werden, stammen aus dem öffentlichen Internet. Automatisierte Programme sammeln große Mengen an Text, Bildern und Audio von Online-Plattformen. Diese Sammlungen bilden die Grundlage für bekannte Modelle wie GPT-4, Stable Diffusion und viele andere. Diese umfangreiche Sammlung wirft jedoch unbeantwortete Bedenken hinsichtlich Datenschutz, Eigentum und informierter Zustimmung auf.

Der Markt für Trainingsdatensätze spiegelt das Ausmaß dieser Aktivität wider. Derzeit wird der globale Wert von KI-Datensätzen auf 3,2 Milliarden Dollar geschätzt. Laut Prognosen könnte er bis 2034 auf 16,3 Milliarden Dollar ansteigen, mit einer jährlichen Wachstumsrate von 20,5 Prozent. Hinter diesen Zahlen steckt eine wichtige Herausforderung. Ein erheblicher Teil des gesammelten Materials wird ohne ausdrückliche Genehmigung erhoben. Es enthält oft personenbezogene Daten, urheberrechtlich geschützte Werke und andere sensible Inhalte, die nie für maschinelle Lernsysteme bestimmt waren.

Als Reaktion auf diese Probleme werden alternative Ansätze für die Datenverwaltung erforscht. Ein Beispiel ist CommonPool, das im April 2023 als Teil des DataComp-Benchmarks veröffentlicht wurde. Es handelt sich um einen großen Datensatz mit 12,8 Milliarden Bild-Text-Paaren, der für multimodale KI-Forschung konzipiert ist. Im Gegensatz zu herkömmlichen Scraping-Bemühungen wendet es Filtermethoden an, betont Transparenz und beinhaltet Community-Teilhabe bei seiner Entwicklung. Obwohl es noch diskutiert wird, zeigt CommonPool einen Versuch, verantwortungsvollere und überprüfbare Praktiken für KI-Trainingsdaten aufzubauen. Solche Initiativen unterstreichen die Notwendigkeit ethischer Standards in der Zukunft der künstlichen Intelligenz.

Die Rolle von Web-gekrabbelten Daten bei der Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz

Daten sind für KI zentral, und die Systemleistung hängt eng mit der Menge und Vielfalt der verfügbaren Trainingsdaten zusammen. In den letzten Jahren ist Web-Scraping zu einer Standardmethode für die Zusammenstellung großer Datensätze im großen Maßstab geworden. Durch die Sammlung öffentlich zugänglicher Online-Inhalte haben Forscher und Entwickler umfangreiche und vielfältige Datenressourcen erhalten.

Ein beliebtes Beispiel ist Common Crawl, das bis 2025 Petabytes an Text gesammelt hat, der durch monatliche Crawls von über 250 Terabytes pro Crawling-Runde gesammelt wurde. Dieser Datensatz wird häufig für das Training von textbasierten KI-Modellen verwendet. Ein weiteres Beispiel ist LAION-5B, das etwa 5,85 Milliarden Bild-Text-Paare enthält. Es war wichtig für Anwendungen wie Stable Diffusion, die realistische Bilder aus schriftlichen Anweisungen erstellen kann.

Diese Datensätze sind wertvoll, da sie die Modellgenauigkeit erhöhen, die Verallgemeinerung durch vielfältige Inhalte verbessern und es kleineren Gruppen, einschließlich Universitäten, ermöglichen, an der KI-Entwicklung teilzunehmen. Der Stanford AI Index 2025 zeigt, dass die meisten fortschrittlichen Modelle immer noch auf gekrabbelten Daten basieren, wobei die Datensätze rasant an Größe zunehmen. Diese Nachfrage hat auch zu schweren Investitionen geführt, die 2024 über 57 Milliarden Dollar für Rechenzentren und Rechenleistung lagen.

Gleichzeitig ist Web-Scraping nicht frei von Herausforderungen. Es wirft Fragen hinsichtlich Datenschutz, Eigentum und Rechtsansprüchen auf, da ein Großteil des gesammelten Inhalts nicht ursprünglich für maschinelle Verwendung bestimmt war. Gerichtsverfahren und politische Diskussionen zeigen, dass diese Herausforderungen immer dringlicher werden. Die Zukunft der KI-Datensammlung wird von der Suche nach einem Gleichgewicht zwischen Fortschritt und ethischer Verantwortung abhängen.

Das Datenschutzproblem mit gekrabbelten Daten

Web-Scraping-Tools sammeln Informationen ohne eine klare Trennung zwischen allgemeinem Inhalt und sensiblen Details. Neben Text und Bildern erfassen sie oft personenbezogene Daten wie Namen, E-Mail-Adressen und Gesichtsfotos.

Ein Audit des CommonPool-Datensatzes im Juli 2025 ergab, dass selbst nach der Filterung 0,1 % der Proben noch unverpixelte Gesichter, Regierungs-IDs und Dokumente wie Lebensläufe und Pässe enthielten. Obwohl der Prozentsatz klein erscheint, entspricht er bei einer Größenordnung von Milliarden von Aufzeichnungen Hunderten von Millionen betroffener Personen. Überprüfungen und Sicherheitsaudits bestätigen, dass das Vorhandensein solcher Materialien nicht ungewöhnlich ist und Risiken wie Identitätsdiebstahl, gezielte Belästigung und unerwollte Offenlegung privater Daten mit sich bringt.

Rechtsstreitigkeiten nehmen auch zu, da Bedenken hinsichtlich des Eigentums und des fairen Gebrauchs vor Gericht landen. Zwischen 2023 und 2024 wurden Unternehmen wie OpenAI und Stability AI wegen der Verwendung personenbezogener und urheberrechtlich geschützter Daten ohne Zustimmung verklagt. Im Februar 2025 entschied ein US-Bundesgericht, dass das Training von KI auf ungenehmigten personenbezogenen Informationen als Verletzung gilt. Diese Entscheidung hat zu mehr Klagen geführt. Urheberrecht ist ein weiteres großes Problem. Viele gekrabbelte Datensätze enthalten Bücher, Artikel, Kunst und Code. Schriftsteller und Künstler argumentieren, dass ihre Arbeit ohne Zustimmung oder Bezahlung verwendet wird. Der laufende Fall New York Times gegen OpenAI stellt in Frage, ob KI-Systeme geschützte Inhalte rechtswidrig reproduzieren. Bildende Künstler haben ähnliche Beschwerden erhoben und behaupten, dass KI ihren individuellen Stil kopiert. Im Juni 2025 unterstützte ein US-Gericht ein KI-Unternehmen unter dem Gesichtspunkt des fairen Gebrauchs, aber Experten sagen, dass die Urteile inkonsistent bleiben und das Rechtsrahmenwerk immer noch unklar ist.

Der Mangel an Zustimmung bei der KI-Ausbildung hat das Vertrauen der Öffentlichkeit untergraben. Viele Menschen entdecken, dass ihre Blogs, kreative Arbeiten oder Code ohne ihr Wissen in Datensätzen enthalten sind. Dies hat ethische Bedenken aufgeworfen und zu Forderungen nach mehr Transparenz geführt. Als Reaktion darauf gehen Regierungen zu strengerer Aufsicht durch Gesetze, die die faire Entwicklung von KI-Modellen und den sorgfältigen Umgang mit Daten fördern.

Warum gekrabbelte Datensätze schwer zu ersetzen sind

Trotz Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Zustimmung bleiben gekrabbelte Datensätze für die KI-Ausbildung notwendig. Der Grund liegt in der Größenordnung. Moderne KI-Modelle benötigen Billionen von Token aus Text, Bildern und anderen Medien. Die Erstellung solcher Datensätze nur durch lizenzierte oder kuratierte Quellen würde Hunderte von Millionen Dollar kosten. Dies ist für die meisten Start-ups oder Universitäten nicht praktikabel.

Hohe Kosten sind nicht die einzige Herausforderung bei kuratierten Datensätzen. Sie fehlen oft an Vielfalt und konzentrieren sich auf bestimmte Sprachen, Regionen oder Gemeinschaften. Diese enge Abdeckung macht KI-Modelle weniger ausgewogen. Im Gegensatz dazu erfassen gekrabbelte Daten, trotz ihrer Lautstärke und Unvollkommenheit, ein breiteres Spektrum an Kulturen, Themen und Perspektiven. Diese Vielfalt ermöglicht es KI-Systemen, in der realen Welt besser zu funktionieren.

Das Risiko jedoch ist, dass strenge Vorschriften den Zugang zu gekrabbelten Daten einschränken könnten. Wenn dies passiert, könnten kleinere Organisationen Schwierigkeiten haben, zu konkurrieren. Große Unternehmen mit privaten oder proprietären Datensätzen, wie Google (GOOGL ) oder Meta, würden weiterhin Fortschritte machen. Diese Ungleichheit könnte den Wettbewerb verringern und die offene Innovation in der KI verlangsamen.

Für den Moment sind gekrabbelte Datensätze zentral für die KI-Forschung. Gleichzeitig erforschen Projekte wie CommonPool Wege, um umfangreiche, ethisch beschaffte Sammlungen aufzubauen. Diese Bemühungen sind notwendig, um das KI-Ökosystem offener, fairer und verantwortungsvoller zu machen.

CommonPool: Auf dem Weg zu verantwortungsvoller groß angelegter Datenverarbeitung

CommonPool ist einer der technisch ambitioniertesten Versuche, einen offenen, groß angelegten multimodalen Datensatz aufzubauen. Mit etwa 12,8 Milliarden Bild-Text-Paaren entspricht es der Größe von LAION-5B, integriert aber stärkere Datenverarbeitungs- und Governance-Mechanismen. Das wichtigste Designziel war nicht nur, die Größe zu maximieren, sondern auch, mit den Grundsätzen von Reproduzierbarkeit, Datenherkunft und rechtlicher Konformität übereinzustimmen.

Die Konstruktion des CommonPool-Datensatzes folgt einer strukturierten dreistufigen Pipeline. Die erste Stufe umfasst die Extraktion von Rohproben aus Common-Crawl-Snapshots, die zwischen 2014 und 2022 gesammelt wurden. Sowohl Bilder als auch ihre zugehörigen Texte, wie Untertitel oder umgebende Passagen, werden gesammelt. Um semantische Übereinstimmung zu bewerten, wenden die Maintainer CLIP-basierte Ähnlichkeitsscores an und verwerfen Paare mit schwacher Korrespondenz zwischen Bild- und Text-Embeddings. Dieser frühe Filter-Schritt reduziert im Vergleich zu naiven Scraping-Pipelines erheblich den Lärm.

In der zweiten Stufe unterzieht sich der Datensatz einer groß angelegten Entduplizierung. Perzeptuelle Hashing- und MinHash-Techniken werden verwendet, um nahezu identische Bilder zu identifizieren und zu entfernen, wodurch Redundanz beim Modelltraining verhindert wird. Zusätzliche Filter werden angewendet, um beschädigte Dateien, fehlerhafte Links und Bilder mit niedriger Auflösung auszuschließen. Zu diesem Zeitpunkt beinhaltet die Pipeline auch Textnormalisierung und automatische Sprachidentifizierung, was die Erstellung von domänenspezifischen oder sprachspezifischen Untermengen für gezielte Forschung ermöglicht.

Die dritte Stufe konzentriert sich auf Sicherheit und Konformität. Automatisierte Gesichtserkennung und Unschärfung werden angewendet, während kindbezogene Bilder und personenbezogene Daten wie Namen, E-Mail-Adressen und Postanschriften entfernt werden. Die Pipeline versucht auch, urheberrechtlich geschütztes Material zu erkennen. Obwohl keine automatisierte Methode eine perfekte Filterung im Web-Maßstab garantieren kann, stellen diese Sicherheitsvorkehrungen im Vergleich zu LAION-5B, bei dem die Filterung hauptsächlich auf adulte Inhalte und Toxizität beschränkt war, eine signifikante technische Verbesserung dar.

Über die Datenverarbeitung hinaus führt CommonPool ein Governance-Modell ein, das es von statischen Datensatz-Veröffentlichungen unterscheidet. Es wird als lebender Datensatz mit versionierten Veröffentlichungen, strukturierten Metadaten und dokumentierten Update-Zyklen gepflegt. Jede Probe enthält Lizenzinformationen, wenn verfügbar, was die Einhaltung von Urheberrechtsvorschriften unterstützt. Ein Abnahmeprotokoll ermöglicht es Einzelpersonen und Institutionen, die Entfernung sensibler Inhalte zu beantragen, wodurch Bedenken, die durch den EU-AI-Gesetz und verwandte regulatorische Rahmenbedingungen aufgeworfen werden, angegangen werden. Metadaten wie Quell-URLs und Filter-Scores verbessern Transparenz und Reproduzierbarkeit, ermöglichen es Forschern, Einbeziehungs- und Ausschlussentscheidungen nachzuvollziehen.

Benchmarking-Ergebnisse aus der DataComp-Initiative veranschaulichen die technischen Auswirkungen dieser Designentscheidungen. Wenn identische visuell-sprachliche Architekturen auf LAION-5B und CommonPool trainiert wurden, produzierte Letztere Modelle mit stabileren Downstream-Leistungen, insbesondere bei fein granularen Abruf- und Null-Shot-Klassifizierungsaufgaben. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die höhere Übereinstimmungsqualität von CommonPool einige der Größenvorteile weniger gefilterter Datensätze ausgleicht. Dennoch zeigten unabhängige Audits im Jahr 2025 verbleibende Risiken auf: etwa 0,1 % des Datensatzes enthielten noch unverpixelte Gesichter, sensible personenbezogene Dokumente und medizinische Aufzeichnungen. Dies unterstreicht die Grenzen sogar von state-of-the-art-automatisierten Filter-Pipelines.

Insgesamt repräsentiert CommonPool einen Wandel in der Datensatz-Technik, von der Priorisierung roher Größe hin zu einer Balance zwischen Größe, Qualität und Konformität. Für Forscher bietet es eine reproduzierbare und vergleichsweise sicherere Grundlage für groß angelegtes Pretraining. Für Regulierungsbehörden zeigt es, dass Datenschutz- und Rechenschaftsmechanismen direkt in die Datensatz-Konstruktion integriert werden können. Im Gegensatz zu LAION illustriert CommonPool, wie Filter-Pipelines, Governance-Praktiken und Benchmarking-Rahmenwerke groß angelegte Web-Daten in eine technisch robustere und ethisch verantwortungsvollere Ressource für multimodale KI verwandeln können.

CommonPool im Vergleich zu herkömmlichen Web-gekrabbelten Datensätzen

Im Gegensatz zu früheren großen Web-gekrabbelten Datensätzen wie LAION-5B (5,85 Milliarden Proben), COYO-700M (700 Millionen Proben) und WebLI (400 Millionen Proben) betont CommonPool Struktur, Reproduzierbarkeit und Governance. Es behält Metadaten wie URLs und Zeitstempel, was die Nachvollziehbarkeit und teilweise Lizenzprüfungen unterstützt. Darüber hinaus wendet es CLIP-basierte semantische Filterung an, um Bild-Text-Paare mit schwacher Übereinstimmung zu entfernen, was die Datenqualität verbessert.

Im Vergleich dazu wurden LAION-5B und COYO aus Common Crawl mit begrenzter Filterung und ohne detaillierte Lizenzdokumentation zusammengestellt. Diese Datensätze enthalten häufig sensible Materialien, einschließlich medizinischer Aufzeichnungen, Identitätsdokumente und unverpixelte Gesichter. WebLI, der intern von OpenAI verwendet wird, mangelt es an Transparenz, da er nie für externe Überprüfung oder Reproduktion freigegeben wurde.

CommonPool versucht, diese Probleme zu lösen, indem es personenbezogene Daten und NSFW-Inhalte ausschließt, während es anerkennt, dass die vollständige Nutzerzustimmung noch nicht gelöst ist. Dies macht es im Vergleich zu früheren Alternativen relativ zuverlässiger und ethischer.

Fazit

Die Entwicklung von CommonPool spiegelt einen wichtigen Wandel in der Konzeption und Pflege von groß angelegten KI-Datensätzen wider. Während frühere Sammlungen wie LAION-5B und COYO die Größe mit begrenzter Aufsicht priorisierten, zeigt CommonPool, dass Transparenz, Filterung und Governance in die Datensatz-Konstruktion integriert werden können, ohne die Nutzbarkeit für die Forschung zu beeinträchtigen.

Indem es Metadaten beibehält, semantische Übereinstimmungsprüfungen anwendet und Datenschutzsicherheitsvorkehrungen integriert, bietet es eine reproduzierbarere und rechenschaftspflichtigere Ressource. Gleichzeitig erinnern uns unabhängige Audits daran, dass automatisierte Sicherheitsvorkehrungen die Risiken nicht vollständig eliminieren können, was die Notwendigkeit weiterer Wachsamkeit unterstreicht.