Web-gekratzte 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, doch sie sind von einer einzigen wesentlichen Ressource abhängig: 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 kann 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 erlangt. Es enthält oft personenbezogene Daten, urheberrechtlich geschützte Werke und andere sensible Inhalte, die nie für maschinelles Lernen 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 die Teilnahme der Gemeinschaft an seiner Entwicklung. Obwohl es noch diskutiert wird, zeigt CommonPool den Versuch, verantwortungsvollere und überprüfbare Praktiken für KI-Trainingsdaten aufzubauen. Solche Initiativen unterstreichen die Notwendigkeit von ethischen Standards in der Zukunft der künstlichen Intelligenz.

Die Rolle von Web-gekratzteten 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 gespeichert hat, die durch monatliche Crawls von über 250 Terabytes pro Monat gesammelt wurden. 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, weil 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 geskrabte Daten angewiesen sind, wobei die Datensätze rapide 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 ursprünglich nicht für maschinelles Lernen erstellt wurde. Gerichtsverfahren und politische Diskussionen zeigen, dass diese Herausforderungen immer dringender werden. Die Zukunft der KI-Datensammlung wird von der Suche nach einem Gleichgewicht zwischen Fortschritt und ethischer Verantwortung abhängen.

Das Datenschutzproblem mit geskrabten 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.

Eine Überprüfung des CommonPool-Datensatzes im Juli 2025 ergab, dass selbst nach der Filterung 0,1 % der Proben noch unverpixelte Gesichter, Regierungsausweise und Dokumente wie Lebensläufe und Pässe enthielten. Obwohl der Prozentsatz klein erscheint, entspricht er bei einer Größe von Milliarden von Einträgen Hunderten von Millionen betroffener Personen. Überprüfungen und Sicherheitsaudits bestätigen, dass das Vorhandensein solcher Materialien nicht ungewöhnlich ist und die Risiken Identitätsdiebstahl, gezielte Belästigung und unerwünschte Offenlegung von privaten Daten umfassen.

Rechtliche Auseinandersetzungen nehmen auch zu, da Bedenken hinsichtlich Datenbesitz und fairem Gebrauch 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 Trainieren von KI auf ungenehmigten personenbezogenen Daten als Verletzung gilt. Dieser Beschluss hat zu mehr Sammelklagen geführt. Urheberrecht ist ein weiteres großes Problem. Viele geskrabte 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 v. OpenAI stellt die Frage, ob KI-Systeme geschützte Inhalte rechtswidrig reproduzieren. Bildkünstler haben ähnliche Beschwerden vorgebracht und behaupten, dass KI ihren individuellen Stil kopiert. Im Juni 2025 unterstützte ein US-Gericht ein KI-Unternehmen unter dem Aspekt des fairen Gebrauchs, doch 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 bewegen sich Regierungen in Richtung strengerer Aufsicht durch Gesetze, die die faire Entwicklung von KI-Modellen und den sorgfältigen Umgang mit Daten fördern.

Warum geskrabte Datensätze schwer zu ersetzen sind

Trotz Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Zustimmung bleiben geskrabte Datensätze für die KI-Ausbildung notwendig. Der Grund liegt in der Größe. Moderne KI-Modelle erfordern 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 das einzige Problem mit 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 geskrabte Daten, trotz ihrer Lautstärke und Unvollkommenheit, eine breitere Palette von Kulturen, Themen und Perspektiven. Diese Vielfalt ermöglicht es KI-Systemen, in der realen Welt besser zu performen.

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

Zum jetzigen Zeitpunkt sind geskrabte Datensätze zentral für die KI-Forschung. Gleichzeitig erkunden Projekte wie CommonPool Wege, um umfangreiche, ethisch beschaffte Sammlungen aufzubauen. Diese Bemühungen sind notwendig, um das KI-Ökosystem offener, fairer und verantwortungsvoller zu halten.

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 dem Umfang von LAION-5B, integriert jedoch stärkere Datenverarbeitung und Governance-Mechanismen. Das wichtigste Designziel bestand nicht nur darin, die Größe zu maximieren, sondern auch, mit den Grundsätzen von Reproduzierbarkeit, Datenherkunft und Rechtskonformität 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 der zugehörige Text, wie Untertitel oder umgebende Passagen, werden gesammelt. Um semantische Übereinstimmung zu bewerten, wenden die Verantwortlichen CLIP-basierte Ähnlichkeitsscores an und verwerfen Paare mit schwacher Korrespondenz zwischen Bild- und Text-Embeddings. Diese frühe Filterstufe reduziert den Lärm im Vergleich zu naiven Scraping-Pipelines erheblich.

In der zweiten Stufe unterzieht sich der Datensatz einer groß angelegten Entduplizierung. Perzeptuelle Hashing- und MinHash-Techniken werden verwendet, um near-duplizierte Bilder zu identifizieren und zu entfernen, um Redundanz bei der Modellausbildung zu vermeiden. Zusätzliche Filter werden angewendet, um fehlerhafte Dateien, defekte Links und Bilder mit niedriger Auflösung auszuschließen. In diesem Stadium wird auch die Textnormalisierung und die automatische Spracherkennung durchgeführt, was die Erstellung von domänen- oder sprachspezifischen Subsets für gezielte Forschung ermöglicht.

Die dritte Stufe konzentriert sich auf Sicherheit und Compliance. Automatisierte Gesichtserkennung und Verpixelung werden angewendet, während kindbezogene Bilder und personenbezogene Identifikatoren wie Namen, E-Mail-Adressen und Postanschriften entfernt werden. Die Pipeline versucht auch, urheberrechtlich geschützte Materialien zu erkennen. Obwohl keine automatisierte Methode eine perfekte Filterung im Web-Maßstab garantieren kann, stellen diese Sicherheitsvorkehrungen einen signifikanten technischen Fortschritt im Vergleich zu LAION-5B dar, wo die Filterung hauptsächlich auf Erwachseneninhalt und Toxizitätsheuristiken beschränkt war.

Darüber 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. Jedes Beispiel enthält Lizenzinformationen, wo verfügbar, um die Einhaltung von Urheberrechtsvorschriften zu unterstützen. Ein Entfernungsprotokoll ermöglicht es Einzelpersonen und Institutionen, die Entfernung sensibler Inhalte zu beantragen, um Bedenken zu adressieren, die durch den EU-KI-Akt und damit verbundene regulatorische Rahmenbedingungen aufgeworfen werden. Metadaten wie Quell-URLs und Filter-Scores verbessern die Transparenz und Reproduzierbarkeit, ermöglichen es Forschern jedoch, Einschluss- und Ausschlussentscheidungen zurückzuverfolgen.

Benchmarking-Ergebnisse aus der DataComp-Initiative veranschaulichen die technischen Auswirkungen dieser Designentscheidungen. Wenn identische Architekturen für Sprache und Vision auf LAION-5B und CommonPool trainiert wurden, produzierte letztere Modelle mit stabileren Downstream-Leistungen, insbesondere bei feinkörnigen Abruf- und Zero-Shot-Klassifizierungsaufgaben. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die höhere Ausrichtungsqualität von CommonPool einige der Skalenvorteile von weniger gefilterten Datensätzen ausgleicht. Dennoch zeigten unabhängige Audits im Jahr 2025, dass residuale Risiken bestehen: etwa 0,1 % des Datensatzes enthielten immer noch unverpixelte Gesichter, sensible persönliche Dokumente und medizinische Aufzeichnungen. Dies unterstreicht die Grenzen sogar der fortschrittlichsten automatisierten Filter-Pipelines.

Insgesamt stellt CommonPool einen Schritt in Richtung verantwortungsvoller groß angelegter Datenverarbeitung dar, bei dem Skalierbarkeit, Qualität und Compliance in Einklang gebracht werden. Für Forscher bietet es eine reproduzierbare und vergleichsweise sicherere Grundlage für die groß angelegte Vorverarbeitung. Für Regulierungsbehörden demonstriert es, dass Datenschutz- und Rechenschaftsmechanismen direkt in die Datensatzkonstruktion eingebettet werden können. Im Gegensatz zu LAION zeigt CommonPool, wie Filter-Pipelines, Governance-Praktiken und Benchmarking-Frameworks große Web-Daten in eine technisch robustere und ethisch verantwortungsvollere Ressource für multimodale KI umwandeln können.

CommonPool im Vergleich zu herkömmlichen Web-gekrabten Datensätzen

Im Gegensatz zu früheren großen Web-gekrabten 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 Rückverfolgbarkeit und teilweise Lizenzprüfung unterstützt. Darüber hinaus wendet es CLIP-basierte semantische Filterung an, um Proben mit schwacher Korrespondenz zwischen Bild- und Text-Embeddings 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 vergleichsweise zuverlässiger und ethisch ausgerichtet.

Das Fazit

Die Entwicklung von CommonPool spiegelt einen wichtigen Übergang 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, demonstriert CommonPool, dass Transparenz, Filterung und Governance in die Datensatzkonstruktion integriert werden können, ohne die Nutzbarkeit für die Forschung zu beeinträchtigen.

Durch die Beibehaltung von Metadaten, die Anwendung semantischer Übereinstimmung und die Einbettung von Datenschutzsicherheitsvorkehrungen 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.