वेब-स्क्रैप्ड एआई डेटासेट और गोपनीयता: क्यों कॉमनपूल एक नज़र के योग्य है

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस (एआई) हमारे दैनिक जीवन का एक हिस्सा बन गया है। यह चिकित्सा चैटबॉट्स में दिखाई देता है जो रोगियों को मार्गदर्शन करते हैं और जेनरेटिव टूल्स में जो कलाकारों, लेखकों और डेवलपर्स की सहायता करते हैं। ये सिस्टम उन्नत लगते हैं, लेकिन वे एक महत्वपूर्ण संसाधन पर निर्भर करते हैं: डेटा।

एआई सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले अधिकांश डेटा सार्वजनिक इंटरनेट से आते हैं। स्वचालित कार्यक्रम ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म से बड़ी मात्रा में पाठ, छवियों और ऑडियो को इकट्ठा करते हैं। ये संग्रह ज्ञात मॉडल जैसे जीपीटी-4, स्टेबल डिफ्यूज़न और कई अन्य के आधार बनते हैं। यह विशाल संग्रह, हालांकि, गोपनीयता, स्वामित्व और सूचित सहमति के बारे में अनसुलझे चिंताओं को उठाता है।

प्रशिक्षण डेटासेट के लिए बाजार इस गतिविधि के पैमाने को दर्शाता है। वर्तमान में, एआई डेटासेट का वैश्विक मूल्य 3.2 अरब डॉलर है, और 2034 तक यह 16.3 अरब डॉलर तक बढ़ सकता है, जिसमें 20.5 प्रतिशत की वार्षिक वृद्धि दर है। इन आंकड़ों के पीछे एक महत्वपूर्ण चुनौती है। एकत्र की गई सामग्री का एक महत्वपूर्ण हिस्सा स्पष्ट अनुमति के बिना प्राप्त किया जाता है। यह अक्सर व्यक्तिगत डेटा, कॉपीराइट कार्य और अन्य संवेदनशील सामग्री को शामिल करता है जो कभी मशीन लर्निंग सिस्टम के लिए नहीं बनाया गया था।

इन मुद्दों के जवाब में, डेटा शासन के लिए वैकल्पिक दृष्टिकोणों की खोज की जा रही है। एक उदाहरण कॉमनपूल है, जो अप्रैल 2023 में डेटाकॉम्प बेंचमार्क के हिस्से के रूप में जारी किया गया था। यह 12.8 अरब छवि-पाठ जोड़े का एक बड़ा डेटासेट है, जो मल्टीमॉडल एआई अनुसंधान के लिए डिज़ाइन किया गया है। पारंपरिक स्क्रैपिंग प्रयासों के विपरीत, यह फ़िल्टरिंग विधियों को लागू करता है, पारदर्शिता पर जोर देता है और अपने विकास में समुदाय की भागीदारी को शामिल करता है। हालांकि यह अभी भी बहस का विषय है, कॉमनपूल जिम्मेदार और लेखा परीक्षित अभ्यासों के लिए एआई प्रशिक्षण डेटा का निर्माण करने का प्रयास दर्शाता है। ऐसी पहल भविष्य में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए नैतिक मानकों की आवश्यकता को रेखांकित करती हैं।

वेब-स्क्रैप्ड डेटा की भूमिका कृत्रिम बुद्धिमत्ता को आगे बढ़ाने में

डेटा एआई के लिए केंद्रीय है, और सिस्टम का प्रदर्शन उपलब्ध प्रशिक्षण जानकारी की मात्रा और विविधता से जुड़ा हुआ है। हाल के वर्षों में, वेब स्क्रैपिंग बड़े डेटासेट को इकट्ठा करने के लिए एक मानक विधि बन गई है। सार्वजनिक रूप से सुलभ ऑनलाइन सामग्री इकट्ठा करके, शोधकर्ताओं और डेवलपर्स ने विशाल और विविध डेटा संसाधन प्राप्त किए हैं।

एक लोकप्रिय उदाहरण कॉमन क्रॉल है, जिसने 2025 तक 250 टेराबाइट्स प्रति माह के साथ 2022 तक के स्नैपशॉट से पाठ इकट्ठा किया है। यह डेटासेट व्यापक रूप से पाठ-आधारित एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाता है। एक अन्य उदाहरण एलएआईओएन-5बी है, जिसमें लगभग 5.85 अरब छवि-पाठ जोड़े हैं। यह स्टेबल डिफ्यूज़न जैसे अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण रहा है, जो लिखित प्रॉम्प्ट से वास्तविक छवियां बना सकता है।

ये डेटासेट इसलिए मूल्यवान हैं क्योंकि वे मॉडल की सटीकता बढ़ाते हैं, विविध सामग्री के माध्यम से सामान्यीकरण में सुधार करते हैं, और छोटे समूहों, जिनमें विश्वविद्यालय भी शामिल हैं, को एआई विकास में भाग लेने की अनुमति देते हैं। स्टैनफोर्ड एआई इंडेक्स 2025 दिखाता है कि अधिकांश उन्नत मॉडल अभी भी स्क्रैप्ड डेटा पर निर्भर करते हैं, जिनके डेटासेट तेजी से बढ़ रहे हैं। इस मांग ने भी भारी निवेश को बढ़ावा दिया है, जो 2024 में डेटा केंद्रों और कंप्यूटिंग शक्ति के लिए 57 अरब डॉलर तक पहुंच गया है।

इस बीच, वेब स्क्रैपिंग चुनौतियों से मुक्त नहीं है। यह गोपनीयता, स्वामित्व और कानूनी अधिकारों के बारे में प्रश्न उठाता है, क्योंकि एकत्र की गई सामग्री का अधिकांश हिस्सा मूल रूप से मशीन के उपयोग के लिए नहीं बनाया गया था। अदालती मामले और नीति चर्चाएं दर्शाती हैं कि ये चुनौतियां अधिक तेजी से हो रही हैं। एआई डेटा संग्रह का भविष्य प्रगति और नैतिक जिम्मेदारी के बीच संतुलन खोजने पर निर्भर करेगा।

स्क्रैप्ड डेटा के साथ गोपनीयता समस्या

वेब स्क्रैपिंग टूल सामान्य सामग्री और संवेदनशील विवरण के बीच स्पष्ट अलगाव के बिना जानकारी इकट्ठा करते हैं। पाठ और छवियों के साथ, वे अक्सर व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी (पीआईआई) जैसे नाम, ईमेल पते और चेहरे की तस्वीरें भी पकड़ लेते हैं।

एक ऑडिट ने जुलाई 2025 में कॉमनपूल डेटासेट का खुलासा किया कि फ़िल्टरिंग के बाद भी, 0.1% नमूने अभी भी पहचान योग्य चेहरे, सरकारी आईडी और दस्तावेज़ जैसे रिज्यूमे और पासपोर्ट शामिल थे। जबकि प्रतिशत छोटा लगता है, अरबों रिकॉर्ड के पैमाने पर, यह सैकड़ों मिलियन प्रभावित व्यक्तियों में अनुवादित होता है। समीक्षा और सुरक्षा ऑडिट पुष्टि करते हैं कि इस तरह की सामग्री की उपस्थिति असामान्य नहीं है, और इसके जोखिमों में पहचान की चोरी, लक्षित उत्पीड़न और निजी डेटा के अनचाहे प्रकटीकरण शामिल हैं।

कानूनी विवाद बढ़ रहे हैं क्योंकि डेटा स्वामित्व और उचित उपयोग के बारे में चिंताएं अदालतों में आ रही हैं। 2023 और 2024 के बीच, कंपनियों जैसे ओपनएआई और स्टेबिलिटी एआई ने व्यक्तिगत और कॉपीराइट डेटा का उपयोग करने के लिए मुकदमों का सामना किया है। फरवरी 2025 में, एक संयुक्त राज्य अमेरिका के संघीय न्यायालय ने निर्णय लिया कि अनलाइसेंस्ड व्यक्तिगत जानकारी पर एआई को प्रशिक्षित करना उल्लंघन माना जाता है। इस निर्णय ने अधिक वर्ग कार्रवाई मामलों को प्रोत्साहित किया है। कॉपीराइट एक और बड़ा मुद्दा है। कई स्क्रैप्ड डेटासेट पुस्तकों, लेखों, कला, और कोड को शामिल करते हैं। लेखक और कलाकार तर्क देते हैं कि उनका काम बिना अनुमति या भुगतान के उपयोग किया जा रहा है। न्यूयॉर्क टाइम्स बनाम ओपनएआई मामला यह सवाल उठाता है कि क्या एआई सिस्टम कानूनी रूप से संरक्षित सामग्री को अवैध रूप से पुनरुत्पादित करते हैं। दृश्य कलाकारों ने समान शिकायतें उठाई हैं, दावा करते हुए कि एआई उनकी व्यक्तिगत शैली की नकल करता है। जून 2025 में, एक संयुक्त राज्य अमेरिका के न्यायालय ने न्यायसंगत उपयोग के तहत एक एआई कंपनी का समर्थन किया, लेकिन विशेषज्ञ कहते हैं कि निर्णय अभी भी असंगत हैं और कानूनी ढांचा अभी भी अस्पष्ट है।

स्क्रैप्ड डेटा में सहमति की कमी ने सार्वजनिक विश्वास को कमजोर कर दिया है। कई लोग पाते हैं कि उनके ब्लॉग, रचनात्मक कार्य या कोड डेटासेट में उनकी जानकारी के बिना शामिल हैं। इससे नैतिक चिंताएं उठी हैं और पारदर्शिता के लिए आह्वान किया गया है। प्रतिक्रिया में, सरकारें एआई मॉडल के न्यायसंगत विकास और डेटा के सावधानी से उपयोग को बढ़ावा देने वाले कानूनों के माध्यम से सख्त पर्यवेक्षण की ओर बढ़ रही हैं।

स्क्रैप्ड डेटासेट को क्यों बदलना मुश्किल है

गोपनीयता और सहमति के बारे में चिंताओं के बावजूद, स्क्रैप्ड डेटासेट एआई प्रशिक्षण के लिए अभी भी आवश्यक हैं। कारण पैमाना है। आधुनिक एआई मॉडल को पाठ, छवियों और अन्य मीडिया से ट्रिलियन टोकन की आवश्यकता होती है। लाइसेंस प्राप्त या क्यूरेटेड स्रोतों के माध्यम से ऐसे डेटासेट का निर्माण करने के लिए सैकड़ों मिलियन डॉलर की लागत आएगी। यह अधिकांश स्टार्टअप या विश्वविद्यालयों के लिए व्यावहारिक नहीं है।

उच्च लागत क्यूरेटेड डेटासेट के साथ जुड़ी एकमात्र चुनौती नहीं है। वे अक्सर विविधता की कमी और विशिष्ट भाषाओं, क्षेत्रों या समुदायों पर ध्यान केंद्रित करते हैं। यह संकीर्ण कवरेज एआई मॉडल को कम संतुलित बनाता है। इसके विपरीत, स्क्रैप्ड डेटा,尽管 शोर और असंपूर्ण है, व्यापक श्रृंखला को पकड़ता है संस्कृतियों, विषयों और दृष्टिकोणों की। यह विविधता एआई प्रणालियों को वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में बेहतर प्रदर्शन करने में सक्षम बनाती है।

जोखिम है, हालांकि, यह है कि सख्त नियम स्क्रैप्ड डेटा तक पहुंच को प्रतिबंधित कर सकते हैं। यदि ऐसा होता है, तो छोटे संगठन प्रतिस्पर्धा करने के लिए संघर्ष कर सकते हैं। गूगल या मेटा जैसी बड़ी कंपनियां, जिनके पास निजी या स्वामित्व वाले डेटासेट हैं, एआई में आगे बढ़ना जारी रखेंगी। यह असंतुलन प्रतिस्पर्धा को कम कर सकता है और एआई में खुली नवाचार को धीमा कर सकता है।

वर्तमान में, स्क्रैप्ड डेटासेट एआई अनुसंधान के लिए केंद्रीय हैं। इस बीच, कॉमनपूल जैसी परियोजनाएं व्यापक, नैतिक रूप से सourced संग्रह बनाने के तरीकों का अन्वेषण कर रही हैं। ये प्रयास एआई पारिस्थितिकी तंत्र को अधिक खुला, न्यायसंगत और जिम्मेदार बनाए रखने के लिए आवश्यक हैं।

कॉमनपूल: बड़े पैमाने पर डेटा इंजीनियरिंग की ओर जिम्मेदारी से

कॉमनपूल एक बड़े पैमाने पर मल्टीमॉडल डेटासेट के निर्माण के लिए सबसे तकनीकी रूप से महत्वाकांक्षी प्रयासों में से एक है। लगभग 12.8 अरब छवि-पाठ जोड़े के साथ, यह एलएआईओएन-5बी के पैमाने को मेल खाता है लेकिन मजबूत डेटा इंजीनियरिंग और शासन तंत्र को एकीकृत करता है। मुख्य डिज़ाइन लक्ष्य न केवल पैमाने को अधिकतम करना था, बल्कि पुनरुत्पादकता, डेटा प्रोवेनेंस और नियामक अनुपालन के सिद्धांतों के साथ संरेखित करना था।

कॉमनपूल डेटासेट का निर्माण एक संरचित तीन-चरण पाइपलाइन का अनुसरण करता है। पहले चरण में 2014 और 2022 के बीच कॉमन क्रॉल स्नैपशॉट से कच्चे नमूनों का निष्कर्षण शामिल है। छवियों और उनके संबंधित पाठ, जैसे कैप्शन या आसपास के पासेज, एकत्र किए जाते हैं। सेमेंटिक संरेखण का मूल्यांकन करने के लिए, रखरखावकर्ता सीएलआईपी-आधारित समानता स्कोरिंग लागू करते हैं, जो छवि और पाठ एम्बेडिंग के बीच कमजोर संबंध वाले जोड़े को हटा देते हैं। यह प्रारंभिक फ़िल्टरिंग चरण नादान स्क्रैपिंग पाइपलाइनों की तुलना में शोर को काफी कम कर देता है।

दूसरे चरण में, डेटासेट बड़े पैमाने पर डुप्लिकेट को हटा देता है। धारणात्मक हैशिंग और मिनहैश तकनीकों का उपयोग करके लगभग डुप्लिकेट छवियों की पहचान और हटाने के लिए किया जाता है, जो मॉडल प्रशिक्षण में पुनरावृत्ति को रोकता है। अतिरिक्त फ़िल्टर लगाए जाते हैं ताकि दूषित फ़ाइलें, टूटे हुए लिंक और कम रिज़ॉल्यूशन वाली छवियों को बाहर किया जा सके। इस बिंदु पर, पाइपलाइन में पाठ सामान्यीकरण और स्वचालित भाषा पहचान भी शामिल है, जो डोमेन-विशिष्ट या भाषा-विशिष्ट उपसेट बनाने की अनुमति देता है लक्षित अनुसंधान के लिए।

तीसरे चरण में सुरक्षा और अनुपालन पर ध्यान केंद्रित किया जाता है। स्वचालित चेहरा पता लगाने और धुंधला करने को लागू किया जाता है, जबकि बाल संबंधी छवियों और व्यक्तिगत पहचानकर्ता जैसे नाम, ईमेल पते और डाक पते को हटा दिया जाता है। पाइपलाइन में कॉपीराइट सामग्री का भी पता लगाने का प्रयास किया जाता है। हालांकि कोई स्वचालित विधि वेब पैमाने पर पूर्ण फ़िल्टरिंग की गारंटी नहीं दे सकती है, ये सुरक्षा उपाय एलएआईओएन-5बी की तुलना में एक महत्वपूर्ण तकनीकी सुधार का प्रतिनिधित्व करते हैं, जहां फ़िल्टरिंग मुख्य रूप से वयस्क सामग्री और विषाक्तता के लिए सीमित थी।

डेटा प्रसंस्करण से परे, कॉमनपूल एक शासन मॉडल पेश करता है जो इसे स्थिर डेटासेट रिलीज़ से अलग करता है। यह एक जीवित डेटासेट के रूप में बनाया गया है, जिसमें संस्करणित रिलीज़, संरचित मेटाडेटा और दस्तावेज़ अद्यतन चक्र हैं। प्रत्येक नमूने में लाइसेंस जानकारी शामिल है, जहां उपलब्ध हो, जो कॉपीराइट नियमों के अनुपालन का समर्थन करता है। एक टेकडाउन प्रोटोकॉल व्यक्तियों और संस्थानों को संवेदनशील सामग्री को हटाने का अनुरोध करने की अनुमति देता है, जो यूरोपीय संघ के एआई अधिनियम और संबंधित नियामक ढांचे द्वारा उठाए गए चिंताओं को संबोधित करता है। मेटाडेटा जैसे स्रोत यूआरएल और फ़िल्टरिंग स्कोर पारदर्शिता और पुनरुत्पादकता में सुधार करते हैं, जो शोधकर्ताओं को समावेश और बहिष्कार निर्णयों को ट्रैक करने में सक्षम बनाता है।

डेटाकॉम्प पहल के बेंचमार्क परिणाम इन डिज़ाइन विकल्पों के तकनीकी प्रभावों को दर्शाते हैं। जब समान दृष्टि-भाषा वास्तुकला एलएआईओएन-5बी और कॉमनपूल पर प्रशिक्षित की गई, बाद में अधिक स्थिर डाउनस्ट्रीम प्रदर्शन वाले मॉडल का उत्पादन हुआ, विशेष रूप से फ़ाइन-ग्रेनेड रिट्रीवल और ज़ीरो-शॉट वर्गीकरण कार्यों पर। ये परिणाम सुझाव देते हैं कि कॉमनपूल की उच्च संरेखण गुणवत्ता कुछ हद तक असफ़िल डेटासेट के पैमाने के फायदों के लिए क्षतिपूर्ति करती है। फिर भी, 2025 में स्वतंत्र ऑडिट ने अवशेष जोखिमों का खुलासा किया: डेटासेट का लगभग 0.1% अभी भी अन्धेरे चेहरे, संवेदनशील व्यक्तिगत दस्तावेज और चिकित्सा रिकॉर्ड शामिल थे। यह यहां तकनीकी रूप से उन्नत स्वचालित फ़िल्टरिंग पाइपलाइनों की सीमाओं को रेखांकित करता है।

कुल मिलाकर, कॉमनपूल डेटा इंजीनियरिंग में एक बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है जो कच्चे पैमाने को प्राथमिकता देने से लेकर पैमाने, गुणवत्ता और अनुपालन को संतुलित करने तक है। शोधकर्ताओं के लिए, यह एक पुनरुत्पादक और तुलनात्मक रूप से सुरक्षित आधार प्रदान करता है बड़े पैमाने पर पूर्व-प्रशिक्षण के लिए। नियामकों के लिए, यह दर्शाता है कि गोपनीयता और जवाबदेही तंत्र सीधे डेटासेट निर्माण में एम्बेड किए जा सकते हैं। एलएआईओएन के विपरीत, कॉमनपूल यह दिखाता है कि फ़िल्टरिंग पाइपलाइन, शासन अभ्यास और बेंचमार्किंग ढांचे बड़े पैमाने पर वेब डेटा को मल्टीमॉडल एआई के लिए एक अधिक तकनीकी रूप से मजबूत और नैतिक रूप से जिम्मेदार संसाधन में बदल सकते हैं।

कॉमनपूल की तुलना पारंपरिक वेब-स्क्रैप्ड डेटासेट से

कॉमनपूल एलएआईओएन-5बी (5.85बी नमूने), सीओवाईओ-700एम (700एम नमूने) और वेबएलआई (400एम नमूने) जैसे पारंपरिक बड़े पैमाने पर वेब-स्क्रैप्ड डेटासेट के विपरीत, कॉमनपूल संरचना, पुनरुत्पादकता और शासन पर जोर देता है। यह मेटाडेटा जैसे यूआरएल और टाइमस्टैम्प को बनाए रखता है, जो ट्रेसबिलिटी और आंशिक लाइसेंस जांच का समर्थन करता है। इसके अलावा, यह सेमेंटिक फ़िल्टरिंग के लिए सीएलआईपी आधारित समानता स्कोरिंग लागू करता है, जो कम गुणवत्ता वाले या कमजोर रूप से संरेखित छवि-पाठ जोड़े को हटा देता है, जिससे डेटा की गुणवत्ता में सुधार होता है।

तुलना में, एलएआईओएन-5बी और सीओवाईओ को सीमित फ़िल्टरिंग के साथ कॉमन क्रॉल से इकट्ठा किया गया था और विस्तृत लाइसेंस दस्तावेज़ीकरण के बिना। ये डेटासेट अक्सर संवेदनशील सामग्री को शामिल करते हैं, जैसे कि चिकित्सा रिकॉर्ड, पहचान पत्र और अन्धेरे चेहरे। वेबएलआई, जो ओपनएआई द्वारा आंतरिक रूप से उपयोग किया जाता है, पारदर्शिता की कमी के कारण बाहरी समीक्षा या प्रतिकृति के लिए कभी जारी नहीं किया गया था।

कॉमनपूल इन मुद्दों को संबोधित करने का प्रयास करता है bằng व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी और एनएसएफडब्ल्यू सामग्री को बाहर करने, जबकि यह स्वीकार करता है कि पूर्ण उपयोगकर्ता सहमति अभी भी अनसुलझी है। यह पारंपरिक विकल्पों की तुलना में अधिक विश्वसनीय और नैतिक रूप से संरेखित बनाता है।

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कॉमनपूल का विकास बड़े पैमाने पर एआई डेटासेट की कल्पना और रखरखाव में एक महत्वपूर्ण परिवर्तन को दर्शाता है। जबकि पहले संग्रह जैसे एलएआईओएन-5बी और सीओवाईओ ने पैमाने को सीमित पर्यवेक्षण के साथ प्राथमिकता दी, कॉमनपूल दर्शाता है कि पारदर्शिता, फ़िल्टरिंग और शासन को डेटासेट निर्माण में एकीकृत किया जा सकता है बिना अनुसंधान के लिए इसकी उपयोगिता को कम किए।

मेटाडेटा को बनाए रखने, सेमेंटिक संरेखण जांच लागू करने और गोपनीयता सुरक्षा को एम्बेड करने से, यह एक अधिक पुनरुत्पादक और जवाबदेह संसाधन प्रदान करता है। इस बीच, स्वतंत्र ऑडिट हमें यह याद दिलाते हैं कि स्वचालित सुरक्षा उपाय पूरी तरह से जोखिमों को समाप्त नहीं कर सकते हैं, जो जारी सावधानी की आवश्यकता को रेखांकित करते हैं।