वेब-स्क्रैप्ड एआई डेटासेट और गोपनीयता: क्यों कॉमनपूल को एक नज़र की जरूरत 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 जनरेटिव टूल्स में जो कलाकारों, लेखकों और डेवलपर्स की मदद करते हैं। ये सिस्टम उन्नत लगते हैं, लेकिन वे एक आवश्यक 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 जीपीटी-4, स्टेबल डिफ्यूजन और कई अन्य जैसे प्रसिद्ध मॉडल का आधार बनते हैं। हालांकि, यह विशाल संग्रह गोपनीयता, स्वामित्व और सूचित सहमति के बारे में अनसुलझे चिंताओं को उठाता है।

प्रशिक्षण डेटासेट के लिए बाजार इस गतिविधि के पैमाने को प्रतिबिंबित करता है। वर्तमान में, एआई डेटासेट का वैश्विक मूल्य 3.2 अरब डॉलर है। अनुमानों के अनुसार, यह 2034 तक 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 कार्यों और अन्य संवेदनशील सामग्री को शामिल करता है जो कभी भी मशीन लर्निंग सिस्टम के लिए नहीं बनाया गया था।

इन मुद्दों के जवाब में, डेटा शासन के लिए वैकल्पिक दृष्टिकोणों का अन्वेषण किया जा रहा 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 फिल्टरिंग विधियों को लागू करता है, पारदर्शिता पर जोर देता है और इसके विकास में समुदाय की भागीदारी को शामिल करता है। हालांकि यह अभी भी बहस का विषय है, कॉमनपूल जिम्मेदार और ऑडिट करने योग्य एआई प्रशिक्षण डेटा के लिए अधिक जिम्मेदार और पारदर्शी अभ्यास बनाने का प्रयास दर्शाता है। ऐसी पहलें भविष्य में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए नैतिक मानकों की आवश्यकता पर प्रकाश डालती हैं।

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

डेटा एआई के लिए केंद्रीय है, और सिस्टम का प्रदर्शन प्रशिक्षण के लिए उपलब्ध जानकारी की मात्रा और विविधता से जुड़ा हुआ है। हाल के वर्षों में, वेब स्क्रैपिंग बड़े पैमाने पर डेटासेट इकट्ठा करने का एक मानक तरीका बन गया 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, जो 2025 तक 250 टेराबाइट्स से अधिक के मासिक क्रॉल के माध्यम से एकत्र किए गए पाठ के पेटाबाइट्स को संग्रहीत करता 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 डिफ्यूजन जैसे अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण रहा है, जो लिखित प्रॉम्प्ट से वास्तविक छवियां बना सकता है।

इन डेटासेट का मूल्य यह है कि 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, और डेटासेट तेजी से बढ़ रहे हैं। इस मांग ने डेटा केंद्रों और कंप्यूटिंग शक्ति के लिए 2024 में 57 अरब डॉलर से अधिक के निवेश को भी बढ़ावा दिया है।

इसी समय, 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 एक बड़ा हिस्सा मूल रूप से मशीन के उपयोग के लिए नहीं बनाया गया था। अदालती मामले और नीति चर्चाएं दिखाती हैं कि ये चुनौतियां अधिक जरूरी होती जा 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।

जुलाई 2025 में कॉमनपूल डेटासेट की एक ऑडिट से पता चला कि फिल्टरिंग के बाद भी, 0.1% नमूने अभी भी पहचान योग्य चेहरे, सरकारी आईडी और रेज़्यूमे और पासपोर्ट जैसे दस्तावेज़ शामिल थे। हालांकि प्रतिशत छोटा लगता है, अरबों रिकॉर्ड के पैमाने पर, यह सैकड़ों मिलियन प्रभावित व्यक्तियों में अनुवाद करता 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 का अवांछित प्रदर्शन शामिल हैं।

कानूनी विवाद भी बढ़ रहे हैं क्योंकि डेटा स्वामित्व और न्यायसंगत उपयोग के बारे में चिंताएं अदालतों में जा रही हैं। 2023 और 2024 के बीच, ओपनएआई और स्टेबिलिटी एआई जैसी कंपनियों ने व्यक्तिगत और कॉपीराइट डेटा का उपयोग करने के लिए मुकदमों का सामना किया है। फरवरी 2025 में, एक अमेरिकी संघीय अदालत ने निर्णय सुनाया कि अनलाइसेंस्ड व्यक्तिगत जानकारी पर एआई को प्रशिक्षित करना उल्लंघन की गिनती करता है। इस निर्णय ने अधिक वर्ग कार्रवाई के मामलों को प्रोत्साहित किया है। कॉपीराइट एक और बड़ा मुद्दा है। कई स्क्रैप्ड डेटासेट में पुस्तकें, लेख, कला और कोड शामिल हैं। लेखक और कलाकार तर्क देते हैं कि उनका काम अनुमोदन या भुगतान के बिना उपयोग किया जा रहा है। न्यूयॉर्क टाइम्स बनाम ओपनएआई मामला यह प्रश्न उठाता है कि क्या एआई सिस्टम कानूनी रूप से संरक्षित सामग्री की प्रतिलिपि बनाते हैं। दृश्य कलाकारों ने भी समान शिकायतें उठाई हैं, दावा करते हुए कि एआई उनकी व्यक्तिगत शैली की नकल करता है। जून 2025 में, एक अमेरिकी अदालत ने न्यायसंगत उपयोग के तहत एक एआई कंपनी का समर्थन किया, लेकिन विशेषज्ञों का कहना है कि निर्णय अभी भी असंगत हैं और कानूनी ढांचा अभी भी स्पष्ट नहीं है।

सहमति की कमी ने सार्वजनिक विश्वास को कमजोर किया है। कई लोगों को पता चलता है कि उनके ब्लॉग, रचनात्मक कार्य या कोड डेटासेट में शामिल हैं जिसके बारे में उन्हें पता नहीं है। इससे नैतिक चिंताएं उठती हैं और पारदर्शिता के लिए आह्वान किया जाता है। इसके जवाब में, सरकारें एआई मॉडल के न्यायसंगत विकास और डेटा के सावधानी से उपयोग को बढ़ावा देने वाले कानूनों के माध्यम से सख्त निगरानी की ओर बढ़ रही हैं।

स्क्रैप्ड डेटासेट को क्यों बदलना मुश्किल है

गोपनीयता और सहमति के बारे में चिंताओं के बावजूद, स्क्रैप्ड डेटासेट अभी भी एआई प्रशिक्षण के लिए 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 करना अधिकांश स्टार्टअप या विश्वविद्यालयों के लिए व्यावहारिक नहीं होगा।

उच्च लागत क्यूरेटेड डेटासेट के साथ जुड़ी एकमात्र चुनौती नहीं है। वे अक्सर विविधता की कमी का सामना करते हैं और विशिष्ट भाषाओं, क्षेत्रों या समुदायों पर केंद्रित होते हैं। यह संकीर्ण कवरेज एआई मॉडल को कम संतुलित बनाता है। इसके विपरीत, स्क्रैप्ड डेटा, इसकी शोर और अपूर्णता के बावजूद, संस्कृतियों, विषयों और दृष्टिकोणों की एक व्यापक श्रृंखला को कैप्चर करता है। यह विविधता एआई सिस्टम 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 प्रोप्राइटरी डेटासेट हैं, एआई में प्रगति जारी रखेंगी। यह असंतुलन प्रतिस्पर्धा को कम कर सकता है और एआई में खुले नवाचार को धीमा कर सकता है।

वर्तमान में, स्क्रैप्ड डेटासेट एआई अनुसंधान के लिए केंद्रीय हैं। इसी समय, 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: जिम्मेदार बड़े पैमाने पर डेटा इंजीनियरिंग की ओर

कॉमनपूल एक खुले, बड़े पैमाने पर मल्टीमॉडल डेटासेट बनाने 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 पुनरुत्पादन, 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 एकत्र किए गए कॉमन क्रॉल स्नैपशॉट से कच्चे नमूनों का निष्कर्षण शामिल है। छवियों और उनके संबंधित पाठ, जैसे कि कैप्शन या आसपास के पासेज, एकत्र किए जाते हैं। सेमेंटिक संरेखण का मूल्यांकन करने के लिए, रखरखावकर्ता सीएलआईपी-आधारित समानता स्कोरिंग लागू करते हैं, छवि और पाठ एम्बेडिंग के बीच कमजोर संबंध वाले जोड़े को खारिज करते हैं। यह प्रारंभिक फिल्टरिंग चरण नैव स्क्रैपिंग पाइपलाइनों की तुलना में शोर को काफी कम करता है।

दूसरे चरण में, डेटासेट बड़े पैमाने पर डुप्लिकेट निष्कर्षण से गुजरता है। धारणात्मक हैशिंग और मिनहैश तकनीकों का उपयोग निकट-डुप्लिकेट छवियों की पहचान करने और मॉडल प्रशिक्षण को प्रभावी बनाने के लिए उन्हें हटाने के लिए किया जाता है। अतिरिक्त फिल्टर दूषित फ़ाइलों, टूटे हुए लिंक और कम-रिज़ॉल्यूशन छवियों को बाहर करने के लिए लागू किए जाते हैं। इस बिंदु पर, पाइपलाइन में पाठ सामान्यीकरण और स्वचालित भाषा पहचान भी शामिल है, जो लक्षित अनुसंधान के लिए डोमेन-विशिष्ट या भाषा-विशिष्ट उपसेट बनाने में सक्षम बनाता है।

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 कि 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 स्केल पर पूर्ण फिल्टरिंग की गारंटी नहीं दे सकती है, ये सुरक्षा उपाय एलएआईओएन-5बी की तुलना में एक महत्वपूर्ण तकनीकी सुधार का प्रतिनिधित्व करते हैं, जहां फिल्टरिंग मुख्य रूप से वयस्क सामग्री और विषाक्तता के लिए सीमित थी।

डेटा प्रोसेसिंग 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 संस्करण जारी किए जाते हैं, संरचित मेटाडेटा और दस्तावेज़ अपडेट चक्र होते हैं। प्रत्येक नमूने में लाइसेंस जानकारी शामिल है जहां उपलब्ध है, 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 फिल्टरिंग स्कोर पारदर्शिता और पुनरुत्पादन में सुधार करते हैं, शोधकर्ताओं को समावेश और बहिष्करण निर्णयों को ट्रेस करने में सक्षम बनाते हैं।

डेटाकॉम्प पहल के बेंचमार्किंग परिणाम इन डिज़ाइन विकल्पों के तकनीकी प्रभावों को दर्शाते हैं। जब समान दृष्टि-भाषा वास्तुकला को एलएआईओएन-5बी और कॉमनपूल पर प्रशिक्षित किया गया, तो बाद में फाइन-ग्रेनेड रिट्रीवल और ज़ीरो-शॉट वर्गीकरण कार्यों पर अधिक स्थिर डाउनस्ट्रीम प्रदर्शन वाले मॉडल का उत्पादन किया। ये परिणाम सुझाव देते हैं कि कॉमनपूल की उच्च संरेखण गुणवत्ता कुछ हद तक असफल 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 धुंधले चेहरे, संवेदनशील व्यक्तिगत दस्तावेज़ और चिकित्सा रिकॉर्ड शामिल थे। यह यहां तक कि राज्य-ऑफ-द-आर्ट स्वचालित फिल्टरिंग पाइपलाइनों की सीमाओं को भी दर्शाता है।

कुल मिलाकर, कॉमनपूल बड़े पैमाने पर डेटा इंजीनियरिंग में एक बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है जो केवल पैमाने को प्राथमिकता देने से लेकर पैमाने, गुणवत्ता और अनुपालन को संतुलित करने की ओर बढ़ता है। शोधकर्ताओं के लिए, यह बड़े पैमाने पर प्री-प्रशिक्षण के लिए एक पुनरुत्पादन योग्य और तुलनात्मक रूप से सुरक्षित आधार प्रदान करता है। 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 दर्शाता है कि फिल्टरिंग 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

पारंपरिक वेब-स्क्रैप्ड डेटासेट जैसे एलएआईओएन-5बी (5.85बी नमूने), सीओवाईओ-700एम (700एम नमूने), और वेबएलआई (400एम नमूने) के विपरीत, कॉमनपूल संरचना, पुनरुत्पादन 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 कम-गुणवत्ता वाले या कमजोर रूप से संरेखित छवि-पाठ जोड़े को हटाने के लिए सीएलआईपी-आधारित सेमेंटिक फिल्टरिंग लागू करता है, जिससे डेटा की गुणवत्ता में सुधार होता है।

तुलना में, एलएआईओएन-5बी और सीओवाईओ को कॉमन क्रॉल से सीमित फिल्टरिंग के साथ इकट्ठा किया गया था और विस्तृत लाइसेंस दस्तावेज़ीकरण के बिना। ये डेटासेट अक्सर संवेदनशील सामग्री को शामिल करते हैं, जिसमें चिकित्सा रिकॉर्ड, पहचान पत्र और धुंधले चेहरे शामिल हैं। 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 करना, जबकि यह स्वीकार करता है कि पूर्ण उपयोगकर्ता सहमति अभी भी अनसुलझी है। इससे यह पारंपरिक विकल्पों की तुलना में अधिक विश्वसनीय और नैतिक रूप से संरेखित हो जाता है।

नीचे की रेखा

कॉमनपूल का विकास बड़े पैमाने पर एआई डेटासेट की कल्पना और रखरखाव में एक महत्वपूर्ण परिवर्तन को दर्शाता है। जबकि पहले के संग्रह जैसे एलएआईओएन-5बी और सीओवाईओ ने पैमाने पर有限 निगरानी के साथ प्राथमिकता दी, कॉमनपूल यह दर्शाता है कि पारदर्शिता, फिल्टरिंग 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 पुनरुत्पादन योग्य और जवाबदेह संसाधन प्रदान करता है। इसी समय, स्वतंत्र ऑडिट हमें यह याद दिलाते हैं कि स्वचालित सुरक्षा उपाय पूरी तरह से जोखिमों को खत्म नहीं कर सकते हैं, नैतिक जिम्मेदारी और पारदर्शिता की आवश्यकता पर प्रकाश डालते हैं।