Set di dati AI estratti dal Web e privacy: perché CommonPool merita un'occhiata

Artificial Intelligence (AI) è diventata parte della vita quotidiana. È visibile nei chatbot medici che guidano i pazienti e negli strumenti generativi che assistono artisti, scrittori e sviluppatori. Questi sistemi sembrano avanzati, ma dipendono da un'unica risorsa essenziale: i dati.

La maggior parte dei dati utilizzati per addestrare i sistemi di intelligenza artificiale proviene dalla rete pubblica. I programmi automatizzati raccolgono grandi volumi di testo, immagini e audio da piattaforme online. Queste raccolte costituiscono la base di modelli noti come GPT-4, Diffusione stabilee molti altri. Questa vasta raccolta, tuttavia, solleva questioni irrisolte in materia di privacy, proprietà e consenso informato.

Il mercato dei set di dati di addestramento riflette la portata di questa attività. Ad oggi, il valore globale dei set di dati di intelligenza artificiale è stimato a 3.2 miliardi dollari. Secondo le proiezioni, potrebbe raggiungere i 16.3 miliardi di dollari entro il 2034, con un tasso di crescita annuo del 20.5%. Dietro queste cifre si nasconde una sfida importante. Una parte significativa del materiale raccolto viene ottenuta senza esplicita autorizzazione. Spesso contiene dati personali, opere protette da copyright e altri contenuti sensibili che non sono mai stati concepiti per i sistemi di apprendimento automatico.

In risposta a queste problematiche, si stanno esplorando approcci alternativi alla governance dei dati. Un esempio è Piscina comune, pubblicato nell'aprile 2023 come parte del Compressa dati benchmark. Si tratta di un ampio set di dati di 12.8 miliardi di coppie immagine-testo progettato per IA multimodale Ricerca. A differenza dei tradizionali metodi di scraping, applica metodi di filtraggio, enfatizza la trasparenza e include la partecipazione della comunità al suo sviluppo. Sebbene sia ancora oggetto di dibattito, CommonPool rappresenta un tentativo di sviluppare pratiche più responsabili e verificabili per i dati di addestramento dell'IA. Tali iniziative evidenziano la necessità di standard etici per il futuro dell'intelligenza artificiale.

Il ruolo dei dati web-scraped nel progresso dell'intelligenza artificiale

I dati sono fondamentali per l'intelligenza artificiale, e le prestazioni del sistema sono strettamente legate alla quantità e alla varietà delle informazioni disponibili per l'addestramento. Negli ultimi anni, il web scraping è diventato un metodo standard per l'assemblaggio di grandi set di dati su larga scala. Raccogliendo contenuti online accessibili al pubblico, ricercatori e sviluppatori hanno ottenuto risorse di dati vaste e diversificate.

Un esempio popolare è Scansione comune, che entro il 2025 ha archiviato petabyte di testo raccolti tramite scansioni mensili di oltre 250 terabyte ciascuna. Questo set di dati è ampiamente utilizzato per l'addestramento di modelli di intelligenza artificiale basati su testo. Un altro esempio è LAION-5B, che contiene circa 5.85 miliardi di coppie immagine-testo. È stato importante per applicazioni come Stable Diffusion, che può creare immagini realistiche a partire da prompt scritti.

Questi set di dati sono preziosi perché aumentano l'accuratezza del modello, migliorano la generalizzazione attraverso contenuti diversificati e consentono a gruppi più piccoli, comprese le università, di partecipare allo sviluppo dell'intelligenza artificiale. Lo Stanford AI Index 2025 mostra che i modelli più avanzati si basano ancora su dati acquisiti, con set di dati in rapida crescita. Questa domanda ha anche spinto ingenti investimenti, raggiungendo oltre 57 miliardi di dollari nel 2024 per i data center e la potenza di calcolo.

Allo stesso tempo, il web scraping non è esente da sfide. Solleva interrogativi sulla privacy, sulla proprietà e sui diritti legali, poiché gran parte dei contenuti raccolti non è stata originariamente creata per l'uso da parte delle macchine. Casi giudiziari e discussioni politiche dimostrano che queste sfide stanno diventando più urgenti. Il futuro della raccolta dati tramite intelligenza artificiale dipenderà dalla ricerca di un equilibrio tra progresso e responsabilità etica.

Il problema della privacy con i dati raccolti

Gli strumenti di web scraping raccolgono informazioni senza una netta separazione tra contenuti generali e dettagli sensibili. Oltre a testo e immagini, spesso catturano anche informazioni di identificazione personale (PII), come nomi, indirizzi email e fotografie del volto.

An revisione Un'analisi del dataset CommonPool di luglio 2025 ha rivelato che, anche dopo il filtraggio, lo 0.1% dei campioni conteneva ancora volti identificabili, documenti d'identità governativi e documenti come curriculum e passaporti. Sebbene la percentuale appaia piccola, su una scala di miliardi di record, si traduce in centinaia di milioni di individui interessati. Revisioni e audit di sicurezza confermano che la presenza di tale materiale non è insolita e i suoi rischi includono furto di identità, molestie mirate e l'esposizione indesiderata di dati privati.

Anche le controversie legali sono in aumento, poiché le preoccupazioni relative alla proprietà dei dati e al loro corretto utilizzo si spostano in tribunale. Tra il 2023 e il 2024, aziende come OpenAI e Stability AI hanno dovuto affrontare cause legali per l'utilizzo di dati personali e protetti da copyright senza consenso. Nel febbraio 2025, un La corte federale degli Stati Uniti ha stabilito che addestrare l'IA su informazioni personali non autorizzate costituisca una violazione. Questa decisione ha incoraggiato un numero maggiore di azioni collettive. Il diritto d'autore è un altro problema importante. Molti set di dati estratti contengono libri, articoli, opere d'arte e codice. Scrittori e artisti sostengono che il loro lavoro venga utilizzato senza approvazione o pagamento. Il caso in corso New York Times contro OpenAI mette in dubbio la possibilità che i sistemi di IA riproducano illegalmente contenuti protetti. Gli artisti visivi hanno sollevato reclami simili, sostenendo che l'IA copia il loro stile individuale. Nel giugno 2025, un tribunale statunitense ha sostenuto un'azienda di IA in base al fair use, ma gli esperti affermano che le sentenze rimangono incoerenti e il quadro giuridico non è ancora chiaro.

La mancanza di consenso nell'addestramento all'intelligenza artificiale ha indebolito la fiducia del pubblico. Molte persone scoprono che i loro blog, lavori creativi o codice sono inclusi in set di dati a loro insaputa. Ciò ha sollevato preoccupazioni etiche e richiede maggiore trasparenza. In risposta, i governi si stanno muovendo verso una supervisione più rigorosa attraverso leggi che promuovono lo sviluppo equo dei modelli di intelligenza artificiale e un uso attento dei dati.

Perché i set di dati recuperati sono difficili da sostituire

Nonostante le preoccupazioni relative alla privacy e al consenso, i set di dati acquisiti rimangono necessari per l'addestramento dell'IA. Il motivo è la scalabilità. I ​​moderni modelli di IA richiedono migliaia di miliardi di token da testi, immagini e altri media. Costruire tali set di dati solo attraverso fonti autorizzate o curate costerebbe centinaia di milioni di dollari. Questo non è pratico per la maggior parte delle startup o delle università.

Il costo elevato non è l'unica sfida dei set di dati curati. Spesso mancano di diversità e tendono a concentrarsi su lingue, regioni o comunità specifiche. Questa copertura limitata rende i modelli di intelligenza artificiale meno bilanciati. Al contrario, i dati estratti, pur essendo rumorosi e imperfetti, catturano una gamma più ampia di culture, argomenti e punti di vista. Questa diversità consente ai sistemi di intelligenza artificiale di funzionare meglio quando applicati all'uso nel mondo reale.

Il rischio, tuttavia, è che normative severe possano limitare l'accesso ai dati acquisiti. In tal caso, le organizzazioni più piccole potrebbero avere difficoltà a competere. Le grandi aziende con set di dati privati ​​o proprietari, come Google o Meta, continuerebbero a progredire. Questo squilibrio potrebbe ridurre la concorrenza e rallentare l'innovazione aperta nell'intelligenza artificiale.

Per ora, i set di dati raccolti tramite scraping sono fondamentali per la ricerca sull'intelligenza artificiale. Allo stesso tempo, progetti come CommonPool stanno esplorando modi per costruire ampie raccolte di dati provenienti da fonti etiche. Questi sforzi sono necessari per mantenere l'ecosistema dell'intelligenza artificiale più aperto, equo e responsabile.

CommonPool: verso un'ingegneria dei dati responsabile su larga scala

CommonPool è uno degli sforzi tecnicamente più ambiziosi per costruire un set di dati multimodale aperto e su larga scala. Con circa 12.8 miliardi Grazie alle coppie immagine-testo, il modello rispecchia la scala di LAION-5B, integrando però meccanismi di data engineering e governance più avanzati. L'obiettivo principale della progettazione non era solo massimizzare la scala, ma anche allinearsi ai principi di riproducibilità, provenienza dei dati e conformità normativa.

La costruzione del dataset CommonPool segue una pipeline strutturata in tre fasi. La prima fase prevede l'estrazione di campioni grezzi dagli snapshot di Common Crawl raccolti tra il 2014 e il 2022. Vengono raccolte sia le immagini che il testo associato, come didascalie o passaggi circostanti. Per valutare l'allineamento semantico, i responsabili della manutenzione applicano un punteggio di similarità basato su CLIP, scartando le coppie con una debole corrispondenza tra immagini e testo incorporati. Questa fase di filtraggio iniziale riduce sostanzialmente il rumore rispetto alle pipeline di scraping più semplici.

Nella seconda fase, il set di dati viene sottoposto a deduplicazione su larga scala. Le tecniche di hashing percettivo e MinHash vengono utilizzate per identificare e rimuovere le immagini quasi duplicate, impedendo alla ridondanza di prevalere nell'addestramento del modello. Vengono applicati filtri aggiuntivi per escludere file corrotti, link interrotti e immagini a bassa risoluzione. A questo punto, la pipeline include anche la normalizzazione del testo e l'identificazione automatica della lingua, consentendo la creazione di sottoinsiemi specifici per dominio o per lingua per ricerche mirate.

La terza fase si concentra sulla sicurezza e sulla conformità. Vengono applicati il ​​rilevamento automatico dei volti e la sfocatura, mentre le immagini relative ai bambini e gli identificatori personali come nomi, indirizzi email e indirizzi postali vengono rimossi. La pipeline tenta anche di rilevare i materiali protetti da copyright. Sebbene nessun metodo automatizzato possa garantire un filtraggio perfetto su scala web, queste misure di sicurezza rappresentano un significativo miglioramento tecnico rispetto a LAION-5B, dove il filtraggio era principalmente limitato ai contenuti per adulti e alle euristiche di tossicità.

Oltre all'elaborazione dei dati, CommonPool introduce un modello di governance che lo distingue dalle release di dataset statici. Viene gestito come un dataset dinamico con release con versioni, metadati strutturati e cicli di aggiornamento documentati. Ogni campione include informazioni sulle licenze, ove disponibili, a supporto della conformità alle normative sul copyright. Un protocollo di rimozione consente a privati ​​e istituzioni di richiedere la rimozione di contenuti sensibili, rispondendo alle preoccupazioni sollevate dall'EU AI Act e dai relativi quadri normativi. Metadati come URL di origine e punteggi di filtraggio migliorano la trasparenza e la riproducibilità, consentendo ai ricercatori di tracciare le decisioni di inclusione ed esclusione.

I risultati del benchmarking dell'iniziativa DataComp illustrano gli effetti tecnici di queste scelte progettuali. Quando architetture di visione e linguaggio identiche sono state addestrate su LAION-5B e CommonPool, quest'ultimo ha prodotto modelli con prestazioni downstream più stabili, in particolare su attività di recupero a grana fine e classificazione zero-shot. Questi risultati suggeriscono che la maggiore qualità di allineamento di CommonPool compensa alcuni dei vantaggi di scala di set di dati meno filtrati. Tuttavia, audit indipendenti condotti nel 2025 hanno rivelato rischi residui: circa lo 0.1% del set di dati conteneva ancora volti non sfocati, documenti personali sensibili e cartelle cliniche. Ciò evidenzia i limiti anche delle pipeline di filtraggio automatizzate più all'avanguardia.

Nel complesso, CommonPool rappresenta un cambiamento nell'ingegneria dei dataset: dalla priorità data alla scala grezza al bilanciamento tra scala, qualità e conformità. Per i ricercatori, fornisce una base riproducibile e relativamente più sicura per il pre-addestramento su larga scala. Per gli enti regolatori, dimostra che i meccanismi di privacy e accountability possono essere integrati direttamente nella costruzione dei dataset. A differenza di LAION, CommonPool illustra come pipeline di filtraggio, pratiche di governance e framework di benchmarking possano trasformare dati web su larga scala in una risorsa tecnicamente più solida ed eticamente responsabile per l'intelligenza artificiale multimodale.

Confronto tra CommonPool e i tradizionali set di dati web-scraped

A differenza dei precedenti dataset web-scraped su larga scala come LAION-5B (5.85 miliardi di campioni), COYO-700M (700 milioni di campioni), e WebLI (400 milioni di campioni), CommonPool pone l'accento su struttura, riproducibilità e governance. Conserva metadati come URL e timestamp, supportando la tracciabilità e i controlli parziali delle licenze. Inoltre, applica un filtraggio semantico basato su CLIP per rimuovere coppie immagine-testo di bassa qualità o scarsamente allineate, con conseguente miglioramento della qualità dei dati.

In confronto, LAION-5B e COYO sono stati assemblati a partire da Common Crawl con filtri limitati e senza una documentazione di licenza dettagliata. Questi set di dati contengono spesso materiale sensibile, tra cui cartelle cliniche, documenti d'identità e volti non sfocati. Anche WebLI, utilizzato internamente da OpenAI, manca di trasparenza, poiché non è mai stato rilasciato per revisione o replicazione esterna.

CommonPool cerca di affrontare queste problematiche escludendo i contenuti PII e NSFW, pur riconoscendo che il pieno consenso dell'utente rimane irrisolto. Questo lo rende relativamente più affidabile ed eticamente allineato rispetto alle alternative precedenti.

Conclusione

Lo sviluppo di CommonPool riflette un'importante transizione nel modo in cui i dataset di intelligenza artificiale su larga scala vengono concepiti e gestiti. Mentre precedenti raccolte come LAION-5B e COYO davano priorità alla scalabilità con una supervisione limitata, CommonPool dimostra che trasparenza, filtraggio e governance possono essere integrati nella costruzione dei dataset senza comprometterne l'usabilità per la ricerca.

Mantenendo i metadati, applicando controlli di allineamento semantico e integrando misure di sicurezza per la privacy, offre una risorsa più riproducibile e affidabile. Allo stesso tempo, audit indipendenti ci ricordano che le misure di sicurezza automatizzate non possono eliminare completamente i rischi, evidenziando la necessità di una vigilanza continua.