Dataset di Intelligenza Artificiale basati su Web Scraping e Privacy: perché CommonPool merita un’occhiata

Intelligenza Artificiale (AI) è diventata parte integrante della vita quotidiana. È visibile nei chatbot medici che guidano i pazienti e negli strumenti generativi che assistono artisti, scrittori e sviluppatori. Questi sistemi appaiono avanzati, ma dipendono da una sola risorsa essenziale: i dati.

La maggior parte dei dati utilizzati per addestrare i sistemi di intelligenza artificiale proviene da Internet. Programmi automatizzati raccolgono grandi volumi di testo, immagini e audio da piattaforme online. Queste raccolte formano la base di modelli ben noti come GPT-4, Stable Diffusion e molti altri. Tuttavia, questa vasta raccolta solleva preoccupazioni irrisolte sulla privacy, la proprietà e il consenso informato.

Il mercato dei dataset di addestramento riflette la portata di questa attività. Al momento, il valore globale dei dataset di intelligenza artificiale è stimato a 3,2 miliardi di dollari. Secondo le previsioni, potrebbe crescere a 16,3 miliardi di dollari entro il 2034, con un tasso di crescita annuo del 20,5%. Dietro questi numeri si nasconde una sfida importante. Una parte significativa del materiale raccolto è ottenuta senza permesso esplicito. Spesso contiene dati personali, opere protette da copyright e altri contenuti sensibili che non erano destinati all’uso da parte di sistemi di intelligenza artificiale.

In risposta a queste problematiche, si stanno esplorando approcci alternativi alla governance dei dati. Un esempio è CommonPool, rilasciato ad aprile 2023 come parte del benchmark DataComp. Si tratta di un grande dataset di 12,8 miliardi di coppie di immagini e testo progettato per la ricerca sull’intelligenza artificiale multimodale. A differenza degli sforzi di scraping tradizionali, applica metodi di filtraggio, enfatizza la trasparenza e include la partecipazione della comunità nel suo sviluppo. Sebbene sia ancora oggetto di dibattito, CommonPool indica un tentativo di costruire pratiche più responsabili e verificabili per i dati di addestramento dell’intelligenza artificiale. Tali iniziative evidenziano la necessità di standard etici nel futuro dell’intelligenza artificiale.

Il ruolo dei dati di web scraping nell’avanzamento dell’Intelligenza Artificiale

I dati sono centrali per l’intelligenza artificiale, con le prestazioni del sistema strettamente legate alla quantità e alla varietà di informazioni disponibili per l’addestramento. Negli ultimi anni, il web scraping è diventato un metodo standard per assemblare grandi dataset su larga scala. Raccogliendo contenuti online accessibili pubblicamente, ricercatori e sviluppatori hanno ottenuto risorse di dati vaste e diverse.

Un esempio popolare è Common Crawl, che entro il 2025 ha archiviato petabyte di testo raccolto attraverso crawl mensili di oltre 250 terabyte ciascuno. Questo dataset è ampiamente utilizzato per l’addestramento di modelli di intelligenza artificiale basati sul testo. Un altro esempio è LAION-5B, che contiene circa 5,85 miliardi di coppie di immagini e testo. È stato importante per applicazioni come Stable Diffusion, che può creare immagini realistiche a partire da prompt scritti.

Questi dataset sono preziosi perché aumentano l’accuratezza del modello, migliorano la generalizzazione attraverso contenuti vari e consentono a gruppi più piccoli, tra cui università, di partecipare allo sviluppo dell’intelligenza artificiale. L’indice dell’intelligenza artificiale di Stanford del 2025 mostra che la maggior parte dei modelli avanzati si basa ancora sui dati di web scraping, con dataset in rapida crescita in termini di dimensioni. Questa domanda ha anche guidato investimenti massicci, 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 questioni sulla privacy, la proprietà e i diritti legali, poiché gran parte del contenuto raccolto non è stato originariamente creato per l’uso da parte di macchine. I casi giudiziari e le discussioni politiche mostrano che queste sfide stanno diventando più urgenti. Il futuro della raccolta di dati per l’intelligenza artificiale dipenderà dal trovare un equilibrio tra progresso e responsabilità etica.

Il problema della privacy con i dati di web scraping

Gli strumenti di web scraping raccolgono informazioni senza una chiara separazione tra contenuto generale e dettagli sensibili. Oltre al testo e alle immagini, spesso catturano informazioni personali identificabili (PII) come nomi, indirizzi email e fotografie di volti.

Un audit del dataset CommonPool nel luglio 2025 ha rivelato che anche dopo il filtraggio, lo 0,1% dei campioni conteneva ancora volti non oscurati, documenti di identità e documenti come curriculum e passaporti. Sebbene la percentuale sembri piccola, alla scala di miliardi di record, si traduce in centinaia di milioni di individui interessati. Le recensioni e le verifiche di sicurezza confermano che la presenza di tali materiali non è insolita e che i rischi includono furto d’identità, molestie mirate e l’esposizione non voluta di dati privati.

Le dispute legali sono in aumento poiché le preoccupazioni sulla proprietà dei dati e sull’uso lecito si stanno spostando nei tribunali. Tra il 2023 e il 2024, aziende come OpenAI e Stability AI hanno affrontato cause legali per l’uso di dati personali e protetti da copyright senza consenso. A febbraio 2025, un tribunale federale degli Stati Uniti ha stabilito che l’addestramento dell’intelligenza artificiale su informazioni personali non autorizzate costituisce una violazione del copyright. Questa decisione ha incoraggiato ulteriori cause collettive. Il copyright è un altro problema importante. Molti dataset di web scraping contengono libri, articoli, arte e codice. Gli scrittori e gli artisti sostengono che il loro lavoro viene utilizzato senza autorizzazione o pagamento. Il caso in corso New York Times contro OpenAI mette in discussione se i sistemi di intelligenza artificiale riproducono contenuti protetti in modo illegale. Gli artisti visivi hanno sollevato reclami simili, affermando che l’intelligenza artificiale copia il loro stile individuale. A giugno 2025, un tribunale degli Stati Uniti ha sostenuto un’azienda di intelligenza artificiale in base al fair use, ma gli esperti dicono che le sentenze rimangono inconsistenti e che il quadro giuridico è ancora poco chiaro.

La mancanza di consenso nell’addestramento dell’intelligenza artificiale ha indebolito la fiducia del pubblico. Molte persone scoprono che i loro blog, lavori creativi o codice sono inclusi nei dataset senza la loro conoscenza. Ciò ha sollevato preoccupazioni etiche e richieste di maggiore trasparenza. In risposta, i governi stanno muovendosi verso un controllo più rigoroso attraverso leggi che promuovono lo sviluppo equo dei modelli di intelligenza artificiale e l’uso attento dei dati.

Perché i dataset di web scraping sono difficili da sostituire

Anche con le preoccupazioni sulla privacy e il consenso, i dataset di web scraping rimangono necessari per l’addestramento dell’intelligenza artificiale. Il motivo è la scala. I modelli di intelligenza artificiale moderni richiedono trilioni di token da testo, immagini e altri media. Costruire tali dataset solo attraverso fonti concesse o curate costerebbe centinaia di milioni di dollari. Ciò non è pratico per la maggior parte delle startup o delle università.

Il costo elevato non è l’unica sfida con i dataset curati. Spesso mancano di diversità e tendono a concentrarsi su specifiche lingue, regioni o comunità. Questa copertura ristretta rende i modelli di intelligenza artificiale meno bilanciati. Al contrario, i dati di web scraping, nonostante siano 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 a scenari reali.

Il rischio, tuttavia, è che regolamentazioni strette possano limitare l’accesso ai dati di web scraping. Se ciò accade, le organizzazioni più piccole potrebbero lottare per competere. Le grandi aziende con dataset privati o proprietari, come Google (GOOGL ) o Meta, continuerebbero ad avanzare. Questo squilibrio potrebbe ridurre la concorrenza e rallentare l’innovazione aperta nell’intelligenza artificiale.

Al momento, i dataset di web scraping sono centrali per la ricerca sull’intelligenza artificiale. Allo stesso tempo, progetti come CommonPool stanno esplorando modi per costruire raccolte estese e fonti etiche. Questi sforzi sono necessari per mantenere l’ecosistema dell’intelligenza artificiale più aperto, equo e responsabile.

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

CommonPool è uno degli sforzi più ambiziosi dal punto di vista tecnico per costruire un dataset multimodale aperto e su larga scala. Con circa 12,8 miliardi di coppie di immagini e testo, eguaglia la scala di LAION-5B, ma integra meccanismi di ingegneria dei dati e di governance più solidi. L’obiettivo principale della progettazione non era solo massimizzare la scala, ma anche allinearsi con i principi di riproducibilità, provenienza dei dati e conformità normativa.

La costruzione del dataset CommonPool segue una pipeline strutturata in tre fasi. La prima fase coinvolge l’estrazione di campioni grezzi da snapshot di Common Crawl raccolti tra il 2014 e il 2022. Sia le immagini che il testo associato, come didascalie o passaggi circostanti, vengono raccolti. Per valutare l’allineamento semantico, i responsabili applicano un punteggio di similarità basato su CLIP, scartando le coppie con una corrispondenza debole tra immagine e testo. Questo passo di filtraggio iniziale riduce notevolmente il rumore rispetto alle pipeline di scraping ingenuo.

Nella seconda fase, il dataset subisce una deduplicazione su larga scala. Tecniche di hashing percettivo e MinHash vengono utilizzate per identificare e rimuovere immagini quasi duplicate, prevenendo la dominanza della ridondanza nell’addestramento del modello. Vengono applicati ulteriori filtri per escludere file corrotti, collegamenti rotti e immagini a bassa risoluzione. In questo punto, la pipeline include anche la normalizzazione del testo e l’identificazione automatica della lingua, consentendo la creazione di subset specifici di dominio o lingua per ricerche mirate.

La terza fase si concentra sulla sicurezza e sulla conformità. Viene applicata la rilevazione automatica dei volti e l’oscuramento, mentre le immagini relative ai minori e gli identificatori personali come nomi, indirizzi email e indirizzi postalii vengono rimossi. La pipeline tenta anche di rilevare materiali protetti da copyright. Sebbene nessun metodo automatizzato possa garantire un filtraggio perfetto su scala web, queste salvaguardie rappresentano un miglioramento tecnico significativo rispetto a LAION-5B, dove il filtraggio era principalmente limitato al contenuto per adulti e alla tossicità.

Oltre all’elaborazione dei dati, CommonPool introduce un modello di governance che lo distingue dalle release di dataset statici. Viene mantenuto come un dataset vivo con release versionate, metadati strutturati e cicli di aggiornamento documentati. Ogni campione include informazioni sulla licenza quando disponibili, supportando la conformità con le norme sul copyright. Un protocollo di rimozione consente a individui e istituzioni di richiedere la rimozione di contenuti sensibili, affrontando le preoccupazioni sollevate dal Regolamento UE sull’Intelligenza Artificiale e da quadri normativi correlati. I 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 di progettazione. Quando architetture di visione-linguaggio identiche sono state addestrate su LAION-5B e CommonPool, quest’ultimo ha prodotto modelli con prestazioni downstream più stabili, in particolare per compiti di recupero fine-grained e classificazione zero-shot. Questi risultati suggeriscono che la qualità di allineamento più alta di CommonPool compensa in parte i vantaggi di scala dei dataset meno filtrati. Tuttavia, audit indipendenti nel 2025 hanno rivelato rischi residui: circa lo 0,1% del dataset conteneva ancora volti non oscurati, documenti di identità e registri medici. Ciò evidenzia i limiti anche delle pipeline di filtraggio automatizzate all’avanguardia.

Nel complesso, CommonPool rappresenta un passaggio dall’ingegneria dei dataset che privilegia la scala pura all’equilibrio tra scala, qualità e conformità. Per i ricercatori, offre una base più riproducibile e relativamente più sicura per la pre-formazione su larga scala. Per i regolatori, dimostra che meccanismi di privacy e responsabilità possono essere incorporati direttamente nella costruzione del dataset. A differenza di LAION, CommonPool illustra come le pipeline di filtraggio, le pratiche di governance e i framework di benchmarking possano trasformare i dati web su larga scala in una risorsa più tecnica e eticamente responsabile per l’intelligenza artificiale multimodale.

Confronto tra CommonPool e dataset di web scraping tradizionali

A differenza dei dataset di web scraping su larga scala come LAION-5B (5,85 miliardi di campioni), COYO-700M (700 milioni di campioni) e WebLI (400 milioni di campioni), CommonPool enfatizza la struttura, la riproducibilità e la governance. Mantiene metadati come URL e timestamp, che supporta la tracciabilità e i controlli di licenza parziali. Inoltre, applica un filtraggio semantico basato su CLIP per rimuovere coppie di immagini e testo di bassa qualità o debolmente allineate, risultando in una qualità dei dati migliorata.

Al confronto, LAION-5B e COYO sono stati assemblati da Common Crawl con un filtraggio limitato e senza documentazione dettagliata sulla licenza. Questi dataset contengono frequentemente materiali sensibili, tra cui registri medici, documenti di identità e volti non oscurati. WebLI, utilizzato internamente da OpenAI, manca inoltre di trasparenza, poiché non è stato rilasciato per la revisione o la replica esterna.

CommonPool cerca di affrontare queste problematiche escludendo le informazioni personali e i contenuti NSFW, riconoscendo che il consenso completo degli utenti rimane irrisolto. Ciò lo rende più affidabile e allineato eticamente rispetto alle alternative precedenti.

Il punto di arrivo

Lo sviluppo di CommonPool riflette una transizione importante in come vengono concepiti e mantenuti i grandi dataset di intelligenza artificiale. Mentre le raccolte precedenti come LAION-5B e COYO hanno privilegiato la scala con un controllo limitato, CommonPool dimostra che la trasparenza, il filtraggio e la governance possono essere integrati nella costruzione del dataset senza compromettere l’usabilità per la ricerca.

Retenendo i metadati, applicando controlli di allineamento semantico ed incorporando salvaguardie per la privacy, offre una risorsa più riproducibile e responsabile. Allo stesso tempo, audit indipendenti ricordano che le salvaguardie automatizzate non possono eliminare completamente i rischi, sottolineando la necessità di una vigilanza continua.