Web-Scraped AI データセットとプライバシー：CommonPool に注目する理由

人工知能（AI）は、日常生活の一部になりました。医療用チャットボットが患者を案内したり、開発者を支援したりするジェネレーティブツールがあります。これらのシステムは高度に発達していますが、基本的なリソースに依存しています：データ。

AI システムのトレーニングに使用される大部分のデータは、パブリック インターネットから来ています。自動プログラムがオンライン プラットフォームから大量のテキスト、画像、オーディオを収集します。これらのコレクションは、GPT-4やStable Diffusionなどの有名なモデルを形成する基盤です。この膨大なコレクションは、プライバシー、所有権、インフォームド コンセントに関する未解決の懸念を引き起こします。

トレーニング データセットの市場は、この活動の規模を反映しています。現在、AI データセットの世界的な価値は 32 億ドル と推定されています。2034 年までに、年間 20.5% の成長率で 163 億ドルに達することが予測されています。この数字の背後には、許可なく収集されたコンテンツの問題があります。多くの場合、個人データ、著作権で保護された作品、他の機密コンテンツが含まれており、これらは機械学習システムのために意図されていませんでした。

この問題に対応して、データ管理の代替アプローチが探索されています。1 つの例は、CommonPool であり、2023 年 4 月に DataComp ベンチマークの一環としてリリースされました。これは、マルチモーダル AI 研究用に設計された、約 128 億の画像テキストペアのデータセットです。従来のスクレイピングとは異なり、フィルタリング方法を適用し、透明性を重視し、コミュニティの参加を開発に含めています。まだ議論の余地があるものの、CommonPool は、AI トレーニング データの責任ある実践を構築するための試みを示しています。このようなイニシアチブは、将来の AI のための倫理基準の必要性を強調しています。

Web-Scraped データの AI の進歩における役割

データは AI の中心であり、システムのパフォーマンスは利用可能なトレーニング データの量と多様性に密接に結びついています。近年、Web スクレイピングは大規模なデータセットを構築するための標準的な方法になりました。パブリックにアクセス可能なオンライン コンテンツを収集することで、研究者と開発者は膨大なデータ リソースを取得しました。

人気のある例は、Common Crawl です。2025 年までに、毎月 250 テラバイト以上のクロールからテキストを収集し、ペタバイトのテキストを保存しました。このデータセットは、テキストベースの AI モデルをトレーニングするために広く使用されています。別の例は、LAION-5B であり、約 58.5 億の画像テキストペアを含み、Stable Diffusion のようなアプリケーションに重要な役割を果たしています。テキスト プロンプトからリアルな画像を生成できます。

これらのデータセットは、モデル精度を高め、多様なコンテンツを介して一般化を改善し、小規模グループ、大学を含む、より広範な参加者が AI 開発に参加できるようにするため、貴重です。スタンフォード AI インデックス 2025 年によると、最先端のモデルは依然としてスクレイピング データに依存しており、データセットのサイズは急速に増加しています。この需要は、2024 年にデータセンターとコンピューティング パワーへの投資を 570 億ドル に押し上げ、投資はさらに増加しています。

同時に、Web スクレイピングは課題から免れない。プライバシー、所有権、法的権利に関する疑問を引き起こします。多くの収集されたコンテンツは、機械学習のために作成されたものではありません。裁判所の判決や政策に関する議論は、これらの課題がより緊急性を増していることを示しています。AI データ収集の将来は、進歩と倫理的責任のバランスを取ることに依存しています。

スクレイピング データのプライバシー問題

Web スクレイピングツールは、一般的なコンテンツと機密情報の明確な区別なしに情報を収集します。テキストや画像とともに、個人情報 (PII) である名前、メールアドレス、顔写真などを収集します。

監査によると、2025 年 7 月に CommonPool データセットの監査で、フィルタリング後も 0.1% のサンプルに識別可能な顔、政府 ID、パスポートなどの文書が含まれていることが明らかになりました。パーセンテージは小さく見えますが、数十億のレコードの規模では、数億人の個人情報が含まれていることを意味します。レビューと安全性監査は、機密情報の存在が珍しくなく、個人情報の盗難、標的となる嫌がらせ、プライベート データの不本意な公開などのリスクがあることを確認しています。

法的紛争も増加しています。データ所有権と公正使用に関する懸念が裁判所に持ち込まれています。2023 年から 2024 年にかけて、OpenAI や Stability AI などの企業は、同意なしに個人情報や著作権で保護されたデータを使用したため訴訟に直面しました。2025 年 2 月、米連邦裁判所は、許可なしに個人情報を使用した AI のトレーニングが著作権侵害にあたると裁定しました。この決定により、集団訴訟が増加しています。著作権も大きな問題です。スクレイピング データセットには、書籍、記事、芸術作品、コードが含まれています。作家やアーティストは、作品が無断で使用されていると主張しています。ニューヨークタイムズ対 OpenAI の事件は、AI システムが保護されたコンテンツを違法に複製しているかどうかを問いました。視覚アーティストも同様の主張をしました。2025 年 6 月、アメリカの裁判所は、ある AI 企業に対して公正使用を支持しましたが、専門家は、判決が一貫しておらず、法的枠組みが未確定であると述べています。

AI トレーニングにおける同意の欠如は、公衆の信頼を損なっています。多くの人々は、ブログ、創作物、またはコードが同意なしにデータセットに含まれていることを発見します。これにより、倫理的な懸念が生じ、透明性の必要性が叫ばれています。対応して、政府は、AI モデルの公正な開発とデータの慎重な使用を促進する法律を通じて、より厳格な監督を進めています。

スクレイピング データセットを置き換えるのは難しい

プライバシーと同意に関する懸念があるにもかかわらず、スクレイピング データセットは AI トレーニングに不可欠です。理由は、規模です。現代の AI モデルは、テキスト、画像、その他のメディアから数十億のトークンを必要とします。ライセンス済みまたはキュレーション済みのソースのみを使用してこのようなデータセットを構築することは、数百万ドルかかります。これは、ほとんどのスタートアップや大学にとって実行可能ではありません。

高コストは、キュレーション済みデータセットの唯一の課題ではありません。キュレーション済みデータセットは、多くの場合、特定の言語、地域、またはコミュニティに焦点を当てており、多様性に欠けています。この狭いカバレッジにより、AI モデルはバランスを欠きます。対照的に、スクレイピング データは、ノイズと不完全性があるにもかかわらず、より広い範囲の文化、トピック、視点を捉えます。この多様性により、AI システムは現実世界の使用に適しています。

しかし、厳格な規制により、スクレイピング データへのアクセスが制限されるリスクがあります。そうすると、小規模な組織は競争に苦労することになります。大規模企業は、Google (GOOGL ) または Meta のように、プライベートまたは独自のデータセットを保持し続け、AI の進歩を維持するでしょう。この不均衡は、競争を減らし、AI のオープンイノベーションのペースを遅くするでしょう。

現在、スクレイピング データセットは AI 研究の中心です。同時に、CommonPool のようなプロジェクトは、倫理的に収集された包括的なコレクションを構築する方法を模索しています。これらの努力は、AI エコシステムをよりオープン、公平、責任あるものにするために必要です。

CommonPool：責任ある大規模データ エンジニアリングに向けて

CommonPool は、オープンで大規模なマルチモーダル データセットを構築するための最も技術的に野心的な取り組みの 1 つです。約 128 億 の画像テキストペアを含み、LAION-5B の規模に匹敵しますが、データ エンジニアリングとガバナンス メカニズムがより強化されています。主な設計目標は、規模を最大化することだけでなく、再現性、データの出典、規制遵守の原則に合致することでした。

CommonPool データセットの構築は、3 つの段階にわたるパイプラインに従います。最初の段階では、2014 年から 2022 年にかけて収集された Common Crawl スナップショットから生のサンプルを抽出します。画像と関連するテキスト (キャプションや周囲の文章など) を収集します。セマンティック対応を評価するために、CLIP ベースの類似性スコアリングを適用し、画像とテキスト埋め込み間の対応が弱いペアを破棄します。この初期のフィルタリングステップにより、ナイーブなスクレイピング パイプラインと比較してノイズが大幅に削減されます。

2 番目の段階では、大規模な重複排除が行われます。知覚ハッシュと MinHash 技術を使用して、類似した画像を特定して除去し、モデル トレーニングを支配する冗長性を防ぎます。さらに、破損したファイル、壊れたリンク、低解像度の画像を除去するフィルタが適用されます。この段階では、テキストの正規化と自動言語識別も行われ、ドメイン固有または言語固有のサブセットを作成して、ターゲットを絞った研究を行うことができます。

3 番目の段階では、安全性とコンプライアンスに焦点が当てられます。自動顔検出とぼかしが適用され、子供関連の画像や名前、メールアドレス、郵便番号などの個人識別情報が除去されます。パイプラインでは、著作権で保護された資料の検出も試みられます。自動メソッドで完全なフィルタリングを保証することは不可能ですが、これらの安全対策は、LAION-5B と比較して技術的に大幅な改善を示しています。LAION-5B では、フィルタリングは主に成人向けコンテンツと有害性のヒューリスティックに限定されていました。

データ処理を超えて、CommonPool は静的なデータセット リリースとは異なるガバナンス モデルを導入しています。バージョン管理されたリリース、構造化されたメタデータ、文書化された更新サイクルを備えた、生きているデータセットとして維持管理されています。各サンプルには、利用可能な場合はライセンス情報が含まれており、著作権規制へのコンプライアンスをサポートしています。削除プロトコルにより、個人や機関は機密コンテンツの削除を要求できます。EU AI 法や関連する規制フレームワークによって提起された懸念に対処します。ソース URL やフィルタリング スコアなどのメタデータは、透明性と再現性を高め、研究者が含め除外の決定を追跡できるようにします。

DataComp イニシアチブからのベンチマーク結果は、これらの設計選択の技術的影響を示しています。LAION-5B と CommonPool で同一のビジョン言語アーキテクチャをトレーニングした場合、後者は、特に細粒度の検索とゼロショット分類タスクで、ダウンストリームのパフォーマンスがより安定しているモデルを生成しました。これらの結果は、CommonPool の高い整合性の品質が、フィルタリングされていないデータセットの規模の利点をある程度補償することを示唆しています。ただし、2025 年の独立した監査では、残りのリスクが存在することも明らかになりました。約 0.1% のデータセットには、ぼかされていない顔、機密の個人文書、医療レコードがまだ含まれています。これは、最先端の自動フィルタリング パイプラインの限界を強調しています。

全体として、CommonPool は、データ エンジニアリングにおけるスケールと品質のバランスを示しています。研究者には、再現性と比較的安全性の高い基盤を提供します。規制当局には、プライバシーと説明責任のメカニズムがデータセット構築に直接組み込まれることができることを示しています。LAION と比較して、CommonPool は、フィルタリング パイプライン、ガバナンス慣行、ベンチマーク フレームワークが、大規模な Web データを、技術的により堅牢で倫理的に責任ある AI 研究用リソースに変えることができることを示しています。

CommonPool と従来の Web スクレイピング データセットの比較

CommonPool は、LAION-5B (5.85B サンプル)、COYO-700M (700M サンプル)、WebLI (400M サンプル) などの従来の大規模 Web スクレイピング データセットとは異なり、構造、再現性、ガバナンスに重点を置いています。URL やタイムスタンプなどのメタデータを保持し、部分的なライセンスチェックをサポートします。さらに、画像とテキストのペアの品質を高めるために、CLIP ベースのセマンティック フィルタリングを適用します。

対照的に、LAION-5B と COYO は、Common Crawl から制限付きのフィルタリングなしで構築され、詳細なライセンス ドキュメントが含まれていません。これらのデータセットには、医療レコード、身分証明書、ぼかされていない顔などの機密情報が頻繁に含まれています。OpenAI が内部で使用する WebLI も、外部のレビューまたは複製のために公開されなかったため、透明性が欠けています。

CommonPool は、これらの問題に対処しようとします。PII や NSFW コンテンツを除外し、ユーザーの完全な同意が解決されていないことを認識しています。これにより、以前の代替案よりも比較的信頼性が高く、倫理的に整合性のあるものになります。

結論

CommonPool の開発は、大規模 AI データセットの構築と維持における重要な転換点を表しています。以前のコレクションはスケールを優先しましたが、CommonPool は、透明性、フィルタリング、ガバナンスをデータセット構築に組み込むことを示しています。

メタデータを保持し、セマンティック整合性のチェックを適用し、プライバシー対策を組み込むことで、再現性と説明責任のあるリソースを提供します。同時に、独立した監査は、自動化された安全対策が完全にリスクを排除できないことを思い出させ、継続的な警戒の必要性を強調しています。