Conjuntos de Dados de Inteligência Artificial Extraídos da Web e Privacidade: Por Que CommonPool Merece Uma Olhada

Inteligência Artificial (IA) tornou-se parte integrante da vida cotidiana. É visível em chatbots de medicina que orientam pacientes e em ferramentas gerativas que assistem artistas, escritores e desenvolvedores. Esses sistemas parecem avançados, mas dependem de um recurso essencial: dados.

A maioria dos dados usados para treinar sistemas de IA vem da internet pública. Programas automatizados coletam grandes volumes de texto, imagens e áudio de plataformas online. Essas coleções formam a base de modelos bem conhecidos, como GPT-4, Stable Diffusion e muitos outros. No entanto, essa vasta coleção levanta preocupações não resolvidas sobre privacidade, propriedade e consentimento informado.

O mercado de conjuntos de dados de treinamento reflete a escala dessa atividade. Atualmente, o valor global dos conjuntos de dados de IA é estimado em 3,2 bilhões de dólares. De acordo com as projeções, pode crescer para 16,3 bilhões de dólares até 2034, com uma taxa de crescimento anual de 20,5%. Por trás desses números, há um desafio importante. Uma parte significativa do material coletado é obtida sem permissão explícita. Muitas vezes, contém dados pessoais, obras protegidas por direitos autorais e outros conteúdos sensíveis que nunca foram destinados a sistemas de aprendizado de máquina.

Em resposta a essas questões, abordagens alternativas de governança de dados estão sendo exploradas. Um exemplo é CommonPool, lançado em abril de 2023 como parte do benchmark DataComp. É um conjunto de dados grande de 12,8 bilhões de pares de imagem-texto projetado para pesquisa de IA multimodal. Ao contrário dos esforços de raspagem tradicionais, ele aplica métodos de filtragem, enfatiza a transparência e inclui a participação da comunidade em seu desenvolvimento. Embora ainda seja um tema de debate, CommonPool indica uma tentativa de construir práticas mais responsáveis e audíveis para dados de treinamento de IA. Essas iniciativas destacam a necessidade de padrões éticos no futuro da inteligência artificial.

O Papel dos Dados Extraídos da Web no Avanço da Inteligência Artificial

Os dados são centrais para a IA, com o desempenho do sistema estreitamente ligado à quantidade e variedade de informações disponíveis para treinamento. Nos últimos anos, a raspagem da web tornou-se um método padrão para montar conjuntos de dados grandes em escala. Ao coletar conteúdo online acessível publicamente, pesquisadores e desenvolvedores obtiveram recursos de dados vastos e diversificados.

Um exemplo popular é Common Crawl, que, até 2025, armazenou petabytes de texto coletado por meio de crawls mensais de mais de 250 terabytes cada. Esse conjunto de dados é amplamente usado para treinar modelos de IA baseados em texto. Outro exemplo é LAION-5B, que contém cerca de 5,85 bilhões de pares de imagem-texto. Ele foi importante para aplicações como Stable Diffusion, que pode criar imagens realistas a partir de prompts escritos.

Esses conjuntos de dados são valiosos porque aumentam a precisão do modelo, melhoram a generalização por meio de conteúdo variado e permitem que grupos menores, incluindo universidades, participem do desenvolvimento de IA. O Índice de IA de Stanford de 2025 mostra que a maioria dos modelos avançados ainda depende de dados raspados, com conjuntos de dados crescendo rapidamente em tamanho. Essa demanda também impulsionou investimentos pesados, alcançando mais de 57 bilhões de dólares em 2024 para centros de dados e poder de computação.

Ao mesmo tempo, a raspagem da web não está livre de desafios. Ela levanta questões sobre privacidade, propriedade e direitos legais, pois grande parte do conteúdo coletado não foi originalmente criado para uso de máquina. Casos judiciais e discussões de política mostram que esses desafios estão se tornando mais urgentes. O futuro da coleta de dados de IA dependerá de encontrar um equilíbrio entre progresso e responsabilidade ética.

O Problema de Privacidade com Dados Raspados

As ferramentas de raspagem da web coletam informações sem uma separação clara entre conteúdo geral e detalhes sensíveis. Juntamente com texto e imagens, elas muitas vezes capturam informações de identificação pessoal (IIP) como nomes, endereços de e-mail e fotografias faciais.

Uma auditoria do conjunto de dados CommonPool em julho de 2025 revelou que, mesmo após a filtragem, 0,1% das amostras ainda continham faces não borradas, identidades governamentais e documentos como currículos e passaportes. Embora a porcentagem pareça pequena, na escala de bilhões de registros, isso se traduz em centenas de milhões de indivíduos afetados. Revisões e auditorias de segurança confirmam que a presença desse material não é incomum e os riscos incluem roubo de identidade, assédio direcionado e exposição não desejada de dados privados.

Disputas legais também estão aumentando à medida que as preocupações sobre propriedade de dados e uso justo se movem para os tribunais. Entre 2023 e 2024, empresas como OpenAI e Stability AI enfrentaram processos por usar dados pessoais e protegidos por direitos autorais sem consentimento. Em fevereiro de 2025, um tribunal federal dos EUA decidiu que treinar IA em informações pessoais não licenciadas constitui violação. Essa decisão incentivou mais ações coletivas. Os direitos autorais são outra questão importante. Muitos conjuntos de dados raspados contêm livros, artigos, arte e código. Escritores e artistas argumentam que seu trabalho está sendo usado sem aprovação ou pagamento. O caso em andamento New York Times v. OpenAI questiona se os sistemas de IA reproduzem conteúdo protegido ilegalmente. Artistas visuais levantaram reclamações semelhantes, alegando que a IA copia seu estilo individual. Em junho de 2025, um tribunal dos EUA apoiou uma empresa de IA sob alegação de uso justo, mas especialistas dizem que as decisões permanecem inconsistentes e o quadro legal ainda é incerto.

A falta de consentimento no treinamento de IA enfraqueceu a confiança pública. Muitas pessoas descobrem que seus blogs, trabalhos criativos ou código estão incluídos em conjuntos de dados sem seu conhecimento. Isso levantou preocupações éticas e pedidos de mais transparência. Em resposta, os governos estão se movendo em direção a uma supervisão mais rigorosa por meio de leis que promovem o desenvolvimento justo de modelos de IA e o uso cuidadoso de dados.

Por Que os Conjuntos de Dados Raspados São Difíceis de Substituir

Mesmo com as preocupações sobre privacidade e consentimento, os conjuntos de dados raspados permanecem necessários para o treinamento de IA. A razão é a escala. Os modelos de IA modernos exigem trilhões de tokens de texto, imagens e outros meios. Construir esses conjuntos de dados apenas por meio de fontes licenciadas ou curadas custaria centenas de milhões de dólares. Isso não é prático para a maioria das startups ou universidades.

O alto custo não é o único desafio com conjuntos de dados curados. Eles muitas vezes carecem de diversidade e tendem a se concentrar em idiomas, regiões ou comunidades específicas. Essa cobertura limitada torna os modelos de IA menos equilibrados. Em contraste, os dados raspados, apesar de serem barulhentos e imperfeitos, capturam uma gama mais ampla de culturas, tópicos e pontos de vista. Essa diversidade permite que os sistemas de IA sejam mais eficazes quando aplicados a usos do mundo real.

O risco, no entanto, é que regulamentações rigorosas possam restringir o acesso a dados raspados. Se isso acontecer, organizações menores podem ter dificuldades para competir. Grandes empresas com conjuntos de dados privados ou proprietários, como Google (GOOGL ) ou Meta, continuariam a avançar. Essa disparidade poderia reduzir a concorrência e desacelerar a inovação aberta em IA.

Por agora, os conjuntos de dados raspados são centrais para a pesquisa de IA. Ao mesmo tempo, projetos como CommonPool estão explorando maneiras de construir coleções extensas e eticamente obtidas. Esses esforços são necessários para manter o ecossistema de IA mais aberto, justo e responsável.

CommonPool: Em Direção à Engenharia de Dados de Grande Escala Responsável

CommonPool é um dos esforços mais ambiciosos tecnicamente para construir um conjunto de dados multimodal de grande escala e aberto. Com aproximadamente 12,8 bilhões de pares de imagem-texto, ele corresponde à escala de LAION-5B, mas integra mecanismos de engenharia de dados e governança mais fortes. O objetivo de design principal não foi apenas maximizar a escala, mas também alinhar-se com os princípios de reprodutibilidade, proveniência de dados e conformidade regulatória.

A construção do conjunto de dados CommonPool segue um pipeline estruturado de três estágios. O primeiro estágio envolve a extração de amostras brutos de snapshots do Common Crawl coletados entre 2014 e 2022. Tanto as imagens quanto o texto associado, como legendas ou passagens circundantes, são coletados. Para avaliar a alinhamento semântico, os mantenedores aplicam uma pontuação de similaridade baseada em CLIP, descartando pares com correspondência fraca entre as embeddings de imagem e texto. Essa etapa de filtragem inicial reduz substancialmente o ruído em comparação com pipelines de raspagem ingênua.

No segundo estágio, o conjunto de dados passa por uma deduplicação em grande escala. Técnicas de hash perceptual e MinHash são usadas para identificar e remover imagens near-duplicadas, prevenindo a redundância de dominar o treinamento do modelo. Filtros adicionais são aplicados para excluir arquivos corrompidos, links quebrados e imagens de baixa resolução. Nesse ponto, o pipeline também inclui a normalização de texto e a identificação automática de idioma, permitindo a criação de subconjuntos específicos de domínio ou idioma para pesquisa direcionada.

O terceiro estágio se concentra na segurança e conformidade. A detecção automática de faces e o borrão são aplicados, enquanto a imagens relacionadas a crianças e identificadores pessoais, como nomes, endereços de e-mail e endereços postais, são removidos. O pipeline também tenta detectar materiais protegidos por direitos autorais. Embora nenhum método automatizado possa garantir uma filtragem perfeita em escala de web, essas salvaguardas representam uma melhoria técnica significativa em comparação com LAION-5B, onde a filtragem foi principalmente limitada a conteúdo adulto e heurísticas de toxicidade.

Além do processamento de dados, CommonPool introduz um modelo de governança que o distingue de lançamentos de conjuntos de dados estáticos. Ele é mantido como um conjunto de dados vivo com lançamentos versionados, metadados estruturados e ciclos de atualização documentados. Cada amostra inclui informações de licenciamento quando disponíveis, apoiando a conformidade com regulamentações de direitos autorais. Um protocolo de retirada permite que indivíduos e instituições solicitem a remoção de conteúdo sensível, abordando preocupações levantadas pelo Regulamento de IA da UE e quadros regulatórios relacionados. Metadados como URLs de origem e pontuações de filtragem melhoram a transparência e a reprodutibilidade, permitindo que os pesquisadores rastreiem decisões de inclusão e exclusão.

Os resultados de benchmarking da iniciativa DataComp ilustram os efeitos técnicos dessas escolhas de design. Quando arquiteturas de visão-linguagem idênticas foram treinadas em LAION-5B e CommonPool, o último produziu modelos com desempenho downstream mais estável, particularmente em tarefas de recuperação de granulação fina e classificação de disparo zero. Esses resultados sugerem que a qualidade de alinhamento mais alta de CommonPool compensa algumas das vantagens de escala de conjuntos de dados menos filtrados. No entanto, auditorias independentes em 2025 revelaram riscos residuais: cerca de 0,1% do conjunto de dados ainda continha faces não borradas, documentos pessoais sensíveis e registros médicos. Isso destaca os limites mesmo das pipelines de filtragem automatizadas de última geração.

No geral, CommonPool representa uma mudança na engenharia de conjuntos de dados, passando da priorização da escala bruta para o equilíbrio entre escala, qualidade e conformidade. Para os pesquisadores, ele fornece uma base reprodutível e comparativamente mais segura para o pré-treinamento em grande escala. Para os reguladores, demonstra que mecanismos de privacidade e responsabilidade podem ser incorporados diretamente à construção do conjunto de dados. Em contraste com LAION, CommonPool ilustra como pipelines de filtragem, práticas de governança e quadros de benchmarking podem transformar dados da web em grande escala em um recurso mais técnica e eticamente responsável para IA multimodal.

Comparando CommonPool com Conjuntos de Dados Raspados Tradicionais

Ao contrário de conjuntos de dados raspados em grande escala mais antigos, como LAION-5B (5,85 bilhões de amostras), COYO-700M (700 milhões de amostras) e WebLI (400 milhões de amostras), CommonPool enfatiza estrutura, reprodutibilidade e governança. Ele retém metadados como URLs e carimbos de data/hora, o que suporta a rastreabilidade e verificações de licenciamento parciais. Além disso, aplica filtragem semântica baseada em CLIP para remover pares de imagem-texto de baixa qualidade ou alinhamento fraco, resultando em melhor qualidade de dados.

Em comparação, LAION-5B e COYO foram montados a partir do Common Crawl com filtragem limitada e sem documentação de licenciamento detalhada. Esses conjuntos de dados frequentemente contêm material sensível, incluindo registros médicos, documentos de identidade e faces não borradas. WebLI, usada internamente pela OpenAI, também carece de transparência, pois nunca foi liberada para revisão ou replicação externa.

CommonPool busca abordar essas questões excluindo IIP e conteúdo NSFW, enquanto reconhece que o consentimento do usuário permanece sem solução. Isso o torna mais confiável e alinhado eticamente do que alternativas anteriores.

Conclusão

O desenvolvimento de CommonPool reflete uma transição importante na forma como os conjuntos de dados de IA em grande escala são concebidos e mantidos. Enquanto coleções anteriores, como LAION-5B e COYO, priorizavam a escala com supervisão limitada, CommonPool demonstra que a transparência, a filtragem e a governança podem ser integradas à construção do conjunto de dados sem comprometer a usabilidade para a pesquisa.

Ao reter metadados, aplicar verificações de alinhamento semântico e incorporar salvaguardas de privacidade, ele oferece um recurso mais reprodutível e responsável. Ao mesmo tempo, auditorias independentes nos lembram que salvaguardas automatizadas não podem eliminar completamente os riscos, destacando a necessidade de vigilância contínua.