Web-Scraped AI Veri Setleri ve Gizlilik: CommonPool Neden Bir Bakış Hakkı Kazanıyor

Yapay Zeka (AI) günlük hayatın bir parçası haline geldi. Tıbbi sohbet botlarında, sanatçıları, yazarları ve geliştiricileri destekleyen üretken araçlarda görünür. Bu sistemler gelişmiş görünse de, aslında tek bir temel kaynağa bağlılar: veriye.

AI sistemlerini eğitmek için kullanılan verilerin çoğu kamu internetinden geliyor. Otomatik programlar, online platformlardan büyük miktarda metin, resim ve ses topluyor. Bu koleksiyonlar, GPT-4, Stable Diffusion gibi nổi tiếng modellerin temelini oluşturuyor. Ancak bu geniş koleksiyon, gizlilik, mülkiyet ve bilgilendirilmiş onay konularında çözülmemiş endişeler yaratıyor.

Eğitim veri setleri pazarı, bu faaliyetin kapsamını yansıtıyor. Şu anda, AI veri setlerinin küresel değeri 3.2 milyar dolar olarak tahmin ediliyor. Tahminlere göre, 2034 yılına kadar 16.3 milyar dolara ulaşabilir ve yıllık büyüme oranı %20,5 olabilir. Bu rakamların arkasında önemli bir zorluk yatıyor. Toplanan materyalin önemli bir kısmı, açık izin olmadan elde ediliyor. Çoğu zaman, kişisel veriler, telif hakkı eserleri ve makine öğrenimi sistemleri için asla amaçlanmayan diğer hassas içerikler içeriyor.

Bu sorunlara yanıt olarak, veri yönetimine alternatif yaklaşımlar araştırılıyor. CommonPool, Nisan 2023’te DataComp benchmark’un bir parçası olarak yayınlanan bir örnek. Çoklu AI araştırmaları için tasarlanmış 12.8 milyar resim-metin çiftinden oluşan büyük bir veri seti. Geleneksel kazıma çabalarından farklı olarak, filtreleme yöntemleri uyguluyor, şeffaflığı vurguluyor ve topluluk katılımını geliştiriyor. Henüz tartışmalı olsa da, CommonPool, AI eğitim verisi için daha sorumlu ve denetlenebilir uygulamalar oluşturma girişimini gösteriyor. Bu tür girişimler, yapay zekanın geleceğinde etik standartlara duyulan ihtiyacı vurguluyor.

Web-Scraped Verilerinin Yapay Zekayı Geliştirmedeki Rolü

Veri, AI için merkezi bir unsur, sistem performansı disponible bilgi miktarı ve çeşitliliği ile yakından bağlantılı. Son yıllarda, Web kazıma, büyük veri setlerini toplamak için standart bir yöntem haline geldi. Kamuya açık online içeriği toplayarak, araştırmacılar ve geliştiriciler, geniş ve çeşitli veri kaynaklarına ulaştılar.

Popüler bir örnek, Common Crawl, 2025 yılına kadar her ay 250 terabaytın üzerinde veri toplayarak petabaytlarca metin depoladı. Bu veri seti, metin tabanlı AI modellerini eğitmek için yaygın olarak kullanılıyor. Bir başka örnek, yaklaşık 5.85 milyar resim-metin çifti içeren LAION-5B. Stable Diffusion gibi uygulamalar için önemli oldu, bu uygulama gerçekçi resimler oluşturmak için yazılı talimatları kullanabiliyor.

Bu veri setleri değerli çünkü model doğruluğunu artırıyor, çeşitli içerikle genellemeyi iyileştiriyor ve daha küçük grupların, üniversitelerin dahil olduğu AI geliştirmesine izin veriyor. Stanford AI Endeksi 2025, en gelişmiş modellerin hala kazılmış veri setlerine bağlı olduğunu gösteriyor, veri setlerinin boyutları hızla büyüyor. Bu talep, 2024 yılında veri merkezleri ve hesaplama gücüne yapılan yatırımları 57 milyar dolara çıkardı.

Ancak Web kazıma, zorluklardan uzak değil. Gizlilik, mülkiyet ve yasal haklar konusunda sorular yaratıyor, çünkü toplanan içeriğin çoğu aslen makine kullanımı için yaratılmadı. Mahkeme davaları ve politika tartışmaları, bu zorlukların giderek daha acil hale geldiğini gösteriyor. AI veri toplamanın geleceği, ilerleme ile etik sorumluluk arasında denge bulmaya bağlı olacak.

Kazınmış Verilerle İlgili Gizlilik Sorunu

Web kazıma araçları, genel içerik ve hassas ayrıntılar arasında net bir ayrım olmadan bilgi topluyor. Metin ve resimlerle birlikte, genellikle Kişisel Tanımlayıcı Bilgileri (PII) gibi isimler, e-posta adresleri ve yüz fotoğraflarını da topluyor.

Bir denetim Temmuz 2025’te CommonPool veri setini ortaya koydu, filtreleme sonrasında bile, örneklerin %0.1’i hala yüzleri, hükümet kimliklerini ve pasaport gibi belgeleri içeriyordu. Yüzdelik olarak küçük görünse de, milyarlarca kaydın ölçeğinde, bu yüz milyonlarca kişinin etkilendiği anlamına geliyor. İncelemeler ve güvenlik denetimleri, bu tür materyalin varlığının alışılmadık olmadığını ve kimlik hırsızlığı, hedefli taciz ve istenmeyen özel veri açıklamaları gibi riskleri içerdiğini onaylıyor.

Mülkiyet ve adil kullanım konularında artan yasal tartışmalar var. 2023 ve 2024 yılları arasında, OpenAI ve Stability AI gibi şirketler, rızası olmadan kişisel ve telif hakkı materyali kullandıkları için davalara maruz kaldı. Şubat 2025’te bir ABD federal mahkemesi, AI’yi lisanssız kişisel bilgi üzerinde eğitmeyi ihlal olarak nitelendirdi. Bu karar, daha fazla toplu dava davasına yol açtı. Telif hakkı da önemli bir sorun. Kazınmış birçok veri seti, kitaplar, makaleler, sanat eserleri ve kod içeriyor. Yazarlar ve sanatçılar, çalışmalarının onay veya ödeme olmadan kullanıldığını savunuyor. Süregelen New York Times v. OpenAI davası, AI sistemlerinin korunan içeriği yasadışı olarak yeniden üretip üretmediğini sorguluyor. Görsel sanatçılar da benzer şikayetlerde bulunuyor, AI’nin bireysel stilini kopyaladığını iddia ediyor. Haziran 2025’te bir ABD mahkemesi, adil kullanım altında bir AI şirketini destekledi, ancak uzmanlar, kararların tutarlı olmadığını ve yasal çerçevenin hala belirsiz olduğunu söylüyor.

AI eğitiminde rızanın eksikliği, kamu güvenini zayıflattı. İnsanların blogları, yaratıcı çalışmaları veya kodlarının, bilgisiz olarak veri setlerine dahil edildiğini keşfetmeleri, etik endişelere yol açtı. Buna yanıt olarak, hükümetler, AI modellerinin adil geliştirilmesini ve verilerin dikkatli kullanılmasını teşvik eden yasalar yoluyla daha sıkı denetimi teşvik ediyor.

Neden Kazınmış Veri Setleri Değiştirilmesi Zor

Gizlilik ve rıza konularına rağmen, kazınmış veri setleri hala AI eğitimi için gerekli. Nedeni, ölçek. Modern AI modelleri, metin, resim ve diğer medyadan trilyonlarca token gerektiriyor. Bu tür veri setlerini yalnızca lisanslı veya küratörlü kaynaklardan oluşturmak, yüz milyonlarca dolar maliyeti olARDI. Bu, çoğu startup veya üniversite için pratik değil.

Lisanslı veri setlerinin bir başka zorluğu da, genellikle belirli diller, bölgeler veya topluluklara odaklanması ve çeşitlilikten yoksun olması. Bu dar kapsam, AI modellerinin dengesiz olmasına neden oluyor. Karşılaştırıldığında, kazınmış veri, gürültülü ve mükemmel olmamasına rağmen, daha geniş bir kültür, konu ve bakış açısı yelpazesini yakalar. Bu çeşitlilik, AI sistemlerinin gerçek dünya uygulamalarında daha iyi performans göstermesini sağlar.

Risk ise, katı düzenlemelerin kazınmış veri erişimini kısıtlaması. Eğer bu olursa, küçük organizasyonlar mücadele edebilir. Özel veya özel veri setlerine sahip büyük şirketler, Google (GOOGL ) veya Meta gibi, ilerlemeye devam edebilir. Bu dengesizlik, AI’de açık inovasyonu azaltabilir ve rekabeti azaltabilir.

Şimdilik, kazınmış veri setleri AI araştırmalarının merkezinde. Aynı zamanda, CommonPool gibi projeler, geniş, etik olarak elde edilmiş koleksiyonlar oluşturmanın yollarını araştırıyor. Bu çabalar, AI ekosistemini daha açık, adil ve sorumlu tutmak için gerekli.

CommonPool: Sorumlu Büyük Ölçekli Veri Mühendisliğine Doğru

CommonPool, açık, büyük ölçekli çoklu veri seti oluşturmak için en teknik olarak iddialı girişimlerden biri. Yaklaşık 12.8 milyar resim-metin çifti ile, LAION-5B’nin ölçeğini eşleştirir, ancak daha güçlü veri mühendisliği ve yönetim mekanizmaları entegre eder. Ana tasarım hedefi, sadece ölçeği maksimize etmek değil, aynı zamanda tekrarlanabilirlik, veri kökeni ve düzenleyici uyum ilkeleriyle uyumlu olmak.

CommonPool veri setinin inşası, üç aşamalı bir boru hattı izler. İlk aşama, 2014 ve 2022 arasında Common Crawl’anın anlık görüntülerinden ham örneklerin çıkarılmasını içerir. Hem resimler hem de ilgili metinler, seperti açıklamalar veya çevreleyen pasajlar, toplanır. Anlamsal uyumu değerlendirmek için, bakım görevlileri CLIP tabanlı benzerlik puanlamasını uygular ve zayıf olarak correspondden image ve metin gömme arasındaki zayıf correspondden kurtulmak için çiftleri atar. Bu erken filtreleme adımı, naif kazıma boru hatlarına kıyasla gürültüyü önemli ölçüde azaltır.

İkinci aşama, veri setinin büyük ölçekli benzersizleştirilmesini içerir. Algısal hashing ve MinHash teknikleri, yakın kopya resimleri tanımlamak ve kaldırmak için kullanılır, böylece model eğitimi baskın olmaktan kurtulur. Ek filtreler, bozuk dosyaları, kırık bağlantıları ve düşük çözünürlüklü resimleri dışlar. Bu noktada, boru hattı ayrıca metin normalleştirme ve otomatik dil tanımlamasını içerir, böylece alan özgü veya dil özgü alt kümelerin oluşturulmasına izin verilir.

Üçüncü aşama, güvenlik ve uyuma odaklanıyor. Otomatik yüz algılama ve bulanıklaştırma uygulanırken, çocuklarla ilgili görüntüler ve kişisel tanımlayıcılar, isimler, e-posta adresleri ve posta adresleri gibi kaldırılır. Boru hattı ayrıca telif hakkı materyallerini tespit etmeye çalışır. Otomatik bir yöntem, Web ölçeğinde mükemmel filtreleme garantisi veremez, ancak bu önlemler, LAION-5B’ye kıyasla önemli bir teknik gelişmeyi temsil eder, burada filtreleme主要 olarak yetişkin içeriği ve toksisite heuristicsine sınırlıydı.

Veri işlemenin ötesinde, CommonPool, statik veri seti yayınlarından ayıran bir yönetim modeli sunar. Yaşam veri seti olarak yönetilir, sürümlü yayınlar, yapılandırılmış meta veri ve belgelenmiş güncelleme döngüleri içerir. Her örnek, mevcut olduğunda lisans bilgileri içerir, telif hakkı düzenlemelerine uygunluğu destekler. Bir kaldırma protokolü, bireylerin ve kurumların hassas içeriğin kaldırılmasını talep etmesine olanak tanır, bu da EU AI Yasası ve ilgili düzenleyici çerçeveler tarafından ortaya atılan endişeleri ele alır. Meta veriler, kaynak URL’leri ve filtreleme puanları gibi, şeffaflık ve tekrarlanabilirliği iyileştirir, araştırmacıların dahil etme ve hariç tutma kararlarını izlemesine olanak tanır.

DataComp girişiminden gelen benchmarking sonuçları, bu tasarım seçimlerinin teknik etkilerini gösterir. Aynı görme-dil mimarilerinin LAION-5B ve CommonPool üzerinde eğitilmesi, ikinci durumda daha稳il aşağı akış performansı üreten modeller ortaya çıkardı, özellikle ince alma ve sıfır atış sınıflandırma görevlerinde. Bu sonuçlar, CommonPool’un daha yüksek uyum kalitesinin, daha az filtrelendiği veri setlerinin bazı ölçek avantajlarını telafi edebileceğini öne sürüyor. Buna rağmen, 2025’teki bağımsız denetimler, artan riskleri ortaya çıkardı: Veri setinin yaklaşık %0.1’i hala bulanık olmayan yüzler, hassas kişisel belgeler ve tıbbi kayıtlar içeriyordu. Bu, hatta en gelişmiş otomatik filtreleme boru hatlarının sınırlarını vurguluyor.

Genel olarak, CommonPool, veri mühendisliğindeki bir değişimi temsil ediyor, ham ölçekten, kalite ve uyuma öncelik veren bir dengeye doğru. Araştırmacılar için, daha reproducible ve daha güvenli bir temel sunuyor. Düzenleyiciler için, gizlilik ve hesap verebilirlik mekanizmalarının doğrudan veri seti inşasına gömülebileceğini gösteriyor. LAION’a kıyasla, CommonPool, büyük ölçekli Web verilerini daha teknik olarak sağlam ve etik olarak sorumlu bir kaynak haline getirmek için filtreleme boru hatları, yönetim uygulamaları ve benchmarking çerçevelerinin nasıl dönüştürülebileceğini gösteriyor.

CommonPool’u Geleneksel Web-Scraped Veri Setleriyle Karşılaştırma

CommonPool, önceki büyük ölçekli Web kazıma veri setlerinden, LAION-5B (5.85M örnek), COYO-700M (700M örnek) ve WebLI (400M örnek) gibi, yapı, tekrarlanabilirlik ve yönetim vurgusunu farklılaştırıyor. Meta verileri, URL’leri ve zaman damgalarını korur, bu da izlenebilirliği ve kısmi lisans kontrollerini destekler. Ayrıca, CLIP tabanlı anlamsal filtreleme uygular, düşük kaliteli veya zayıf olarak hizalanmış resim-metin çiftlerini kaldırır, bu da veri kalitesini iyileştirir.

Karşılaştırıldığında, LAION-5B ve COYO, sınırlı filtreleme ile ve ayrıntılı lisans belgeleri olmadan Common Crawl’dan derlendi. Bu veri setleri sık sık hassas materyaller, tıbbi kayıtlar, kimlik belgeleri ve bulanık olmayan yüzler içerir. OpenAI tarafından dahili olarak kullanılan WebLI de, nunca dış incelemeye veya tekrarlanabilirliğe sunulmadığı için şeffaflıktan yoksun.

CommonPool, bu sorunları, PII ve NSFW içeriğini hariç tutarak, ancak tam kullanıcı onayı çözülmemiş olarak kabul ederek ele almaya çalışıyor. Bu, önceki alternatiflere kıyasla daha güvenilir ve etik olarak daha uyumlu hale getiriyor.

Sonuç

CommonPool’un geliştirilmesi, büyük ölçekli AI veri setlerinin nasıl tasarlandığı ve bakıldığı konusunda önemli bir geçişi yansıtıyor. Daha önceki koleksiyonlar, LAION-5B ve COYO, ölçek üzerinde sınırlı denetimle önceliklendirdi, CommonPool ise şeffaflık, filtreleme ve yönetim mekanizmalarının veri seti inşasına entegre edilebileceğini gösteriyor.

Meta verileri korur, anlamsal uyum kontrolleri uygular ve gizlilik önlemlerini entegre eder, daha reproducible ve hesap verebilir bir kaynak sunar. Aynı zamanda, bağımsız denetimler, otomatik önlemlerin riskleri tamamen ortadan kaldıramadığını hatırlatıyor, devam eden dikkati vurguluyor.