Web-Scraped AI Veri Setleri ve Gizlilik: Neden CommonPool Bakmaya Değer

Yapay Zeka (AI) günlük hayatın bir parçası haline geldi. Tıbbi sohbet botlarında, yazarlara, sanatçılara ve geliştiricilere yardımcı olan üretken araçlarda görünür. Bu sistemler gelişmiş görünse de, tek bir temel kaynağa bağımlılar: veriye.

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

Eğitim veri setleri pazarı, bu faaliyetin ölçeğini yansıtıyor. Şu anda, AI veri setlerinin küresel değeri 3.2 milyar dolar olarak tahmin ediliyor. Tahminlere göre, 2034 yılına kadar %20.5’lik yıllık büyüme oranıyla 16.3 milyar dolara ulaşabilir. Bu rakamların arkasında önemli bir zorluk yatıyor. Toplanan materyalin önemli bir kısmı, açık izin olmadan elde ediliyor. Çoğu zaman, kişisel veri, telif hakkı works ve makine öğrenimi sistemleri için asla amaçlanmayan diğer hassas içerikler içeriyor.

Bu sorunlara yanıt olarak, veri yönetimi için alternatif yaklaşımlar araştırılıyor. Bir örnek, CommonPool, Nisan 2023’te DataComp benchmark’unun bir parçası olarak yayınlandı. Çok modelli AI araştırmaları için tasarlanmış 12.8 milyar resim-metin çiftinden oluşan büyük bir veri seti. Geleneksel kazıma çabalarından farklı olarak, filtreleme yöntemleri uygular, şeffaflığı vurgular ve geliştirilmesinde topluluk katılımını içerir. Tartışma konusu olmaya devam etse de, CommonPool, AI eğitim veri setleri için daha sorumlu ve denetlenebilir uygulamalar oluşturma girişimini gösterir. Bu tür girişimler, yapay zekanın geleceğinde etik standartlara olan ihtiyacı vurguluyor.

Web-Scraped Verilerin Yapay Zekayı Geliştirmedeki Rolü

Veri, AI için merkezi bir rol oynar ve sistem performansı, kullanılabilir veri miktarı ve çeşitliliği ile yakından bağlantılıdır. 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 yazılı promtlardan gerçekçi resimler oluşturabiliyor.

Bu veri setleri, model doğruluğunu artırma, çeşitli içerikle genellemeyi iyileştirme ve daha küçük grupların, včetně üniversitelerin, AI geliştirmesine katılmasına olanak tanıma açısından değerli. Stanford AI Index 2025, en gelişmiş modellerin hala kazılmış veri setlerine bağımlı olduğunu gösteriyor, veri setlerinin büyüklüğü hızla artıyor. Bu talep, 2024 yılında veri merkezleri ve hesaplama gücüne yapılan yatırımları 57 milyar dolara çıkardı.

Aynı zamanda, Web kazıma, gizlilik, mülkiyet ve yasal haklar konusunda endişeler ortaya koyuyor, çünkü toplanan içeriğin çoğu, orijinal olarak makine kullanımı için yaratılmadı. Mahkeme davaları ve politika tartışmaları, bu zorlukların giderek daha acil hale geldiğini gösteriyor. AI veri toplamanın geleceği, ilerleme ve etik sorumluluk arasında bir denge bulmaya bağlı olacak.

Kazılan 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 Bilgiler (PII) gibi isimler, e-posta adresleri ve yüz fotoğrafları da topluyor.

Temmuz 2025’te yapılan bir denetim, CommonPool veri setinin, filtreleme sonrasında bile, %0.1’lik bir oranla stiller, hükümet kimlikleri ve pasaportlar gibi kişisel belgeleri içerdiğini ortaya koydu. Yüzdelik olarak küçük görünse de, milyarlarca kaydın ölçeğinde, bu, yüz milyonlarca kişiyi etkileyen bir duruma karşılık geliyor. İncelemeler ve güvenlik denetimleri, bu tür materyalin varlığının alışılmadık olmadığını ve kimlik hırsızlığı, hedefli taciz ve özel verilerin istenmeyen ifşa edilmesi gibi riskleri içerdiğini onaylıyor.

Hukuki uyuşmazlıklar da artıyor, çünkü veri mülkiyeti ve adil kullanım endişeleri mahkemelere taşınıyor. 2023 ve 2024 arasında, OpenAI ve Stability AI gibi şirketler, izin olmadan kişisel ve telif hakkı materyali kullanmakla ilgili davalara maruz kaldı. Şubat 2025’te, bir ABD federal mahkemesi, AI’yi lisanssız kişisel bilgiye dayanarak eğitmeyi ihlal olarak nitelendirdi. Bu karar, daha fazla sınıf eylem davasına yol açtı. Telif hakkı da önemli bir sorun. Kazılan birçok veri seti, kitaplar, makaleler, sanat eserleri ve kod içerir. Yazarlar ve sanatçılar, çalışmalarının onay veya ödeme olmadan kullanıldığını iddia ediyor. Süregelen New York Times v. OpenAI davası, AI sistemlerinin korunan içeriği yasadışı olarak kopyalayıp kopyalamadığını sorguluyor. Görsel sanatçılar da benzer şikayetler dile getirdiler, AI’nin bireysel stillerini kopyaladığını iddia ettiler. Haziran 2025’te, bir ABD mahkemesi, adil kullanım kapsamında bir AI şirketini destekledi, ancak uzmanlar, kararların tutarlı olmadığını ve yasal çerçevenin hala belirsiz olduğunu söylüyor.

AI eğitiminde rıza eksikliği, kamu güvenini zayıflattı. Çok sayıda insan, bloglarının, yaratıcı çalışmalarının veya kodlarının izni olmadan veri setlerine dahil edildiğini keşfediyor. Bu, etik endişeler ve daha fazla şeffaflık çağrıları ortaya koyuyor. Buna yanıt olarak, hükümetler, AI modellerinin adil gelişimini ve veri kullanımını teşvik eden yasalar yoluyla daha sıkı denetimi uygulamaya çalışıyor.

Kazılan Veri Setlerinin Yerini Almasının Zorluğu

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

Yüksek maliyet, küratörlü veri setlerinin tek zorluğu değil. Bunlar genellikle çeşitlilikten yoksun ve belirli diller, bölgeler veya topluluklara odaklanıyorlar. Bu dar kapsamları, AI modellerini dengesiz hale getiriyor. Karşılaştırıldığında, kazılan veri, gürültülü ve mükemmel olmasa da, daha geniş bir kültür, konu ve bakış açısı yelpazesini yakalar. Bu çeşitlilik, AI sistemlerinin gerçek dünya uygulamalarında daha iyi performans göstermesini sağlar.

Ancak risk, katı düzenlemelerin kazılan verilere erişimi kısıtlamasıdır. Eğer bu olursa, daha küçük organizasyonlar rekabet etmekte zorlanabilir. Özel veya özel veri setlerine sahip büyük şirketler, Google veya Meta gibi, ilerlemeye devam edecektir. Bu dengesizlik, rekabeti azaltabilir ve AI’de açık inovasyonu yavaşlatabilir.

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

CommonPool: Büyük Ölçekli Veri Mühendisliğine Doğru

CommonPool, büyük ölçekli, açık bir çok modelli veri seti oluşturmak için en teknolojiye sahip girişimlerden biri. Yaklaşık 12.8 milyar resim-metin çifti ile, LAION-5B’nin ölçeğini eşleştirir, ancak daha güçlü veri mühendisliği ve yönetim mekanizmaları içerir. Ana tasarım hedefi, yalnızca ölçeği maksimize etmek değil, aynı zamanda yeniden üretilebilirlik, veri kökeni ve düzenleyici uyuma uymaktı.

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

İkinci aşama, veri setinin büyük ölçekli benzersizleştirilmesini içerir. Algısal karma ve MinHash teknikleri, yakın kopya resimleri tanımlamak ve model eğitiminin baskın olmasını önlemek için kullanılır. Ek filtreler, bozuk dosyaları, kırık bağlantıları ve düşük çözünürlüklü resimleri dışlar. Bu aşamada, boru hattı ayrıca metin normalleştirmesi ve otomatik dil tanımlamasını içerir, böylece hedefe yönelik araştırmalar için alan özgürlüğü veya dil özgürlüğü alt kümelerinin oluşturulmasına olanak tanır.

Üçüncü aşama, güvenlik ve uyuma odaklanıyor. Otomatik yüz algılama ve bulanıklaştırma uygulanırken, çocukla ilgili görüntüler ve kişisel tanımlayıcılar, zoals isimler, e-posta adresleri ve posta adresleri kaldırılır. Boru hattı ayrıca telif hakkı materyallerini tespit etmeye çalışır. Herhangi bir otomatik methodun, Web ölçeğinde mükemmel filtreleme garantisi veremese de, bu önlemler, LAION-5B’de sınırlı olan yetişkin içeriği ve zehirlilik heuristiğine kıyasla önemli bir teknik gelişmeyi temsil eder.

Veri işlemeden öte, CommonPool, statik veri seti yayınlarından ayıran bir yönetim modeli sunar. Yaşam boyu bir veri seti olarak yönetilir, sürümlü yayınlar, yapılandırılmış meta veri ve belgeli güncelleme döngüleri içerir. Her örnek, mevcut olduğunda lisans bilgilerini içerir, telif hakkı düzenlemelerine uymayı destekler. Bir kaldırma protokolü, bireylerin ve kurumların hassas içeriğin kaldırılmasını talep etmesine olanak tanır, AB AI Yasası ve ilgili düzenleyici çerçeveler tarafından ortaya konan endişeleri ele alır. Meta veri zoals kaynak URL’leri ve filtreleme puanları, şeffaflık ve yeniden üretilebilirliği geliştirir, araştırmacıların dahil etme ve dışlama kararlarını izlemesine olanak tanır.

DataComp girişiminden alınan benchmark sonuçları, bu tasarım seçimlerinin teknik etkilerini gösterir. Aynı görme-dil mimarileri LAION-5B ve CommonPool üzerinde eğitildiğinde, latter daha稳il aşağı akış performansı üretti, özellikle ince çekme ve sıfır atış sınıflandırma görevlerinde. Bu sonuçlar, CommonPool’ün daha yüksek hizalama kalitesinin, daha az filtrelenmiş veri setlerinin bazı ölçek avantajlarını telafi edebileceğini öne sürüyor. Buna rağmen, 2025’teki bağımsız denetimler, kalıntı risklerini ortaya koydu: yaklaşık %0.1’lik veri seti, hala bulanık olmayan yüzler, hassas kişisel belgeler ve tıbbi kayıtlar içeriyordu. Bu, thậm chí en gelişmiş otomatik filtreleme boru hatlarının sınırlarını vurguluyor.

Genel olarak, CommonPool, veri mühendisliğinden, yalnızca ham ölçek önceliklendirmekten, ölçek, kalite ve uyuma dengeleme yönünde bir değişimi temsil ediyor. Araştırmacılar için, daha yeniden üretilebilir ve karşılaştırılabilir daha güvenli bir temel sağlar. Düzenleyiciler için, CommonPool, gizlilik ve hesap verebilirlik mekanizmalarının doğrudan veri seti inşasına gömülebileceğini gösterir. LAION’a kıyasla, CommonPool, filtreleme boru hatları, yönetim uygulamaları ve benchmark çerçevelerinin, büyük ölçekli Web verilerini daha teknik olarak güçlü ve etik olarak sorumlu bir çok modelli AI kaynağı haline getirebileceğini gösterir.

CommonPool ile Geleneksel Web-Scraped Veri Setlerini Karşılaştırma

Diğer büyük ölçekli Web kazıma veri setlerinden farklı olarak, zoals LAION-5B (5.85B örnek), COYO-700M (700M örnek) ve WebLI (400M örnek), CommonPool, yapı, yeniden üretilebilirlik ve yönetim vurgusunu içerir. Meta veri zoals URL’leri ve zaman damgalarını korur, bu da izlenebilirliği ve kısmi lisans kontrollerini destekler. Ayrıca, düşük kaliteli veya zayıf hizalanmış resim-metin çiftlerini kaldırmak için CLIP tabanlı anlamsal filtreleme uygular, böylece veri kalitesini iyileştirir.

Karşılaştırıldığında, LAION-5B ve COYO, sınırlı filtreleme ve ayrıntılı lisans belgeleri olmadan Common Crawl’den derlendi. Bu veri setleri sık sık hassas materyal içerir, zoals tıbbi kayıtlar, kimlik belgeleri ve bulanık olmayan yüzler. WebLI, OpenAI tarafından dahili olarak kullanılan, dışarıdan inceleme veya tekrarlanabilirlik için asla yayınlanmadı.

CommonPool, PII ve NSFW içeriğini hariç tutarken, kullanıcı rızasının hala çözülmemiş olduğunu kabul ediyor. Bu, önceki alternatiflere kıyasla daha güvenilir ve etik olarak daha uyumlu hale getiriyor.

Sonuç

CommonPool’ün geliştirilmesi, büyük ölçekli AI veri setlerinin nasıl kavramlaştırılacağı ve korunacağı konusunda önemli bir geçişi yansıtıyor. Daha önceki koleksiyonlar, zoals LAION-5B ve COYO, ölçek önceliklendirdi ve sınırlı denetim uyguladı, CommonPool ise, şeffaflık, filtreleme ve yönetim mekanizmalarının veri seti inşasına entegre edilebileceğini gösterir.

Meta verilerini korurken, anlamsal uyumluluk kontrolleri uygulayarak ve gizlilik önlemlerini yerleştirerek, daha yeniden üretilebilir ve hesap verebilir bir kaynak sunar. Aynı zamanda, bağımsız denetimler, otomatik güvenlik önlemlerinin risksiz olmadığını hatırlatıyor, devam eden bir dikkat gerektiriyor.