网络抓取的 AI 数据集与隐私：CommonPool 为何值得关注

DigiOps与人工智能 已成为日常生活的一部分。它体现在引导患者的医疗聊天机器人，以及协助艺术家、作家和开发者的生成工具中。这些系统看似先进，但它们依赖于一种至关重要的资源：数据。

用于训练人工智能系统的大部分数据来自公共互联网。自动化程序从在线平台收集大量文本、图像和音频。这些收集构成了以下知名模型的基础： GPT-4, 稳定扩散等等。然而，如此庞大的收集过程引发了隐私、所有权和知情同意等方面的悬而未决的担忧。

训练数据集市场反映了这一活动的规模。截至目前，全球人工智能数据集的价值估计为 3.2十亿 美元。据预测，到16.3年，这一数字可能增长到2034亿美元，年增长率为20.5%。这些数字背后隐藏着一个重大挑战。收集到的资料中，很大一部分是在未经明确许可的情况下获得的。这些资料通常包含个人数据、受版权保护的作品以及其他从未打算用于机器学习系统的敏感内容。

为了应对这些问题，人们正在探索数据治理的替代方法。一个例子是 公共池，于 2023 年 XNUMX 月发布，作为 数据处理 基准。这是一个包含 12.8 亿个图像文本对的大型数据集，旨在 多模态人工智能 研究。与传统的数据抓取工作不同，它采用过滤方法，强调透明度，并鼓励社区参与其开发。尽管仍有争议，但 CommonPool 表明了其为人工智能训练数据构建更负责任、可审计实践的尝试。此类举措凸显了未来人工智能道德标准的必要性。

网络抓取数据在推动人工智能发展中的作用

数据是人工智能的核心，系统性能与可用于训练的信息量和种类密切相关。近年来，网络抓取已成为大规模收集大型数据集的标准方法。通过收集可公开访问的在线内容，研究人员和开发者获得了海量且多样化的数据资源。

一个流行的例子是 常见的抓取到 2025 年，该数据集已存储了通过每月超过 250 TB 的爬虫收集的数 PB 级文本。该数据集广泛用于训练基于文本的 AI 模型。另一个例子是 LAION-5B，它包含约 5.85 亿个图文对。它对于稳定扩散 (Stable Diffusion) 等应用程序至关重要，这些应用程序可以根据书面提示创建逼真的图像。

这些数据集的价值在于它们能够提高模型准确率，通过多样化的内容提升泛化能力，并允许包括大学在内的小型机构参与人工智能开发。《斯坦福人工智能指数 2025》显示，大多数先进模型仍然依赖于抓取的数据，数据集的规模正在迅速增长。这种需求也推动了巨额投资，目前已超过 57十亿美元 2024 年数据中心和计算能力。

与此同时，网络抓取也面临挑战。它引发了隐私、所有权和合法权利方面的质疑，因为许多收集到的内容最初并非为机器使用而创建。法院案件和政策讨论表明，这些挑战正变得越来越紧迫。人工智能数据收集的未来将取决于在进步与道德责任之间找到平衡。

抓取数据的隐私问题

网络抓取工具收集信息时，没有明确区分一般内容和敏感信息。除了文本和图像，它们通常还会捕获个人身份信息 (PII)，例如姓名、电子邮件地址和面部照片。

An 审计 2025年0.1月对CommonPool数据集的分析显示，即使经过过滤，仍有XNUMX%的样本包含可识别的面孔、政府身份证以及简历和护照等文件。虽然这个比例看起来很小，但考虑到数十亿条记录的规模，这意味着受影响的个人数量高达数亿。审查和安全审计证实，此类材料的存在并不罕见，其风险包括身份盗窃、定向骚扰以及私人数据的意外泄露。

随着数据所有权和合理使用方面的担忧逐渐诉诸法庭，法律纠纷也日益增多。2023年至2024年间，诸如 OpenAI 和 Stability AI 面临诉讼 未经同意使用个人和版权数据。2025年XNUMX月， 美国联邦法院裁定 使用未经授权的个人信息训练人工智能构成侵权。这一判决引发了更多集体诉讼。版权是另一个重要问题。许多被抓取的数据集包含书籍、文章、艺术作品和代码。作家和艺术家认为，他们的作品未经批准或未获得报酬就被使用。正在进行的《纽约时报》诉OpenAI案质疑人工智能系统是否非法复制受保护的内容。视觉艺术家也提出了类似的投诉，声称人工智能抄袭了他们的个人风格。2025年XNUMX月，一家美国法院支持一家人工智能公司获得合理使用权，但专家表示，裁决结果仍然不一致，法律框架也尚不明确。

人工智能训练缺乏知情同意，削弱了公众的信任。许多人发现，他们的博客、创意作品或代码在不知情的情况下被纳入数据集。这引发了伦理担忧，并呼吁提高透明度。为此，各国政府正通过法律手段加强监管，以促进人工智能模型的公平开发和数据的谨慎使用。

为什么抓取的数据集难以替代

即使存在隐私和知情同意方面的担忧，爬取的数据集对于人工智能训练来说仍然是必要的。原因在于规模。现代人工智能模型需要从文本、图像和其他媒体中获取数万亿个令牌。仅通过授权或精选的来源构建此类数据集将耗资数亿美元。这对于大多数初创公司或大学来说并不现实。

高成本并非精选数据集的唯一挑战。它们通常缺乏多样性，并且倾向于关注特定的语言、地区或社群。这种狭窄的覆盖范围导致 AI 模型缺乏平衡性。相比之下，抓取的数据虽然嘈杂且不完善，但却能够涵盖更广泛的文化、主题和观点。这种多样性使 AI 系统在实际应用中能够表现更佳。

然而，风险在于严格的法规可能会限制对抓取数据的访问。如果发生这种情况，小型组织可能难以竞争。而拥有私有或专有数据集的大型公司，例如谷歌或Meta，将继续发展。这种不平衡可能会减少竞争，并减缓人工智能领域的开放式创新。

目前，爬取的数据集是人工智能研究的核心。与此同时，像 CommonPool 这样的项目正在探索构建广泛且符合伦理道德的数据集的方法。这些努力对于确保人工智能生态系统更加开放、公平和负责任至关重要。

CommonPool：迈向负责任的大规模数据工程

CommonPool 是构建开放、大规模多模态数据集最具技术雄心的尝试之一。它拥有大约 12.8十亿 图像-文本对，其规模与 LAION-5B 相当，但集成了更强大的数据工程和治理机制。其关键设计目标不仅是最大化规模，还要符合可重复性、数据来源和法规遵从性的原则。

CommonPool 数据集的构建遵循结构化的三阶段流程。第一阶段从 2014 年至 2022 年期间收集的 Common Crawl 快照中提取原始样本。收集图像及其相关文本（例如标题或周围段落）。为了评估语义对齐，维护人员应用基于 CLIP 的相似度评分，丢弃图像和文本嵌入之间对应性较弱的对。与简单的抓取流程相比，这一早期过滤步骤显著降低了噪声。

在第二阶段，数据集将经过大规模去重。感知哈希和最小哈希技术用于识别和移除近似重复的图像，防止冗余数据主导模型训练。此外，还会应用额外的过滤器来排除损坏的文件、失效的链接和低分辨率图像。此时，该流程还包含文本规范化和自动语言识别功能，从而能够创建特定领域或特定语言的子集，用于有针对性的研究。

第三阶段侧重于安全性和合规性。应用自动人脸检测和模糊处理，同时删除与儿童相关的图像以及姓名、电子邮件地址和邮政地址等个人身份信息。该流程还尝试检测受版权保护的材料。虽然没有任何自动化方法能够保证在网络规模上进行完美过滤，但与 LAION-5B 相比，这些保障措施代表了显著的技术改进，LAION-XNUMXB 的过滤主要局限于成人内容和毒性启发式方法。

除了数据处理之外，CommonPool 还引入了一种治理模型，使其有别于静态数据集发布。它以动态数据集的形式进行维护，包含版本化发布、结构化元数据和记录更新周期。每个样本都包含可用的许可信息，以支持遵守版权法规。移除协议允许个人和机构请求删除敏感内容，从而解决了《欧盟人工智能法案》和相关监管框架提出的问题。源 URL 和过滤分数等元数据提高了透明度和可重复性，使研究人员能够追踪纳入和排除决策。

DataComp 计划的基准测试结果展现了这些设计选择的技术效果。当在 LAION-5B 和 CommonPool 上训练相同的视觉语言架构时，后者生成的模型具有更稳定的下游性能，尤其是在细粒度检索和零样本分类任务上。这些结果表明，CommonPool 更高的对齐质量弥补了过滤程度较低的数据集的部分规模优势。然而，2025 年的独立审计揭示了残留风险：约 0.1% 的数据集仍然包含未模糊处理的人脸、敏感的个人文件和医疗记录。这凸显了即使是最先进的自动过滤流程也存在局限性。

总体而言，CommonPool 代表了数据集工程从优先考虑原始规模到平衡规模、质量和合规性的转变。对于研究人员而言，它为大规模预训练提供了可重复且相对安全的基础。对于监管机构而言，它表明隐私和问责机制可以直接嵌入到数据集构建中。与 LAION 相比，CommonPool 展示了如何通过筛选流程、治理实践和基准测试框架将大规模网络数据转化为技术上更稳健、伦理上更负责任的多模态 AI 资源。

CommonPool 与传统 Web 爬取数据集的比较

与早期大规模网络抓取数据集（如 LAION-5B）不同（5.85亿个样本), COYO-700M (700亿个样本) 和 WebLI (400亿个样本)，CommonPool 强调结构化、可重复性和治理。它保留了 URL 和时间戳等元数据，从而支持可追溯性和部分许可检查。此外，它应用基于 CLIP 的语义过滤来移除低质量或弱对齐的图像文本对，从而提高数据质量。

相比之下，LAION-5B 和 COYO 数据集是从 Common Crawl 中收集的，过滤条件有限，且没有详细的许可文档。这些数据集通常包含敏感信息，例如医疗记录、身份证件和清晰的人脸图像。OpenAI 内部使用的 WebLI 也缺乏透明度，因为它从未对外发布过供外部审查或复制。

CommonPool 试图通过排除 PII 和 NSFW 内容来解决这些问题，同时承认完全用户同意的问题仍未得到解决。这使得它比之前的替代方案更加可靠，也更符合伦理道德。

底线

CommonPool 的开发反映了大规模 AI 数据集的构想和维护方式的重大转变。早期的数据集（例如 LAION-5B 和 COYO）优先考虑规模化，且监管有限，而 CommonPool 则表明，透明度、筛选和治理可以融入数据集构建之中，同时又不损害研究的可用性。

通过保留元数据、应用语义对齐检查以及嵌入隐私保护措施，它提供了一种更具可重复性和可靠性的资源。同时，独立审计提醒我们，自动化保护措施并不能完全消除风险，这凸显了持续保持警惕的必要性。