何を調べたか
- 対象データセット：DataComp CommonPool。ウェブからスクレイピングした画像‐テキストペアのペアで構成されており、約128億サンプルを含む。LAION-5B の後継／発展形にもあたる。 arXiv
- 目的：このような大規模なウェブスクレイピングによるデータ収集・キュレーションが、プライバシー保護・法律遵守の観点でどのようなリスクを内包するかを実証的に調査すること。特に「公開されている情報だから問題ない」という前提を見直す。 arXiv
主な発見（技術的：データ内容の監査結果）
論文では、CommonPoolからランダムに抽出したサンプル（約1280万件、全体の0.1％）を使い、以下のような「プライバシーに関わる実データの存在」を確認しています。ここでは過小評価（低めの見積もり）を意図しており、実規模ではこれよりはるかに多い可能性あり。 arXiv
| データモダリティ | 見つかった具体例 | 規模の見積もり |
|---|---|---|
| テキスト（キャプション＋画像内の OCR） | 名前＋人種・宗教・性的指向などが明示された例，また著名人（セレブ）の名前の頻出 arXiv+1 | 数千万サンプル規模で人の氏名とデモグラ情報が混在する例あり。セレブ名は約11万サンプルで出現。 arXiv |
| 画像としての文書類・身分証明書など | パスポート番号・運転免許証・履歴書・出生証明書など，またクレジットカード番号など機密情報が写っている例 arXiv | 少なくとも 14.2 万枚ほどの履歴書画像が含まれていると推定 arXiv |
| 子ども関連情報／画像 | 子どもの名前、顔、出生証明書、健康状態などが写っているもの arXiv | |
| メタデータ | Exif データ（撮影地の GPS 情報・撮影者名など）が含まれているケース，顔検出バウンディングボックスで顔を隠す処理（モザイク／ぼかし）が不十分なケースが多数。 arXiv |
また、データセット側で「顔ぼかしなどの顔検出・位置特定処理」を自動で入れているものの、100 億枚以上の顔がぼかし対象から漏れている推定があると報告。 arXiv
法律・制度的観点からの分析
論文ではこれら実態を踏まえて、既存のプライバシー法がどう適用可能か、またどのような問題点があるかを検討しています。
- GDPR（EU）
「個人データ」の定義に公開情報であることを問わないため、CommonPool に含まれる氏名・顔などは明確に保護対象となる可能性が高い。目的の明示性、データ最小化、用途制限の原則に違反する点が多い。 arXiv - アメリカ各州の包括的プライバシー法（CCPA / CPRA、Oregon の OCPA 等）
多くの場合、「publicly available information（公開された情報）」という例外条項が存在するため、データが“インターネット上で誰でもアクセス可能なもの”であれば保護から外れる可能性がある。ただし、強い例外ではなく（敏感情報、子どもに関する情報など）、また利用者の権利（削除要求等）を認めるものも増えている。 arXiv - 問題点の指摘
- 公開情報の例外（“publicly available”）が広範すぎて、実際のプライバシー侵害のリスクを軽視する恐れがある。
- 個別の同意・オプトアウト方式には限界がある。多数の人が自分の情報が含まれているか知らない、或いは探せない。
- データ収集時点のみならず、トレーニング後・モデル利用時（モデルが情報を漏らすなど）にも責任が及ぶべきという意見。 arXiv
インパクト・示唆される教訓
この論文から、AI／データ科学コミュニティ、および政策立案者にとって、以下のような教訓が導き出されます。
- スクレイピング時の“ただし書き”以上の対策が必要
単に「公に存在するデータだから自由に使って良い」とする考え方は、技術的にも法律的にも脆弱。顔の検出やモザイク処理、OCRでのチェックなど、複数層の安全策が求められる。 - データリスクは「見えない漏れ」が大きい
自動処理ツールは誤検出・未検出がどうしてもあるため、「多数の顔がぼかされている＝安全」とは言い切れない。 - 法制度の整備が追いついていない
多くの地域で「公開情報」の定義・例外条項があいまい・過広であるため、プライバシー侵害や個人の権利を保護するためには、法律の解釈・運用が見直される必要がある。 - データセット公開者・利用者とも透明性と責任性を持つべき
データの収集・処理・配布・利用の各段階で、どのような個人情報が含まれているか、どのように扱われるかを明らかにすることが望ましい。データ主体（本人）がデータの存在を知り、必要なら削除等を要求できる仕組みも重要。
今後の課題・方向性
論文が提示する、今後改善・研究が求められる点：
- 自動ツール（顔検出、OCR、PII 検出など）の精度をさらに高め、誤検出・未検出のバランスを改善すること。
- 多言語・多文化圏でのテキスト・画像におけるプライバシーリスクの監査。英語中心の検出では漏れが生まれる。
- データ契約、ライセンス条件の明確化と制限。特に商用利用／モデル公開時の責任をどう設定するか。
- 法律・ガイドラインが「公開情報」の例外をどこまで認めるかの再定義。AI モデルによる“再利用／再配布”という視点を加えるべき。
- データ最小化・目的限定の原則をスクレイピングセットでも徹底させ、含まれるデータの種類を制限する設計。
締めくくり
この論文は、大規模なウェブスクレイピングデータセットが抱えるプライバシーリスクを、具体的事例をもって明らかにした点で非常に重要です。技術的な監査を通じて、「公に存在する＝安全」ではないということを実証しており、AI 開発者・データサイエンティストだけでなく、法政策立案者にも重大な警鐘を鳴らしています。
AI がますます人間の生活／プライバシーに関わる深いレベルで使われる現在、この種の研究は、データ倫理・プライバシー保護を技術と法が協調して設計していくための基盤となるでしょう。
