Actualmente, la formación de IA enfrenta una dificultad central: las fuentes de datos están saturadas de contenido de baja calidad, una gran cantidad de opiniones copiadas y pegadas, junto con información basura mezclada, estas «datos baratos» amplifican gradualmente el ruido en todo el proceso de entrenamiento.

En este contexto, en el ecosistema virtual hay un proyecto cuya idea merece atención: están intentando crear una red de datos de entrenamiento de IA basada en un mecanismo de cumplimiento de privacidad obligatorio. Esta dirección es bastante interesante: mediante una capa de protección de privacidad para filtrar y optimizar la calidad de los datos, quizás se pueda mejorar la situación actual de los datos en el entrenamiento de IA.