Nature журналида чоп этилган яқинда ўтказилган тадқиқот шуни кўрсатдики, сунъий интеллект томонидан яратилган маълумотлар тўпламидан фойдаланган ҳолда сунъий интеллект моделларини ўргатиш "маълумотларнинг қулашига" олиб келиши мумкин. Шундай қилиб, авлод натижалари бир неча авлодлар давомида тобора маъносиз бўлиб қолади.

Google DeepMind ва Оксфорд томонидан олиб борилган тадқиқот шуни кўрсатадики, сунъий интеллект моделлари "таълим тўпламларида камроқ тарқалган маълумотлар нуқталарини" эътиборсиз қолдиради, бу эса "келажакдаги моделларни уларнинг натижалари бўйича ўқитишда рекурсив хатоларга" олиб келади.

Дюк университетидан Эмили Венгер бу ҳодисани тасвир яратиш ёрдамида тасвирлаб берди. Итларнинг тасвирларини яратиш вазифаси юкланган сунъий интеллект модели олтин ретриеверлар каби кенг тарқалган зотларни ҳаддан ташқари кўрсатиши ва ноёб зотларни эътиборсиз қолдириши мумкин. Агар кейинги моделлар ушбу нохолис натижалар бўйича ўқитилса, муаммо янада ёмонлашади, бу охир-оқибат бошқа зотларни "унутиб", фақат олтин ретриеверларни тан оладиган моделни яратишга олиб келади.