AIモデルの学習に用いられるデータ品質の低下が、物理AI・ワールドモデル開発の障害に

AIデータ企業（Scale AI、Surge AI、Mercorなど）への需要が多大なため、モデル開発に実質的に寄与しない低品質データ（「ジャンクデータ」）が大量に生成されている。

物理世界で動作するAIシステム（自動運転車やロボット）の訓練には、現実世界の複雑さを捉えた豊かで多面的なデータが必要だが、ジャンクデータを用いるとモデルの性能が低下し、市場投入までの時間が延長される。OpenAIはこの問題により、AIビデオ生成アプリSoraをサンセットし、チームを他部門に配転した。

機械学習チームが訓練データの品質を確保するため、データの分析・クリーニング・正規化・修正を行う技術への投資が必要になる。