이렇게 개발된 알고리즘은 원하는 결과를 얻기 위해서는 또 다시 많은 학습이 필요하다. 마찬가지로 어떤 분야에서 원하는 결과를 얻기 위해서는 학습데이터의 양과 질에 좌우된다. 수천만 건의 방대한 데이터를 사람이 일일이 분류하고 학습에 필요한 결과를 입력해야 한다.

아마존은 온라인 상으로 단순반복 작업을 수행할 수 있는 크라우드 소싱 플랫폼 아마존 기술 터크(AMT)을 개발하여 2005년부터 사용하고 있다. 구글도 검색 결과를 향상시키기 위해서 유사한 플랫폼을 제공하고 있다. 최근에는 유투브의 900만 건 동영상, 이미지넷의 1400만 건 사진들에 대해서 온라인 크라우드 소싱을 통해서 태깅 작업을 수행하였다고 한다. 여기에 투입된 인력만 약 5만명으로 추정된다.

시간이 지나면 인공지능 알고리즘을 연구하는 사람의 수는 점차적으로 줄어들게 될 전망이다. 기존 컴퓨터 소프트웨어와 달리 인공지능은 특정 수준 이상이 되면 학습만으로 스스로 최적화가 가능하기 때문이다.

디지에코는 이러한 이유로 인간은 인공지능에 꾸준한 학습 데이터를 제공하는 역할로 전락할 가능성이 있다고 했다. 온라인 크라우드 소싱은 지역과 남녀노소를 가리지 않고 확대되 고용 수는 증가할 수 있지만 작업 건당으로 비용을 지급받게 되는 지식 노동자의 수가 될 수 있다며 사회적 충돌을 예견했다.