OpenAI, Meta ve Google gibi şirketler, yapay zeka modellerini eğitmek için veri toplama yarışındalar. Ancak bazı endüstri liderleri, yalnızca kamuya açık verilere güvenmenin telif hakkı davalarına yol açabileceğini öne sürmektedir. Bunun yerine, daha fazla kontrol ve gizlilik sunan yapay olarak üretilebilen sentetik verilerin kullanılması savunulmaktadır. Sentetik veri, generatif yapay zeka geliştirmeyi kolaylaştırabilen daha güvenli bir alternatif olarak görülmektedir. Ancak bu yöntemin bazı sınırlamaları vardır, örneğin mevcut bilgi olmadan mükemmel veri oluşturamama ve sınırlı verilerle gizlilik ve hassasiyet açısından sorunlar yaşanması gibi.

Kamu verileri de önemli zorluklar sunar, bunlar arasında önemli ayrıntıların eksik olması ve veri erişimine yönelik düzenleyici kısıtlamalar bulunur. Odak, sürdürülebilir yapay zeka geliştirmek için gizlilik-öncelikli yaklaşımlara ve sorumlu veri tabanlı tasarıma doğru kaymalıdır. Sentetik veri, kuruluşlar içerisinde veri erişimini demokratikleştirme, değer sağlama ve inovasyonu teşvik etme rolü oynayabilir. Gelecek, belirli görevlere odaklanan daha küçük ve uzmanlaşmış yapay zeka modelleriyle buna ek olarak yapay zeka risklerini nicelendiren düzenlemelerde yatar. Bu değişim, farklılaştırıcı mahremiyet ve sentetik verinin prensipleriyle uyumlu olup, kapsamlı veri birikimine güvenmek yerine hedeflenen ve etkili gelişmeyi vurgular.