وأشار ماسك إلى أن المطورين قد يضطرون في المستقبل إلى الاعتماد على "البيانات الاصطناعية"، وهي معلومات يتم توليدها من قبل نماذج اللغة نفسها. هذا التحول قد يحدث بالفعل مع تطور التكنولوجيا السريع. وحذر ماسك من المخاطر التي قد تنجم عن استخدام هذه البيانات الاصطناعية، قائلاً إن الشبكات العصبية قد تواجه "هلوسة"، حيث تنتج نتائج غير دقيقة أو غير منطقية قد تكون عديمة الفائدة تمامًا.

وعندما تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات مصطنعة أو تكرر نفسها بشكل مفرط، قد تتسبب في إنتاج معلومات خاطئة رغم كونها مقنعة. على سبيل المثال، قد يُقدم الذكاء الاصطناعي إجابة صحيحة نحويًا لكنها خالية من الصحة.

مع تزايد استخدام البيانات التي تُنتجها نماذج الذكاء الاصطناعي، يمكن أن تتدهور جودة هذه البيانات مع مرور الوقت، حيث قد تعيد النماذج تكرار الأخطاء أو تضخم التحيزات الموجودة بالفعل. لذا من الضروري أن تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات متنوعة وعالية الجودة، مع تقليل الاعتماد على البيانات الاصطناعية.

يتطلب هذا التعاون بين المطورين والخبراء لضمان دقة المعلومات. كما يمكن تطوير أنظمة تحقق تلقائية لتقييم دقة الإجابات التي يقدمها الذكاء الاصطناعي، مثل استخدام مصادر موثوقة للتحقق من الحقائق أو مقارنة النتائج مع بيانات أخرى. في المجالات الحساسة، قد يتطلب الأمر تدخل البشر في مراجعة وتدقيق النتائج لتقليل الأخطاء والهلوسة.