ImageNet
2019年に行われたImageNetとWordNetに関する様々な観点(分類体系、物体クラス、ラベリング)からの研究により、ほとんどの画像分類アプローチにImageNetやWordNetのデータセットのバイアスが深く埋め込まれていることが示されている。例えばGoogleの研究者は、2020年に、ImageNetのラベルを新たに付与し直しそのデータセットで複数の画像認識アルゴリズムの性能を評価したところ、性能を改善する効果がアルゴリズムの作成者が主張するものより小さくなったと指摘している。同時にアルゴリズムの性能向上が、こうしたImageNetのラベルの誤りに対して過学習している可能性も指摘している。また、1つの画像に複数の物体が写っているケースも多く、それがモデルの性能に影響を与えているという指摘もある。ImageNetは、こうしたバイアスが生じた原因に対処するための取り組みを進めている。 また、ImageNetの画像がデータ収集過程で顔にぼかしを入れていないというプライバシーの問題もある。 他に、人物の顔画像に対するカテゴリに侮蔑的な表現を含むものがあったことを2019年に明らかにし、そうしたカテゴリを除去したデータセットを新たに公開するといったデータ作成上の課題も表出している。