据@timnitGebru称，有人利用经济灾难导致的人们缺乏选择来获取低质量AI训练数据，而研究者因自认为处于“金字塔顶端”而忽视了这种剥削，直到影响最终波及到他们，凸显AI数据来源与伦理风险（来源：@timnitGebru 在X，2025年10月23日）。该帖将所收集的数据明确描述为“低质量”，并将此类做法界定为趁人之危，从而引发对AI数据采集方式的审视（来源：@timnitGebru 在X，2025年10月23日）。该帖还引用了@TheAhmadOsman的相关讨论，但未提供进一步的市场或加密资产细节（来源：@timnitGebru 在X，2025年10月23日）。

据wingbits称，Wingbits将地图分为两类六边形：Res6位置六边形仅用于占位，防止附近重复部署，不产生奖励（来源：wingbits，2025年9月9日）。据wingbits称，日度$WINGS奖励来自天空中的Res3覆盖六边形，在某覆盖六边形内跟踪飞机的站点可获得当日奖励，结算依据数据质量等指标（来源：wingbits，2025年9月9日）。据wingbits称，交易要点是收益由覆盖表现与数据质量驱动，而占位仅起保护作用且不产生收益（来源：wingbits，2025年9月9日）。

据 DeepLearning.AI 报道，Andrew Ng 强调在启动机器学习项目时，选择合理的算法、进行快速合理性检查以及优先考虑数据质量而非追求最新模型的重要性。这些策略对于节省时间、减少错误和确保机器学习项目的基础稳固至关重要。

根据@timnitGebru，数据标注者协会的启动旨在标准化并提高数据标注质量，这对用于加密货币交易领域的AI模型训练至关重要。该倡议可以通过确保更好的数据质量来提高AI驱动交易算法的准确性，可能影响交易策略和市场预测。