當然，與上述案例相反的情況也可能發生：當售出的產品數量越少，可蒐集到的資料便越少，模型準確性的提升速度也會趨緩。
當然，與上述案例相反的情況也可能發生：當售出的產品數量越少，可蒐集到的資料便越少，模型準確性的提升速度也會趨緩。因此，該產品在顧客眼中的吸引力便會隨之降低。簡單來說，這是一個「雞生蛋或蛋生雞」的問題。由於人們購買的機器人數量不足，因此消費型機器人的發展速度便比不上電動汽車。這樣的情況會導致企業所蒐集到的資料多來自虛構用例，而非實際的使用情形。換言之，如果不具備基礎客群，那麼可用於分析的真實資料數量便會大打折扣，從而使深度學習失去改善產品或服務的效力。