構建一個好的資料集需要付出大量的努力，如果它變得更大，則比例更大，人們喜歡大資料集，因為您可以從中訓練出更強大的模型。因此，人們傾向於被資金充足的機構製作的資料集所吸引。
加州大學和谷歌研究中心的一篇新論文發現，少數“基準”機器學習資料集，主要來自有影響力的西方機構，經常來自政府組織，正日益主導人工智慧研究領域。這種“預設”使用高度流行的開源資料集（例如ImageNet）的趨勢帶來了許多令人擔憂的實際、道德甚至政治原因。
全球資料集使用的不平等越來越嚴重，在調查的 43,140 個樣本中，超過 50% 的資料集使用由十二個精英機構（主要是西方機構）引入的資料集。占主導地位的機構包括斯坦福大學、微軟、普林斯頓、Facebook、谷歌、馬克斯普朗克研究所和 AT&T。排名前十的資料集來源中有四個是企業機構。
