La riproducibilità è assente nell’apprendimento automatico e nello sviluppo dell’intelligenza artificiale. La riproducibilità è un fattore che consente ad altri scienziati di riprodurre i risultati di un esperimento. In tal modo è possibile verificare la ricerca. Date le dimensioni e la portata del campo, questa dinamica sta iniziando a diventare un problema reale. Uno degli aspetti chiave è anche la possibilità di registrare e tenere in considerazione piccole modifiche.
Un numero molto elevato di fattori può influenzare un progetto di ricerca con intelligenza artificiale dal suo concepimento alla fruizione. I ricercatori di I.A. sono essenzialmente incapaci di riprodurre il lavoro degli altri. Ciò nuoce alla collaborazione e allo sviluppo. Quest’ultimi sono due dei principi basilari della ricerca scientifica. Infatti, una ricerca è tale solo se pubblicabile e riproducibile.
Le piccole modifiche possono avere un forte impatto sul prodotto finale. Ciò specialmente in scenari in cui un sistema di apprendimento automatico è impostato per funzionare in gran parte senza supervisione, con vasti set di dati. Dunque se un ricercatore registra ogni piccola modifica dall’inizio alla fine, altri avrebbero problemi a riprodurre i loro risultati. Questo accadrebbe anche se il ricercatore segue la stessa procedura con lo stesso algoritmo, macchina e set di dati. Questi principi possono essere applicati in gran parte a molte ricerche con intelligenza artificiale, però non come ci si aspetta. Infatti, tali procedure rappresentano un problema crescente che dovrà essere risolto prima che possa verificarsi una collaborazione a livello di settore. Data la natura della ricerca e la necessità di vasti insiemi di dati, la collaborazione oltre i confini nazionali è esattamente ciò di cui tale settore ha bisogno.