Pesquisas recentes sugerem que a inteligência artificial pode não precisar de conjuntos de dados de treinamento massivos para ser eficaz. Estudos indicam que arquiteturas convolucionais podem estar alinhadas ao córtex cerebral de forma nova, o que traz implicações para a eficiência e sustentabilidade no desenvolvimento de modelos de IA. Esse avanço tem o potencial de reduzir significativamente a necessidade de grandes volumes de dados, tornando os processos mais sustentáveis. Por outro lado, cientistas do MIT estão investigando riscos de memorização em modelos de IA clínica, que poderiam revelar dados de saúde anonimizados de pacientes. Novos métodos estão sendo desenvolvidos para testar a segurança desses modelos, visando evitar danos e garantir privacidade em aplicações médicas.