알고리즘 및 데이터에 대한 특허로 연구개발이 제약될 수 있는데, 알고리즘 특허의 리스크는 점증하는 반면 데이터 특허의 불확실성은 해소되는 추세이다. 과거에는 기계학습 알고리즘 대부분이 자유롭게 활용될 수 있었는데, 최근 들어 구글, MS, IBM, 인텔, 페이스북 등 기업과 주요 대학들이 기계학습, 딥러닝 등 알고리즘에 대한 특허를 활발히 출원하기 시작했다. 이들 중 일부라도 특허가 최종 승인되면 경쟁기업 및 후발기업들의 인지컴퓨팅 기술 활용이 제약될 수 있다. 한편 데이터 자체에 대해 특허권을 인정하는 것도 기술 발전의 장애가 될 수 있는데, 미국 대법원이 DNA 정보의 특허권을 취하함으로써 이 문제는 해소되었다(최윤섭, 2014). 데이터 수집에 대한 제약 및 정부의 품질 승인의 불확실성도 존재한다. 개인정보 보호법 등이나 의료, 금융, 교육 등 개별 부문의 규제가 데이터 취득을 과도하게 제한하는 경우, 기술 발전이 원활히 이루어지기 힘들다. 데이터 취득이 허용되더라 도 방대한 데이터를 취득하고 이를 분석하는 데는 오랜 시간과 대규모 투자가 수반된다. 
얻어내고 분석하는 데 오랜 시간과 대규모 투자가 필요한 것은 무엇일까
방대한 데이터