هوش‌مصنوعی شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که تلاش می‌کند سامانه‌هایی طراحی کند که رفتاری مشابه رفتارهای انسانی داشته باشند، و بتوانند عملکرد و واکنش انسانی را شبیه‌سازی کنند. درک شرایط پیچیده، شبیه‌سازی فرایندهای تفکری و شیوه‌های استدلالی انسانی، پاسخ درست به مسائل، یادگیری و توانایی استدلال برای حل مسائل از جمله مزایای بهره گیری از هوش‌مصنوعی است. در بسیاری از موارد، هوش‌مصنوعی قدرت تجزیه و تحلیل بسیار بالاتری نسبت به هوش انسانی داشته و می‌تواند به‌راحتی نسبت به حل مسائل پیچیده اقدام نماید. به عنوان نمونه می‌توان هوش‌مصنوعی شرکت گوگل را مثال زد که بسیار بهتر و دقیق‌تر از پزشکان متخصص، قادر به تشخیص سرطان است. از سوی دیگر در کنار توانایی‌های هوش‌مصنوعی، نقص‌ها و ضعف‌هایی نیز برای آن وجود دارد. طراحی سامانه‌هایی که بتوانند آنچه را بشر به‌طور طبیعی انجام می‌دهد انجام دهند، بسیار دشوار است؛ حتی آن دسته از فعالیت‌هایی که به ظاهر نیازمند هوش ویژه‌ای نیستند. برای مثال، فهم معنای جملات یا تفسیر تصاویر، هرچند ساده، کار دشواری است که تاکنون به‌طور کامل حل نشده‌است. در این موارد، هوش‌مصنوعی پاسخ‌گوی حل مسائل نیست و لزوم استفاده از هوش انسانی و نیاز به آن احساس می‌شود.
علی‌رغم رشد انکارناپذیر هوش مصنوعی، این فناوری هم‌چنان قادر به حل بسیاری از مسائل نیست. در مسائل حل شده نیز، مطلوب نبودن کیفیت، دقت پایین پاسخ‌ها و یا نسبت هزینه به نتیجه‌ی نامناسب، اثر بخشی و عملکرد را تحت تاثیر قرار می‌دهد. برای اصلاح این مشکلات، در تحلیل داده‌های تصویری اعم از عکس و ویدیو، داده‌های صوتی، داده‌های متنی دست‌نویس و دیگر انواع داده‌ها برای دستیابی به خروجی با کیفیت از هوش انسانی به عنوان ناظر، تکمیل‌کننده و تاییدکننده هوش‌مصنوعی استفاده می‌شود.
فرایند مستندسازی نمونه‌ا‌ی از نیاز به هوش‌انسانی است. در فرایند مستندسازی، همواره فایل‌هایی از جنس صدا، تصویر یا دیگر فرمت‌ها وجود دارد که امکان کپی کردن یا جستجوی در آنها وجود ندارد. کتاب‌های چاپی، نسخه‌های قدیمی و دست نوشته‌هایی هم هستند که مستندسازی آنها به صورت بهینه، قابل‌استفاده و قابل جستجو دغدغه‌ی همیشگی کارفرما بوده و هست. راهکار متداول در این موارد، تایپ کردن و وارد کردن داده‌ها به صورت دستی است. این راهکار نیازمند زمان و هزینه‌ی فراوان است و برای دستیابی به نتیجه با دقت بالا، بازنگری مجدد نیز اجتناب ناپذیر است. از سوی دیگر اگر در شروع کار از هوش مصنوعی کمک بگیریم، قاعدتا دقت عملیات کاهش یافته و بازهم نیاز به بازنگری و دوباره‌کاری وجود خواهدداشت.
استفاده از ترکیب هوش مصنوعی و جمع‌سپاری می‌تواند راه حل خوبی برای مسئله‌ی بالا باشد که با توجه به هویت جمع‌سپاری، امکان کاهش زمان و هزینه و تعیین دقت را خواهد داشت. به این طریق می‌توان کارهایی را که امروز رایانه‌ها قادر به انجام‌شان نیستند، با هماهنگ کردن هوش انسان‌ها، انجام داد. گستردگی فعالیت‌های ممکن در چنین سامانه‌ای نیز چشم‌گیر است.
با استناد به این که هر کاربر جمع‌سپاری فقط جزئی کوچک از کار را می‌بیند، با تعیین اندازه‌ی کار، می‌توان محرمانگی آن را نیز حفظ نمود و این کار به تامین دیتاست‌های مورد نیاز برای بهبود سرویس‌های هوش مصنوعی می‌انجامد. به نظر می‌آید چنین کاری بخش اعظمی از مسایل و مشکلات موجود را حل کند و به تجربه‌ی بهتر کاربران کمک شایانی کند.
