スタンフォード大学のRylan Schaeffer氏らによる論文『Position: Model Collapse Does Not Mean What You Think』（arXiv:2503.03150、2025年3月5日投稿・同月18日改訂）は、Model Collapseに対する広範な懸念が単純化されすぎていると指摘する。同論文は既存の28件の研究論文を精査した結果、「Model Collapse」という用語自体が実は8種類の異なる、時に矛盾する定義で用いられており、用語の不統一が現象の理解を妨げていると主張する。さらに、各研究がどれだけ現実の運用条件（データの蓄積方法やキュレーションの有無など）を反映しているかを重み付けして分析したところ、一部の深刻なModel Collapseのシナリオは現実の条件と乖離した仮定に依存しており、実際には回避可能なケースが多いと結論づけている。同論文は、Model Collapseを実存的な脅威として過度に単純化して捉えるのではなく、現在のAI開発における他の直接的なリスクにも目を向けるべきだと主張している。これはShumailov et al.(2024)らの当初の知見を否定するものではなく、その解釈や一般化のされ方に再考を促す、独立した研究チームによる批判的検討である。