學業之後，薩波爾申請到華盛頓大學深造，攻讀電腦視覺與其他方面的人工智慧，校方接受了她的申請。但是美國政府卻拒絕給予簽證，顯然是因為她在伊朗長大與就學的關係，而且她所要攻讀的領域，電腦視覺，也是潛在的軍事與安全科技。第二年，她成功進入多倫多大學，之後追隨辛頓加入谷歌。
在此同時，川普政府持續阻擋移民進入美國。「現在看來是美國企業獲益，」亞當．席格（Adam Segal）說道，他是美國外交關係協會（Council on Foreign Relations）有關新興科技與國家安全的專家，「但是就長期來看，科技與就業機會都不會在美國實現。」
但是人才的遷移還不是川普入主白宮所造成的最大變化。自選舉一結束，國內媒體就開始質疑網上假訊息對選舉結果的影響，引發社會大眾對「假新聞」的憂慮。起初祖克柏試圖消除這樣的關切，他在選舉的幾天後於矽谷的一個公開場合，輕描淡寫地表示，選民受假新聞左右是一個「相當瘋狂的想法」。但是許多記者、立法者、名嘴與公民都不予苟同。
事實上此一問題在選舉期間十分猖獗，尤其在臉書的社交網路，有數以萬計，甚至可能是百萬計的網民，分享一些虛假編造的故事，這些故事的標題例如「涉嫌希拉蕊電郵洩密案的聯邦調查局人員被發現死亡，顯為謀殺後自殺」或是「教宗方濟各支持川普競選總統震驚世界」。臉書後來揭露有一家與克里姆林宮關係甚密的俄羅斯公司，花了超過十萬美元向470個假帳戶與頁面買網路廣告，散播有關種族、槍枝管制、同性戀權利與移民等方面的假訊息，此一事件使得公眾更感關切。與此同時，社會大眾的憂慮也投射到GAN與其他相關的科技上，使它們以完全不同於過去的面貌成為世人焦點：這些科技看來是產生假新聞的管道。
然而人工智慧科學家當時的研究卻完全是在助長這種看法。華盛頓大學的一支團隊，利用神經網路製作出一段冒用歐巴馬說話的影片。中國一家新創企業的工程師則利用相同的科技讓川普說中文。其實偽造的影像並不是新玩意兒。自照相術發明以來，人們就開始利用技術來偽造相片。不過由於新式的深度學習可以自我學習這些工作──或者至少部分的工作──它們使得這樣的編輯變得更容易。政治人物與活動、民族國家、社會運動人士、不滿分子往後不需要僱用大批人手來製造與散播假圖片和假影片，他們只要建造一套神經網路就能自動完成這些工作。
在美國總統大選期間，人工智慧的圖像操作潛能距離完全發揮仍有幾個月的時間。當時GAN只能產生如指甲大小的圖像，而要將字句置入政治人物的口中仍需要罕有的專業技能，更別說其他一些費力的工作了。不過，在川普勝選一週
