自AI開始被應用以來，被指控性別、種族歧視的事件層出不窮，例如Google、Amazon等企業皆曾在AI應用上發生歧視的爭議。面對越來越多的AI應用，以及全球司法對於 AI 人工智慧關注，企業有必要在演算法的設計、開發、維護上提前部署和遵守以避免偏見的產生。
積極的建議作為包括：1.依照具體的公平目標來設計 AI 模型、2.採用具有代表性的數據庫來訓練和測試模型、3.檢查 AI 系統的偏見。不僅開發者要能在知道問題後修正偏見，也要遵守監管單位對AI決策過程須透明、能理解的要求。同時，執行者也要認知到無法滿足所有人，因此務實鎖定目標年齡層、族群、語言等，力求公平，持續追蹤，並根據使用者的使用方式，不時更新訓練和測試的數據庫。
（封面出處：轉自「知勢」）