消除偏见
偏见是公共部门算法决策面临的主要挑战之一。偏见会蔓延转化为算法 这就是为什么新西兰的机构 人工智能系统学习根据训练数据做出决策，即使消除性别、种族或性取向等敏感变量，这些决策也可能包括有偏见的人类决策或反映历史或社会不公平。
当政府部署算法来分析或通过执法
移民、福利和卫生机构做出有关公民的决定时，这种情况尤其 电话号码数据 令人担忧。如果不加以控制，这种偏见的后果将在现实世界中产生反响。ProPublica 调查例如，揭示了法庭算法中的隐性偏见导致有色人种受到更严厉的判决。
数据偏见的盛行威胁着公共生活的一个关键原则：客 您的科技公司为何落后 – 科技营销的注意事项 观性。缺乏客观性就缺乏平等，而不平等的制度会削弱公众的信任。 数据收集方面必须考虑原住民的世界观——在新西兰，毛利人在司法和监狱系统中占有不成比例的代表性——并与受其影响的群体进行磋商。
对公众负责
缺乏客观性导致另一个公共生活的基本原则受到威 使 新加坡电话列表 我们 胁的是问责制。如果政府决策要由机器来做，那么必须有一个可解释的流程，接受公众的监督。在采用这项技术时，公共部门必须制造出能够清楚地说明其建议背后理由的机器——当这些理由受到质疑时，必须有一个安全、公开的申诉程序。