AMDTL在確保人工智慧系統的公平性和包容性方面面臨多重挑戰。首先，數據偏見是主要挑戰之一。由於AMDTL依賴於從源域轉移知識到目標域，如果源域數據存在偏見，這些偏見可能會被轉移到目標域，導致不公平的結果。例如，在醫療保健中，如果模型主要基於某一特定人群的數據進行訓練，則在應用於其他人群時可能會出現不準確的診斷。
其次，AMDTL的動態特徵調整機制需要確保在不同的社會和文化背景下都能有效運作。這意味著模型必須能夠理解和適應不同域的特定需求和挑戰，否則可能會導致不平等的結果。
最後，透明性和可解釋性也是AMDTL面臨的挑戰。用戶和利益相關者需要理解模型的決策過程，以確保其公平性和包容性。這要求研究者在設計AMDTL框架時，考慮如何提供足夠的解釋和透明度，以便用戶能夠信任和接受這些系統。