アルゴリズムバイアス
アルゴリズムの意図された働きからの差異によって他に対するひとつの範疇を「特権(あるいはえこひいき)」するような、「不公平」な結果を生み出す、コンピュータシステムにおける体系的、反復的な誤りをアルゴリズムバイアスは説明する。
アルゴリズムの設計や、意図しないまたは予期せぬ利用またはデータがコードされる方法に関係する決定、集積、選択、またはアルゴリズムを学習させる利用だけに限らないものを含む、さまざまな要因からバイアスは生じうる。例えば、アルゴリズムバイアスは、検索エンジンの結果やソーシャルメディアプラットフォーム において観察されてきた。このバイアスは人種、性別、'性的指向'(英: sexuality )や民族の社会的偏見の強化による、プライバシーの侵害において慎重さを欠いた打撃を有しうる。アルゴリズムバイアスの研究は「体系的かつ不正な」差別を反映するところのアルゴリズムについて多分に関わる。このバイアスは専(もっぱ)ら最近ではヨーロッパ連合のEU一般データ保護規則(2018)や提案された 人工知能法 (英語: Artificial Intelligence Act )(2021)のような法律の枠組みにおいて位置づけられる。
アルゴリズムがそれらの社会、政治、制度、ならびに慣習を組織づける能力を拡げるにつれ、社会学者は実際の世界に打撃を与えうる予期しない結果やデータの操作における方法に関わるようになった。アルゴリズムは多分に中立的かつ非バイアスであると考えられるので、(自動化の偏見(英語: automation bias ) の心理的現象に従うという部分において )それらは人間の経験よりも過大に先例を不正確に投影しうる、そして幾つかの場合では、アルゴリズムの信頼性は それらの結果に対する人間の責任と置換しうる。
産業、セクター、そしてどのようにアルゴリズムが使われるかによって異なり、多くの州と連邦の法律を通して問題に取り掛かる、アルゴリズムバイアスを規制する、一般的な法制を、アメリカ合衆国は有しない。