アルゴリズムバイアス
アルゴリズム的処理は、しばしばそれを使う人々の理解を超える複雑系である。大規模な運用はそれらが作られるうちにこれらが込み入ることによっていっそう解明できないかもしれない。今時のプログラムの方法と処理はコードの入力や出力のそれぞれの置き換えを知ることができないことによってしばしば不明瞭になってしまう。 社会学者のブルーノ・ラトゥールはこの過程を、「科学的かつ技術的な作業はそれ自体の成功により不可視にされる。効率的に機械が動くとき、事実上解決済みのとき、人はそれの入力と出力においてのみ注意が必要となる、そしてその内部の複雑さには必要ではない。よって、逆説的には、科学と技術が成功するにつれ、それらは不透明であいまいになる」もののなかのひとつの過程のブラックボックス化として見定めた 。
複雑さの一例は、カスタマイズされたフィードバックのなかへの入力のその範囲に見出しうる。ソーシャルメディアサイトフェイスブックは利用者へのソーシャルメディアの提供の配列順を決定するために、2013には少なくとも100,000データポイントが織り込まれている。
機械学習や、クリックのような利用者の相互作用、サイト滞在時間、その他の測定にもとづく アルゴリズムの個人化(英: parsonalization)を通した複雑さがさらに加わる。これらの個人的な調節は アルゴリズムを理解するおおもとの注意を紛らわしくさせる。
2018年7月31日で、Personal Data Bill (日: 個人情報法)の法案が提示された。法案は、データの記憶、処理、移転についての標準を扱う。それはアルゴリズムの用語を用いないけれども、「任意の処理又は受託者によって請け負われた任意の処理の類(たぐい)の、結果としての危害」についての条項を成す。