Son zamanlarda adı çok sık duyulan AI BİAS ifadesi yapay zeka sistemlerinin belli gruplar ya da bireyler karşısında adaletsiz ve taraflı sonuçlar üretmelerine neden olan sistematik hatalar olarak tanımlanmaktadır. AI BİAS, özellikle işe alım kredi değerlendirme sağlık hizmetleri ve adli bilişim gibi kritik olarak kabul edilen alanlarda ayrımcılıklara yol açabilmektedir. Bu yüzden yapay zeka sistemlerinin tarafsız, adil ve etik ilkelere uygun çalışması hedeflenir. Bu amaçla ise veriler dikkatlice seçilmeli modeller düzenli olarak test edilmelidir. Ayrıca şeffaflık ilkelerinin benimsenmesi de bu hedefler doğrultusunda önem verilen bir diğer konudur.
Veri tarafsızlığı ya da veri bağımsızlığı, merkezi bir DBMS (Veri tabanı yönetim sistemi) için önemli kabul edilen veri şeffaflığı türüdür. Kullanıcıların uygulamalarının verilerin tanımlanması ve düzenlenmesinde yapılan değişikliklere karşı bağışıklığını ifade etmektedir. Uygulama programlarının kabul edilen ideale göre veri gösterimi ve depolama detaylarına maruz bırakılmaması gerekir.
Ön yargı, algoritmanın tasarımı ya da verilerin algoritmayı yönlendirmek için toplanma, seçilme, kodlanma ya da kullanılma biçimleriyle ilgili beklenmeyen ya da ön görülemeyen kullanım ya da kararlar olarak ifade edilebilmektedir. Ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere farklı başka unsurlara bağlı olarak da ortaya çıkabilmektedir.
Yapay zeka ön yargısı çift taraflı olabilmektedir. Ön yargı yapay zekanın hızlı bir şekilde yaygınlaşması ile daha da büyümekte olan insan ön yargısının bir yansıması olarak kabul edilir. Bu durum ile mücadele edebilmek geliştiricilerin eşitsizlik ve ayrımcılıklarını en aza indirebilmek için bu amaç doğrultusunda bazı sistemler oluşturmak gerekmektedir. Bunun için etkin olarak çalışılan kapsamı bir yaklaşıma ihtiyaç duyulur.
Makine öğrenimi ön yargısı, yapay zeka ön yargısı ya da algoritmik ön yargı olarak da adlandırılan bu durum yapay zeka sistemlerinin kusurlu algoritmalar, çarpık veriler ve içsel insan ön yargıları nedeni ile verdikleri adil olmayan eşit olamayan kararları ifade etmek için kullanılır. Birçok farklı nedene bağlı olarak meydana gelebilen yapay zeka ön yargısı şeffaf, adil, tarafsız yapay zekâ sistemleri oluşturmak ve bunların başarılı bir biçimde devreye alınabilmesi ile önlenebilir. Bu sayede yapay zekâ sistemleri önemli ölçüde daha etik olur ve böylece ön yargıların önüne geçilebilir.