場合によっては、バイアスが望まれ、アルゴリズムの応答の一部であると予想されます。たとえば、AIが西洋料理を想定されているアジア料理を促進することに偏っている場合、アジア諸国で食品広告を表示することはおそらく利益を得るでしょう。アルゴリズムはバイアスを理解していませんが、トレーニングデータにおける表現の統計的不平等のためにそれらを学習します。バイアスが必要な場合は、データにバイアスされた分布があることを確認してください。
In some cases biases are desired and expected to be part of the algorithm's response. For example, showing food advertisements in asian countries will likely benefit if the AI was biased to promoting asian cuisine as supposed to western cuisine. Algorithms don't understand biases but they learn them due to the statistical inequality of their representation in the training data. If you want to have biases, then make sure that the data has biased distributions.