Gli algoritmi possono essere distorti se vengono addestrati e testati su set di dati che non rappresentano la piena diversità della popolazione o che contengono pregiudizi e presupposti incorporati. Inoltre, gli algoritmi possono diventare distorti se vengono addestrati su set di dati contenenti variabili irrilevanti o dannose che contribuiscono a risultati imprecisi o ingiusti. Ad esempio, un algoritmo addestrato su dati storici contenenti pregiudizi di genere, razza o età può perpetuare questi pregiudizi nelle sue previsioni. Il bias può quindi essere propagato in tutte le decisioni che l'algoritmo prende in base alle sue previsioni.
Spiega come gli algoritmi possono essere distorti.