MI ētika nodarbojas ar morāles jautājumiem ap MI izstrādi un izmantošanu: taisnīgumu un diskrimināciju, pārredzamību un izskaidrojamību, datu aizsardzību, atbildību par kļūdām, drošību un ietekmi uz darbu un sabiedrību. Organizācijām tā kļūst konkrēta vadlīnijās, riska novērtējumos, cilvēka uzraudzībā un godīgā komunikācijā par MI ierobežojumiem. Piemērs: pirms CV atlases rīka ieviešanas tiek pārbaudīts, vai tas nenostāda neizdevīgākā situācijā noteiktas grupas.
MI jomā neobjektivitāte (bias) apzīmē sistemātisku rezultātu izkropļojumu. Tā bieži rodas no nelīdzsvarotiem vai vēsturiski izkropļotiem apmācības datiem, bet arī no modeļa uzbūves vai jautājuma formulējuma. Labi zināms piemērs: kandidātu atlases rīks, kas mācās no iepriekšējiem pieņemšanas darbā lēmumiem, var turpināt esošo nelabvēlīgo situāciju. Statistikā ar neobjektivitāti saprot arī novērtējuma novirzi no patiesās vērtības. Pretpasākumi ietver daudzveidīgus datus, regulārus auditus un cilvēku pieņemtus lēmumus personāla jautājumos.
MI pārredzamība nozīmē atklāt, kad iesaistīts MI, uz kādiem datiem un avotiem balstās tā rezultāti un kā tiek pieņemti lēmumi. Tas ietver MI satura marķēšanu, izsekojamas atsauces uz avotiem, žurnālus un dokumentētas izmaiņas. Pārredzamība veido uzticību, atvieglo kļūdu novēršanu un daļēji ir prasīta ar likumu, piemēram, ES Mākslīgā intelekta akta pārredzamības pienākumos, saskaņā ar kuriem cilvēkiem jāspēj saprast, ka viņi mijiedarbojas ar MI.
Izskaidrojamība (izskaidrojamais MI, XAI) apraksta, cik labi var saprast, kāpēc MI sistēma nonāca pie konkrēta rezultāta. Tā aptver metodes, kas parāda, kuri ievaddati lēmumu ietekmēja visvairāk, kā arī praktiskus palīglīdzekļus, piemēram, atsauces uz avotiem un žurnālus. Izskaidrojamība ir svarīga uzticībai, kļūdu novēršanai un regulējumam — piemēram, ja bankai jāpamato, kāpēc pieteikums noraidīts.
Šis termins apraksta, kā MI sistēmas var ietekmēt cilvēktiesības, piemēram, privātumu, vienlīdzīgu attieksmi, vārda brīvību vai taisnīgu tiesvedību, gan pozitīvi, gan negatīvi. Riski rodas, piemēram, no diskriminējošiem lēmumiem, masveida uzraudzības, biometriskās identifikācijas vai līdzekļu trūkuma lēmumu apstrīdēšanai. Šos jautājumus risina starptautiski regulējumi, piemēram, Eiropas Padomes Pamatkonvencija par MI un ES Mākslīgā intelekta akts. Organizācijas reaģē ar ietekmes novērtējumiem, pārredzamību un cilvēka uzraudzību.
