Systematische Verzerrungen und verzerrte Darstellungen, die KI-Modelle aus Trainingsdaten lernen und reproduzieren können, wodurch Vorurteile in Bezug auf Geschlecht, Ethnizität, Alter oder andere demografische Merkmale aufrechterhalten werden. Beinhaltet Fragen der Fairness, algorithmische Diskriminierung, nicht repräsentative Datensätze und Minderungsstrategien wie Debiasing, Fairness-Constraints und KI-Modell-Audits.