客観的でない偏見：
* データとアルゴリズム： データ分析、機械学習、AIなどの分野では、偏りのないものとは、特定のグループを体系的に支持または差別しないアルゴリズムとデータセットを指します。これは、結果がデータに埋め込まれた個人的な信念やバイアスの影響を受けないことを意味します。
* 技術基準： ICT標準とプロトコルは、異なるシステムとデバイス間の相互運用性と互換性を確保するために、客観的かつ公平であることを目指しています。
主観的でない不平等：
* コンテンツモデレーション： どのコンテンツが適切であるか、オンラインで不適切であるかを決定するには、しばしば文化的規範、倫理的考慮事項、個人的な意見に基づいた主観的な判断が含まれます。
* 設計と使いやすさ： ユーザー中心のデザインを目指している間、「良い」デザインの概念は主観的であり、個々の好みと文化的文脈に影響される可能性があります。
* 倫理的考慮事項： ICTは、社会的および倫理的な問題にますます影響を与え、AIシステムのプライバシー、セキュリティ、および潜在的なバイアスに関する疑問を提起しています。 これらの議論には、価値と社会的影響の主観的な解釈がしばしば含まれます。
例：
* 目的： ローン申請を予測するために使用されるアルゴリズムは、特定の人口統計を不当に支持するべきではありません。
* 主観的： ソーシャルメディアプラットフォームのコンテンツモデレートポリシーは、特定の視点に偏っていると批判される場合があります。
キーテイクアウト：
ICTの「偏見」は、客観的にも主観的にもアプローチできる複雑な概念です。 多くの分野で客観性を求めて努力することは重要ですが、主観的な影響の可能性を認識することは、倫理的および責任あるICT開発にとって重要です。