《中国日报》双语新闻就曾经报道了Enaible公司的人工智能技术存在的不平等性。这家公司是一家致力于阻止政府和大公司滥用技术的非盈利法律公司，机器学习算法在训练的数据集中也会存在偏差，如果企业用这些算法作为考核员工表现的标准，歧视便出现了。
再举一个例子，如果用人单位以通勤时间长短作为决定是否录用员工的重要标准，那么通勤时间太长的员工因上班成本高而可能被用人单位拒绝录用，这很可能会对居住在边远郊区的低收入群体构成歧视。
要知道普通个人信息的收集是再平常不过的，而且电话、邮政编码、通勤时间等并不起眼的信息的获得都是合法的，但是算法就把这些信息集中起来形成每个人的“画像”，再和某些群体产生虚假的关联。
就像某求职平台，在招聘的时候把这些受保护群体的敏感性数据恰好在其他合法获得的数据中编码，但是有没有公示这些敏感数据和结果的关系，于是就形成了歧视。
但就算算法是透明的，普通人在找工作时也不会知道算法背后所指向的个人特征，也就是平台很可能把所有的特征都列出来，但普通人还是没有能力判断所产生的歧视和全部或其中某一个特征相关联。
