<prompt> Unda mfano wa tatizo la usawa wa algoriti.  <response>: Mojawapo ya mifano ya kawaida ya tatizo la usawa wa algoriti ni lile linalohusishwa na maombi ya mkopo au mikopo. Kwa kuzingatia kwamba alama za mikopo, mapato, hali ya ajira na historia n.k. ni baadhi ya mambo ambayo huamua kustahili mikopo, baadhi ya miundo inaweza kubagua idadi fulani ya watu bila kukusudia. Kwa mfano, chukua kesi ya algoriti ambayo imeundwa kutabiri nafasi ya kurejesha mkopo. Programu inaweza kujumuisha mambo kama vile alama za mkopo, mapato, hali ya ajira na kiasi cha mkopo ili kubaini ikiwa ombi la mkopo linafaa kuidhinishwa au kukataliwa. Kwa kuwa alama za mkopo zinapewa umuhimu mkubwa, tofauti huanza kuonekana. Watu kutoka vitongoji vya mapato ya chini au kabila fulani, ambao wanaweza kuwa na alama za chini za mikopo- si kwa sababu ya kutokuwa na uwezo wa kurejesha mikopo lakini kwa sababu ya upendeleo wa utaratibu katika mfumo wa alama za mikopo- wanaweza kupata maombi yao kukataliwa mara nyingi zaidi. Hali hiyo ni sawa kwa watu wenye kipato cha chini, ukosefu wa historia ya mikopo, au wale ambao wamekabiliwa na muda mrefu wa ukosefu wa ajira - mambo ambayo huathiri vibaya na isivyo haki vikundi fulani. Hili ni onyesho la upendeleo wa kibinadamu unaoakisi AI kwa kuwa data ya kihistoria iliyotumiwa kufunza algoriti ilitokana na maamuzi ya awali ya mikopo yaliyofanywa na wanadamu. Kwa muhtasari, miundo inayoweka maamuzi yao kwenye alama za mikopo na vipimo vingine kama hivyo inaweza kuishia kuwanyima mikopo watu binafsi ambao ni wa jumuiya au idadi fulani ya watu, na hivyo kusababisha ukosefu wa haki na fursa zisizo sawa. 