 ענטפֿערן דעם קשיא ניצן ביישפילן.
מאַשין לערנען איז אַ שטאַרק טעכנאָלאָגיע וואָס ניצט אַלגערידאַמז צו לערנען פון דאַטן און מאַכן פֿאָרויסזאָגן און דיסיזשאַנז אָן זיין בפירוש פּראָוגראַמד. ווי מיט קיין טעכנאָלאָגיע, עס רייזאַז עטישע קאַנסערנז וואָס דאַרפֿן צו זיין גערעדט. דאָ זענען עטלעכע עטישע קאַנסידעריישאַנז פון ניצן מאַשין לערנען: 1) דאַטאַ פריוואטקייט: מאַשין לערנען אַלגערידאַמז דאַרפן וואַסט אַמאַונץ פון דאַטן צו באַן און לערנען פון, רייזינג קאַנסערנז וועגן די פּריוואַטקייט פון די דאַטן געניצט. דאַטאַ באַניץ פּראַקטיסיז דאַרפֿן צו זיין טראַנספּעראַנט אין סדר צו שאַפֿן צוטרוי, און דאַטן פּריוואַטקייט געזעצן דאַרפֿן צו זיין רעספּעקטעד. דערצו, זאָרג זאָל זיין גענומען צו פאַרמייַדן בייזע אַקטערז פון אַקסעס די דאַטן אָדער קאַמפּראַמייזינג פּריוואַטקייט. פֿאַר בייַשפּיל, די נוצן פון פאַסיאַל דערקענונג טעכנאָלאָגיע דורך געזעלשאַפטלעך מידיאַ קאָמפּאַניעס און גאַווערמאַנץ רייזאַז עטישע קאַנסערנז וועגן די נוצן פון דאַטן אָן באַניצער צושטימען. 2) פאָרורטייל און דיסקרימינאַציע: מאַשין לערנען אַלגערידאַמז קענען פּערפּעטשאַווייט פאָרורטייל און דיסקרימינאַציע אויב די דאַטן פון וואָס זיי לערנען זענען בייאַסט זיך. פֿאַר בייַשפּיל, אַ מאַשין לערנען אַלגערידאַם געניצט אין הירינג קען דיסקרימינירן קעגן זיכער גרופּעס אויב די היסטארישע הירינג דאַטן וואָס עס ניצט פֿאַר טריינינג קען נישט רעפּראַזענץ די דייווערסיטי פון די באַפעלקערונג. עס איז וויכטיק צו ענשור אַז די דאַטן און אַלגערידאַמז געניצט אין מאַשין לערנען זענען פריי פון דיסקרימינאַציע און פאָרורטייל. 3) פֿאַראַנטוואָרטלעכקייט און אַקאַונטאַביליטי: מאַשין לערנען קענען אָטאַמייט פילע דיסיזשאַנז, אָבער די פֿאַראַנטוואָרטלעכקייט פון די דיסיזשאַנז ליגט נאָך מיט די דעוועלאָפּערס, די קאָמפּאַניעס און מענטשן וואָס נוצן די טעכנאָלאָגיע. פֿאַר בייַשפּיל, אויב אַ זיך-דרייווינג מאַשין ניצן מאַשין לערנען ז אַ צופאַל, די פֿאַראַנטוואָרטלעכקייט מוזן זיין קלאר באשלאסן. עטישע קאַנסידעריישאַנז פון דורכזעיקייַט, אַדיטאַביליטי און אַקאַונטאַביליטי מוזן זיין אַפּכעלד צו ענשור אַז מאַשין לערנען איז ריספּאַנסאַבלי געניצט. 4) דורכזעיקייַט און עקספּלאַינאַביליטי: מאַשין לערנען אַלגערידאַמז קענען מאל פונקציאָנירן ווי אַ "שוואַרץ קעסטל," מאכן דיסיזשאַנז און פֿאָרויסזאָגן אָן קלאָר דערקלערונגען. דאָס קען אַרויסרופן עטישע זארגן, ספּעציעל ווען די דיסיזשאַנז האָבן ערנסט קאַנסאַקווענסאַז, אַזאַ ווי אין כעלטקער אָדער פאַרברעכער יושר. עס איז וויכטיק צו ענשור אַז דער באַשלוס-מאכן פּראָצעס איז טראַנספּעראַנט און די אַלגערידאַמז קענען זיין דערקלערט, ספּעציעל אין אַזאַ הויך-סטייקס סינעריאָוז. קוילעלדיק, עטישע קאַנסידעריישאַנז פון ניצן מאַשין לערנען דאַרפן אַ אָפּגעהיט באַלאַנסינג פון שאַטן און בענעפיץ, דורכזעיקייַט, אַקאַונטאַביליטי און די פארזיכערונג אַז עס איז געניצט אין וועגן וואָס רעספּעקט מענטשנרעכט, פּריוואַטקייט און דיסקרימינאַציע געזעצן, און בויען ציבור צוטרוי.