AutoML 通过整合解决公平性、透明性和问责制的工具和流程，来促进合乎伦理的 AI 开发。它使机器学习流程中的关键步骤自动化，同时嵌入对偏差、数据质量和模型可解释性的检查。例如，许多 AutoML 平台现在都包含公平性指标，用于评估模型的预测是否对特定人口群体造成不成比例的损害。开发人员在训练贷款审批模型时，可能会使用这些指标来检测针对某些邮政编码或收入水平的偏差。然后，AutoML 可以建议进行调整，例如重新平衡训练数据或应用对抗性去偏等技术，以在部署前减轻这些问题。
AutoML 支持道德实践的另一种方式是标准化文档和可解释性。许多 AutoML 工具自动生成模型卡片或报告，其中详细说明了模型的训练数据、性能指标和局限性。例如，Google 的 Vertex AI 包含一个“模型卡片”功能，用于记录模型的预期用途、潜在风险和评估结果。这种透明度有助于开发人员向利益相关者和最终用户传达模型的行为。此外，AutoML 框架通常集成了可解释性方法，如 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 或 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)，这些方法突出显示哪些输入特征影响了预测。预测患者诊断的医疗保健模型可以使用这些工具来显示年龄或实验室结果等因素如何驱动其输出，确保临床医生可以验证决策。
最后，AutoML 通过可重现性和审计跟踪来提高问责制。通过自动化工作流程（如数据预处理、模型选择和超参数调整），AutoML 系统会记录管道中的每个步骤。这使得更容易将错误或偏差追溯到其来源。例如，如果人脸识别模型在较深肤色的人脸上表现不佳，开发人员可以查看训练数据日志以检查是否存在代表性不足。一些平台，如 H2O Driverless AI，跟踪数据集版本和模型配置，使团队能够使用相同的设置重新运行实验。这种可重现性确保可以系统地识别和纠正道德疏忽，而不是依赖于临时检查。通过将这些保障措施嵌入到开发过程中，AutoML 降低了意外伤害的风险，并使 AI 系统符合道德标准。