开源通过公开代码、设计决策和实现细节来促进算法的透明度。当算法开源时，开发者可以直接检查其源代码，了解输入如何处理、逻辑如何驱动决策以及可能存在哪些潜在偏见或错误。这种可见性与专有系统形成对比，专有系统中的算法作为“黑箱”运行，用户只能信任其关于公平性或功能的声明而无法进行验证。例如，TensorFlow 或 PyTorch 等机器学习框架是开源的，允许开发者检查神经网络层是如何优化的，或者数据预处理步骤是如何实现的。这种访问级别减少了歧义，并能够进行知情的批判。
透明度也通过协作审查产生。开源项目邀请全球开发者审查、测试和改进代码，这会发现单个团队可能遗漏的问题。例如，加密算法中的安全漏洞（如 OpenSSL 中的漏洞）在代码公开可用时通常能更快地被识别和修补。类似地，当社区审查训练数据选择或排名逻辑时，推荐算法中的偏见可以被标记并解决。Python scikit-learn 库等项目的 GitHub 仓库就证明了这一点：贡献者定期为分类算法中的边缘情况提出修复方案，确保其行为符合文档。这种集体监督形成了一种专有系统所缺乏的自我纠正机制。
最后，开源通过将算法行为与可验证的代码关联起来，促进了责任制。开发者可以复现结果、审计性能声明并确保符合道德准则。例如，如果一家公司声称其人脸识别系统避免了种族偏见，那么开源该模型可以让其他人验证训练数据和评估指标。Facebook 的 Prophet 预测算法或 Apache 的 Mahout 等机器学习工具都强调了这种责任制——用户无需被迫相信营销声明，而是可以独立验证功能。这种透明度建立了信任，因为利益相关者能够准确地看到算法如何运行，而不是依赖不透明的保证。在一个注重道德和技术严谨性的领域，开源将抽象的承诺转化为具体、可检查的系统。