使用特定数据集会带来伦理挑战，主要涉及偏见、隐私和数据来源。 这些问题会影响使用此类数据构建的应用程序的公平性、合法性和可靠性。 开发人员必须仔细评估数据集，以避免意外伤害或法律影响。
一个主要挑战是数据表示中的偏差。 数据集通常反映历史或社会偏见，这可能导致歧视性结果。 例如，在偏向肤色较浅人群的数据集上训练的面部识别系统，对肤色较深用户的错误率较高。 同样，在有偏差的就业数据上训练的招聘工具可能会不公平地使某些群体处于不利地位。 开发人员需要审核数据集的代表性——检查人口统计、地域多样性或文化背景等因素——并调整抽样方法或扩充数据以弥补差距。 像 IBM 的 AI Fairness 360 或 Google 的 What-If Tool 这样的工具可以帮助识别偏差，但手动审查仍然至关重要。
侵犯隐私是另一个关键问题。 包含个人信息（例如，医疗记录、位置数据）的数据集，如果未正确匿名化，则有暴露敏感详细信息的风险。 即使是匿名数据有时也可以通过交叉引用重新识别。 例如，一个去除姓名的人体健康数据集，可能仍然会通过罕见的诊断或邮政编码来揭示个人信息。 开发人员必须遵守 GDPR 或 HIPAA 等法规，这些法规强制要求对数据收集进行明确同意并进行严格的访问控制。 像差分隐私或合成数据生成这样的技术可以降低风险，但这些技术需要技术专业知识才能有效地实施，且不降低数据的效用。
最后，当数据集在没有明确权限的情况下获得时，会出现数据来源和同意问题。 例如，未经用户同意从社交媒体上抓取的图像已导致诉讼，正如涉及 Clearview AI 的案例中所见。 同样，包含用于训练语言模型的受版权保护的文本（例如，书籍、文章）的数据集可能会侵犯知识产权。 开发人员应验证数据集是否合法来源并记录在案，使用像 Data Nutrition Labels 这样的平台或像 Creative Commons 这样的许可证。 公开数据来源和局限性不仅可以降低法律风险，还可以建立与用户和利益相关者的信任。