神经网络引发了几个伦理问题，开发者必须加以考虑，主要围绕着偏见、透明度和隐私。这些问题源于模型的设计、训练和部署方式，通常反映或放大现有的社会问题。例如，有偏见的训练数据会导致歧视性的结果，而不透明的决策过程使得审计或质疑结果变得困难。解决这些问题对于确保系统公平、负责任和尊重用户权利至关重要。
一个主要问题是训练数据和模型输出中的偏见。神经网络从数据中学习模式，因此如果数据反映了历史上的不平等或缺乏多样性，模型将复制这些缺陷。例如，主要在浅肤色人脸上训练的面部识别系统，对深肤色个体的错误率更高，导致执法或招聘工具中的错误识别风险。类似地，如果语言模型在有偏见的文本语料库上训练，则会产生有害的刻板印象。开发人员必须积极审计数据集的代表性，并实施诸如公平感知训练或偏见缓解层之类的技术来降低这些风险。如果没有有意的干预，模型可能会大规模地自动化歧视。
另一个担忧是缺乏透明度和问责制。许多神经网络作为“黑盒子”运行，使得难以追踪输入如何导致输出。这种不透明性在高风险领域（如医疗保健或刑事司法）中变得有问题，在这些领域，用户需要了解模型为何拒绝贷款或推荐治疗。例如，医疗诊断系统可能会优先考虑成本节约而不是患者结果，而没有明确的解释。像欧盟的 GDPR 这样的法规要求对自动化决策进行解释，推动开发人员采用像 SHAP 或 LIME 这样的工具来实现可解释性。但是，这些方法通常提供近似值而不是完全的清晰度，从而在问责制方面留下空白。
最后，隐私和安全风险源于数据的使用和存储方式。神经网络通常需要大型数据集，其中可能包括敏感的个人信息。即使是匿名数据有时也可以被逆向工程以识别个人——在医学记录或位置数据上训练的模型中突出的一个问题。此外，对抗性攻击可以通过注入恶意输入来操纵模型行为，例如微妙地更改图像以绕过内容过滤器。像差分隐私或联邦学习这样的技术可以减轻这些风险，但它们增加了复杂性并可能降低模型准确性。开发人员必须在效用和保障措施之间取得平衡，以防止滥用或对用户造成意外伤害。