大数据使用中的伦理考量围绕隐私、公平和责任展开。 使用大型数据集的开发人员必须确保他们负责任地处理信息，以避免伤害个人或群体。 主要问题包括如何收集、处理和共享数据，以及诸如偏见或歧视等潜在的意外后果。
一个主要的担忧是隐私和同意。 许多大数据系统收集个人信息，通常用户并不完全了解这些信息将如何被使用。 例如，移动应用程序可能会跟踪位置数据以进行分析，但未能以清晰的术语解释这一点。 开发人员应尽可能优先考虑匿名化数据并实施严格的访问控制。 诸如 GDPR 之类的法规要求明确的用户同意，这意味着构建诸如选择加入复选框或精细的权限设置之类的功能。 即使数据被匿名化，也存在重新识别的风险，例如组合数据集以揭示身份，因此应考虑诸如差分隐私或聚合之类的技术，以最大程度地减少暴露。
另一个关键问题是偏见和公平。 在历史数据上训练的算法会使现有的社会偏见永久化。 例如，在有偏见的简历数据上训练的招聘工具可能会使某些人群处于不利地位。 开发人员需要审计数据集中的表示差距（例如，少数族裔群体的抽样不足）并测试模型在各个子组中的公平性。 诸如 IBM 的 AI Fairness 360 或 Google 的 What-If Tool 之类的工具可以帮助识别倾斜的结果。 主动步骤包括多样化训练数据、使用公平感知机器学习技术以及在部署后定期重新测试模型。 模型设计的透明度（例如，记录数据源和决策逻辑）也有助于利益相关者评估潜在的偏见。
最后，问责制和透明度至关重要。 用户有权知道如何使用他们的数据以及如何做出影响他们的决策。 例如，如果信用评分算法拒绝贷款，申请人应收到明确的解释。 开发人员可以通过设计可解释的模型或提供审计跟踪来解决此问题。 组织还必须建立解决错误的协议，例如数据泄露或不正确的预测。 例如，由于数据存在缺陷而误诊患者的医疗保健分析系统需要一个纠正错误和通知受影响方的过程。 将伦理保障措施构建到系统中（例如，针对异常数据模式的自动警报）可以降低风险并培养与用户的信任。