群体智能引发了一些伦理考量，主要围绕责任追究、意外后果和透明度。 在去中心化系统中，确定决策或失败的责任变得复杂。 例如，如果一群送货无人机因集体错误造成财产损失，那么责任归咎于算法设计者、运营者还是系统本身尚不清楚。 这种模糊性使法律框架复杂化并破坏信任。 此外，从局部交互中产生的群体行为可能针对狭隘的目标进行优化，而忽略了更广泛的伦理影响。 交通管理群体可能会优先缩短通勤时间，但无意中通过将车辆引导到住宅区来增加排放。 开发人员必须设计平衡效率与伦理权衡的系统，确保与社会价值观保持一致。
隐私和自主性也是关键问题。 群体系统通常依赖于来自传感器或用户交互的数据收集，从而增加了过度监视的风险。 例如，农业监测无人机可能会无意中捕获私人土地的图像，从而侵犯个人隐私。 遵守 GDPR 等法规需要明确的同意和数据匿名化，这在动态群体环境中可能在技术上具有挑战性。 此外，过度依赖自主群体可能会削弱人为监督。 在灾难响应场景中，在没有直接人为控制的情况下运行的救援机器人可能会做出与伦理规范相冲突的生死攸关的决定。 开发人员必须嵌入保障措施，例如终止开关或人机回路检查点，以防止问责制的丧失。
最后，群体决策中的偏见和公平性构成了伦理挑战。 在有偏见的数据上训练的群体算法可能会延续系统性不平等。 例如，如果历史数据反映了现有的差距，则在城市中分配资源的群体可能会优先考虑较富裕的社区。 确保公平性需要对偏见进行严格的测试，并采取纠正不平衡的机制。 此外，环境可持续性经常被忽视——消耗能源或产生废物的机器人群体可能会损害它们旨在保护的生态系统。 清洁海洋塑料的群体必须尽量减少其碳足迹，以避免抵消其益处。 通过在设计早期解决这些问题，开发人员可以创建不仅有效而且在伦理上健全的群体系统。