使用 AutoML (Automated Machine Learning) 的伦理影响主要围绕透明度、偏见和责任展开。AutoML 工具通过自动化特征工程和超参数调整等任务来简化模型开发，但这种便利可能会掩盖决策的制定方式。例如，如果医疗保健 AutoML 模型拒绝保险索赔，开发人员可能难以解释其推理，从而导致不信任。此外，自动化系统可能会从训练数据中继承偏见，例如招聘数据集中存在的种族或性别差异，而 AutoML 可能会在没有仔细监督的情况下放大这些差异。确保伦理使用要求开发人员审核数据和模型，即使在使用“黑盒”工具时也是如此。
另一个担忧是由于技术门槛降低而可能造成的滥用。 AutoML 使非专业人士能够快速部署模型，但这种可访问性可能会导致未经充分测试的系统造成实际损害。例如，营销团队可能会使用 AutoML 构建客户细分模型，由于隐私保护措施不足而意外泄露敏感数据。开发人员必须考虑他们的 AutoML 实施是否符合 GDPR 等法规或行业特定标准，即使该工具抽象化了复杂性。合乎伦理的使用还需要就 AutoML 输出的局限性与可能高估其可靠性的利益相关者进行清晰的沟通。
最后，AutoML 提出了关于环境影响和资源分配的问题。在自动化超参数优化过程中训练多个模型会消耗大量的计算能力，从而导致能源消耗和碳排放。例如，在云端运行数百次模型迭代的开发人员可能在不知不觉中加剧了其组织的环境足迹。此外，对 AutoML 的依赖可能会将重点从领域专业知识上转移开，从而导致模型在统计上表现良好但缺乏背景理解——例如，欺诈检测系统会标记服务欠佳地区中的合法交易。开发人员应平衡自动化与手动验证，以确保模型符合技术和伦理目标。