使用语音识别的主要伦理影响围绕着隐私、偏见和透明度。开发者必须解决语音数据如何收集、存储和使用的问题，确保系统在不同的用户群体中公平地工作，并提供关于数据实践的清晰沟通。这些问题影响着虚拟助手、客户服务工具或无障碍功能等应用中的信任、公平性和用户权利。
一个主要关注点是隐私和数据安全。语音识别系统通常处理敏感的语音数据，其中可能包含个人对话、位置详细信息或生物识别标识符。如果这些数据存储不当或未经同意被访问，则存在滥用的风险，例如身份盗窃或监控。例如，如果遭到泄露，在家中意外录制对话的语音助手可能会暴露私人信息。开发者必须对存储的数据进行加密，尽量缩短数据保留时间，并在可能的情况下对录音进行匿名化处理。此外，用户应有明确的选项来查看或删除他们的数据。2019 年发生的一起事件就是一个案例，一家科技公司的承包商未经明确同意查看了用户的语音录音，这突显了在数据处理中需要严格的访问控制和透明度。
另一个问题是算法偏见。在有限数据集上训练的语音识别模型，对于口音、方言或说话方式不标准的用户通常表现不佳。例如，斯坦福大学在 2020 年的一项研究发现，流行的语音系统对于非裔美国英语的错误率比白人美国口音高出 35%。这可能导致边缘化群体无法获得服务，从而加剧不平等。开发者可以通过多样化训练数据来缓解这一问题，包括代表性不足的语言和口音，并在不同的人群中测试系统。Mozilla Common Voice 等开源数据集（该数据集在全球范围内众包语音样本）为构建更具包容性的模型提供了一个起点。
最后，知情同意和透明度至关重要。用户可能不了解他们的语音数据如何被使用，尤其是在数据被分享给第三方用于广告或模型改进时。例如，使用语音识别的医疗保健应用程序必须明确告知患者其数据是否被用于诊断以外的目的。开发者应设计清晰的同意流程——避免预先勾选的复选框——并用通俗易懂的语言解释数据用途。遵守 GDPR 或 HIPAA（在医疗保健领域）等法规至关重要，但道德实践更进一步，优先考虑用户的自主权。提供精细的控制选项，例如允许用户选择退出特定的数据使用，有助于建立信任并符合道德设计原则。