设计推荐系统涉及关键的伦理考量，包括用户操纵、隐私风险和偏见放大。这些系统影响用户的行为和对信息的访问，需要开发者在参与度目标与责任之间取得平衡。伦理挑战源于推荐如何塑造用户体验、处理数据以及延续系统性不平等。
一个主要的担忧是用户操纵和信息茧房。推荐系统通常优先考虑能够保持用户参与的内容，这可能会将他们困在反馈循环中。例如，社交媒体算法可能会推广分裂或耸人听闻的内容，因为它可以产生点击，从而无意中使用户变得激进或传播错误信息。开发者必须决定是仅优化参与度，还是纳入内容多样性等指标。一个实际的步骤是引入“意外发现”机制——比如随机推荐用户通常不感兴趣的主题——以减轻信息茧房效应。像 YouTube 这样的平台因推荐阴谋论而受到批评，凸显了未经检查的优化所造成的现实危害。
隐私和数据剥削同样至关重要。推荐引擎依赖于广泛的用户数据（例如，浏览历史、位置）来个性化内容。但是，在未经明确同意或匿名化的情况下收集敏感信息会带来泄露或滥用的风险。例如，基于搜索历史的健康相关推荐可能会无意中暴露医疗状况。开发者应采用隐私设计原则，例如最大限度地减少数据收集并使用联邦学习来训练模型，而无需存储原始用户数据。明确的用户控制，例如允许人们选择退出特定跟踪，对于透明度至关重要。
最后，当推荐引擎放大社会不平等时，就会出现偏见和公平问题。反映历史偏见的训练数据（例如，招聘广告中的性别刻板印象）可能会导致歧视性推荐。如果过去的数据显示申请人的人口结构存在偏差，招聘平台可能会不成比例地向男性推荐工程职位。解决这个问题需要审计数据集的代表性，并在不同的用户群体中测试推荐。像公平意识机器学习或反事实测试（例如，“如果用户的 demographic 属性不同，此推荐是否会改变？”）等技术有助于识别和减少偏见。开发者还必须考虑可访问性，确保推荐不会排除残疾用户——例如，优先考虑没有字幕的视频内容。