Tehisintellekt on muutunud lahutamatuks osaks erinevates sektorites nagu õiguskaitse, tervishoid ja värbamine. Kuid kasvab mure tehisintellekti rassistliku käitumise üle. See artikkel uurib tehisintellekti rassilise kallutatuse põhjuseid, tagajärgi ja võimalikke lahendusi. Kallutatuse algpõhjus peitub ajaloolistes ja ühiskondlikes kallutustes, mis on olemas andmetes, mida kasutatakse tehisintellekti süsteemide koolitamiseks. See mõjutab negatiivselt valdkondi nagu näotuvastus, ennustav politseitöö ja tervishoid, põhjustades valeidentifikatsioone, ebaõiglast sihtimist ja tervisealaseid erinevusi.

Vähemusrühmade ebapiisav esindatus koolitusandmetes ja inimeste varjatud kallutatus aitavad tehisintellekti rassilisele kallutatusele kaasa. Selle probleemi lahendamine nõuab andmete mitmekesisuse parandamist, kallutatuse leevendamise tehnikate rakendamist, läbipaistvuse ja vastutuse edendamist, eetiliste tehisintellekti tavade prioriseerimist, võimalike lahenduste uurimist nagu kaasav andmete kogumine, algoritmiline õiglus ja testimine, inimese roll protsessis, regulatsioonide ja poliitikate arendamine, eetilised tehisintellekti raamistikud ja standardid, haridus ja teadlikkus ning sektoritevaheline koostöö. Nende meetmete rakendamisega saab tehisintellekt teenida kõiki inimesi õiglaselt ja edendada õiglust. Kollektiivsed püüdlused on vajalikud, et tagada, et tehisintellekti süsteemid edendaksid võrdsust ja õiglust kõigi jaoks.