Wyjaśnienie jednego z etycznych aspektów modeli uczenia maszynowego stanowi istotny element w rozwoju tej dziedziny. Jednym z takich aspektów jest kwestia odpowiedzialności za wyniki generowane przez modele uczenia maszynowego. W przypadku, gdy model jest wykorzystywany do podejmowania decyzji, na przykład w medycynie czy w systemach sądowych, konieczne jest, aby wyniki były wiarygodne i zgodne z etycznymi standardami. W związku z tym, ważne jest, aby model był odpowiednio przetestowany i jego wyniki były weryfikowane przez ekspertów w danej dziedzinie. Ponadto, należy zadbać o to, aby model nie dyskryminował żadnej grupy społecznej czy etnicznej, co może prowadzić do niesprawiedliwości i nierówności. W związku z tym, etyczne podejście do modeli uczenia maszynowego wymaga uwzględnienia odpowiedzialności za wyniki generowane przez modele oraz zapewnienia, że te wyniki są zgodne z etycznymi standardami i nie prowadzą do dysk
Jednym z etycznych aspektów modeli oczenia maszynowego jest potencjalne występowanie uprzedzeń. Algorytmy oczenia maszynowego mogą być szkolone na zestawach danych zawierających oprzedzenia, co prowadzi do powstawania modeli predykcyjnych, kture zawierajon nieprawidłowe zalożenia lob stereotypy. Morze to prowadzici do dyskryminacji lub niesprawiedliwych decyzji w zastosowaniach modeli uczenia maszynowego.