人工智慧（artificial intelligence, AI）技術不斷的發展，在改變醫藥、金融等不同領域時，同時也引起主管機關的注意，美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission）在2021年4月19日時，針對公司使用AI時如何同時確保真實（truth）、公平（fairness）與公正（equity）提出建議。
FTC指出AI的使用可能產生令人不安的後果，包含種族歧視或其他層面的歧視，例如透過COVID-19預測模型可以有效分配病床、呼吸機與其他資源來幫助公共衛生系統對抗病毒，然而美國醫學資訊協會（American Medical Informatics Association）雜誌近期的一則研究指出，如果前述模型使用的資料反映了既有醫療保健服務中所存在的種族歧視，那將會使有色人種受到不平等的醫療服務。
FTC以其過往的經驗，提供建議如下：
從正確的基礎開始
對於AI來說，如果其資料集缺少特定人群的資訊，利用這些資料所建立的AI模型將可能對受法律保障的族群產生不公平的結果，因此一開始便要考慮改良資料集的方法、設計模型時考量資料的差異，並且根據其缺點限制AI模型使用的地方或方式。
注意歧視性的結果
最重要的是在使用AI前後定期測試演算法、，確保不會基於種族、性別或其他受保障的族群進行歧視。
擁抱透明性與獨立性
須要考慮如何實現透明性與獨立性，例如透過相關框架與標準，進行與公布獨立稽核的結果，以及將資料與原始碼（source code）對外開放檢查。
避免誇大演算法
對於客戶或消費者的陳述必須真實，且不具欺騙性，不須要過度誇大演算法的效能。例如告訴客戶，公司的AI產品能夠提供100％公正的雇用決策，但實際上演算法背後所使用的資料卻缺少種族或性別多樣性，這將可能會有問題。
說明如何使用資料
如果未能清楚的告訴使用者資料將會如何被使用，後續將會有相關法律風險，例如Everalbum利用使用者所上傳的照片來訓練其臉部辨識演算法，然而FTC認為該公司讓使用者誤以為其有能力控制關於臉部辨識的相關功能，並且未能於使用者關閉帳號後刪除使用者的照片或影片，FTC要求該公司刪除非法取得的資料，並且須要刪除基於使用者照片或影片所開法的臉部辨識模型與演算法。
避免有害的行為
儘管演算法可以讓公司知道最有興趣購買其產品的消費者，表面上看起來是一件不錯的事情，然而從另一個角度來看，假如這個模型透過種族、膚色、宗教與性別來精準定位這些消費者，則可能會踩到紅線。當相關行為導致或可能導致消費者受到實質性傷害，且消費者無法合理地避免傷害，同時消費者或競爭的利益不足以抵銷傷害時，FTC將會質疑這樣的行為是違反FTC法第5條的。
負起相應的責任
公司必須對自己的行為負責，如果公司無法做到的話，FTC表示他們會幫你做到這件事情。
歐盟執委會（European Commission）同樣於今年4月21日，針對AI技術發布「AI規則（Artificial Intelligence Regulation）」草案，打算藉此建立歐盟對於AI的監管框架。
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