AIによる意思決定におけるバイアスは、特にAIが採用、融資、医療などの分野に影響を与える場合、最も重大なリスクの一つです。AAIA™学習ガイドでは、バイアスのあるモデルがもたらす倫理的および運用上の影響、すなわち差別、法的責任、評判の低下につながる可能性について解説しています。
「AIの出力におけるバイアスは、偏ったトレーニングデータや欠陥のあるアルゴリズムに起因する可能性があります。監査担当者は、バイアス検出や公平性テストなどの軽減策が実施されているかどうかを評価する必要があります。」コスト（A）と業界の成熟度（B）は考慮事項ではありますが、これらは同じ体系的な倫理的リスクをもたらすものではありません。
抵抗（D）は変革管理上の課題である。Cは最も影響力が大きく、広範囲に及ぶリスクを表す。
参考資料：ISACA Advanced in AI Audit™ (AAIA™) 学習ガイド、セクション：「AIにおける倫理的および法的考慮事項」、サブセクション：「AIにおけるバイアスと公平性」