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当这个 AI 系统应用于欠发达地区或者基层医疗场景时，问题就出现了。欠发达地区可能存在更多的常见疾病、不同的疾病表现形式以及受限于医疗资源而产生的特殊病例情况。然而，由于之前的训练数据偏差，AI 系统可能会将在发达地区常见的疾病诊断模式过度推广，而忽略了欠发达地区的实际情况。例如，对于一些在欠发达地区因卫生条件导致的疾病，AI 系统可能会错误地按照发达地区因生活方式引起相似症状的疾病进行诊断，从而导致误诊。
再看金融领域的 AI 风控系统。如果其训练数据主要来自于经济繁荣时期的金融交易记录，那么在经济下行期，这个系统就可能出现严重的偏差。因为繁荣时期的金融交易数据具有较高的活跃度、较多的大额投资以及相对稳定的市场波动特征。当经济进入下行期，市场波动加剧、投资者行为变得更加保守、小额投资和高风险的债务违约情况增多，而 AI 系统基于之前的数据学习，可能无法准确识别这些新的风险特征，仍然按照繁荣时期的风险评估模式进行判断，就会对金融风险的评估产生严重误判，给金融机构带来巨大的潜在损失。
教育领域也不例外。假设一个用于学生学习能力评估的 AI 系统，其训练数据大多取自重点学校的学生成绩和学习表现。重点学校往往有着优质的教育资源、高水平的教师队伍和积极的学习氛围，学生的学习成绩和能力提升受这些因素的积极影响较大。而当这个 AI 系统应用于普通学校时，由于普通学校在教育资源、师资力量和学习氛围上与重点学校存在差异，学生的学习情况受到更多外部因素的影响，如家庭环境、社区文化等。但 AI 系统会因之前的数据偏差，按照重点学校学生的学习模式来评估普通学校学生，可能会错误地判断普通学校学生的学习能力，无法准确识别那些虽然在艰苦环境下但依然具有巨大学习潜力的学生，从而影响教育资源的合理分配和学生的发展机会。
这一发现让他们意识到，在构建 AI 伦理监测系统的同时，还需要对现有的 AI 数据进行全面的梳理和优化。于是，他们分成了两个小组，一组继续研发监测系统，另一组则负责数据的整理工作。
而在社会层面，民众对 AI 的态度也在逐渐发生变化。学校里，关于 AI 伦理的课程成为了热门话题。孩子们开始学习如何在这个 AI 无处不在的时代保护自己的隐私，如何判断 AI 提供的信息是否可靠。企业也在积极调整自己的经营策略，一些依赖 AI 进行客户分析和营销的公司，开始主动向客户解释他们如何使用 AI 技术，以及如何保障客户的数据安全。
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