AI系统的偏见也包含不公平的一些倾向性反馈，主要是指AI系统提供了一些不准确的反馈，这些反馈有明显的偏见和不公平的特征。这种偏见大部分是因为训练用的数据集存在偏见性而导致的，那么除此之外还有可能受测试和评估因素、人类因素等多种原因影响，因此可以将偏见分成数据集偏见、测试和评估偏见以及人类因素偏见。
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数据集偏见：这种偏见是由于数据集中存在不平衡或不完整的数据而导致的。这可能会导致模型在某些情况下表现良好，但在其他情况下表现不佳。例如一些语音识别文字过程中，使用普通话语言训练，那么很多方言判断就不会准确。
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测试和评估偏见：这种偏见是由于测试和评估过程中存在缺陷而导致的。例如，测试数据可能与实际应用场景不匹配，或者评估标准可能存在主观性。
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人类因素偏见：这种偏见是由于人类行为、态度或信仰等因素而导致的。例如，招聘系统可能会受到招聘经理的个人喜好影响，从而导致对某些候选人进行歧视。
在AI系统处理数据、生成输出或做出决策的时候，可能给出存在偏见性的反馈结果。可见AI系统的偏见会引起AI系统的反馈出现偏差，从而给出了存在不公平、歧视性的决策反馈，这些反馈就会直接影响社会造成负面的影响，尤其是随着AI系统逐渐的获取了人了的信任后，人类的生活、工作都过度依赖AI系统以后，那么这样的反馈就更加的危害公共安全。在考虑设计偏见风险的测试用例设计过程中，可以参考STEEP分析方法的五个方向思考问题，STEEP是五个方面的英文单词缩写分别是社会环境（Social）、技术环境（Technological）、生态环境（Ecological）、政治法律环境（Political-legal），它主要是通过绘制外部影响五环境因素的
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