近年、公平性の議論を最も根底から揺さぶっているのがテクノロジーの進化です。とりわけ「AIの公平性」は、すでに理論上の問題ではなく、世界中で巨額の訴訟や法規制を引き起こす焦眉の課題となっています。
AIは過去の膨大なデータを学習してアルゴリズムを構築します。そのため、過去のデータに潜む人間の無意識の偏見（バイアス）をそのまま学習し、機械的に増幅させてしまう危険性が常に存在します。かつて大手テック企業が導入を試みたAI採用システムにおいて、過去の採用者に男性が多かったことから「女性の履歴書を自動的に減点していた」という衝撃的な事態が明るみに出た例は、その典型です。
2026年現在、日本政府の「AI事業者ガイドライン」や欧州の包括的「AI法（EU AI Act）」が本格適用を迎えています。融資審査、採用選考、生体認証などの高リスク領域において、アルゴリズムの透明性確保とバイアスの事前排除が法的義務として企業に課されるようになりました。AIが出した結論だから客観的で公平だという盲信は、現代のビジネスにおいて致命的な過誤となります。
また、この問題は「教育における公平性」や「社会的な公平性」とも深く結びついています。学校現場でのAI教材活用が進む一方、家庭の経済格差によって高性能デバイスや高速回線へのアクセスが制限される「デジタル・デバイド」が、学力格差を再生産しています。すべての子どもに同じ端末を配る（平等）だけでは不十分であり、通信環境の補助や放課後学習の個別支援など、格差を是正する公平な支援体系が社会全体で模索されています。
