Статья о дискриминации в алгоритмах машинного обучения. Автор приводит пример модели, которая продвигает людей с максимальной начальной производительностью, независимо от того, из какой группы они. Таким образом, если исторически группа Б продвигалась гораздо чаще другой, то наблюдаемая производительность этой группы будет выше. Автор критикует технарей, которые не признают дискриминацию в алгоритмах машинного обучения и утверждают, что bias и machine learning понятия несовместимые.