算法是解决问题的方法。算法需要: 数据和成功的定义。一种算法是机器学习(machine learning)，这种算法像孩子一样学习。

比如: 脸检测的算法: 程序员发到算法一些照片（有的照片有一张脸，有的照片有很多脸，有的照片没有脸），然后算法猜猜脸在哪儿。最后 程序员发到算法改正。改正很重要: 改正越多，结果越好。

第一个问题: 算法是不完善的

很多人认为算法是客观、真实和科学的。那不是真的。因为人们会犯错误所以编程不完善的。此外，算法不是所有的事情都可以用算法来做。

比如: 2007， Washington的新市长想用一个算法解雇”坏老师”。206个老师被解雇了。谁都不知道为什么。那有一些问题: 第一个，“坏老师”的标准是什么？不同的人有不同的看法。第二个，怎么知道结果是对的还是错的？改正很重要。第三个，算法有什么判断标准？老师不知道为什么被解雇因为算法的内容是公司的秘密。

第二个问题: 算法带有偏见

算法只是重复我们过去的做法。因为我们都有偏见，所以算法也带有我们的偏见。比如，脸检测和种族歧视，招聘的算法和性别歧视，批准贷款的算法和邮编，等等。

第三个问题: 算法的道德标准

除了带有偏见，算法的决定也有其他意料之外的后果。

比如: 无人驾驶汽车: 出事的时候，无人驾驶汽车应该保护谁？车里的人还是行人？很多人觉得无人驾驶汽车应该保护行人（可是大多人不想买这样的汽车）。

总的来说，科技不是完全好的也不是完全坏的; 算法很有用，可是盲目相信任何事情很危险。我觉得问题的根源是科技比法律进步得更快，而社会还没准备好。为此原因，我个人认为程序员需要道德准则避免这些错误，特别是在重要领域工作的人。