然而，為人工智能制定“不知情權(quán)”法規(guī)是完全不同的問題,。雖然醫(yī)療數(shù)據(jù)受到嚴(yán)格管制,，但人工智能所使用的數(shù)據(jù)往往掌握在名聲不佳的盈利性科技公司手中。人工智能處理的數(shù)據(jù)類型也更廣泛,，因此任何相應(yīng)的法律都需要對什么是“不知情權(quán)”有更深入的理解,。研究故意不知情的心理將有助于設(shè)計(jì)適用于人工智能的不知情權(quán)法律。不過,，令人驚訝的是,，這一嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)研究話題長期以來一直被忽略，或許是因?yàn)槟撤N隱含的假設(shè),，即故意忽略信息是不理性的,。

心理學(xué)家拉爾夫·赫特維格（Ralph Hertwig）和法律學(xué)者克里斯托弗·恩格爾（Christoph Engel）近期發(fā)表了一篇文章，對故意選擇不知情的動(dòng)機(jī)進(jìn)行了細(xì)致分類,。在他們識別出的動(dòng)機(jī)中,，有兩組尤其與面對人工智能時(shí)對不知情的需求密切相關(guān)。

第一組動(dòng)機(jī)圍繞公正和公平展開,。簡而言之,，知識有時(shí)會破壞判斷力，而我們往往選擇以故意不知情作為回應(yīng),。例如,，學(xué)術(shù)論文的同行評議通常是匿名的。大多數(shù)國家的保險(xiǎn)公司在登記之前不得獲取有關(guān)客戶健康狀況的細(xì)節(jié),；他們只能知道一般的健康風(fēng)險(xiǎn)因素,。這種考慮尤其與人工智能關(guān)系密切，因?yàn)槿斯ぶ悄芸梢援a(chǎn)生極具偏見的信息,。

第二組相關(guān)的動(dòng)機(jī)是情緒調(diào)節(jié)和避免遺憾,。赫特維格和恩格爾寫道，刻意的不知情可以幫助人們維持“珍視的信仰”,，并避免“精神不適,、恐懼和認(rèn)知失調(diào)”。故意不知情其實(shí)非常盛行,。調(diào)查中大約90%的德國人希望避免可能由于“預(yù)知諸如死亡和離婚等負(fù)面事件”而產(chǎn)生的負(fù)面情緒,，40%到70%的人也不想知道正面事件,，以幫助保持“對驚喜和懸念的積極感受”，比如不知道未出生孩子的性別,。

這兩組動(dòng)機(jī)能幫助我們理解在人工智能面前保護(hù)不知情權(quán)的必要性,。舉例來說，人工智能“同志雷達(dá)”（gaydar）算法的潛在收益似乎接近于零,，但是在公正性和公平性方面的潛在成本卻很高,。正如《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》（The Economist）所說的那樣，“在世界上同性戀社交不被接受或被認(rèn)為非法的部分地區(qū),，這樣的算法可能對安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅,。”同樣的,，NtechLab目前正在開發(fā)的種族識別人工智能系統(tǒng)所能帶來的潛在收益,，與其對公正性和公平性的負(fù)面影響相比顯得蒼白許多。COMPAS累犯預(yù)測軟件具有比人類更高的準(zhǔn)確性,，但正如Dressel和Farid所寫,，這“并不像我們想要的那種準(zhǔn)確，尤其是從未來還懸而未決的被告者的角度來看”,。預(yù)測個(gè)人預(yù)期壽命的算法,，比如Aspire Health正在開發(fā)的算法，并不一定會讓人們的情緒調(diào)節(jié)變得更容易,。