Inteligența artificială în versiunea IA 2.0 (Pan, 2016) presupune adaptarea continuă la mediul informațional. Dezvoltarea IA este generată de cerințele de cercetare și dezvoltare și de nevoia unui răspuns optim la mediul informațional în schimbare. Schimbarea mediului informațional presupune dezvoltarea IA și, în consecință, dezvoltarea rețelelor informaționale înțelese ca inteligență hibridă om-mașină (human-machine hybrid-augmented intelligence). Această dinamică nu se reduce la dimensiunea informațională sau fizică, ci la cea cognitivă (JCOIE, 2018), care poate fi afectată de fluxurile informaționale necesare procesului decizional. În general, există câteva surse de viciere a adevărului generate de IA. Prima dintre ele este legată de procesul de generalizare prin care algoritmii statistici creează instrucțiuni pentru a putea construi rețeaua neuronală artificială. A doua se referă la selecția umană a eșantioanelor pe care sunt aplicați algoritmi statistici pentru a produce învățare și selecția principiilor pe baza cărora are loc filtrarea informațiilor. Ambele produc erori care distorsionează încrederea, similare cu cele care operează cu prejudecăți, stereotipuri și discriminare și lasă amprente ideologice asupra modului în care funcționează IA. Acest articol își propune să analizeze, din perspectiva eticii IA, formele de falsificare a adevărului prin procesul de învățare automată (machine learning), specifice inteligenței artificiale. În acest sens, se propune o meta-analiză interpretativă/ calitativă, a studiilor primare privind biasurile politice ale IA.