人工知能（AI）の最近の急発展は既に、経済的及び社会的恩恵をもたらしているが、米国内における不適切なデータ収集は、一部の米国民がこれらの恩恵を受けることができないことを意味する。データ・イノベーション・センター（Center for Data Innovation）が発表した報告書「デジタル平等2.0：データ格差の是正方法（Digital Equity 2.0: How to Close the Data Divide）」によれば、不適切なデータ収集を原因とする不平等の悪化を回避するため、政策策定者は、より公平かつ良質のデータ収集を推進すべきであるという。なぜなら、データは、医療ケアや教育、金融サービス、その他におけるアウトカムにとってますます重要になりつつあるからだ。報告書は、増大する個人間のデータの溝（「データ格差（data divide）」と呼称される）を埋めるため、一連の政策措置を勧告している。報告書は、このデータ格差に対処するための16のステップを勧告しており、具体的には、①プライバシーとデータ使用の間のバランスを図る国家データ・プライバシー法案を可決する、②プライバシー強化技術に標準とベスト・プラクティスを確立する、などが挙げられている。
