随着人工智能（AI）的快速发展，它在各个领域的应用越来越广泛。从自驾车到医疗诊断，从金融分析到教育辅导，AI都在发挥其巨大的力量。但是，这种力量的背后支持的是大量信息的大规模收集、处理和分析。这便引出了一个重要的问题：人工智能处理大数据时会不会出现偏差问题？

首先，我们需要明确“信息”这个概念。在数字化时代，信息不仅仅指传统意义上的知识或资料，更包括了每一次网络浏览记录、每次手机使用行为以及每一次社交媒体分享等个人隐私内容。这些信息通过算法被收集、分类和分析，以此来训练机器学习模型，使得它们能够做出预测或决策。

然而，这些基于大量数据的模型可能存在一个严重的问题，即由于样本数量过多而导致的“过拟合”。简单来说，当机器学习模型接触到太多的数据时，它们可能会记住训练过程中的噪声，而不是真正有用的模式。这样的结果就是当模型遇到新的未见过的情况时，其性能就会下降，因为它无法准确地推广所学到的规律。

此外，如果这些信息中包含了偏见，那么就很难避免算法产生歧视性结果。例如，如果训练数据主要由白人组成，那么识别面部特征的人工智能系统可能就更擅长识别白人的脸庞而不是黑人的。这不仅损害了公平性，还加剧了社会不平等。

为了解决上述问题，我们需要制定一套严格的标准来监督AI系统。在这一点上，“透明度”变得至关重要。开发者应该向用户解释他们如何收集和使用个人信息，以及如何防止这些过程中潜在的偏见。此外，对于敏感任务如犯罪判断、信用评分或者疾病诊断，应当采用额外安全措施，如独立审查机制，以确保决策过程尽可能公正无误。

另一种方法是采纳“多元化”的原则，即构建具有代表性的数据库以减少单一群体对结果影响。此举可以通过增加不同背景和文化的人口统计样本来实现，从而提高算法对所有群体的适用性。

最后，不同国家和地区对于个人隐私保护也有不同的规定，因此，在全球范围内运营AI技术还需要考虑国际法律框架下的兼容性与协调。而且，由于技术进步迅速，监管机构也需不断跟进更新相关政策，以适应新兴科技带来的挑战。

综上所述，无论是在设计算法还是实施实践方面，都必须小心翼翼地对待利用大规模数据进行的人工智能系统。如果我们不能有效地管理并控制这种技术，将无法阻止其引入社会深层次结构中的潜在危险。而作为人类社会的一部分，我们有责任确保我们的工具——即那些依赖于我们提供的大量个人信息——能够为我们服务，而不是成为威胁自己利益的事物。