避免计算智能算法的偏见和不公平性是一个重要的问题，特别是在利用算法做决策的情况下。以下是一些方法可以帮助管理者减轻算法偏见和不公平性的问题：
数据收集：确保数据收集过程中不包含偏见或歧视性的因素。需要对数据进行审查，排除可能引入偏见的因素。
数据样本的多样性：确保数据样本的多样性，包括不同种族、性别、年龄、地域等因素，避免因为数据不平衡而导致偏见。
算法设计：在算法设计阶段考虑公平性原则，可以采用公平性约束来调整算法，以确保不同群体的公平对待。
审查算法决策过程：对算法决策过程进行审查，确保算法的决策过程是透明的，并且可以解释给受影响的群体。
定期审查和更新：定期审查算法的性能，并根据审查结果更新算法，以确保算法的公平性和准确性。
举个例子，美国的一家银行曾经因为他们的信用评分算法导致对非裔和拉丁裔申请人的歧视而被起诉。后来该银行采取了一系列措施，包括重新审查数据样本，重新设计算法，并且增加了对算法决策过程的审查和解释性。这些措施帮助银行解决了算法偏见和不公平性的问题，同时也提高了他们的声誉和可信度。
综上所述，避免计算智能算法的偏见和不公平性需要从数据收集、算法设计、决策审查和更新等多个方面进行考虑和处理，只有这样才能确保算法的公平性和准确性。