原文 https://digitalprinciples.org/principles/anticipate-and-mitigate-harms/
当涉及到技术时，伤害总是可能发生的。为了避免负面结果，在努力创造最佳结果的同时，也要做好最坏的打算。
技术现已成为我们日常生活的一部分：任何计划或技术解决方案都不是孤立运行的。因此，为了践行 “不造成伤害 ”的承诺，政策制定者和实践者需要预测并努力减轻伤害，即使是那些源于特定举措之外的伤害。
任何特定的数字倡议都可能产生许多潜在的危害，在此列出的任何清单都将证明是不够的。危害的例子包括：助长数字压制（包括非法监控和审查）；加剧与残疾、收入或地理位置等相关的现有数字鸿沟；技术助长性别暴力；破坏地方公民社会和私营部门公司；扩大现有的有害社会规范；以及制造新的不平等。
虽然所有技术都存在危害，但这些危害与机器学习和人工智能（AI）尤其相关，其影响也鲜为人知。
减轻危害要视具体情况而定，需要采取多方面的措施，将技术、监管、政策和制度保障结合起来。有效的危害缓解需要采取长期的方法，考虑当前的挑战和不公平将如何被未知的发展所放大。
如果没有这些类型的保障措施，特定人群可能会决定退出，或者系统可能被用来故意针对某些人群，从而破坏所有可持续发展目标。