算法偏见可能导致（ ）A. 模型训练时间延长B. 数据存储效率下降C. 硬件功耗增加D. 对特定群体的不公平对待

算法偏见的核心问题是算法在决策过程中对特定群体产生不公平或歧视性结果。这种偏见通常源于训练数据中的历史偏见或算法设计缺陷。例如，招聘算法可能因历史数据中性别比例失衡而偏向某一性别，导致歧视。因此，本题需明确选项中与公平性直接相关的答案。

选项分析

A. 模型训练时间延长

模型训练时间主要受数据量、算法复杂度、硬件性能影响，与偏见无直接关系。偏见更多涉及结果的公平性而非训练效率，排除。

B. 数据存储效率下降

数据存储效率与数据压缩技术、存储管理相关，而偏见是数据处理后的结果问题，两者关联性弱，排除。

C. 硬件功耗增加

硬件功耗与计算资源使用（如模型规模、训练迭代次数）有关，偏见不会直接影响功耗，排除。

D. 对特定群体的不公平对待

算法偏见的本质是对特定群体的不公平对待，例如信用评分、司法判决中的歧视现象。此选项直接对应偏见的定义，正确。