在人工智能伦理问题中，以下哪一项最直接涉及算法偏见？A. 数据集的多样性不足B. 模型训练时间过长C. 硬件资源分配不均D. 用户界面设计不合理

算法偏见的核心在于算法输出的不公平性，其直接成因是训练数据的偏差。若数据集缺乏多样性，模型会“继承”数据中的片面性，导致对某些群体的误判。本题需识别选项中与数据偏差最相关的因素。

选项分析

A. 数据集的多样性不足

关键点：数据是算法学习的“知识来源”。若数据仅反映部分特征（如某群体样本过少），模型会放大这种偏差，形成偏见。例如，面部识别系统若训练数据以某肤色为主，可能对其他肤色效果差。

B. 模型训练时间过长

无关性：训练时间影响效率和成本，但与算法公平性无关。时间长短不会直接导致结果偏差。

C. 硬件资源分配不均

资源问题：硬件影响计算能力，但与数据内容无关。资源分配不均不会直接导致算法偏见。

D. 用户界面设计不合理

用户体验问题：界面设计影响使用便捷性，与算法逻辑和数据无关联。