這個爭議並非只是存在於高盛審批Apple Card的過程之中，越來越多的演算法在貸款決策中加深了這種爭論，因為貸款模型自身可能強化了這種歧視。

反對者持有的觀點源於《平等信貸機會法》，這款1974年的法律禁止放款人考慮借款人的性別或婚姻狀況，在後來又擴大到禁止基於其他因素的歧視，包括宗教、國籍，以及借款人是否得到公共援助。

最早關於這種疑似歧視問題的提出發生在上世紀70年代，芝加哥著名電視臺主播喬麗弗裡德曼與當時失業的丈夫結婚後，發現自己在當地零售商無法使用部分信用卡賬戶，這一問題在全國引起了關注。她最終在國會作證認為“在信貸部門看來，婦女結婚後就不再存在，成為非個人。”

倫敦信用評分初創公司Credit Kudos的執行長弗雷迪凱利指出，性別薪酬差距是一個可能原因，在這種情況下，女性從事同一工作的薪酬通常低於男性，這可能是放貸者對女性貸款數額吝嗇的原因。

根據美國眾議院金融服務委員會今年6月份編寫的備忘錄，消費者認為將決策外包給電腦最終可能導致不公平的借貸行為。備忘錄引用了一些研究，這些研究表明，演算法承保可能會導致歧視，例如一項研究發現，黑人和拉丁裔借款人的住房抵押貸款收費更高。

然而，這些公司採取的演算法不僅是非公開的，許多公司實際上把它們當作專有商業機密。機器學習意味著這些演算法可以實時進化，而無需進行書面跟蹤。所以歧視性演算法的受害者很少知道自己是受害者。