保证超人工智能的决策不受偏见影响是一个复杂而又重要的问题。首先，我们需要意识到偏见可能会存在于训练数据中，因为训练数据往往是由人类产生的，而人类本身就可能存在各种偏见。因此，我们需要对训练数据进行审查和清理，尽量减少偏见数据的影响。其次，我们可以采用多样化的数据源来训练人工智能模型，以减少特定群体的偏见影响。此外，可以采用对抗性学习的方法，通过让模型同时接受正面和负面的样本，来减少偏见的影响。另外，我们也可以在训练过程中加入偏见识别的模块，及时发现并纠正模型中的偏见。最后，我们还可以设计一些机制来对人工智能的决策进行解释和审查，以确保决策的公正性和合理性。这些方法都可以帮助我们尽量减少偏见对超人工智能决策的影响。
举个例子，比如在招聘领域，人工智能可以帮助筛选简历，但是如果训练数据中存在性别、种族等方面的偏见，那么模型也会受到这些偏见的影响。因此，我们可以通过清理数据、多样化数据源、对抗性学习等方法来减少偏见的影响，从而提高招聘决策的公正性和客观性。