In this document, "harm" means negative consequences, especially when those consequences are significant and unjust. Examples of harm include unjustified physical or mental injury, unjustified destruction or disclosure of information, and unjustified damage to property, reputation, and the environment. This list is not exhaustive.

Well-intended actions, including those that accomplish assigned duties, may lead to harm. When that harm is unintended, those responsible are obliged to undo or mitigate the harm as much as possible. Avoiding harm begins with careful consideration of potential impacts on all those affected by decisions. When harm is an intentional part of the system, those responsible are obligated to ensure that the harm is ethically justified. In either case, ensure that all harm is minimized.

To minimize the possibility of indirectly or unintentionally harming others, AI professionals should follow generally accepted best practices unless there is a compelling ethical reason to do otherwise. Additionally, the consequences of data aggregation and emergent properties of systems should be carefully analyzed. Those involved with pervasive or infrastructure systems should also consider Principle 3.7.

An AI professional has an additional obligation to report any signs of system risks that might result in harm. If leaders do not act to curtail or mitigate such risks, it may be necessary to "blow the whistle" to reduce potential harm. However, capricious or misguided reporting of risks can itself be harmful. Before reporting risks, an AI professional should carefully assess relevant aspects of the situation.