El artículo introduce teoremas de 'No-Free-Fairness' que demuestran tres límites fundamentales en los sistemas de aprendizaje. Estos incluyen compensaciones inherentes entre equidad y costo, disparidad inevitable entre subgrupos en muestras finitas y restricciones de expresividad del modelo que impiden la equidad independientemente de los datos. Los resultados muestran que la equidad está limitada por la estructura del problema, los límites de los datos y la capacidad del modelo, no solo por datos sesgados.