2025年大学认知科学与技术专业题库- 认知科学与技术的可持续发展探讨

2025年大学认知科学与技术专业题库——认知科学与技术的可持续发展探讨考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、简答题1.请简述认知科学与技术领域可持续发展的三个核心维度及其内在联系。2.以人工智能为例，分析其在推动社会可持续发展方面可能带来的机遇，并指出伴随的主要社会风险。3.简述在认知技术（特别是人工智能）研发与应用中，确保算法公平性与缓解算法偏见的主要方法或原则。4.认知神经科学与技术（如脑机接口）的发展对个人隐私带来了哪些新的挑战？请列举至少三种挑战并提出相应的应对思考。二、论述题5.论述认知计算与大数据中心的建设对于实现可持续发展目标（经济、社会、环境）可能产生的双重影响（正面与负面），并分析如何趋利避害。6.结合具体案例或场景，论述负责任的认知技术创新在应对气候变化等全球性可持续发展挑战中可以扮演的角色，及其面临的技术与社会伦理困境。7.从人机共存的视角出发，探讨如何设计可持续的交互式认知技术（如智能助手、人机协作系统等），以促进个体福祉、社会和谐与生态可持续性。三、案例分析题8.某科技公司致力于开发一款能够通过分析用户脑电波来预测其情绪状态并提供个性化学习内容的智能教育系统。该系统旨在提高学习效率，实现个性化教育。然而，该系统的研发与应用也引发了诸多讨论：数据隐私泄露风险（脑电数据的高度敏感性）、算法可能存在的偏见（对不同情绪或认知模式的识别偏差）、对未成年人心理健康可能产生的过度干预、以及其推广可能加剧教育资源不平等等问题。请结合认知科学与技术可持续发展的相关理论、伦理原则和社会责任，分析该智能教育系统案例中存在的可持续发展挑战，并提出至少四项具体的改进建议或应对策略，以促进该类技术在教育领域的可持续发展。试卷答案一、简答题1.答案:认知科学与技术可持续发展的核心维度包括环境可持续性、社会可持续性和伦理可持续性。环境可持续性关注技术发展对自然资源的消耗、能源效率、废弃物产生及生态影响；社会可持续性关注技术促进社会公平、包容性、经济增长和福祉；伦理可持续性关注技术应用的公平、正义、隐私保护、责任归属和人类尊严的维护。三者相互关联，环境可持续性是社会和经济可持续发展的基础，社会可持续性是技术价值的体现，伦理可持续性是技术健康发展的保障，共同构成了认知科学与技术可持续发展的整体框架。解析思路:本题考察对可持续发展核心维度及其内在联系的理解。需要清晰界定三个维度（环境、社会、伦理），并阐述它们之间的相互依存和整体性关系。回答时需避免将可持续发展与认知科技脱节，要强调其在认知科技背景下的具体含义和相互关联。2.答案:人工智能推动社会可持续发展的机遇体现在：优化资源配置（如智能交通、精准农业），提升效率，减少浪费；增强社会包容性（如为残障人士提供辅助技术、提升教育公平性），改善生活质量；助力科学研究和决策（如气候变化模拟、公共卫生预测）。主要社会风险包括：就业结构冲击与失业风险，加剧社会不平等（数字鸿沟、算法歧视），隐私侵犯与数据安全威胁，自主性削弱与社会控制风险，以及潜在的恶意使用和伦理困境（如自主武器、深度伪造）。解析思路:本题要求分析AI的双重影响。首先需列举至少三个具体机遇，结合可持续发展目标（如减贫、清洁水、优质教育等）。然后需指出主要的社会风险，涵盖经济、社会、伦理、安全等多个层面，并给出具体风险点示例。分析需辩证，体现技术影响的复杂性。3.答案:确保算法公平性与缓解算法偏见的方法或原则包括：数据层面，确保训练数据的代表性、多样性和无偏见，进行偏见检测与缓解；算法层面，采用公平性度量指标，设计抗偏见算法，增加算法透明度和可解释性；流程层面，建立多元化的开发团队，引入外部审查和监督机制，制定明确的公平性设计规范；社会层面，关注算法对不同群体的潜在影响，进行事后评估与干预，保障弱势群体的权益。解析思路:本题考察算法公平性的实现路径。需要从数据、算法、流程、社会四个层面提出具体方法或原则。回答应涵盖事前预防（数据、算法设计）、事中监控和事后修正（流程、社会参与）等多个环节，体现系统性思维。4.答案:认知神经科学与技术的发展对个人隐私带来的新挑战主要有：脑电波等神经数据的极端敏感性，可能揭示个人最深层的思想、情绪、意图甚至精神疾病状态，远超传统生物识别信息；神经数据的获取与存储涉及复杂的伦理和技术问题，易被滥用或泄露，导致更精准的人格操控或歧视；神经接口设备可能被用于未经同意的数据采集或远程影响，破坏个体的自主权和身体完整性；对于脑机接口等植入式技术，长期植入带来的数据安全和隐私保护问题更为严峻。解析思路:本题要求识别并解释神经技术带来的隐私新挑战。需要具体说明神经数据（特别是脑电波）的特殊性（敏感性、揭示深层信息），并结合具体技术（神经接口、植入式设备）和场景（数据采集、人格操控、远程影响）阐述隐私风险，体现对前沿技术潜在影响的深刻理解。二、论述题5.答案:认知计算与大数据中心的建设对可持续发展目标具有双重影响。正面影响：在环境维度，认知计算优化能源网络、智能交通等可减少碳排放；大数据分析助力环境监测、资源管理和气候变化研究。在经济效益维度，提升生产效率，推动智慧城市、智能制造等新业态发展。在社会维度，改善公共服务（如智慧医疗、精准教育），提升社会治理能力。负面影响：大数据中心是能耗大户，其建设和运行消耗大量电力和水资源，可能引发环境污染和资源紧张；数据中心产生的电子废弃物处理困难；大规模数据收集和分析可能加剧隐私泄露风险，带来社会监控和伦理挑战；算法决策的潜在偏见可能固化社会不公。趋利避害：需通过技术创新降低数据中心能耗（如液冷技术、可再生能源利用），提高计算效率；建立健全数据治理和隐私保护法规；推动算法公平性设计；加强跨学科合作，综合考虑技术、经济、社会、环境效益，制定可持续的发展策略。解析思路:本题要求辩证分析复杂技术的影响。需清晰划分正面和负面影响，并分别从环境、经济、社会三个维度进行阐述，结合具体实例。正面影响需与可持续发展目标挂钩。负面影响需具体且深入，不能流于表面。最后必须提出切实可行的趋利避害建议，体现解决方案的思考。6.答案:负责任的认知技术创新在应对可持续发展挑战中可扮演重要角色。例如，利用AI和认知计算进行精准农业管理，优化水资源和肥料使用，减少农药排放，提升粮食产量，助力“零饥饿”目标；通过大数据分析和模拟，预测气候变化模式，优化能源结构，评估环境风险，支持“气候行动”目标；开发智能化的资源回收与利用系统，提高资源效率，减少废弃物，促进“负责任消费与生产”目标；利用认知技术赋能教育公平，为偏远地区提供优质教育资源，提升全球人口素质，助力“优质教育”目标。然而，面临的技术与社会伦理困境包括：数据隐私与安全风险，算法偏见可能加剧不平等，技术鸿沟可能扩大社会差距，AI决策的透明度和可解释性问题，以及技术被用于不道德目的的风险（如环境破坏性武器）。负责任创新要求在技术设计之初就融入伦理考量，确保技术发展符合人类长远利益和共同价值观。解析思路:本题要求结合案例论述技术角色并指出困境。首先需列举至少两个具体可持续发展目标（如减贫、气候行动、资源利用、教育公平），并详细说明认知技术如何助力这些目标的实现。然后需深入分析伴随的伦理困境，涵盖数据、算法、公平性、社会影响等多个方面。最后强调负责任创新的核心在于伦理融入和以人为本。7.答案:设计可持续的交互式认知技术，需要综合考虑个体、社会和生态维度。个体层面，关注用户体验和福祉，设计符合认知规律、减少认知负荷、促进积极情绪和自我效能感的交互界面；保护用户隐私，提供清晰透明的数据使用说明和可控的选择权；确保技术的易用性和可及性，惠及不同能力群体。社会层面，促进人机协作的和谐关系，使技术成为增强人类能力的伙伴而非替代者；设计具有包容性的交互方式，避免加剧社会隔阂或歧视；考虑技术对社会文化、工作方式可能产生的影响，并探索促进积极转变的路径。生态层面，考虑产品的生命周期环境影响，采用节能设计，减少电子垃圾，推广使用可持续材料。通过用户研究、伦理审查、跨学科合作（如认知科学家、社会学家、设计师、伦理学家）等方法，在技术开发的各个环节融入可持续性考量，实现技术、人与环境的和谐共生。解析思路:本题要求从人机共存视角提出可持续设计原则。需明确从个体、社会、生态三个层面展开论述，每个层面都要提出具体的设计方向或原则。例如，个体层面关注体验、隐私、可及性；社会层面关注协作、包容、文化影响；生态层面关注能耗、废弃物、材料。最后需强调设计方法（用户研究、伦理审查、跨学科合作）和核心理念（和谐共生）。三、案例分析题8.答案:该智能教育系统案例中存在的可持续发展挑战包括：环境可持续性风险（数据中心能耗、电子设备废弃物）；社会可持续性风险（加剧教育不公、对未成年人心理干预过度）；伦理可持续性风险（脑电数据隐私泄露、算法偏见歧视、责任归属不清、过度依赖技术影响人际互动）。改进建议：1.加强数据隐私保护：采用先进的加密技术、去标识化处理，严格限制数据访问权限，明确告知并同意用户（或监护人）数据收集和使用，建立数据泄露应急机制。2.提升算法公平性与透明度：使用多样化且具有代表性的脑电数据进行训练，开发算法偏见检测与缓解工具，公开算法的基本工作原理（在不泄露核心机密的前提下），建立第三方独立审查机制。3.关注用户福祉与伦理边界：设定使用时长限制，避免过度依赖；引入心理健康评估与专业咨询支持；设立伦理委员会，定期评估系统对学生认知、情感和社会发展的长期影响，确保技术使用符合儿童权益和伦理规范。4.促进公平性与可及性：考虑不同地区、不同经济背景家庭的接入能力，探索低成本或免费使用的模式，确保技术不会加剧教育资源分配不均；为有特殊需求的学生提供适配方案。5.加强社会参与和监督：鼓励教师、家长