2025年大学《信息与计算科学》专业题库- 信息与计算科学中的人工智能伦理问题

2025年大学《信息与计算科学》专业题库——信息与计算科学中的人工智能伦理问题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每小题2分，共20分。请将正确选项的代表字母填在题后的括号内。）1.下列哪一项不属于人工智能伦理的核心原则？A.公平B.透明C.可持续性D.可解释性2.数据收集、存储和处理过程中，最能体现尊重个人隐私原则的是：A.尽可能多地收集数据B.对数据进行匿名化处理C.高价出售数据D.不公开数据收集的目的3.人工智能算法偏见产生的主要原因是：A.算法设计者的主观意图B.算法本身的复杂性C.训练数据的偏差D.以上都是4.“人工智能黑箱”问题主要指的是：A.人工智能设备故障率高B.人工智能难以解释其决策过程C.人工智能能耗过高D.人工智能难以与人类沟通5.在自动驾驶汽车的伦理设计中，当不可避免地发生事故时，优先保护车内乘客还是车外行人，体现了：A.公平原则B.责任原则C.效用原则D.尊严原则6.《网络安全法》和《数据安全法》的出台，主要目的是：A.促进人工智能产业发展B.规范网络行为和数据活动C.提升国家网络安全水平D.保护个人信息安全7.下列哪一项不属于人工智能技术对就业市场带来的挑战？A.就业岗位的减少B.职业技能的更新C.教育体系的改革D.人机协作的困难8.人工智能伦理治理体系的核心是：A.技术创新B.政府监管C.行业自律D.社会监督9.人工智能伦理教育的主要目标之一是：A.培养学生的编程能力B.提高学生的技术素养C.增强学生的伦理意识和责任感D.提升学生的创新能力10.自主武器系统的研发和使用，最核心的伦理问题是：A.技术可行性B.经济效益C.安全风险D.国际关系二、填空题（每空1分，共10分。请将答案填写在横线上。）1.人工智能伦理的四个核心原则是：______、______、______和______。2.数据脱敏是指通过______、______等技术手段，保护个人隐私信息。3.人工智能算法偏见可能导致______和______等问题。4.人工智能伦理治理需要政府、______、______和______等多方共同参与。5.人工智能伦理教育应贯穿于______、______和______等各个阶段。三、简答题（每题5分，共20分。）1.简述人工智能伦理的主要问题。2.分析人工智能技术发展对个人隐私保护带来的挑战。3.论述人工智能伦理治理的重要性。4.说明人工智能伦理教育的主要内容和方法。四、论述题（10分。）结合具体案例，分析人工智能技术在医疗领域的伦理挑战，并提出相应的应对措施。五、案例分析题（20分。某公司开发了一款人脸识别门禁系统，该系统在测试阶段表现出色，能够准确识别不同光照、角度下的面部特征。但在实际应用中，该系统对特定肤色人群的识别准确率明显低于其他人群，导致部分员工无法正常使用门禁系统。公司认为这是由于光线条件导致的，并试图通过调整算法来解决问题，但效果不佳。请分析该案例中涉及的人工智能伦理问题，并提出改进建议。试卷答案一、选择题1.C2.B3.D4.B5.C6.B7.D8.B9.C10.C二、填空题1.公平透明责任可解释性2.数据匿名化数据加密3.不公平决策歧视4.行业企业个人5.义务教育高等教育职业教育三、简答题1.人工智能伦理的主要问题包括：数据隐私保护、算法偏见、就业冲击、自主武器、责任归属、人类尊严等。解析思路：此题考察对人工智能伦理问题主要方面的掌握。需列举数据隐私、算法偏见、就业影响、自主武器风险、责任认定困难以及人类尊严等核心伦理议题。2.人工智能技术发展对个人隐私保护带来的挑战主要体现在：大规模数据收集与分析可能导致个人隐私被过度收集和滥用；算法的复杂性和“黑箱”特性使得个人隐私泄露的风险难以预测和控制；人工智能技术的应用场景日益广泛，个人隐私保护的边界日益模糊。解析思路：此题考察对人工智能技术如何影响个人隐私的理解。应从数据收集规模、算法透明度、应用场景广泛性三个角度分析其对隐私保护的挑战。3.人工智能伦理治理的重要性在于：能够引导人工智能技术的健康发展，避免技术滥用带来的负面影响；能够维护社会公平正义，保障个人权益；能够促进人工智能技术的创新与进步，推动社会可持续发展。解析思路：此题考察对人工智能伦理治理意义的认识。应从引导技术发展、维护社会公平、促进创新进步三个方面阐述其重要性。4.人工智能伦理教育的主要内容和方法包括：普及人工智能伦理的基本概念和原则；分析人工智能技术带来的伦理挑战和风险；培养批判性思维和伦理决策能力；开展案例教学和实践活动，增强伦理意识。解析思路：此题考察对人工智能伦理教育的理解和认识。应从教育内容（概念、原则、挑战、风险）和方法（思维培养、案例教学、实践活动）两方面进行回答。四、论述题解析思路：此题要求结合案例，分析人工智能在医疗领域的伦理挑战并提出对策。应先分析案例中反映的具体伦理问题（如偏见），再从数据隐私、算法公平、自主决策、责任归属等角度展开论述，最后提出针对性的解决措施，如加强法规建设、优化算法、明确责任等。五、案例分析题该案例中涉及的人工智能伦理问题主要是算法偏见，具体表现为人脸识别系统对不同肤色人群的识别准确率存在显著差异，对特定人群造成了不公平对待。改进建议包括：首先，公司应承认并重视该问题，不能简单归咎于外部环境因素。其次，需要收集更多元化的数据集，包括不同肤色人群的样本，用于重新训练和优化算法，以减少算法偏见。再次，应引入外部独立机构进行评估和监督，确保算法的公平性和透明度。最后，公司应考虑提供备用的人脸识别方案或其他身份验证方式，保障受