2025年人工智能伦理考试卷及答案

2025年人工智能伦理考试卷及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.某医疗AI系统在训练时使用了某地区90%的白人患者病历数据，导致其对非裔患者的疾病诊断准确率低于60%。这一现象直接违背了AI伦理的哪项核心原则？A.公平性（Fairness）B.可解释性（Explainability）C.隐私保护（Privacy）D.责任可追溯（Accountability）2.根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》（2024年修订版），以下哪项属于生成式AI服务提供者必须履行的义务？A.对用户输入数据进行实时监控并留存三年B.确保生成内容不包含任何虚构信息C.在显著位置标注生成内容的AI属性D.禁止向未成年人提供任何生成式AI服务3.某自动驾驶汽车在突发情况下需选择碰撞行人或撞击护栏，其决策算法基于“最小伤亡数”原则设计。这一算法设计最可能引发的伦理争议是？A.数据隐私泄露风险B.“道德运气”（MoralLuck）困境C.算法黑箱问题D.人类控制权让渡4.以下哪项技术最可能加剧AI的“偏见迁移”（BiasMigration）风险？A.联邦学习（FederatedLearning）B.迁移学习（TransferLearning）C.强化学习（ReinforcementLearning）D.监督学习（SupervisedLearning）5.欧盟《人工智能法案》（AIAct）将AI系统分为“不可接受风险”“高风险”“有限风险”“低风险”四类。以下哪类系统属于“高风险”？A.用于社交媒体内容推荐的算法B.用于法院量刑辅助的AI系统C.用于电商平台商品推荐的算法D.用于家庭智能音箱的语音助手6.某AI客服系统通过分析用户通话录音中的语气、用词，自动标记“高投诉风险”用户并优先转接人工。若该系统将方言口音重的用户误标为高风险，其伦理问题的核心是？A.情感计算的技术局限性B.基于特征的歧视（ProxyDiscrimination）C.用户隐私的过度采集D.人机交互的情感剥夺7.根据“AI伦理设计七原则”（IEEEEthicallyAlignedDesign），以下哪项是“人类中心”（HumanCentricity）原则的具体要求？A.确保AI系统在任何情况下都优先保护人类生命B.允许用户随时关闭AI系统的自主决策功能C.要求AI开发者公开全部算法代码D.限制AI系统的智能水平不超过人类平均水平8.某教育AI系统通过分析学生的课堂录像、作业数据和社交动态，生成“学习潜力评估报告”并提供给学校。若该报告将单亲家庭学生的潜力普遍低估，其伦理问题不包括？A.数据采集的知情同意缺失B.标签化对学生心理的伤害C.算法对敏感信息的不当关联D.AI系统的计算效率不足9.以下哪项实践最符合“可解释性AI”（XAI）的要求？A.使用神经网络模型预测用户信用评分，但仅提供最终分数B.开发决策树模型并向用户展示“因月收入低于1万元，信用评分降低15分”的推导过程C.通过强化学习训练机器人完成复杂任务，但无法说明具体决策逻辑D.采用黑箱模型进行医疗影像诊断，仅告知医生“该图像符合肺癌特征”10.联合国教科文组织《人工智能伦理建议书》强调“AI伦理的全球治理需避免技术霸权”。以下哪项行为违背了这一精神？A.发达国家向发展中国家提供AI伦理培训B.某技术强国强制要求全球AI企业使用其主导的伦理评估标准C.多国联合制定AI数据跨境流动的通用规则D.国际组织推动发展中国家参与AI伦理标准制定二、简答题（每题8分，共40分）1.请解释“算法歧视”（AlgorithmicDiscrimination）的定义，并举例说明其可能的两种表现形式。2.简述AI系统中“责任缺口”（ResponsibilityGap）的含义，并分析其产生的主要原因。3.对比“隐私保护设计”（PrivacybyDesign）与“伦理设计嵌入”（EthicsbyDesign）的核心差异。4.列举生成式AI（AIGC）在内容创作领域可能引发的三项伦理风险，并分别说明。5.说明“人机协作伦理”中“人类控制权”（HumanControl）的具体要求，并举一例违反该要求的场景。三、案例分析题（每题15分，共30分）案例1：智能招聘系统的争议某科技公司开发了一款智能招聘AI系统，通过分析候选人的简历、社交动态、在线测试成绩等数据，自动筛选“高潜力”候选人。测试阶段发现：系统对女性候选人的筛选通过率比男性低23%，但训练数据中男女候选人的实际录用率无显著差异；系统将“常去健身房”“关注科技博主”等标签与“高潜力”强关联，导致部分传统行业从业者被误筛；系统未向候选人告知其被筛选的具体规则，仅反馈“未通过”结果。问题：结合AI伦理原则，分析该系统存在的伦理问题，并提出改进建议。案例2：医疗AI的误诊纠纷某医院引入的肿瘤诊断AI系统，基于50万份病理切片数据训练，对常见肿瘤的诊断准确率达98%。但一名罕见病患者因病灶特征与训练数据中的典型样本差异较大，被系统误判为“良性”，导致手术延迟。患者起诉医院与AI开发者，要求赔偿。问题：（1）分析该案例中涉及的伦理争议点；（2）从责任归属角度，说明医院、开发者、患者三方应承担的责任。四、论述题（20分）随着通用人工智能（AGI）的发展，有学者提出“AI伦理需从‘风险防控’转向‘价值引导’”。请结合当前AI伦理实践的局限性，论述这一转向的必要性，并提出至少三项具体的价值引导策略。参考答案一、单项选择题1.A2.C3.B4.B5.B6.B7.B8.D9.B10.B二、简答题1.定义：算法歧视指AI系统基于种族、性别、年龄等受保护特征，对特定群体产生不公平对待的现象，即使开发者无明确歧视意图。表现形式：①直接歧视：如招聘算法因性别标签降低女性候选人评分（即使数据中无实际能力差异）；②间接歧视：如信用评分算法将“居住区域”与“违约风险”关联，而该区域居民多为少数族裔，导致隐性排斥。2.责任缺口：指AI系统引发损害时，传统责任主体（开发者、使用者）因技术复杂性无法被明确归责，或AI本身无法承担法律责任的现象。原因：①技术黑箱：深度学习模型的决策逻辑难以追溯；②多主体参与：数据提供者、算法设计者、系统使用者责任边界模糊；③法律滞后：现有法律未明确AI作为“准主体”的责任承担方式。3.核心差异：①目标侧重：隐私保护设计以用户数据权利（如匿名化、最小化采集）为核心；伦理设计嵌入覆盖公平、透明、责任等多元价值。②应用阶段：隐私保护设计主要作用于数据采集处理环节；伦理设计需贯穿研发、部署、迭代全生命周期。③约束范围：隐私保护受具体法律（如GDPR）约束；伦理设计依赖行业标准、道德准则等软规范。4.伦理风险：①内容侵权：生成文本/图像可能抄袭版权作品，模糊原创与复制的边界；②误导性信息：AI生成的“深度伪造”内容（如虚假新闻）可能破坏公共信任；③价值观偏移：长期使用单一价值观训练的生成模型（如过度强调消费主义）可能影响用户认知。5.人类控制权要求：在关键决策场景中，人类需保留最终否决权或调整权，AI仅作为辅助工具。违反场景：某自动驾驶系统设置“紧急情况下自动接管”功能，且用户无法手动取消，导致用户在可自主避险时被系统强制干预。三、案例分析题案例1分析：伦理问题：①公平性缺失：性别筛选差异违反“公平原则”，可能构成间接歧视；②标签偏见：将非职业相关标签（如“去健身房”）与“潜力”关联，属于基于特征的歧视；③透明性不足：未告知筛选规则，侵犯候选人的“知情权”，违背“可解释性原则”。改进建议：①算法审计：引入第三方机构对训练数据进行偏见检测，调整性别相关特征的权重；②特征筛选：仅保留与岗位能力直接相关的标签（如“项目经验”“专业技能”）；③结果解释：向未通过候选人提供“未通过原因”（如“相关项目经验不足”），并允许申诉。案例2分析：（1）争议点：①数据局限性：训练数据未覆盖罕见病样本，导致“数据偏见”；②风险告知缺失：医院未向患者说明AI对罕见病的诊断局限性；③责任模糊：开发者主张“算法仅为辅助工具”，医院认为“已尽合理注意义务”。（2）责任归属：①开发者：需承担主要责任，因未在系统中标注“仅适用于常见肿瘤”的使用边界，且未对罕见病数据进行补充训练；②医院：承担次要责任，未对AI的适用范围进行充分验证，且未向患者履行风险告知义务；③患者：无责任，因基于对医疗专业机构的信任使用AI服务。四、论述题转向必要性：当前AI伦理实践以“风险防控”为主，侧重解决已暴露问题（如算法歧视、隐私泄露），但存在局限性：①滞后性：仅应对已知风险，难以预判AGI可能引发的“超级智能”“价值观冲突”等新型问题；②碎片化：不同领域（医疗、教育、军事）的伦理规范缺乏统一价值引领；③被动性：过度依赖“事后追责”，忽视AI设计阶段的价值引导。价值引导策略：①建立“人类中心”的设计框架：要求AGI系统在目标函数中明确嵌入“人类福祉最大化”“尊重基本权利”等价值目标，例如在医疗AGI中优先保护患