2025年人工智能伦理与法律课程考试试题及答案

2025年人工智能伦理与法律课程考试试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪项不属于人工智能伦理“透明性”原则的核心要求？A.算法决策过程可被追溯B.训练数据来源可公开查询C.模型输出结果的逻辑可解释D.开发者对算法设计意图进行说明答案：B（透明性原则强调决策过程的可解释和可追溯，不要求训练数据完全公开查询，需平衡隐私保护）2.根据2024年修订的《中华人民共和国人工智能法（草案）》，对“高风险AI系统”的定义不包括以下哪项特征？A.直接影响自然人生命健康B.处理超过100万人的个人信息C.用于公共安全领域的图像识别D.金融机构的信贷审批模型答案：B（草案明确高风险AI系统需满足“直接关涉重大人身财产安全或公共利益”，处理大规模个人信息但无直接风险的不属于）3.欧盟《人工智能法案》（AIAct）将生成式AI服务归类为“高风险”的核心依据是？A.训练数据量超过10TBB.可能对自然人的基本权利造成重大侵害C.输出内容具有创造性D.服务用户数量超过欧盟人口的5%答案：B（欧盟以“风险等级”为核心分类标准，生成式AI因可能引发虚假信息、人格权侵害等被列为高风险）4.某医疗AI系统因训练数据中女性患者样本不足，导致对女性疾病诊断准确率低于男性30%。这一现象主要违背了AI伦理的哪项原则？A.责任可追溯性B.公平性C.人类主导性D.隐私保护答案：B（数据偏差导致的结果不平等，直接违反公平性原则）5.我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》（2023修订）规定，对用户输入信息和生成结果的保存期限为？A.1个月B.6个月C.1年D.2年答案：C（修订后明确保存期限为1年，用于监管追溯）6.自动驾驶汽车在“电车难题”场景下（需选择碰撞行人或保护乘客），其决策程序设计的法律争议核心是？A.技术可行性B.道德价值选择的合法性C.数据标注的准确性D.保险公司的赔付范围答案：B（法律争议焦点在于算法预设的道德优先级是否符合社会伦理和法律价值）7.以下哪项属于AI“算法歧视”的典型表现？A.招聘AI因求职者毕业院校标签降低评分B.导航AI根据实时路况推荐不同路线C.教育AI根据学生答题速度调整题目难度D.医疗AI基于患者基因数据预测患病风险答案：A（毕业院校标签与岗位能力无直接关联，属于不合理的差异化对待）8.根据OECD《人工智能原则》，“可问责性”（Accountability）要求不包括？A.明确AI系统的责任主体B.建立争议解决的救济渠道C.公开算法的全部技术细节D.保留决策过程的审计记录答案：C（可问责性不要求公开全部技术细节，需平衡商业秘密与责任追溯）9.某社交平台AI推荐算法因放大极端观点导致用户群体对立，平台的法律责任认定关键在于？A.算法是否具有自主学习能力B.平台是否对算法输出结果进行人工审核C.用户是否主动选择“个性化推荐”D.极端观点是否构成法律禁止的内容答案：D（若输出内容本身违法，平台需承担内容审核责任；若仅为观点对立未违法，则需考察算法设计是否存在过失）10.人工智能“合成数据”在法律上的核心争议是？A.数据生成的技术复杂度B.合成数据是否侵犯原始数据主体的权益C.合成数据的存储成本D.合成数据与真实数据的相似度答案：B（合成数据可能隐含原始数据的隐私信息或偏见，引发对原始数据主体权益的间接侵害）二、简答题（每题8分，共40分）1.简述“人类中心主义”在AI伦理中的具体内涵及其与“技术中立性”的冲突。答案：“人类中心主义”指AI系统的设计、运行和应用必须以人类的根本利益为最终导向，确保人类对AI的控制和主导地位。具体内涵包括：（1）AI作为工具服务于人类需求，不得替代人类的核心决策（如司法裁判、医疗急救）；（2）AI的伦理价值需符合人类社会的普遍道德准则（如尊重生命、公平正义）；（3）人类对AI的后果承担最终责任，禁止“算法暴政”。与“技术中立性”的冲突体现在：技术中立性主张技术本身无善恶，责任在于使用者；但人类中心主义要求技术设计阶段即嵌入伦理约束（如主动避免偏见、设置安全阈值），否定“中立”借口下的责任逃避。例如，自动驾驶算法不能以“技术中立”为由，预设优先保护车内乘客的程序，而需符合社会对生命权平等的价值判断。2.对比分析中国《人工智能法（草案）》与欧盟《人工智能法案》在“风险分级管理”上的异同。答案：相同点：均以“风险等级”作为监管核心，将AI系统分为低风险、中等风险、高风险（欧盟额外设不可接受风险），对高风险系统实施严格准入、数据合规、透明度等要求。不同点：（1）分类标准侧重不同：中国草案更强调“公共利益”导向（如教育、医疗、公共安全），欧盟侧重“基本权利侵害可能性”（如人格权、平等权）；（2）高风险范围差异：中国将“利用AI实施金融诈骗”的辅助系统列为高风险，欧盟则将“社会评分系统”（如中国曾试点的信用分）明确为不可接受风险；（3）合规要求细节：欧盟要求高风险AI需通过第三方认证，中国草案允许企业自主合规但需接受监管抽查；（4）例外条款：中国对“用于科学研究的AI”设置豁免，欧盟无此规定。3.举例说明“算法黑箱”对司法裁判AI应用的伦理挑战及法律应对路径。答案：伦理挑战：司法裁判需“以事实为依据，以法律为准绳”，要求推理过程可解释。若AI裁判系统为“黑箱”（如深度学习模型无法说明量刑依据），则可能导致：（1）当事人无法理解判决理由，损害司法公信力；（2）隐藏的算法偏见（如对特定群体的量刑偏重）难以被发现，违反公平原则；（3）法官过度依赖AI结论，削弱人类裁判的主体性。法律应对路径：（1）强制要求司法AI的“可解释性”，采用混合模型（如规则引擎+机器学习）确保关键推理步骤可追溯；（2）建立算法审计制度，由第三方机构对司法AI的训练数据、决策逻辑进行定期审查；（3）在《民事诉讼法》中明确“AI辅助裁判结论仅作参考，法官需独立出具书面说理”；（4）对因算法黑箱导致的错案，追究开发者（如数据标注错误）、使用者（如未审核）的连带责任。4.简述生成式AI“深度伪造”技术的法律规制难点及我国现有应对措施。答案：规制难点：（1）技术隐蔽性：深度伪造内容与真实内容难以区分，取证困难；（2）侵权主体多元：涉及技术开发者、内容发布者、平台服务商，责任划分复杂；（3）法益交叉：可能侵害名誉权（伪造他人言论）、国家安全（伪造领导人讲话）、公共秩序（伪造灾害信息），需多法协同；（4）技术发展快速：规制规则易滞后于技术迭代。我国应对措施：（1）《网络安全法》《反不正当竞争法》明确禁止利用AI制作、传播虚假信息；（2）《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求生成内容需显著标识“AI生成”，并对涉及自然人的生成内容需取得同意；（3）《刑法》修正案（十一）将“深度伪造用于诈骗、侮辱”纳入刑事打击范围；（4）建立“深度伪造内容检测”国家技术标准，要求平台配备自动识别和拦截技术。5.分析“AI创作物”的著作权归属争议及我国《著作权法》的可能调整方向。答案：争议焦点：（1）AI是否具备“作者资格”：传统著作权法要求作者需有“独创性表达”的主观意图，AI无独立意志，无法成为作者；（2）权利归属主体：开发者（编写算法）、使用者（输入指令）、数据提供者（训练数据）均可能主张贡献；（3）独创性判断：AI输出是否体现人类的“选择、安排、取舍”，如单纯数据拟合的结果可能不被认定为作品。我国可能调整方向：（1）明确AI为“工具”，著作权归属于对AI输出进行“实质性指导”的自然人或法人（如程序员设置参数、用户调整生成方向）；（2）对“完全自动生成”（无人类干预）的内容，视为“数据产物”，不给予著作权保护，但可通过邻接权保护开发者的投入；（3）在《著作权法实施条例》中细化“独创性”标准，要求AI创作物需体现人类的“创造性选择”（如用户通过提示词引导主题、风格）；（4）建立“AI创作登记制度”，要求权利主张者提交创作过程记录（如提示词、参数调整日志）作为权属证明。三、案例分析题（每题15分，共30分）案例1：2024年，某科技公司开发的“健康助手”AI系统上线，宣称可通过分析用户上传的面部图像、心率数据及日常饮食记录，预测糖尿病风险。用户张某使用后，系统提示“未来5年患病概率90%”，张某因过度焦虑住院检查，结果显示无患病迹象。张某起诉科技公司，主张AI预测错误导致精神损害及医疗支出。问题：（1）科技公司可能涉及哪些伦理失范？（2）从我国现有法律角度，张某的诉讼请求能否得到支持？请说明理由。答案：（1）伦理失范：①准确性失当：AI系统在未充分验证预测模型可靠性的情况下上线（需达到医学检测的置信度标准）；②风险提示缺失：未明确告知用户“预测结果为概率性，需以专业医疗检查为准”；③隐私保护隐患：收集面部图像（生物识别信息）、心率数据（敏感健康信息）可能超出必要范围；④责任推诿：未在服务协议中明确AI预测的局限性及责任边界。（2）法律分析：张某的诉讼请求可能部分支持。依据《民法典》第1165条（过错责任）和《人工智能法（草案）》第32条（高风险AI的注意义务）：①若能证明科技公司存在过错（如未对模型进行充分测试、未标注结果的不确定性），则需赔偿张某的医疗支出（直接损失）；②精神损害赔偿需满足“严重精神损害”，张某因焦虑住院可能符合，但需证明科技公司存在故意或重大过失（如明知模型不准确仍宣传“90%概率”）；③若科技公司已在用户协议中明确“预测结果仅供参考”且尽到提示义务，则可能减轻责任；④若AI系统被认定为“高风险医疗AI”（直接影响健康），则适用严格责任，科技公司需自证无过错，否则承担赔偿。案例2：某电商平台使用“智能定价AI”，根据用户的搜索历史、消费能力、地理位置等数据动态调整商品价格。消费者李某发现，其浏览同一商品的价格比新用户高20%，且平台未告知价格差异原因。李某向市场监管部门投诉，认为平台构成“价格歧视”。问题：（1）从AI伦理角度，分析该定价算法的争议点。（2）结合《价格法》《电子商务法》，判断平台是否构成违法。答案：（1）伦理争议点：①公平性问题：基于用户画像的差异化定价可能导致经济能力较弱群体支付更高价格，违反“同等情况同等对待”的公平原则；②透明度缺失：平台未向用户说明价格差异的原因（如“因您近期搜索频繁，系统判断需求迫切”），侵犯用户的知情权；③隐私滥用：过度收集用户搜索历史、地理位置等信息，可能超出“必要场景”的隐私保护要求；④市场竞争影响：算法合谋（如多个平台使用相似定价模型）可能扭曲市场价格机制，损害消费者福利。（2）法律判断：可能构成违法，具体分析：①《价格法》第14条禁止“价格歧视”，即“提供相同商品或服务，对具有同等交易条件的其他经营者实行不同价格”，但针对消费者的C端定价是否适用存在争议。若李某与新用户属于“同等交易条件”（如购买数量、支付方式相同），则平台可能违法；②《电子商务法》第18条规定“电子商务经营者根据消费者的兴趣爱好、消费习惯等特征向其提供商品或服务的搜索结果的，应当同时向该消费者提供不针对其个人特征的选项”，但未直接禁止差异化定价。若平台未提供“无差别定价选项”，则可能违反该条款；③《个人信息保护法》第24条要求“自动化决策应当保证决策的透明度和结果公平、公正”，平台未说明定价逻辑，可能侵犯用户的“解释权”；④若定价差异基于不合理因素（如地域经济水平而非成本差异），可能被认定为“滥用市场支配地位”（《反垄断法》第17条），需结合平台市场份额综合判断。四、论述题（20分）结合生成式AI（如GPT4、文心一言）的发展现状，论述其带来的新型伦理挑战及法律规制的完善路径。答案：生成式AI的核心特征是“内容创造的自主性”，其通过大规模数据训练生成文本、图像、视频等内容，突破了传统AI“工具性”边界，引发以下新型伦理挑战：1.真实性与信任危机：生成式AI可高效生产高度逼真的虚假信息（如伪造新闻、篡改历史资料），导致“信息可信度”崩溃。例如，2024年某政治人物的“AI伪造演讲”在社交媒体传播，引发社会恐慌，挑战公共信息的真实性基础。2.人格权的多维侵害：（1）肖像权：未经同意生成他人肖像（如AI换脸）；（2）名誉权：生成贬低他人的虚假言论；（3）隐私权：通过生成内容推断他人未公开信息（如根据聊天记录生成隐私细节）；（4）著作权：生成内容可能侵犯他人作品的独创性（如AI“洗稿”）。3.责任主体的模糊化：生成式AI的输出受训练数据、算法参数、用户提示词共同影响，导致侵权责任难以界定。例如，用户输入“编写某明星的负面故事”，AI生成虚假内容，责任应归用户、开发者还是平台？传统“技术中立”原则面临挑战。4.社会文化的异化风险：生成式AI可能降低人类的创造力（如学生依赖AI写论文）、固化偏见（训练数据中的性别/种族偏见被放大）、消解文化多样性（标准化生成内容替代地域特色表达）。法律规制的完善路径需遵循“风险预防+创新包容”的平衡原则：1.明确生成内容的标识义务：强制要求生成式AI输出内容显著标注“AI生成”，区分真实与虚拟信息（参考欧盟《数字服务法》）。对未标识导致重大损害的，追究平台连带责任。2.细化人格权保护规则：（1）建立“AI生成自然人内容”的同意制度：涉及他人肖像、声音