2025年人工智能治理考试题库及答案

2025年人工智能治理考试题库及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.人工智能治理中“最小必要原则”主要针对以下哪一环节？A.算法优化B.数据收集C.模型训练D.结果输出答案：B2.根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》，生成式AI服务提供者需对训练数据的合法性承担何种责任？A.补充责任B.连带责任C.主体责任D.无过错责任答案：C3.以下哪项不属于AI伦理“透明性”原则的要求？A.公开算法决策的关键参数B.向用户说明决策的主要影响因素C.披露训练数据的来源和筛选标准D.提供模型完整代码供公众下载答案：D4.欧盟《人工智能法案》将AI系统风险等级划分为四类，其中“不可接受风险”的典型场景是？A.招聘系统B.医疗诊断系统C.社会评分系统D.玩具类AI答案：C5.我国《人工智能标准化白皮书》中提出的“AI治理三层架构”不包括？A.技术层B.制度层C.文化层D.应用层答案：D6.算法歧视的核心根源通常是？A.计算资源分配不均B.训练数据中的偏见C.模型参数设置错误D.开发者主观故意答案：B7.自动驾驶汽车面临“电车难题”时，治理框架优先要求的是？A.尊重用户个性化选择B.符合社会公共道德共识C.最大化保护乘车人安全D.遵循技术最优解逻辑答案：B8.以下哪项是AI责任认定中“替代责任”的典型场景？A.开发者因故意设计缺陷导致损害B.用户不当使用AI工具造成侵权C.企业因管理疏忽导致AI系统失控D.第三方数据提供方因数据错误引发后果答案：C9.联邦学习技术在AI治理中的主要价值是？A.提升模型泛化能力B.降低计算成本C.实现数据“可用不可见”D.增强算法鲁棒性答案：C10.联合国教科文组织《人工智能伦理建议书》的核心目标是？A.推动AI技术全球统一标准B.平衡AI发展与人类基本权利保护C.建立跨国AI监管执法机制D.促进发展中国家AI技术能力建设答案：B二、多项选择题（每题3分，共15分，少选、错选均不得分）1.人工智能治理需协调的核心矛盾包括？A.技术创新与风险防控B.数据利用与隐私保护C.个体权益与公共利益D.国内监管与国际合作答案：ABCD2.以下属于AI“可解释性”技术方案的有？A.LIME局部解释算法B.SHAP特征重要性评估C.端到端深度学习模型D.决策树可视化答案：ABD3.数据治理中“数据确权”的难点包括？A.数据主体多元（如用户、企业、平台）B.数据价值动态变化C.数据复用性导致权利重叠D.数据匿名化后的权利归属答案：ABCD4.社交平台算法推荐的治理重点应包括？A.限制算法推荐的使用场景B.公开推荐算法的核心逻辑C.提供“关闭算法推荐”选项D.监测算法对用户认知的影响答案：BCD5.医疗AI应用的特殊治理要求有？A.训练数据需经过医学伦理审查B.模型输出需标注“辅助诊断”性质C.允许患者查阅算法决策依据D.要求开发者具备医疗行业资质答案：ABC三、判断题（每题2分，共10分，正确填“√”，错误填“×”）1.弱人工智能系统已具备有限的自主意识，因此需承担部分法律责任。（）答案：×2.AI伦理审查应贯穿系统开发、部署、迭代的全生命周期。（）答案：√3.为保护商业秘密，企业无需向监管部门提供AI系统的技术细节。（）答案：×4.算法审计的主要目的是验证算法是否符合公平、透明等治理要求。（）答案：√5.跨境数据流动治理中，“数据本地化”与“数据自由流动”可以通过“等效保护”原则实现平衡。（）答案：√四、简答题（每题8分，共32分）1.简述人工智能治理的“三支柱”框架及其核心内容。答案：人工智能治理的“三支柱”框架包括技术治理、制度治理和伦理治理。技术治理聚焦算法可解释性、数据安全、模型鲁棒性等技术手段的优化；制度治理通过法律法规、标准规范、监管政策明确权利义务边界；伦理治理则构建符合人类价值观的AI发展准则，如公平、透明、责任等，引导技术发展方向。三者协同作用，形成“技术-制度-伦理”的立体治理体系。2.说明“AI黑箱”问题的主要表现及治理对策。答案：“AI黑箱”指AI系统决策过程不透明，人类难以理解其逻辑。主要表现为：模型内部参数复杂（如深度学习的多层神经网络）、决策依据难以追溯、关键特征与结果的关联关系不明确。治理对策包括：开发可解释性AI（XAI）技术（如局部解释、特征重要性可视化）；建立算法审计制度，要求企业定期提交可解释性报告；在高风险领域（如医疗、司法）强制要求提供决策理由；通过法律明确“解释权”为用户基本权利。3.分析自动驾驶AI的“责任链”构成及责任划分原则。答案：自动驾驶AI的责任链涉及开发者（算法设计）、制造商（硬件集成）、数据提供方（训练数据）、用户（操作行为）、运营商（平台管理）等主体。责任划分需遵循“过错责任为主，严格责任为辅”原则：开发者因设计缺陷担责；制造商因硬件故障担责；数据提供方因数据错误担责；用户因违规操作担责；若各方均无过错，可基于“风险收益”原则由运营方或保险机构承担补偿责任。同时需建立“责任追溯系统”，通过日志记录、数据存证实现全流程可追溯。4.列举生成式AI治理的五大关键措施，并简要说明。答案：（1）训练数据合规性审查：要求对训练数据的版权、隐私、真实性进行核查，避免侵权或虚假信息输入；（2）内容标识制度：对生成内容标注“AI生成”，防止误导公众；（3）风险分级管理：对高风险场景（如新闻、医疗咨询）实施更严格的审核机制；（4）用户权益保护：明确用户对生成内容的修改、删除权，以及算法偏见的投诉渠道；（5）跨境协同治理：建立跨国生成式AI内容监管协作机制，应对虚假信息跨境传播风险。五、案例分析题（23分）案例背景：某互联网公司开发的“智能招聘助手”上线后，被多名女性求职者投诉存在性别歧视——相同简历下，男性候选人推荐率比女性高37%。经调查发现：（1）训练数据来源于该公司过去3年的招聘记录，其中技术岗位录取者中男性占比82%；（2）算法未设置性别特征过滤，直接将“性别”作为隐性特征纳入计算；（3）系统未向用户说明推荐逻辑，求职者无法查看被拒绝的具体原因。问题：结合人工智能治理相关原则，分析该案例中的违规点，并提出改进建议。答案：违规点分析（12分）：（1）违反“公平性”原则：训练数据存在历史偏见（技术岗位录取男性占比过高），算法未对歧视性特征进行过滤，导致结果放大性别不平等；（2）违反“透明性”原则：系统未向用户披露推荐逻辑，求职者无法了解决策依据，侵犯“解释权”；（3）违反“数据治理”要求：训练数据采集未遵循“最小必要原则”，不必要地保留“性别”特征，且未对数据偏差进行校正；（4）违反“责任可追溯”原则：企业未建立算法审计机制，未能及时发现并纠正歧视性输出。改进建议（11分）：（1）数据层面：对训练数据进行去偏见处理，剔除“性别”等敏感特征，或采用对抗生成网络（GAN）平衡不同性别样本的分布；（2）算法层面：引入公平性约束（如EqualizedOdds），在模型训练中设置公平性损失函数，确保不同性别候选人的推荐率与能力正相关；（3）透明性提升：向求职者提供“决