2025年人工智能与伦理问题考试题及答案

2025年人工智能与伦理问题考试题及答案人工智能与伦理问题考试题（2025）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的核心原则？A.透明性（Transparency）B.可解释性（Explainability）C.无限扩张性（UnboundedExpansion）D.人类可控性（HumanControl）2.某招聘AI系统因训练数据中历史招聘记录存在性别偏见，导致对女性求职者的评分普遍低于男性。这一现象最直接反映的伦理问题是：A.算法歧视（AlgorithmicDiscrimination）B.数据垄断（DataMonopoly）C.隐私泄露（PrivacyBreach）D.责任模糊（AccountabilityAmbiguity）3.根据欧盟《人工智能法案》（2024年修订版），高风险AI系统需满足“可追溯性”要求，其核心目的是：A.确保用户能追踪AI的研发团队B.记录AI决策的完整过程以支持责任认定C.监控AI系统的运行效率D.防止AI被用于军事领域4.医疗AI在诊断罕见病时，若因训练数据中罕见病例样本不足导致误诊，其伦理风险主要体现在：A.患者的知情同意权被侵犯B.技术可靠性不足引发的生命权威胁C.医疗资源分配的不公平D.医生职业价值的消解5.自动驾驶汽车在“电车难题”场景中（如必须选择撞向行人或保护乘客），其决策程序设计最需优先遵循的伦理框架是：A.功利主义（最大化多数人利益）B.义务论（遵守绝对道德规则）C.美德伦理（培养“善”的决策倾向）D.情境伦理（根据具体场景动态调整）6.生成式AI（如GPT-6）创作的文学作品是否应被认定为“版权作品”？其伦理争议的核心在于：A.生成内容的原创性是否满足版权法要求B.开发者与用户的利益分配C.传统创作者的职业生存空间D.人工智能是否具备“人格”7.某企业利用用户社交数据训练情绪识别AI，用于员工心理健康监控，却未明确告知员工数据用途。这一行为违反了AI伦理的哪项原则？A.公平性（Fairness）B.隐私保护（PrivacyPreservation）C.鲁棒性（Robustness）D.社会福祉（SocialWelfare）8.强人工智能（AGI）若实现，其最根本的伦理挑战是：A.技术研发成本过高B.人类对其行为的可控性丧失C.与弱AI的协作效率问题D.数据存储容量限制9.军事AI（如自主杀伤性武器系统）的伦理争议中，“责任缺口”（ResponsibilityGap）指的是：A.士兵与AI系统之间的指挥权冲突B.当AI造成平民伤亡时，无法明确追责对象（开发者、使用者或AI自身）C.军事机密因AI泄露的风险D.AI决策速度过快导致的误判10.为解决AI伦理问题，“多利益相关方治理”模式强调的核心是：A.政府主导立法B.企业自主制定标准C.开发者、用户、学者、政策制定者等共同参与规则设计D.国际组织统一监管二、简答题（每题8分，共40分）1.请解释“算法黑箱”（AlgorithmicOpacity）的含义，并举例说明其可能引发的伦理风险。2.数据隐私保护中的“数据最小化原则”（DataMinimization）在AI开发中的具体要求是什么？违反该原则可能导致哪些伦理问题？3.比较弱人工智能（ANI）与强人工智能（AGI）在伦理挑战上的差异，至少列出三点。4.简述“AI伦理审计”（AIEthicsAudit）的主要流程，并说明其对企业的意义。5.请从伦理角度分析“AI替代人类教师”的潜在风险与可能的应对策略。三、案例分析题（每题15分，共30分）案例1：医疗AI的“隐性偏见”2024年，某三甲医院引入的癌症筛查AI系统被发现：对非裔患者的早期肺癌漏诊率比白人患者高23%。经调查，训练数据中白人患者的影像样本占比达78%，且数据标注时未对种族信息进行脱敏处理。问题：（1）该案例中AI系统暴露了哪些伦理问题？（2）从数据采集、模型训练、应用反馈三个阶段，提出改进建议。案例2：自动驾驶的“伦理编程”困境某公司研发的L5级自动驾驶汽车在测试中遇到以下场景：前方突然出现5名闯红灯的行人，若紧急转向将撞向路边2名正常行走的老人；若直行则会撞倒5名行人。工程师需为AI预设决策逻辑。问题：（1）请分别用功利主义和义务论分析两种决策的伦理合理性。（2）你认为应如何平衡技术可行性与伦理正当性？四、论述题（30分）结合2025年AI技术发展现状（如多模态大模型、自主机器人、AI辅助科研等），论述“人类中心主义”（HumanCentrism）在AI伦理中的必要性与局限性，并提出优化路径。参考答案一、单项选择题1.C2.A3.B4.B5.B6.A7.B8.B9.B10.C二、简答题1.“算法黑箱”指AI系统（尤其是深度学习模型）的决策过程无法被人类完全理解，其内部参数和逻辑关系难以解释。例如，金融风控AI拒绝某用户贷款申请，但无法向用户说明具体拒贷理由（如是否因种族、地域等敏感因素）。伦理风险包括：①剥夺用户的知情权与申诉权；②隐藏的算法偏见难以被识别和纠正；③责任主体模糊（开发者可能以“黑箱”为由逃避责任）。2.数据最小化原则要求AI开发中仅收集与任务直接相关的必要数据，避免过度采集。具体要求包括：明确数据用途、限制数据存储期限、仅保留完成目标所需的最小数据量。违反该原则可能导致：①隐私泄露风险（数据量越大，被攻击后损失越严重）；②算法偏见（冗余数据可能引入无关变量，如性别、年龄与任务无关但被错误关联）；③资源浪费与权力滥用（企业可能利用过量数据实施用户画像与精准操控）。3.弱AI（ANI）与强AI（AGI）的伦理挑战差异：①能力边界：ANI仅执行特定任务（如语音识别），伦理风险集中于单一领域（如隐私泄露）；AGI具备通用智能，可能涉及跨领域风险（如自主决策影响经济、政治）。②可控性：ANI的行为可通过规则约束（如设置安全阈值）；AGI因具备学习和推理能力，可能突破人类预设规则，导致“失控”风险。③责任主体：ANI引发的问题可追溯至开发者或使用者；AGI若具备自主意识，可能出现“责任缺口”（无法确定人类或AGI自身为责任主体）。4.AI伦理审计流程：①定义审计范围（如特定AI系统的开发、部署全周期）；②数据审查（检查数据采集的合法性、代表性、隐私保护措施）；③模型评估（分析算法公平性、可解释性、鲁棒性）；④应用场景测试（模拟真实环境，观察AI决策是否符合伦理原则）；⑤出具报告并提出改进建议。对企业的意义：降低法律风险（避免因歧视、隐私问题被起诉）、提升公众信任（展示伦理责任）、推动技术优化（通过审计发现模型缺陷）。5.潜在风险：①教育公平性受损（贫困地区可能因技术资源不足无法使用优质AI，加剧教育差距）；②情感联结缺失（AI难以替代教师的情感支持与人格引导功能）；③学生主体性弱化（过度依赖AI可能抑制批判性思维与创造力）。应对策略：①政策层面：要求AI教育产品需经过伦理认证，确保数据覆盖不同群体；②技术层面：开发“人机协同”模式（AI负责知识传递，教师聚焦情感与价值观引导）；③教育实践：制定AI使用规范，明确教师在教学中的核心地位。三、案例分析题案例1（1）伦理问题：①数据偏见（训练数据的种族代表性不足，导致算法对非裔患者不公）；②隐私侵犯（未对种族信息脱敏，可能导致患者身份被识别）；③结果不公平（漏诊率差异直接威胁非裔患者的生命健康权）。（2）改进建议：-数据采集阶段：扩大样本多样性（非裔患者样本占比至少提升至与人口比例一致），对种族、性别等敏感信息进行脱敏处理（如用“类别代码”替代具体身份）。-模型训练阶段：引入公平性约束算法（如对抗性去偏见训练），在损失函数中加入“种族公平性”指标（如不同种族的漏诊率差异需控制在5%以内）。-应用反馈阶段：建立实时监测系统，定期分析不同群体的诊断结果差异；设置患者申诉渠道（如对漏诊结果可申请人工复核）。案例2（1）①功利主义：主张选择撞向2名老人（总伤亡人数更少），认为“牺牲少数保全多数”符合最大幸福原则。但可能引发“生命价值量化”的争议（生命平等，不能用数量简单比较）。②义务论：强调遵守“不伤害无辜”的绝对道德规则，AI不应主动选择伤害任何一方；若必须行动，应优先避免主动伤害（如紧急制动而非转向），即使可能导致自身乘客伤亡。但可能因无法执行而引发技术可行性问题。（2）平衡路径：①技术层面：优化传感器与决策算法，提升场景识别能力（如提前预判行人轨迹，避免进入“两难”场景）；②伦理层面：建立多方参与的“伦理委员会”（包括哲学家、法律专家、公众代表），共同制定可接受的决策框架（如明确“不主动伤害无辜”为最高原则）；③法律层面：通过立法明确AI伦理编程的底线（如禁止将“生命数量”作为唯一决策依据），同时规定企业需公开伦理决策逻辑以接受监督。四、论述题必要性：2025年，AI已深度渗透医疗、教育、科研等领域（如AlphaFold3破解90%蛋白质结构，AI教师辅助全球1.2亿学生学习）。坚持人类中心主义可确保：①价值导向：AI发展以提升人类福祉为终极目标（如医疗AI需优先保障患者生命权）；②责任可控：避免AGI等高级AI脱离人类监管（如规定所有AI系统需保留“人类否决权”）；③伦理底线：防止AI被用于伤害人类（如禁止军事AI自主决定杀伤目标）。局限性：①技术禁锢：过度强调“人类中心”可能抑制AI的创新性（如限制AI在基础科研中的自主探索）；②公平失衡：发展中国家可能因技术话语权不足，在“人类中心”规则下被边缘化（如发达国家主导AI伦理标准，忽视发展中国家的特殊需求）；③认知局限：人类可能无法预见AI的潜在价值（如AI在气候模型预测中发现的新型减排路径，可能超出人类原有认知框架）。优化路径：①动态调整原则：区分“工具型AI”与“类人型AI”。对工具型AI（如图像识别）严格遵循人类中心；对类人型AI（如情感陪伴机器人）可适当引入“有限自主性”（如允许其在不伤害人类的前提下进行情感反馈）。②全球协同治理：通过