人工智能伦理与法规面试题集

2026年人工智能伦理与法规面试题集一、单选题（每题2分，共20题）1.以下哪项不属于人工智能伦理的基本原则？A.公平性B.可解释性C.自动化优先D.数据隐私2.根据欧盟《人工智能法案》（草案），哪种AI系统被归类为高风险？A.实时面部识别系统B.垃圾分类AIC.智能家居设备D.自动驾驶汽车3.在中国，《新一代人工智能治理原则》强调的核心是？A.技术突破B.经济效益C.社会责任D.国际合作4.美国《人工智能法案》草案中，对AI系统透明度的要求主要针对？A.商业用途B.学术研究C.军事应用D.个人消费5.以下哪项行为不属于数据偏见的具体表现？A.招聘AI筛选简历时对女性不友好B.医疗AI对特定肤色人群识别率低C.金融AI拒绝向低收入人群贷款D.自动驾驶系统过度规避行人6.欧盟《人工智能法案》中，对“不可预见的伤害”责任划分的主要依据是？A.系统开发者B.使用者C.受影响者D.监管机构7.中国《数据安全法》对AI应用的数据处理要求不包括？A.数据分类分级B.数据跨境传输审查C.数据去标识化D.数据实时监控8.在美国，FTC对AI推荐系统的监管重点在于？A.算法效率B.用户选择权C.系统稳定性D.商业利润9.以下哪项不属于AI伦理中的“人类控制原则”？A.人类可随时干预AI决策B.AI系统需有明确退出机制C.自动化决策不可逆D.人类需对AI行为负责10.《OECD人工智能伦理指南》中，对“包容性设计”的核心要求是？A.技术复杂性B.跨文化适应性C.高性能指标D.快速迭代二、多选题（每题3分，共10题）1.人工智能伦理中的“透明度原则”具体包括哪些要求？A.算法决策过程可追溯B.系统设计文档公开C.用户可理解AI行为逻辑D.供应商需说明潜在偏见2.欧盟《人工智能法案》中，非高风险AI系统的要求包括？A.需符合基本安全标准B.无需第三方评估C.透明度声明D.高强度数据保护3.中国在AI监管中强调的“以人为本”原则体现在哪些方面？A.保护个人隐私B.保障劳动者权益C.促进公平竞争D.防止技术滥用4.美国对AI系统的“可解释性”要求主要涉及哪些场景？A.医疗诊断B.金融信贷C.自动驾驶D.垃圾分类5.数据偏见产生的主要根源包括？A.训练数据不均衡B.算法设计缺陷C.社会文化歧视D.用户反馈不足6.欧盟AI监管框架中，高风险AI系统的责任主体可能包括？A.系统开发者B.使用者C.数据提供者D.监管机构7.中国《网络安全法》对AI应用的影响主要体现在？A.数据跨境传输限制B.关键信息基础设施保护C.个人信息保护D.系统安全认证8.美国FTC对AI推荐系统的监管措施可能包括？A.禁止“信息茧房”B.强制透明度披露C.限制自动化决策D.推广算法多样性9.AI伦理中的“公平性原则”需解决哪些问题？A.避免歧视性偏见B.确保资源分配公平C.保护弱势群体权益D.提高系统效率10.国际社会在AI治理中的共识包括？A.人类需对AI行为负责B.技术需可解释C.数据需可跨境流动D.伦理需全球统一三、判断题（每题1分，共10题）1.欧盟《人工智能法案》将AI系统分为四个风险等级，其中“不可接受”风险需立即禁止。（正确）2.中国《新一代人工智能治理原则》强调AI发展应“安全可控、以人为本”。（正确）3.美国FTC主要通过经济手段监管AI，不涉及伦理审查。（错误）4.AI伦理中的“可解释性”等同于“完全透明”，用户需了解所有技术细节。（错误）5.数据偏见仅由算法设计导致，与训练数据无关。（错误）6.欧盟AI监管中，高风险系统需通过第三方独立评估。（正确）7.中国《数据安全法》对AI应用的数据出境有严格限制。（正确）8.美国自动驾驶监管主要依赖行业自律，政府不直接干预。（错误）9.AI伦理中的“人类控制原则”意味着人类需完全主导AI决策。（错误）10.国际AI治理已形成统一标准，各国监管趋同。（错误）四、简答题（每题5分，共6题）1.简述欧盟《人工智能法案》中“高风险AI系统”的具体要求。2.中国AI监管中的“数据安全”与“个人信息保护”有何区别？3.AI推荐系统可能存在的伦理问题有哪些？如何缓解？4.简述AI伦理中的“公平性原则”及其在金融领域的应用。5.美国FTC如何监管AI推荐系统中的“信息茧房”问题？6.AI伦理中的“人类控制原则”如何平衡自动化与人类干预？五、论述题（每题10分，共2题）1.结合欧盟和中国AI监管框架，分析跨国AI企业面临的合规挑战。2.论述AI伦理中的“透明度”与“隐私保护”之间的平衡关系，并举例说明。答案与解析一、单选题答案1.C解析：自动化优先不属于AI伦理原则，伦理原则强调的是公平、透明、可解释、隐私保护等。2.A解析：实时面部识别系统因社会风险高被欧盟草案列为高风险AI。3.C解析：中国原则强调AI发展需兼顾社会责任，避免技术滥用。4.A解析：美国草案重点监管商业AI的透明度，防止歧视性偏见。5.D解析：数据偏见表现为系统性歧视，D项属于技术故障范畴。6.B解析：草案强调使用者对高风险AI的主动管理责任。7.D解析：实时监控不属于数据安全法要求，需确保处理合规。8.B解析：FTC关注用户选择权，防止算法操纵。9.C解析：自动化决策不可逆违背人类控制原则。10.B解析：包容性设计需考虑不同文化背景用户。二、多选题答案1.A,B,C解析：透明度需可追溯、可理解，但非强制公开所有技术细节。2.A,B,C解析：高风险系统需第三方评估，但非高风险系统仅需基本安全。3.A,B,D解析：C属于经济目标，以人为本强调社会价值。4.A,B,C解析：医疗、金融、自动驾驶需解释决策依据。5.A,B,C解析：D项属于缓解措施，非根源。6.A,B,C解析：监管机构不直接承担责任，但需监督。7.A,B,C解析：D项属于系统安全认证，非数据安全法核心。8.A,B,C解析：D项属于算法改进方向，非监管措施。9.A,B,C解析：公平性需解决歧视、资源分配、弱势群体保护。10.A,B解析：C项存在争议，D项因国情差异难以统一。三、判断题答案1.正确2.正确3.错误解析：FTC涉及消费者权益保护，需审查伦理风险。4.错误解析：可解释性强调关键决策逻辑，非全部细节。5.错误解析：偏见源于数据和算法双重因素。6.正确7.正确8.错误解析：美国NHTSA已出台自动驾驶测试规则。9.错误解析：人类控制强调可干预，非完全主导。10.错误解析：各国监管差异仍较大，如欧盟强调人权。四、简答题答案1.欧盟高风险AI要求：需符合基本安全标准、透明度声明、第三方评估、系统稳健性测试、高风险记录保存、人类监督机制等。2.数据安全vs个人信息保护：数据安全侧重整体数据处理合规（如跨境传输），个人信息保护强调个体权利（如知情同意）。3.推荐系统伦理问题：信息茧房、歧视性偏见、透明度不足。缓解措施包括算法多样性、用户选择权、透明度披露。4.公平性原则：确保AI系统无歧视，如金融领域需避免基于种族或性别的高拒绝率，需用公平性指标评估。5.FTC监管信息茧房：通过反垄断法禁止平台过度个性化推荐，强制用户可选择性退出。6.人类控制平衡：AI需有可干预机制，但非完全取代人类决策，如自动驾驶需紧急制动选项。五、论述题答案1.跨国AI企业合规挑战：-欧盟需遵守GDPR和AI法案，数据本地化要求高；-中国需通过《数据安全法》《网络安全法