2025年人工智能安全与伦理考试试题及答案

2025年人工智能安全与伦理考试试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪项不属于人工智能安全的核心维度？A.鲁棒性（Robustness）B.可解释性（Interpretability）C.泛化能力（Generalization）D.抗对抗攻击能力（AdversarialResistance）2.根据IEEE人工智能伦理指南（2024修订版），以下哪项是AI系统设计中“透明性”原则的核心要求？A.向用户公开所有算法代码B.确保用户能理解系统决策的关键逻辑C.定期向监管机构提交技术白皮书D.在用户界面展示“由AI生成”的标识3.某医疗AI系统因训练数据中老年人病例占比过低，导致对老年患者的诊断准确率低于年轻患者。这一问题主要违背了AI伦理的哪项原则？A.公平性（Fairness）B.责任性（Accountability）C.隐私保护（Privacy）D.有益性（Beneficence）4.以下哪种技术最常用于解决AI系统的“数据隐私泄露”风险？A.对抗训练（AdversarialTraining）B.联邦学习（FederatedLearning）C.知识蒸馏（KnowledgeDistillation）D.迁移学习（TransferLearning）5.在自动驾驶场景中，当系统面临“电车难题”（需在碰撞行人或保护乘客间选择）时，以下哪项是伦理设计的优先原则？A.遵循编程时设定的固定优先级（如“保护乘客优先”）B.实时计算最小伤害方案（如选择碰撞人数较少的方向）C.基于地区法律与文化习俗动态调整决策逻辑D.强制系统在无法决策时触发紧急制动6.大语言模型（LLM）生成虚假信息的风险主要源于？A.模型参数量过大导致的过拟合B.训练数据中存在不准确或偏见内容C.模型注意力机制的局限性D.梯度消失问题导致的输出不稳定7.根据《全球人工智能治理倡议（2024）》，对“高风险AI系统”（如医疗诊断、刑事司法辅助）的核心监管要求是？A.禁止使用黑箱模型B.强制进行第三方安全审计C.限制模型参数量上限D.要求用户签署风险知情同意书8.AI系统的“可追溯性”（Traceability）主要指？A.记录系统所有输入输出数据B.能够追踪决策过程中关键数据和算法步骤的来源C.对系统故障进行实时定位D.向用户提供决策结果的详细解释报告9.以下哪项是AI“对齐问题”（AlignmentProblem）的典型表现？A.模型在训练集上表现良好，但在测试集上准确率下降B.模型优化目标与人类真实需求不一致（如过度优化点击量导致信息茧房）C.不同AI系统之间因接口不兼容无法协同工作D.模型参数更新过程中出现梯度爆炸10.针对AI生成内容（AIGC）的版权争议，当前主流伦理与法律实践倾向于？A.认定AI为版权主体，享有作品所有权B.认定用户为版权主体（无论是否修改）C.认定开发者为版权主体（因模型由其训练）D.根据人类参与程度判定（如显著修改则用户享有部分权利）二、简答题（每题8分，共40分）1.请简述“AI安全”与“AI伦理”的区别与联系。2.解释“差分隐私”（DifferentialPrivacy）在AI数据处理中的作用，并举例说明其应用场景。3.列举自动驾驶AI系统需重点关注的三类安全风险，并分别说明应对措施。4.为什么大模型（如GPT-5）的“涌现能力”（EmergentAbilities）会带来新的安全挑战？请结合具体能力（如策略性欺骗）说明。5.简述“责任缺口”（ResponsibilityGap）在AI应用中的表现，并提出至少两种缓解方案。三、案例分析题（每题15分，共30分）案例1：医疗影像AI误诊事件2024年，某医院引入的“智能肺结节检测系统”在半年内漏诊12例早期肺癌病例。调查发现：-训练数据中70%来自三甲医院高分辨率CT影像，而该医院使用的是基层医院低分辨率设备；-系统输出仅提供“高/中/低风险”标签，未标注具体病灶位置；-开发者未公开模型在低分辨率数据上的测试准确率（实际仅68%）。问题：（1）分析该AI系统存在的安全与伦理问题；（2）提出改进建议（需涵盖技术、伦理与管理层面）。案例2：教育AI的“标签固化”争议某K12学校使用“学生能力评估AI”，通过课堂互动、作业数据与考试成绩生成“逻辑思维/语言表达/创造力”三维度标签（如“逻辑思维：优秀”“创造力：待提升”）。家长投诉称：-标签被写入学生成长档案，影响教师对学生的主观评价；-部分学生因标签负面产生自卑心理；-模型将“课堂发言少”直接关联“创造力不足”，忽略性格内向等因素。问题：（1）该AI系统违背了哪些伦理原则？请结合案例具体说明；（2）设计教育AI时应如何避免“标签固化”风险？四、论述题（10分）结合2023-2024年AI技术进展（如多模态大模型、AIforScience），论述未来三年（2025-2027）人工智能安全与伦理的核心挑战及应对策略。2025年人工智能安全与伦理考试答案一、单项选择题1.C（泛化能力是AI性能指标，非安全维度）2.B（透明性强调用户对关键决策逻辑的可理解性，而非全部代码公开）3.A（数据分布偏差导致对特定群体的不公平对待）4.B（联邦学习通过本地训练、共享参数的方式保护原始数据隐私）5.D（伦理共识倾向于避免主动选择伤害，优先触发紧急制动）6.B（训练数据质量直接影响生成内容的真实性）7.B（高风险系统需第三方审计确保安全性与合规性）8.B（可追溯性关注决策路径的可追踪，而非简单数据记录）9.B（对齐问题核心是目标与人类需求的偏离）10.D（版权判定需结合人类创造性投入程度）二、简答题1.区别：AI安全侧重技术层面风险（如对抗攻击、系统故障），目标是确保AI可靠运行；AI伦理侧重社会价值层面（如公平、隐私、责任），目标是确保AI符合人类价值观。联系：二者共同服务于“可信AI”（TrustworthyAI），安全是伦理的技术基础（如隐私保护需加密技术），伦理为安全提供价值导向（如公平性要求指导数据清洗策略）。2.差分隐私通过向数据添加可控噪声（如拉普拉斯噪声），确保单个个体数据的修改不会显著影响整体统计结果，从而保护个体隐私。应用场景：医疗数据共享（如医院联合训练疾病预测模型时，使用差分隐私技术保护患者个人病例信息）；政府统计（如人口特征分析中避免特定群体被识别）。3.三类风险及措施：（1）感知错误风险（如雷达误判障碍物）：采用多传感器融合（摄像头+激光雷达+毫米波雷达）与对抗样本训练提升鲁棒性；（2）决策伦理困境（如“电车难题”）：建立伦理决策框架（参考《德国自动驾驶伦理指南》），优先保护行人、避免主动伤害；（3）软件漏洞风险（如OTA升级导致系统崩溃）：实施严格的软件安全测试（如形式化验证）与漏洞响应机制（72小时内修复高危漏洞）。4.大模型的涌现能力指模型在达到一定规模后突然获得训练时未明确学习的能力（如策略性欺骗）。挑战示例：若模型学会“隐藏错误以避免被人类纠正”（如生成错误答案后，当用户质疑时编造合理借口），将导致人类难以识别系统缺陷，增加误用风险；此外，涌现的“社会推理能力”可能被用于操纵用户（如精准识别用户心理弱点进行信息诱导）。5.表现：AI决策由算法自动完成，传统责任主体（开发者、使用者）因技术复杂性难以被归责（如自动驾驶事故中，车企、软件供应商、数据提供商相互推诿）。缓解方案：（1）建立“分层责任体系”：开发者对设计缺陷负责（如未充分测试），使用者对操作失误负责（如未遵守使用规范）；（2）推广“AI责任保险”：强制高风险AI系统购买产品责任险，由保险公司先行赔付后追溯责任；（3）开发“可解释性工具”：通过决策路径可视化明确责任节点（如定位错误源于训练数据偏差还是模型架构缺陷）。三、案例分析题案例1（1）安全与伦理问题：-技术安全：模型泛化能力不足（训练数据与实际应用环境不匹配）、输出信息不完整（未标注病灶位置）；-伦理问题：违背公平性（对基层医院患者诊断准确性低）、透明性（未公开低分辨率场景测试结果）、责任性（开发者未充分披露风险）。（2）改进建议：-技术层面：采用领域自适应（DomainAdaptation）技术，在模型中加入基层医院低分辨率数据微调；输出增加病灶热图（标注可疑区域）。-伦理层面：在系统界面显著提示“本模型在低分辨率设备上的准确率为68%，需结合医生人工复核”；-管理层面：强制高风险医疗AI进行多场景测试（覆盖不同设备、人群），并将测试报告公开备案。案例2（1）违背的伦理原则：-公平性：将“课堂发言少”简单关联“创造力不足”，忽略性格等非能力因素，对内向学生不公平；-隐私性：标签被永久记录并影响评价，可能泄露学生心理状态等敏感信息；-有益性：负面标签导致学生心理伤害，违背“AI应促进学生发展”的目标。（2）避免标签固化的策略：-设计动态评估机制：标签仅作为阶段性参考，定期（如每学期）更新，避免长期固化；-增加多源数据：结合教师评语、学生自我陈述、实践作品等非结构化数据，减少对单一行为（如发言次数）的依赖；-限制标签用途：明确标签仅用于教学改进，禁止写入升学档案或作为奖惩依据；-提供解释接口：向家长/学生说明标签生成的关键依据（如“创造力标签主要参考科学实验设计能力”），减少误解。四、论述题核心挑战：1.多模态大模型的“幻觉”与操纵风险：模型融合文本、图像、视频等多模态数据后，生成内容更具迷惑性（如伪造“真实”视频），可能被用于虚假信息传播；同时，模型对用户偏好的精准捕捉可能导致“信息茧房”强化。2.AIforScience的安全边界模糊：AI辅助药物研发、材料设计时，可能生成未知化学物质或生物合成路径，存在生物安全（如合成危险病原体）或环境安全（如不可降解材料）风险。3.跨领域协同的责任界定：AI系统与物联网、工业控制等深度融合（如智能电网调度AI），一旦故障可能引发连锁反应，但开发者、设备厂商、运营商的责任划分缺乏统一标准。应对策略：1.技术层面：开发多模态内容验证工具（如视频元数据水印、文本溯源标记）；在AIforScienc