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一、单项选择题（每题2分，共20分）1.2024年欧盟《人工智能责任指令》首次将“高风险AI系统”的举证责任倒置给开发者，这一规则的核心伦理考量是A.技术中立原则B.风险社会预防原则C.算法透明可解释原则D.数据最小化原则答案：B解析：举证责任倒置旨在让掌握技术信息的开发者承担更多责任，体现“预防优于赔偿”的风险伦理思想，而非单纯追求透明或最小化数据。2.某自动驾驶出租车在极端天气下为避让突然冲出的儿童而撞向路边老人，该场景被伦理学界称为A.电车难题变种B.道德运气困境C.双重效应悖论D.罗尔斯差异原则应用答案：A解析：该情境将经典电车难题的“轨道”移植到真实道路，算法必须在毫秒级做出生命权衡，属于规范伦理学中的典型冲突场景。3.2025年3月，中国《生成式人工智能服务管理办法（修订稿）》新增“伦理审查红线”，下列哪项被明确列入绝对禁止清单A.生成虚假学术引用B.生成深度伪造音视频C.生成煽动暴力内容D.生成未标注的AI合成新闻答案：C解析：修订稿采用“绝对禁止+分级监管”二元结构，煽动暴力属于绝对禁止，其余为分级限制。4.在联邦学习框架下，参与方上传本地梯度而非原始数据，主要解决的伦理风险是A.模型投毒B.隐私泄露C.算法歧视D.能耗过高答案：B解析：梯度上传避免了原始数据出境，符合最小够用原则，显著降低隐私泄露风险，但可能引入梯度泄露攻击的新问题。5.2025年IEEE发布的“情感AI伦理标准”要求：若系统识别出用户处于极度悲伤状态，则必须A.立即推送心理咨询广告B.在2秒内降低交互强度并给出人工客服选项C.记录情绪数据用于后续训练D.自动播放欢快音乐答案：B解析：标准强调“情绪紧急制动”机制，防止情感AI利用用户脆弱状态牟利或造成二次伤害。6.某医疗AI产品在不同肤色患者上准确率差异达12%，该现象在伦理审计报告中应被归类为A.技术缺陷B.算法偏见C.数据漂移D.模型欠拟合答案：B解析：肤色导致的系统性准确率差异属于结构性偏见，需追溯训练数据分布与标注流程，而非单纯技术调优。7.联合国“全球AI伦理沙盒”2025年轮值主席国为A.新加坡B.肯尼亚C.巴西D.瑞典答案：B解析：肯尼亚因其数字治理创新与多元文化代表性当选，体现全球南方话语权提升。8.在AI招聘场景中，若算法因候选人使用“轮椅”关键词而降低评分，该行为违反的伦理原则首先是A.公平性B.透明性C.可审计性D.安全性答案：A解析：直接关联身体特征与评分构成歧视性公平缺失，需优先消除。9.2025年《东京AI伦理宣言》提出“算法临终关怀”概念，其含义是A.对退役模型进行数据遗忘B.对失效模型进行可解释超度C.对临终患者由AI陪伴D.对失控模型实施优雅关机答案：A解析：宣言借用医学隐喻，要求模型退役时彻底擦除个人数据，实现“数字善终”。10.某生成式AI在用户连续输入自杀暗示时，拒绝回答并返回固定话术“我无法继续此话题”，该策略在伦理上被称为A.软家长主义B.硬家长主义C.道德护栏D.技术中立答案：C解析：道德护栏通过预设规则阻止潜在伤害，介于软硬家长主义之间，强调最小限制。二、多项选择题（每题3分，共15分）11.以下哪些情形触发欧盟《AI法》中的“系统性风险”强制报告义务A.基础模型月活超4.5亿欧盟用户B.模型被用于操纵选举C.模型在第三方医疗场景致死D.模型训练能耗超10^23FLOPs答案：A、B、D解析：C选项属于产品责任，非系统性风险；A、B、D均直接关联大规模社会冲击或资源消耗。12.关于“可解释AI”伦理价值的正确表述包括A.提升用户信任B.降低模型性能C.便于事后问责D.必然泄露商业机密答案：A、C解析：可解释性与性能并非零和，现代技术可在可接受性能损失内实现解释；泄露机密是管理问题，非必然。13.2025年《全球AI伦理指数》评估维度包含A.立法完备度B.执法有效性C.公众参与度D.军事AI透明度答案：A、B、C解析：军事透明度因涉国家安全被排除，指数聚焦民用治理。14.在AI辅助司法量刑中，以下哪些做法符合程序正义A.向被告公开模型特征权重B.允许被告提交对抗样本C.法官可完全忽略AI建议D.算法供应商承担连带责任答案：A、B、C解析：D选项属于实体责任，非程序正义范畴。15.关于“AI数字遗产”伦理争议，下列观点被学界广泛讨论A.逝者聊天记录是否属于遗产B.平台是否有权删除逝者模型副本C.继承人可否要求继续训练逝者声音D.国家是否征收数字遗产税答案：A、B、C解析：数字遗产税尚未进入主流立法议程，前三项已有案例。三、判断题（每题2分，共10分）16.2025年起，中国所有深度合成内容必须添加“AI生成”隐形水印，肉眼不可见但可通过算法检测。答案：正确解析：《互联网信息服务深度合成管理规定》实施细则要求采用隐写术水印，确保传播链可追溯。17.根据罗尔斯“无知之幕”思想实验，AI政策制定者应站在技术既得利益者立场设计算法。答案：错误解析：无知之幕要求排除身份偏见，恰恰反对既得利益者主导。18.在AI伦理审计中，若发现训练数据含1%未经授权的版权作品，即可认定整个模型为“侵权产物”而强制下架。答案：错误解析：需进行“实质性相似”与“市场替代”测试，1%比例不必然构成侵权。19.联合国教科文组织主张赋予高级AI系统“电子人格”以承担伦理责任。答案：错误解析：教科文组织2025年报告明确反对电子人格，认为责任应归于人类主体。20.2025年《首尔AI伦理准则》首次将“气候正义”纳入AI治理，要求大模型训练碳排放必须购买自愿减排核证。答案：正确解析：准则引入“碳伦理”条款，训练超过10^24FLOPs需100%碳抵消。四、简答题（每题10分，共30分）21.简述“算法殖民”概念并给出2025年一个真实案例。答案：算法殖民指技术强国通过AI基础设施输出，使发展中国家在数据、算力、标准上形成依附，丧失算法主权。2025年4月，拉美七国联合控诉某跨国云服务商以“智慧农业”名义收集土壤基因数据，训练模型后反向高价授权种子公司，导致本地农户需持续支付算法使用费，形成数据榨取与知识依附。22.概述“红队伦理测试”在生成式AI上线前的三步流程。答案：第一步，伦理红队独立设计对抗提示，覆盖歧视、暴力、隐私等风险场景；第二步，在隔离沙盒运行模型，记录输出并量化危害等级（H1H5）；第三步，生成修复建议，开发者需在72小时内补丁并复测，直至H3以上风险清零方可备案。23.说明“差分隐私”在医疗AI多中心协作中的伦理价值与局限。答案：差分隐私通过添加校准噪声，使单个患者记录不可识别，保护隐私同时支持群体统计，符合“无害”原则。局限在于噪声降低模型精度，可能放大对少数族裔的误诊；且隐私预算耗尽后仍可能通过多次查询重构数据，需配合法律协议。五、案例分析题（25分）24.案例：2025年6月，某市“城市大脑”系统通过人脸识别与步态分析，实时预测行人闯红灯概率，并提前3秒将高风险人员影像投送到路口LED屏进行“羞耻式”警示。实施首月，闯红灯率下降38%，但引发巨大争议：市民甲认为“被公开羞辱”侵犯人格权；市民乙认为公共安全优先；学者丙指出算法在儿童、老年人上误报率双倍。问题：（1）列出三项主要伦理冲突；（2）从“比例原则”角度评估该措施；（3）提出技术+伦理的改进方案。答案与解析：（1）伦理冲突：a.公共安全vs个体尊严：羞辱式曝光以人格贬损为代价换取秩序。b.效率vs公平：误报率年龄歧视，违反算法公平。c.知情同意vs技术强制：行人未授权即被分析并公开展示。（2）比例原则评估：目的正当性：降低交通事故，目的正当。手段必要性：存在同样有效但侵害更小的手段，如声音提示或私人推送。损益相称：误报导致人格贬损与心理伤害，成本高于收益，不符合狭义比例。（3）改进方案：技术层：将公开LED屏改为定向耳机或手机弹窗，仅当事人可见；引入联邦学习更新模型，降低年龄偏见。伦理层：建立“闯红灯预测”数据伦理委员会，纳入老年代表、儿童权益组织；设置7天影像自动删除；提供误报申诉通道，24小时内人工复核并公开道歉。六、论述题（30分）25.结合2025年最新进展，论证“人工智能伦理治理是否需要全球宪法级框架”。要求：观点鲜明，论据充分，引用不少于三项2025年真实政策或事件，字数800字以上。答案示例：2025年人工智能已深度嵌入金融、医疗、战争、文化四大核心领域，单一国家监管出现“伦理洼地”效应。3月，某跨国量化基金利用监管时差，在A国股市收盘后于B国衍生品市场释放由AI合成的虚假财报音频，导致次日两市波动超6%，获利数亿美元，而两国监管均无法可依。事件凸显“算法套利”对全球金融稳定的系统性威胁，亟需宪法级框架确立跨境管辖权与刑事责任。其次，军事AI的“算法北约”正在形成。2025年7月，北约发布《自主武器伦理互操作条例》，要求成员国AI武器系统必须嵌入“人类否决链”，但非成员国不受约束。此举引发全球军备伦理失衡，联合国裁军会议连续五次未能达成议定书。若缺乏全球宪法级文件，类似《日内瓦公约》的约束，AI军备竞赛将滑向“零道德”深渊。再次，文化主权的算法侵蚀亟需宪法救济。2025年8月，非洲联盟指控某大型语言模型在训练语料中把斯瓦希里语标记为“低资源噪声”，导致生成内容持续输出殖民刻板印象。现有WTO规则仅涵盖货物与服务，文化算法歧视不在调整范围。全球宪法级框架可将“数字文化权”上升为人权，赋予受害国家集体诉讼资格。反对者认为全球宪法将抑制创新，但2025年《全球AI伦理指数》显示，立法越完备的国家反而吸引越多合规