2026年人工智能伦理与法律规范问题库

2026年人工智能伦理与法律规范问题库一、单选题（共5题，每题2分）1.题目：某科技公司开发的智能推荐系统，因算法偏见导致对特定群体进行差异化服务，引发社会争议。根据《欧盟人工智能法案》（草案），该系统应被归类为哪种风险等级？A.具有不可接受风险的AI系统B.具有有限风险的AI系统C.具有最小风险的AI系统D.可由第三方认证的AI系统2.题目：中国《人工智能伦理指南》提出的数据治理原则中，哪一项强调“算法透明”与“结果可解释”？A.公平性原则B.可解释性原则C.安全性原则D.可持续性原则3.题目：某医院使用AI辅助诊断系统，因未充分告知患者算法局限性导致误诊。根据《美国医疗设备法规》（草案），医院需承担的法律责任主要涉及：A.产品责任B.合同责任C.知识产权侵权D.职业道德违规4.题目：某自动驾驶汽车在恶劣天气下因传感器失效导致事故，制造商是否需承担责任的判断依据不包括：A.算法可靠性测试报告B.事故发生时的天气数据C.车辆维护记录D.第三方黑客攻击记录5.题目：中国《数据安全法》与欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）在跨境数据传输监管上的核心差异在于：A.审批流程复杂度B.数据本地化要求C.监管机构设置D.个人权利范围二、多选题（共5题，每题3分）1.题目：为防范AI生成虚假信息（Deepfake），以下哪些措施符合《OECD人工智能原则》的推荐？A.建立内容溯源机制B.实施算法审计制度C.对高风险应用强制标注D.禁止所有深度伪造技术2.题目：中国《个人信息保护法》规定的“最小必要原则”适用于AI应用场景时，应重点关注：A.数据采集范围B.算法训练数据脱敏C.数据共享协议D.用户同意形式3.题目：某AI招聘系统因性别歧视被起诉，法院在审理时可能参考以下哪些法律依据？A.《劳动法》反歧视条款B.《消费者权益保护法》C.《就业促进法》平等就业条款D.《算法公平性基准》（行业标准）4.题目：根据《日本人工智能伦理指南》，企业在部署AI系统时应建立的风险评估框架应包含：A.社会影响评估B.算法偏见检测C.应急处置预案D.知识产权合规审查5.题目：欧盟《人工智能法案》草案中，关于“高风险AI系统”的监管要求包括：A.持续监控义务B.透明度报告制度C.第三方独立测试D.紧急停止机制三、判断题（共10题，每题1分）1.题目：AI系统的“黑箱问题”完全可以通过增加训练数据量来解决。（×）2.题目：中国《网络安全法》与欧盟《非个人数据自由流动条例》均要求数据跨境传输需获得用户明确同意。（×）3.题目：自动驾驶汽车的“伦理困境”（如电车难题）可以通过法律强制规定解决方案。（×）4.题目：根据《韩国人工智能伦理宪章》，所有AI应用都必须经过政府预先审批。（×）5.题目：AI生成的创意内容（如音乐、绘画）的版权归属默认归原始数据提供者所有。（×）6.题目：美国《公平信用报告法》对AI信用评分系统的监管要求低于欧盟GDPR。（√）7.题目：AI医疗诊断系统若未标注“非最终诊断意见”，则医疗机构可完全免除责任。（×）8.题目：中国《人工智能伦理指南》与欧盟《人工智能法案》在“人类监督”原则表述上完全一致。（×）9.题目：根据《新加坡人工智能战略》，政府将优先支持具有“可解释性”的AI研发。（√）10.题目：AI系统的“可解释性”要求算法决策过程对普通用户完全透明。（×）四、简答题（共4题，每题5分）1.题目：简述欧盟《人工智能法案》草案中，针对“不可接受风险AI系统”的禁止性规定及其立法理由。2.题目：中国《数据安全法》与《个人信息保护法》在AI应用场景下如何体现“协同监管”原则？3.题目：分析自动驾驶汽车事故中，制造商与使用者的责任划分依据的典型法律冲突（以中美法律为例）。4.题目：根据《OECD人工智能原则》，企业如何构建AI伦理审查委员会以落实“人类监督”要求？五、论述题（共2题，每题10分）1.题目：结合具体案例，论述AI算法偏见对就业市场可能产生的伦理风险及法律规制路径。2.题目：比较中美两国在AI监管模式上的差异（如美国行业自律vs中国分级分类监管），并分析其各自的优劣势。答案与解析一、单选题答案1.A2.B3.A4.D5.B解析：1.欧盟草案将AI系统分为4类风险等级，具有不可接受风险的AI（如社会评分系统）被禁止使用。2.中国《人工智能伦理指南》明确“可解释性”是数据治理核心原则之一。3.医疗AI应用属高风险医疗设备范畴，主要适用产品责任法。4.第三方攻击记录属于外部因素，与制造商算法设计无关。5.中国强调“安全评估+标准认证”的柔性监管，欧盟更侧重“硬性分类禁用”。二、多选题答案1.ABC2.ABD3.AC4.ABC5.ABCD解析：1.OECD推荐技术溯源、算法审计和强制性标记，但禁止措施过于极端。2.最小必要原则关注数据最小化采集、去标识化处理和明示同意。3.中美法律均禁止就业歧视，但中国强调劳动者权益保护，美国更侧重消费者权益。4.日本指南要求社会影响、偏见检测和应急预案，但知识产权审查属合规范畴。5.欧盟草案要求高风险AI需持续监控、报告、测试和紧急停止。三、判断题答案1.×（黑箱问题源于模型复杂度，数据量无法解决根本性可解释性问题）2.×（中国需安全评估，欧盟需认证，均非简单同意）3.×（伦理困境本质是价值冲突，法律无法统一规定）4.×（韩国强调“伦理认证”而非审批制）5.×（默认归开发者，需创作意图证明）6.√（美国信用评分监管较欧盟宽松）7.×（未标注即默认为最终意见，医院仍需尽到告知义务）8.×（中国强调“必要性”和“透明度”，欧盟侧重“风险分级”）9.√（新加坡战略明确“负责任创新”导向）10.×（可解释性要求分层级，对专家可简化，对公众需通俗化）四、简答题答案1.欧盟草案禁止不可接受风险AI：包括社会评分系统、关键基础设施的自主决策AI、操纵人类行为的高风险系统。立法理由基于《欧盟基本权利宪章》，认为此类AI可能侵犯生命权、自由权及民主制度基础。2.中国AI协同监管：-《数据安全法》要求安全评估（国家网信办+行业主管部门）；-《个人信息保护法》通过“目的限定”和“最小必要”约束数据全生命周期；-跨部门协调机制（如工信部+公安部）确保算法合规。3.中美责任冲突：-美国《产品责任法》强调“严格责任”（无过错即担责），适合算法缺陷；-中国《侵权责任法》采用“过错推定”，需证明未尽到合理审查义务。案例：Uber自动驾驶事故中，美国法院判决制造商承担部分责任，中国法院则更关注使用方操作规范。4.伦理审查委员会构建：-成员构成：法律专家（数据合规）、技术专家（算法审计）、伦理学者、社会代表；-职权：事前风险评估、事中监督、事后争议调解；-制度设计：参考ISO27001框架，结合《OECD原则》中的透明度要求。五、论述题答案1.AI算法偏见与就业市场风险：-案例：Amazon招聘系统因训练数据偏向男性简历，导致性别歧视；-风险：加剧阶层固化、违反《就业促进法》平等权；-规制路径：欧盟强制偏见审计、中国《数据安全法》算法备案、行业建立偏见检测标准（如AIFairness360）。2.中美监管模式比较：-美国：以《联