2026年人工智能伦理与道德问题研究试题

2026年人工智能伦理与道德问题研究试题一、单选题（每题2分，共20题）1.在中国，人工智能伦理审查机制主要由以下哪个部门主导？A.科技部B.工业和信息化部C.中央网络安全和信息化委员会D.国家卫生健康委员会答案：C2.以下哪项不属于《深圳经济特区人工智能产业促进条例》中明确禁止的行为？A.开发用于金融欺诈的人工智能系统B.利用人工智能技术进行大规模人脸识别监控C.基于人工智能进行个性化广告推送D.开发用于自动驾驶的AI系统答案：C3.在欧盟《人工智能法案》（拟议）中，哪种级别的人工智能被列为“不可接受”并禁止使用？A.合规级（Level1）B.有条件使用级（Level2）C.有限风险级（Level3）D.高风险级（Level4）答案：A4.以下哪个案例最能体现算法偏见对就业市场的影响？A.搜索引擎结果因用户偏好产生过滤气泡B.信贷审批系统对特定人群的拒绝率过高C.社交媒体推荐算法导致信息茧房D.医疗诊断AI因训练数据不足给出错误建议答案：B5.在中国《新一代人工智能治理原则》中，“以人为本”的核心要求不包括以下哪项？A.保障公民基本权利不受算法侵害B.鼓励企业过度收集用户数据以优化算法C.提升公众对人工智能的参与度和知情权D.建立算法透明度报告制度答案：B6.以下哪项不属于《欧盟人工智能法案》中提出的“人类监督”原则？A.高风险AI系统必须全程有人工监控B.企业需建立算法影响评估机制C.用户有权要求人工干预AI决策D.AI系统需自动记录所有决策过程答案：D7.在中国，因人工智能产品造成损害的赔偿责任主体，以下说法正确的是？A.仅由AI开发者承担责任B.仅由产品使用方承担责任C.采用“开发者+使用方”连带责任原则D.赔偿责任需根据具体情况判定答案：D8.以下哪项不属于《香港特别行政区人工智能发展策略》中强调的伦理原则？A.公平无歧视B.数据隐私保护C.企业利益最大化D.可解释性与透明度答案：C9.在日本《人工智能基本法》中，哪种行为被视为“人工智能歧视”？A.AI系统因优化效率而减少服务对象B.AI系统因学习历史数据产生偏见C.AI系统拒绝向特定人群提供服务D.AI系统自动调整价格策略答案：C10.在《新加坡人工智能伦理框架》中，哪项原则与“公众信任”关系最密切？A.可靠性与安全性B.公平性与非歧视C.透明度与可解释性D.经济效益最大化答案：C二、多选题（每题3分，共10题）1.中国《数据安全法》对人工智能应用提出哪些合规要求？A.数据分类分级管理B.算法安全评估C.个人信息最小化采集D.跨境数据传输审批答案：ABCD2.欧盟《人工智能法案》中，高风险AI系统需满足哪些要求？A.具备完整文档记录B.实施人类监督机制C.定期进行影响评估D.提供用户透明度报告答案：ABCD3.以下哪些场景可能引发算法偏见问题？A.招聘筛选系统B.信贷风险评估C.医疗影像诊断D.新闻推荐算法答案：ABCD4.中国《人工智能伦理规范》提出的社会责任要求包括哪些？A.推动技术普惠发展B.防止技术滥用C.建立伦理审查机制D.提升公众数字素养答案：ABCD5.以下哪些措施有助于缓解人工智能带来的就业冲击？A.政府提供职业转型培训B.企业建立人机协同工作模式C.鼓励终身学习D.发展人工智能伦理咨询行业答案：ABCD6.欧盟《人工智能法案》中，哪些AI系统被列为高风险？A.医疗诊断系统B.自动驾驶汽车C.信贷审批系统D.监控安防系统答案：ABCD7.中国《互联网信息服务深度合成管理规定》对人工智能内容生成提出哪些要求？A.明确告知用户AI生成内容B.建立内容溯源机制C.禁止恶意深度伪造D.要求企业实名认证答案：ABC8.以下哪些原则属于《新加坡人工智能伦理框架》的核心内容？A.安全与可靠B.公平与包容C.透明与可解释D.问责与治理答案：ABCD9.在中国，人工智能伦理审查的主要流程包括哪些环节？A.需求分析B.影响评估C.专家论证D.审查意见反馈答案：ABCD10.欧盟《人工智能法案》中，哪些主体需承担AI合规责任？A.算法开发者B.产品生产者C.系统使用方D.数据提供者答案：ABCD三、判断题（每题2分，共10题）1.人工智能的“可解释性”要求算法决策过程必须完全透明。（×）2.中国《个人信息保护法》与人工智能应用没有直接关联。（×）3.欧盟《人工智能法案》将“有益性”作为AI合法性的核心标准。（×）4.日本《人工智能基本法》强调“负责任创新”原则。（√）5.人工智能伦理审查是欧美国家的专属制度。（×）6.在中国，人工智能产品造成损害时，用户无权要求赔偿。（×）7.欧盟《人工智能法案》将AI分为四个风险等级。（√）8.人工智能算法偏见问题在任何国家都不被重视。（×）9.新加坡《人工智能伦理框架》强调“经济效益优先”原则。（×）10.中国《数据安全法》与人工智能数据合规无关。（×）四、简答题（每题5分，共6题）1.简述中国在人工智能伦理审查方面的主要特点。答：中国人工智能伦理审查具有以下特点：（1）多部门协同机制，由中央网络安全和信息化委员会牵头，科技部、工信部等部门参与；（2）结合国情制定标准，强调技术发展与伦理平衡；（3）分行业分类别审查，针对医疗、金融等高风险领域制定专项规范；（4）动态监管与持续改进，要求企业定期提交算法影响报告。2.比较欧盟与中国的AI监管模式差异。答：欧盟模式特点：-基于风险分级监管（4级分类）；-强制性伦理审查要求；-注重基本权利保护。中国模式特点：-行业导向与国家标准结合；-伦理审查与数据合规联动；-强调技术治理与法律协同。3.人工智能算法偏见的主要成因有哪些？答：（1）数据采集偏差，训练数据反映历史歧视；（2）算法设计缺陷，模型简化导致忽略少数群体；（3）评价标准单一，仅以效率优化为目标；（4）社会反馈缺失，偏见循环强化。4.简述《深圳经济特区人工智能产业促进条例》中的伦理保障措施。答：（1）建立算法备案制度；（2）要求高风险应用必须经伦理评估；（3）设立人工智能伦理委员会；（4）明确算法歧视的认定与救济路径。5.人工智能对就业市场可能产生哪些伦理挑战？答：（1）结构性失业风险；（2）技能鸿沟加剧；（3）决策权过度集中；（4）劳动者权益保障缺失。6.解释“人工智能透明度”的内涵及其实现路径。答：内涵：-用户可理解算法基本原理；-企业需说明数据使用方式；-决策过程可追溯。实现路径：（1）标准化文档说明；（2）开发可解释AI工具；（3）建立第三方评估机制。五、论述题（每题10分，共2题）1.论述人工智能伦理审查的国际比较与中国实践。答：国际比较：欧美国家以欧盟为代表，建立严格的风险分级制度；美国更注重行业自律与案例判例；亚洲国家如新加坡强调技术伦理融合，日本侧重负责任创新。中国实践：（1）制度创新：设立国家AI伦理委员会，整合科技伦理、数据安全等多领域；（2）标准先行：发布《人工智能伦理规范》《算法推荐管理规定》等；（3）区域试点：深圳、杭州等城市开展算法监管试点；（4）挑战：如何平衡创新与监管、技术中立与价值引导。2.分析人工智能算法偏见的社会危害及应对策略。答：社会危害：（1）加剧社会不公，如信贷、招聘中的歧视；（2）削弱公众对技术的信任