2026年人工智能伦理法律与社会影响研究题

2026年人工智能伦理、法律与社会影响研究题一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）考察方向：人工智能伦理基本原则与法律适用1.某医疗机构使用AI系统预测患者病情，但系统因训练数据偏差导致对少数族裔患者预测准确率显著降低。根据《欧盟人工智能法案（草案）》，该系统属于哪种风险等级？A.不可接受风险B.有特定条件的高风险C.有限风险D.低风险2.在自动驾驶汽车事故中，若系统因遵守法律条款（如让行行人）而牺牲乘客生命，依据功利主义伦理观，以下哪种解释最合理？A.系统行为符合法律但违背道德B.系统行为既合法又符合道德C.系统行为违法但符合道德D.系统行为既违法又违背道德3.中国《个人信息保护法》规定，企业使用AI技术处理敏感个人信息时需获得“单独同意”，以下哪种场景可能豁免该要求？A.为用户画像提供个性化推荐B.金融风控模型训练C.公安部门打击犯罪辅助分析D.医疗诊断辅助4.若某AI系统被用于招聘筛选，因学习历史数据中存在性别歧视而排斥女性候选人，依据《美国公平就业和住房法案（FEHA）》，雇主需承担什么责任？A.无需承担责任，因系统行为基于数据B.需证明系统决策中无歧视成分C.必须修改系统以消除偏见D.只需向候选人道歉5.在中国，企业使用AI生成虚拟主播带货直播，若主播言论引发消费者权益纠纷，根据《电子商务法》，平台的责任界定以下哪种说法正确？A.平台无责任，因内容由AI生成B.平台需承担连带责任C.平台需审核AI生成内容D.平台需提供技术支持但不担责6.若AI系统因算法漏洞泄露用户隐私，根据《德国联邦数据保护法（GDPR）》，企业需在多少小时内通知监管机构？A.24小时B.48小时C.72小时D.7天内7.在自动驾驶伦理困境中，“不伤害原则”与“行善原则”冲突时，以下哪种决策优先级更符合中国《民法典》规定？A.优先保护乘客利益B.优先保护行人利益C.平衡双方利益但需明示决策逻辑D.以保险公司赔付成本为标准8.若AI生成的学术论文被用于学术不端，根据《国际学术出版伦理规范》，作者需承担什么责任？A.仅需删除论文，无需赔偿B.需赔偿期刊版面费C.需公开道歉并承担论文抄袭责任D.由AI开发者承担全部责任9.在AI医疗诊断中，若系统因未充分披露不确定性而误导医生，根据《美国医疗食品和药品监管法（FD&CAct）》，医疗器械生产商需提供哪种证据？A.系统通过FDA认证B.临床试验成功率超过90%C.说明书标注“存在局限性”D.医生签署免责声明10.若AI系统在文化领域生成作品引发版权争议，根据《世界知识产权组织版权公约（WCT）》，以下哪种情况可能判定为合理使用？A.系统未改变原作风格B.使用者为个人学习目的C.原作已进入公有领域D.系统仅用于商业广告二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）考察方向：跨国AI治理与行业监管差异1.欧盟《人工智能法案》将AI系统分为四级风险，以下哪些属于高风险应用？A.自主武器系统B.实时人脸识别系统C.AI招聘筛选工具D.智能家居设备2.在中国，企业使用AI技术处理个人信息需满足哪些条件？A.具有明确处理目的B.以最小必要原则收集数据C.用户可撤回同意D.必须采用去标识化技术3.若AI系统在司法领域被用于量刑建议，以下哪些法律条款可能限制其使用？A.《美国宪法第六修正案》B.《中国刑事诉讼法》C.《欧盟通用数据保护条例（GDPR）》D.《日本个人信息保护法案》4.在自动驾驶事故责任认定中，以下哪些因素可能影响法律判决？A.系统是否遵守交通规则B.车主是否干预系统操作C.车辆制造商是否提供合理维护D.事故发生地法律对自动驾驶的规定5.若AI生成的虚假新闻引发社会恐慌，以下哪些主体可能承担法律责任？A.内容生成AI开发者B.发布平台运营者C.新闻机构编辑D.虚假新闻消费者三、简答题（共4题，每题5分，合计20分）考察方向：AI伦理争议与法律实践1.简述“算法偏见”的构成要件及其在招聘场景中的表现形式。2.比较中美两国对AI医疗诊断的监管差异及其原因。3.阐述“数据最小化原则”在AI训练中的具体应用场景。4.分析AI生成内容（AIGC）对传统著作权制度的挑战。四、论述题（共2题，每题10分，合计20分）考察方向：AI对社会结构的深远影响1.结合具体案例，论述AI技术如何加剧社会不平等，并提出法律对策。2.分析AI对就业市场的影响，探讨劳动法如何适应“人机协作”的新形态。五、案例分析题（共1题，15分）考察方向：跨学科综合应用案例：某科技公司开发了一款AI教育机器人，通过分析学生答题习惯自动调整教学难度。但测试显示，该系统对农村学生的答题模式识别率较低，导致学习进度滞后。同时，家长投诉机器人存在“情绪管理”缺陷，因程序设计未考虑文化差异而频繁使用英语俚语。问题：（1）从伦理角度分析该案例中存在的争议点；（2）若该产品在中国市场推广，需满足哪些法律法规要求？（3）提出改进方案以平衡技术发展与社会责任。答案与解析一、单选题答案1.B解析：《欧盟人工智能法案（草案）》将AI系统分为不可接受风险、高风险、有限风险和低风险四类，医疗诊断系统因影响基本权利需被纳入高风险监管。2.A解析：功利主义强调结果最优，但法律优先原则可能导致道德困境，该场景体现法律与道德的冲突。3.C解析：中国《个人信息保护法》第28条明确，为维护国家安全、公共利益或履行法定职责的processing可豁免单独同意，公安部门打击犯罪属于此类。4.B解析：《美国FEHA》要求雇主证明歧视性决策中无主观偏见，AI系统需通过“偏见审计”排除歧视可能。5.B解析：《电子商务法》第45条要求直播平台对AI生成内容承担管理责任，即使内容由技术生成。6.C解析：《德国联邦数据保护法》第33条要求72小时内通知监管机构，但紧急情况下需立即报告。7.B解析：《民法典》第180条强调优先保护弱势群体，行人通常属于更弱势的权益主体。8.C解析：《国际学术出版伦理规范》要求作者对AI生成内容负责，需公开披露并承担抄袭责任。9.D解析：《FD&CAct》要求医疗器械充分披露风险，医生免责声明无效。10.B解析：WCT第10(2)条允许个人学习目的的合理使用，无需满足其他条件。二、多选题答案1.AB解析：欧盟将实时人脸识别、社会评分系统等列为高风险应用，智能家居属于低风险。2.ABC解析：中国《个人信息保护法》要求目的明确、最小必要、可撤回同意，去标识化技术并非强制。3.ABC解析：美国宪法保障陪审团审判权，日本法律对AI应用尚无明确条款。4.ABC解析：系统合规性、车主行为、制造商责任均可能影响判决，法律未强制要求消费者需承担责任。5.ABC解析：开发者、平台、机构均可能因传播虚假信息承担法律责任，消费者无需担责。三、简答题答案1.算法偏见的构成要件包括：①数据源偏差（训练数据反映历史歧视）；②算法设计缺陷（模型权重分配不均）；③应用场景歧视（决策机制排斥特定群体）。表现：如某招聘AI因学习历史数据中男性主导的职位描述，自动排斥女性候选人。2.美国侧重功能安全（如FDA认证），中国强调伦理审查（如《新一代人工智能治理原则》）。差异源于美国法律分散监管，中国采用“科技伦理委员会+行业主管”模式，反映两国治理体系差异。3.数据最小化原则要求AI训练仅使用达成目的所必需的数据，如医疗AI仅需分析病灶影像，无需患者全基因组数据。应用场景包括金融风控（仅用征信数据）、教育推荐（仅用学习记录）。4.AIGC挑战著作权制度：①作者身份认定（AI无版权主体）；②原创性判断（算法生成是否属创作）；③合理使用边界（如新闻报道引用AIGC内容）。现行法律多通过“类作品保护”或临时立法应对。四、论述题答案1.AI加剧社会不平等的表现：①教育领域，AI自适应学习系统因文化背景差异导致城乡学生差距扩大；②就业领域，算法招聘歧视高学历群体；法律对策包括：制定AI反歧视专项法规、强制算法透明度审计、建立偏见补偿基金。2.AI冲击就业市场：重复性岗位减少（如客服、数据录入），同时催生新职业（AI训练师）。劳动法需改革：①推广“人机协作”培训；②完善零工经济社保制度；③建立动态职业认证体系。五、案例分析题答案（1）伦理