2026年人工智能技术与伦理问题试题库

2026年人工智能技术与伦理问题试题库一、单选题（每题2分，共20题）1.在某商业银行应用AI进行信贷审批时，若系统因过度依赖历史数据导致对某少数民族群体的贷款拒绝率显著高于其他群体，这属于哪种伦理问题？A.算法偏见B.数据隐私C.安全漏洞D.可解释性不足2.中国《新一代人工智能发展规划》中强调的“以人为本”原则，主要针对AI技术的哪种风险？A.技术失控B.经济冲击C.社会公平D.环境污染3.在医疗AI领域，若某算法因训练数据缺乏代表性导致对女性患者的诊断准确率低于男性，应优先采取哪种措施？A.提高算法复杂度B.增加计算资源C.扩充多元化数据集D.忽略性别差异4.欧盟《人工智能法案》草案中，对高风险AI系统提出的“透明度要求”主要指什么？A.算法必须公开源代码B.使用者需被告知AI介入C.系统决策逻辑需可解释D.数据采集需匿名化5.某科技公司开发的智能客服系统因语言模型训练不足，对方言用户的理解率极低，这反映的技术伦理问题是什么？A.透明度不足B.公平性缺失C.可靠性欠佳D.数据安全风险6.在自动驾驶伦理框架中，“最小化伤害原则”最适用于哪种场景？A.车辆维护保养B.道路拥堵疏导C.碰撞事故决策D.电池续航管理7.某教育机构使用AI分析学生行为数据时，若未取得家长同意即收集其社交媒体信息，违反了哪个法规？A.《网络安全法》B.《个人信息保护法》C.《教育法》D.《数据安全法》8.在AI医疗影像诊断中，若系统因过度拟合训练数据导致对罕见病例的误诊率升高，该问题属于什么缺陷？A.算法鲁棒性不足B.数据标注错误C.系统硬件故障D.医生操作失误9.某企业开发的AI招聘系统因学习历史招聘数据中的性别偏见，导致对女性候选人的推荐率偏低，这属于什么问题？A.算法公平性缺失B.数据采集漏洞C.系统过拟合D.法律合规风险10.在AI监管领域，中国《互联网信息服务深度合成管理规定》强调的“内容标识”要求，主要针对什么风险？A.数据泄露B.算法歧视C.深度伪造D.系统稳定性二、多选题（每题3分，共10题）1.中国在推动AI治理时，强调的“数据要素市场化配置”与伦理保护的关系体现在哪些方面？A.数据脱敏技术应用B.个人信息授权机制C.数据交易收益共享D.算法监管标准制定2.欧盟《人工智能法案》将AI分为四个风险等级，其中属于“不可接受风险”的类别包括哪些？A.实时面部识别系统B.医疗诊断AIC.自动驾驶系统D.深度伪造工具3.在AI伦理审查中，企业应考虑的公平性维度包括哪些？A.群体代表性B.算法偏见检测C.权益分配均衡D.决策透明度4.某AI系统因训练数据包含历史性别薪酬差异，导致对求职者的薪资预测存在偏见，该问题涉及哪些伦理原则？A.非歧视B.公平性C.可解释性D.责任性5.中国在AI医疗应用中面临的伦理挑战包括哪些？A.数据隐私保护B.算法决策责任归属C.少数民族群体数据不足D.医疗资源分配不均6.美国《AI风险管理与减轻法案》草案提出的合规要求，主要涵盖哪些方面？A.算法审计机制B.数据安全认证C.透明度报告D.伦理审查流程7.在自动驾驶伦理困境中，如“电车难题”场景，涉及的核心伦理原则包括哪些？A.生命权优先B.行为可预测性C.受害者最小化D.责任追溯8.AI技术在金融领域的伦理风险主要体现在哪些方面？A.算法歧视B.数据隐私侵犯C.金融排斥D.系统黑箱操作9.中国在《新一代人工智能治理原则》中提出的“安全可控”要求，具体包括哪些措施？A.算法风险评估B.系统安全加固C.数据隔离机制D.伦理审查制度10.AI生成内容的伦理争议主要集中在哪些方面？A.原创权归属B.内容真实性C.法律责任界定D.社会信任危机三、判断题（每题1分，共10题）1.AI算法的“可解释性”要求所有模型必须提供完整决策逻辑，这一观点是否正确？2.中国《数据安全法》规定，数据处理活动必须具有明确、合理的目的，且限于实现目的的最小范围，这一表述是否正确？3.欧盟《人工智能法案》草案将“社会福祉类AI”列为低风险应用，无需特殊监管，这一说法是否正确？4.在自动驾驶系统中，若算法因训练数据不足导致对极端天气场景反应不足，该问题属于技术缺陷而非伦理问题，这一观点是否正确？5.中国在《个人信息保护法》中规定，敏感个人信息的处理需取得个人“单独同意”，这一要求是否适用于所有AI应用场景？6.AI医疗影像诊断系统因未标注部分罕见病例数据，导致误诊率升高，该问题属于数据缺陷而非算法偏见，这一观点是否正确？7.美国《公平借贷法》要求金融机构的信贷审批系统不得存在性别歧视，这一规定对AI信贷系统同样适用，是否正确？8.中国在《互联网信息服务深度合成管理规定》中要求“深度合成内容必须添加显著标识”，这一要求仅适用于媒体领域，是否正确？9.AI招聘系统因学习历史数据中的地域偏见，导致对某省份求职者推荐率偏低，该问题属于算法公平性范畴，是否正确？10.欧盟《人工智能法案》草案将“AI系统必须可追溯”作为核心要求，这一规定是否适用于所有商业AI应用？四、简答题（每题5分，共5题）1.简述中国在AI伦理审查中的“三重底线”原则及其应用场景。2.解释“算法偏见”的定义，并列举三种常见的算法偏见类型。3.在自动驾驶伦理中，“电车难题”的两种解决方案分别是什么？各自体现的伦理原则是什么？4.中国《个人信息保护法》中关于“数据最小化原则”的具体要求是什么？如何应用于AI领域？5.欧盟《人工智能法案》草案中提出的“人类监督”要求，对高风险AI系统的具体意义是什么？五、论述题（每题10分，共2题）1.结合中国和欧盟的AI监管政策，分析两国在算法公平性保护方面的异同点，并探讨未来可能的发展方向。2.论述AI技术在医疗领域的伦理挑战，并提出中国在推动AI医疗应用时应采取的监管措施和政策建议。答案与解析一、单选题答案1.A2.C3.C4.C5.B6.C7.B8.A9.A10.C二、多选题答案1.A,B,C2.A,D3.A,B,C4.A,B5.A,B,C6.A,B,C,D7.A,C8.A,B,C,D9.A,B,C,D10.A,B,C,D三、判断题答案1.×2.√3.×4.×5.√6.×7.√8.×9.√10.×四、简答题答案1.中国AI伦理审查的“三重底线”原则及其应用场景-底线一：不危害国家安全和社会公共利益。如军事、司法等敏感领域的AI应用需严格审批。-底线二：不侵犯个人和组织合法权益。如AI招聘系统需避免性别、地域歧视。-底线三：不违背社会公序良俗。如AI生成内容不得传播违法或不良信息。应用场景：政府审批、企业研发、公共服务等领域需进行伦理评估。2.算法偏见的定义及类型-定义：AI系统因训练数据或算法设计存在偏见，导致对特定群体的决策结果不公。-类型：-历史偏见：系统学习历史数据中的歧视性模式（如性别薪酬差异）。-选择偏差：数据采集范围不足，导致代表性不足（如医疗AI对少数族裔数据缺乏）。-算法设计偏见：模型设计本身存在倾向性（如面部识别系统对女性识别率低）。3.“电车难题”的解决方案及伦理原则-方案一：牺牲少数保全多数。如自动驾驶系统优先保护乘客而非行人，体现“生命权优先”原则。-方案二：最小化伤害。如系统随机选择牺牲对象，避免有意识的选择，体现“责任分散”原则。4.中国《个人信息保护法》的“数据最小化原则”-要求：收集个人信息需“最小必要”，不得超出实现目的范围。AI应用：AI系统需仅收集实现功能所需数据（如医疗AI仅采集诊断相关信息）。5.欧盟《人工智能法案》“人类监督”要求-意义：高风险AI系统需有人类介入确保决策合理性，防止算法失控。如自动驾驶系统需设置紧急接管机制。五、论述题答案1.中欧AI监管政策的异同点及发展方向-相同点：-都强调算法公平性、透明度和人类监督。-都针对高风险AI应用提出严格监管（如医疗、金融领域）。-差异点：-中国更注重产业推动，如《新一代人工智能发展规划》强调技术发展。-欧盟更强调严格限制，如禁止高风险AI应用（实时面部识别）。-发展方向：未来可能趋向协同监管，如数据跨境