2026年人工智能伦理规范与法律责任知识竞赛试题

2026年人工智能伦理规范与法律责任知识竞赛试题一、单选题（共10题，每题2分，共20分）1.根据《欧盟人工智能法案（草案）》草案，以下哪种人工智能应用被归类为具有“不可接受风险”并需严格限制？A.医疗诊断系统B.实时面部识别系统C.智能家居设备D.自动驾驶汽车2.《中华人民共和国数据安全法》规定，数据处理者未采取必要措施保障数据安全，导致发生数据泄露的，应承担什么法律责任？A.仅承担行政罚款B.仅承担民事赔偿C.可能面临行政、民事乃至刑事责任D.免责，若能证明无主观过错3.在人工智能伦理中，“算法偏见”主要指什么问题？A.算法运行速度过慢B.算法无法处理复杂任务C.算法因训练数据偏差导致歧视性结果D.算法能耗过高4.某科技公司开发的AI招聘系统因未对性别标识进行脱敏处理，导致女性候选人被系统优先排除。依据《就业促进法》，该公司的行为可能违反哪项规定？A.反不正当竞争法B.反垄断法C.反就业歧视条款D.隐私保护条款5.日本《人工智能基本法》强调“负责任的创新”，以下哪项最符合该原则？A.尽可能提升AI性能而不顾社会影响B.优先推动AI商业变现C.在AI应用前进行充分的社会影响评估D.仅关注技术突破6.美国FTC（联邦贸易委员会）在处理AI相关投诉时，最常依据哪项法律原则？A.合同法优先原则B.公平竞争原则C.知识产权优先原则D.行业自律优先原则7.当自动驾驶汽车因AI决策造成事故时，法律责任主体通常包括哪些？A.车辆制造商B.车主C.AI开发者D.以上所有8.《个人信息保护法》规定，个人有权要求删除其信息，但以下哪种情况除外？A.信息处理者获得个人明确同意B.信息用于合法公共服务C.信息被用于商业广告推送D.信息用于学术研究且已去标识化9.在AI伦理审查中，“透明度原则”的核心要求是什么？A.必须公开算法所有代码细节B.用户有权了解AI决策的基本逻辑C.算法必须可被反向工程D.算法性能必须公开10.某AI系统通过分析用户购物数据预测其消费倾向，但未明确告知用户数据被用于此类分析。依据《消费者权益保护法》，该行为可能违反哪项权利？A.知情权B.选择权C.质量权D.安全权二、多选题（共5题，每题3分，共15分）1.《欧盟人工智能法案》将AI分为四类风险等级，以下哪些属于“高风险AI”应用？A.医疗诊断设备B.自动驾驶汽车（特定场景）C.智能玩具D.实时翻译系统2.数据安全法中规定的“关键信息基础设施运营者”包括哪些类型？A.电力公司B.通信运营商C.金融机构D.教育机构3.AI伦理中的“公平性原则”要求避免哪些问题？A.算法对特定群体产生歧视B.算法决策结果不可解释C.数据采集过程存在偏见D.算法运行效率低下4.自动驾驶事故中，可能承担连带责任的法律主体包括？A.车辆零部件供应商B.保险公司C.地图服务商D.车辆维修机构5.个人信息保护法中，哪些情况允许处理个人信息而无需获得个人同意？A.为订立合同所必需B.为履行法定义务所必需C.为保护个人或他人重大利益所必需D.为商业广告所必需三、判断题（共10题，每题1分，共10分）1.AI系统若仅处理公开数据，则无需遵守《个人信息保护法》。2.中国《民法典》明确将AI生成的作品纳入著作权保护范围。3.欧盟《人工智能法案》草案建议对无风险AI应用实行免许可制。4.美国对AI研发实行完全自由放任政策，无相关法律监管。5.算法偏见仅存在于监督学习模型中，非监督学习模型不受影响。6.自动驾驶汽车的责任认定完全取决于事故发生时车辆是否联网。7.《数据安全法》规定，数据出境需经过国家网信部门的安全评估。8.日本《人工智能基本法》要求所有AI系统必须通过伦理审查。9.AI生成的虚假新闻若未造成实际损害，则无需承担法律责任。10.中国《网络安全法》规定，关键信息基础设施运营者需进行等保测评。四、简答题（共4题，每题5分，共20分）1.简述《欧盟人工智能法案》中“不可接受风险”AI应用的禁止性规定。2.解释“算法可解释性”在AI伦理中的意义，并举例说明其重要性。3.结合《数据安全法》和《个人信息保护法》，说明数据跨境传输需满足哪些条件？4.自动驾驶汽车发生事故时，责任划分通常考虑哪些因素？五、论述题（共2题，每题10分，共20分）1.结合具体案例，分析AI算法偏见如何影响社会公平，并提出可能的解决措施。2.论述《欧盟人工智能法案》对全球AI伦理立法的启示，并对比中国和美国的AI监管差异。答案与解析一、单选题答案与解析1.B解析：根据《欧盟人工智能法案》草案，实时面部识别系统被归为“不可接受风险”AI，需严格限制或禁止使用。其他选项中，医疗诊断系统属于“高风险AI”，智能家居和自动驾驶汽车属于“有限风险AI”。2.C解析：《数据安全法》第63条明确，数据处理者未采取必要措施导致数据泄露的，将面临行政罚款、民事赔偿，甚至刑事责任。3.C解析：算法偏见指AI因训练数据中的系统性偏差，对特定群体产生歧视性结果，如性别、种族歧视。4.C解析：《就业促进法》第3条禁止就业歧视，AI招聘系统因性别偏见排除女性候选人，违反反就业歧视条款。5.C解析：日本《人工智能基本法》强调“负责任的创新”，要求在AI应用前进行社会影响评估，以平衡技术发展与伦理风险。6.B解析：美国FTC主要依据“公平竞争”原则处理AI相关投诉，如算法歧视、数据滥用等。7.D解析：自动驾驶事故责任主体包括制造商、车主、AI开发者，需根据具体情况划分责任。8.C解析：《个人信息保护法》第17条允许在特定情形下处理个人信息（如获得同意、履行法定义务），但商业广告推送需单独同意。9.B解析：“透明度原则”要求用户有权了解AI决策的基本逻辑，而非必须公开全部代码（如商业秘密）。10.A解析：未明确告知用户数据用途，违反《消费者权益保护法》的“知情权”。二、多选题答案与解析1.A、B解析：高风险AI包括医疗诊断设备（如义眼、假肢）和特定场景的自动驾驶汽车。智能玩具和实时翻译系统属于低风险或有限风险。2.A、B、C解析：《数据安全法》第31条定义关键信息基础设施运营者，包括电力、通信、金融等。教育机构不属于该范畴。3.A、C解析：公平性原则要求避免算法歧视（A）和数据偏见（C），可解释性（B）和效率（D）不属于公平性范畴。4.A、C解析：零部件供应商（A）和地图服务商（C）可能因产品缺陷或数据错误导致事故，需承担连带责任。保险（B）和维修（D）通常不直接承担法律责任。5.A、B、C解析：《个人信息保护法》第13条允许在合同订立、履行法定义务、保护重大利益时处理信息，商业广告需额外同意。三、判断题答案与解析1.×解析：即使处理公开数据，若涉及个人信息（如通过面部识别关联身份），仍需遵守《个人信息保护法》。2.√解析：《民法典》第123条将AI生成的作品纳入著作权保护范围，但需满足创造性要求。3.√解析：草案建议无风险AI（如AI聊天机器人）免许可，高风险AI需强制监管。4.×解析：美国虽强调技术自由，但通过《人工智能法案》草案等逐步加强监管。5.×解析：非监督学习模型（如聚类算法）也可能因数据偏差产生偏见。6.×解析：责任划分需考虑车辆是否联网、AI系统是否合格、车主是否违规驾驶等综合因素。7.√解析：《数据安全法》第40条要求出境前经网信部门评估。8.×解析：日本法律仅对特定高风险AI（如医疗、金融领域）要求伦理审查。9.×解析：虚假新闻若造成损害（如欺诈、名誉侵权），需承担法律责任。10.√解析：《网络安全法》第34条要求关键信息基础设施运营者进行等保测评。四、简答题答案与解析1.《欧盟人工智能法案》中“不可接受风险”AI的禁止性规定答：禁止在法律禁止的领域使用高风险AI，如：-实时面部识别系统（除非特定例外）；-影响基本权利的分类AI（如招聘、信贷审批）；-高风险AI应用于关键基础设施（如自动驾驶卡车）。2.算法可解释性的意义及案例答：可解释性要求AI决策过程透明，便于用户和监管机构理解。例如：-医疗AI若能解释诊断依据，患者可质疑错误结果；-招聘AI需说明拒绝原因，避免歧视诉讼。3.数据跨境传输条件答：需满足：-出境前经国家网信部门安全评估；-数据接收方承诺保护数据安全；-跨境传输符合国家规定标准合同或认证。4.自动驾驶事故责任划分因素答：包括：-AI系统是否合格；-车辆硬件是否存在缺陷；-车主是否违规驾驶；-第三方责任（如地图错误）。五、论述题答案与解析1.AI算法偏见的社会影响与解决措施答：-影响：如亚马逊