2026年人工智能伦理与法律问题题集

2026年人工智能伦理与法律问题题集一、单选题（每题2分，共20题）1.在自动驾驶汽车面临不可避免的事故时，优先保护车内乘客还是车外行人？这体现了哪种伦理困境？A.功利主义困境B.道义论困境C.程序正义困境D.情感主义困境2.欧盟《人工智能法案》（草案）中，将AI分为不可接受、高风险、有限风险和最小风险四个等级，其主要依据是什么？A.技术成熟度B.经济效益C.风险对社会的影响程度D.企业规模3.中国《个人信息保护法》规定，AI系统处理个人信息时需遵循“目的明确+最小必要”原则，这主要针对的是哪种风险？A.算法歧视B.数据泄露C.隐私侵犯D.系统错误4.某科技公司开发的AI招聘系统因过度依赖简历关键词匹配导致性别歧视，该案件可能违反哪个国家的反歧视法？A.美国《平等就业机会法》B.中国《就业促进法》C.德国《劳动法》D.日本《劳动者基本权利保护法》5.在医疗领域，AI辅助诊断系统出现误诊可能引发的法律责任主体是谁？A.算法开发者B.医院管理者C.患者本人D.设备供应商6.中国《数据安全法》要求关键信息基础设施运营者对AI系统进行安全评估，其主要目的是什么？A.提升算法效率B.防止数据滥用C.降低开发成本D.增强市场竞争力7.某AI聊天机器人因学习用户数据生成不当言论被起诉，该案件可能涉及哪种法律责任？A.合同违约B.侵犯名誉权C.专利侵权D.知识产权纠纷8.在金融领域，AI信用评分系统因未充分披露算法透明度引发争议，该问题主要涉及哪个法律原则？A.公平竞争B.消费者权益保护C.知识产权保护D.市场监管9.欧盟《人工智能法案》草案提出，高风险AI系统需记录操作日志，其主要目的是什么？A.提升用户体验B.方便系统调试C.增强可追溯性D.降低运营成本10.中国《民法典》中关于“算法生成内容”的条款主要保护谁的权利？A.算法开发者B.内容消费者C.平台运营者D.数据提供者二、多选题（每题3分，共10题）1.AI伦理审查通常包含哪些核心内容？A.算法公平性B.数据隐私保护C.社会影响评估D.系统安全性E.用户知情同意2.美国《公平住房法》如何规制AI在房地产领域的应用？A.禁止基于种族的算法偏见B.要求算法透明度C.限制数据收集范围D.强制人工审核E.建立反歧视培训机制3.中国《网络安全法》对AI系统的数据跨境传输有哪些规定？A.需获得相关部门批准B.应采用加密传输C.不得传输敏感数据D.需签订数据保护协议E.应定期进行安全评估4.德国《人工智能责任法》（草案）提出，AI产品需标注“由AI生成”，这可能对哪些行业产生影响？A.新闻媒体B.广告营销C.文化出版D.教育培训E.金融科技5.在自动驾驶事故中，如何界定AI系统的责任？A.根据算法设计B.根据使用场景C.根据制造商责任D.根据第三方干预E.根据事故原因6.欧盟《人工智能法案》对“社会偏见”的规制包括哪些措施？A.强制算法多样性测试B.定期进行伦理评估C.设立偏见审查委员会D.禁止使用歧视性数据E.要求算法解释能力7.中国《个人信息保护法》对AI系统处理敏感个人信息有哪些限制？A.需获得单独同意B.不得进行自动化决策C.应提供人工干预选项D.需删除原始数据E.应匿名化处理8.AI在司法领域的应用可能引发哪些伦理问题？A.算法偏见B.隐私泄露C.公正性争议D.人权保障E.法律权威9.美国《加州消费者隐私法案》（CCPA）如何规制AI驱动的个性化推荐？A.要求提供推荐依据B.允许用户删除推荐记录C.禁止动态定价D.需获得明确同意E.设立隐私专员10.中国在《新一代人工智能发展规划》中提出，AI伦理审查需遵循哪些原则？A.公开透明B.客观公正C.社会参与D.动态调整E.技术中立三、判断题（每题2分，共10题）1.AI系统的伦理审查可以完全依赖技术手段，无需人工干预。（×）2.欧盟《人工智能法案》草案将AI医疗系统列为高风险应用。（√）3.中国《数据安全法》规定，AI系统处理数据需经过国家批准。（×）4.美国《公平住房法》禁止AI在房地产领域用于筛选潜在买家。（√）5.AI聊天机器人生成不当言论不属于法律责任范畴。（×）6.德国《人工智能责任法》要求AI产品必须可解释。（√）7.中国《个人信息保护法》规定，AI系统处理个人信息需匿名化。（×）8.欧盟《人工智能法案》草案提出，最小风险AI无需任何监管。（√）9.AI信用评分系统因未充分披露算法透明度可能违反美国法律。（√）10.中国在《新一代人工智能发展规划》中强调，AI伦理审查需与国际接轨。（√）四、简答题（每题5分，共5题）1.简述AI伦理审查的流程及其意义。2.比较欧盟和美国在AI监管立法上的主要差异。3.分析AI在医疗领域应用的法律风险及应对措施。4.解释“算法偏见”的概念及其对反歧视法的影响。5.论述中国在AI数据跨境传输方面的法律框架。五、论述题（每题10分，共2题）1.结合具体案例，分析AI系统在自动驾驶领域的伦理困境及法律规制路径。2.探讨AI生成内容的版权归属问题，并比较中欧美三国的立法差异。答案与解析一、单选题答案1.A2.C3.C4.A5.B6.B7.B8.B9.C10.B二、多选题答案1.A,B,C,D,E2.A,B,C,D,E3.A,B,D,E4.A,B,C,D,E5.A,B,C,D,E6.A,B,C,D7.A,B,C8.A,B,C,D,E9.A,B,D,E10.A,B,C,D,E三、判断题答案1.×2.√3.×4.√5.×6.√7.×8.√9.√10.√四、简答题解析1.AI伦理审查的流程及其意义-流程：需求分析→风险评估→算法设计→数据合规→模型训练→偏见检测→人工审核→持续监控→整改反馈。-意义：确保AI系统符合伦理标准，减少歧视风险，增强公众信任，避免法律纠纷。2.欧盟与美国AI监管立法差异-欧盟：强调“风险评估”分类监管（高风险需严格测试），注重数据隐私保护（GDPR），强调透明度与可解释性。-美国：分散立法（各州/联邦层面），侧重行业自律，重视算法效率与市场创新，反歧视法（如FHA）规制有限。3.AI医疗领域法律风险及应对-风险：误诊责任归属（算法设计者/医院）、数据隐私（患者健康信息）、算法偏见（如性别/种族歧视）。-应对：明确法律主体责任、加强数据脱敏、定期伦理审查、建立人工复核机制。4.算法偏见的概念及影响-概念：AI系统因训练数据偏差或设计缺陷，产生系统性歧视（如招聘系统偏好男性简历）。-影响：违反反歧视法（如美国EEOC），损害公平性，引发社会争议。5.中国AI数据跨境传输法律框架-《数据安全法》《网络安全法》《个人信息保护法》要求：关键数据境内存储、跨境传输需安全评估/标准合同/认证机制，敏感数据需单独审批。五、论述题解析1.AI自动驾驶伦理困境及法律规制-伦理困境：电车难题（牺牲少数保全多数）、责任归属（算法/司机/制造商）、隐私监控（数据收集与滥用）。-法律规制：德国《人工智能责任法》草案提出责任分层（开发者/使用者），欧盟强制算法透明度，美国通过保险/侵权法分散责任。2.AI生成内容版权归属及立法差异-版权归属争议：人类创意v