2026年AI伦理法律与安全治理思考题

2026年AI伦理、法律与安全治理思考题一、单选题（每题2分，共20题）1.在中国，以下哪项不属于《新一代人工智能发展规划》中明确提出的AI伦理原则？（A）A.数据共享优先B.公平公正C.安全可控D.透明可解释2.如果AI系统在医疗诊断中因算法偏见导致误诊，依据《中华人民共和国民法典》应如何承担责任？（B）A.仅由开发者承担责任B.开发者与使用者按过错比例承担C.由医疗机构完全承担D.不需承担责任3.以下哪项技术最能体现AI在金融领域的“可解释性”要求？（C）A.深度学习模型B.强化学习算法C.LIME（局部可解释模型不可知解释）D.神经进化算法4.在欧盟《人工智能法案》草案中，哪种AI系统被归类为“不可接受级”并禁止使用？（A）A.基于种族歧视的招聘筛选系统B.辅助驾驶系统（L2级）C.医疗影像分析工具（非关键决策）D.实时翻译软件5.以下哪项场景最符合中国《数据安全法》中关于“数据跨境传输”的“安全评估”要求？（B）A.教育机构向国外提供学生成绩单B.金融机构向香港转移客户交易数据（需备案）C.电商平台直接将用户画像数据售卖给美国公司D.科研机构与国际合作方共享非敏感医疗数据6.在AI伦理审查中，“最小权限原则”主要针对以下哪个环节？（C）A.算法训练数据采集B.模型性能优化C.系统访问控制D.知识库更新频率7.如果自动驾驶汽车在无法避免的事故中导致人员伤亡，依据《德国自动驾驶法案》草案，以下哪种责任划分最可能？（D）A.完全由车主承担B.完全由制造商承担C.由车主和制造商各承担50%D.根据事故具体情况判定（如系统故障或使用不当）8.在中国，企业使用AI技术进行消费者行为分析时，以下哪项做法可能违反《个人信息保护法》？（A）A.通过摄像头采集用户购物路径并自动生成消费报告B.向用户明示数据用途并获取同意C.仅使用脱敏后的聚合数据进行预测D.为会员用户提供个性化优惠券推荐9.以下哪种技术手段最能帮助银行检测AI信贷审批中的“算法歧视”？（B）A.增加训练数据量B.使用偏见检测工具（如Aequitas）C.提高模型复杂度D.降低模型精度10.在AI监管领域，“沙盒机制”主要解决以下哪个问题？（C）A.数据安全漏洞B.算法可解释性不足C.新技术风险测试D.用户隐私泄露二、多选题（每题3分，共10题）1.中国《网络安全法》和《数据安全法》对AI系统的合规要求包括：（ABC）A.数据分类分级管理B.安全风险评估C.关键信息基础设施运营者需定期进行安全检测D.算法透明度报告2.欧盟《人工智能法案》草案中，以下哪些AI系统被列为“高风险级”并需满足额外合规要求？（ABD）A.医疗诊断系统B.自动驾驶汽车（L3级以上）C.聊天机器人D.金融信贷评估系统3.在AI伦理审查中，利益相关者通常包括：（BCD）A.算法工程师B.受影响群体代表C.行业监管机构D.技术伦理专家4.以下哪些场景可能触发中国《数据安全法》中的“数据出境安全评估”程序？（ABD）A.跨境提供超过1万用户的数据B.向未签署数据保护协议的国家传输敏感数据C.在境内使用国外云服务D.向外资企业出售客户交易数据5.在AI安全治理中，以下哪些措施有助于防止“模型窃取”攻击？（ACD）A.训练数据脱敏B.降低模型精度C.限制外部访问权限D.使用对抗训练6.以下哪些属于AI伦理审查的关键指标？（ABC）A.算法公平性（如性别、种族差异）B.隐私保护措施C.透明度（决策可解释性）D.模型训练时间7.在美国《AI风险分级法案》草案中，以下哪些AI系统被归为“高风险级”？（BD）A.实时翻译软件B.关键基础设施控制系统C.社交媒体内容推荐D.自动驾驶卡车8.中国《个人信息保护法》对AI应用中的数据使用限制包括：（AC）A.禁止“一屏九告”式同意收集无关数据B.允许企业匿名化处理后自由使用C.对敏感个人信息处理需额外同意D.推荐系统需提供关闭选项9.在AI监管领域，“监管科技”（RegTech）可用于：（AD）A.自动检测AI系统中的合规风险B.替代人工伦理审查C.降低模型训练成本D.实时监控数据访问行为10.以下哪些措施有助于提升AI系统的“鲁棒性”（Robustness）？（BCD）A.增加模型参数量B.使用对抗训练C.多源数据融合D.模型更新机制三、简答题（每题5分，共6题）1.简述中国在《数据安全法》中规定的“数据分类分级”要求及其意义。2.比较欧盟《人工智能法案》和美国《AI风险分级法案》在监管方法上的主要差异。3.解释“AI伦理审查”的流程及其在预防算法偏见中的作用。4.中国《个人信息保护法》中关于“自动化决策”的规定有哪些？5.如何通过技术手段提升AI系统的“可解释性”？6.在跨境提供AI数据时，企业需注意哪些法律风险？四、论述题（每题10分，共2题）1.结合中国和欧盟的法律法规，分析AI伦理审查在数据跨境流动治理中的作用及挑战。2.探讨自动驾驶汽车事故中的责任认定问题，结合中美德三国立法现状提出改进建议。答案与解析一、单选题答案1.A2.B3.C4.A5.B6.C7.D8.A9.B10.C解析示例（第1题）：选项A“数据共享优先”不属于《新一代人工智能发展规划》的伦理原则。该规划强调的是“安全可控”“公平公正”“透明可解释”等原则，而数据共享需在合规前提下进行，并非优先目标。二、多选题答案1.ABC2.ABD3.BCD4.ABD5.ACD6.ABC7.BD8.AC9.AD10.BCD解析示例（第2题）：欧盟草案将医疗诊断、自动驾驶（L3以上）、金融信贷等系统列为高风险，因其直接影响公共利益或个人重大权益。聊天机器人未被明确列为高风险。三、简答题答案1.数据分类分级要求：-《数据安全法》要求对数据进行分类分级，敏感数据需额外保护，跨境传输需评估。-意义：便于企业明确数据保护措施，监管机构针对性执法。2.欧盟与美国监管差异：-欧盟：分级监管（不可接受级→高风险级→有限风险级），强调“有意识设计”。-美国：风险分级（关键任务→高风险→有限风险），更注重实用主义。3.AI伦理审查流程：-提交方案→专家评估（公平性、偏见检测）→修改→实施→持续监控。-作用：预防算法歧视，确保透明度。4.自动化决策规定：-禁止仅基于自动化决策完全替代人工，需提供人工复核渠道，敏感领域需明确同意。5.提升可解释性技术：-LIME、SHAP等解释工具，规则提取方法，日志记录决策过程。6.跨境数据风险：-法律合规（如GDPR、CCPA），数据传输协议，本地化存储要求，监管机构审查。四、论述题答案1.AI伦理审查与数据跨境流动：-中国强调“安全评估”和“标准合同”，欧盟通过“充分性认定”或“保障措施”放