2026年人工智能伦理与社会影响题库

2026年人工智能伦理与社会影响题库一、单选题（每题2分，共10题）1.某公司开发了一款人脸识别系统，用于公共场所的安防监控。根据《个人信息保护法》的规定，该系统在采集和使用公民面部信息时，最应遵循的原则是？A.公开透明原则B.最小必要原则C.自愿同意原则D.安全保障原则2.在自动驾驶汽车的伦理决策中，当不可避免的事故发生时，应优先考虑保护？A.车内乘客的生命安全B.车外行人的生命安全C.车辆的财产损失D.司机或乘客的隐私权3.某AI医疗系统在诊断过程中，因算法偏见导致对特定族裔群体的误诊率较高。根据伦理原则，该问题的核心是？A.技术故障B.数据偏差C.法律违规D.操作失误4.在智慧城市建设中，政府利用AI技术进行社会信用评分，但部分居民因信息不对称而受到不公正待遇。该问题最直接的伦理冲突是？A.公平与效率的冲突B.公开与透明的冲突C.个人与集体的冲突D.现实与理想的冲突5.某企业利用AI算法进行招聘筛选，导致部分女性候选人因性别刻板印象被排除。根据《就业促进法》，该做法违反了？A.反歧视原则B.合同自由原则C.竞争公平原则D.诚实信用原则二、多选题（每题3分，共5题）6.在AI医疗领域，算法偏见可能导致哪些社会问题？A.医疗资源分配不均B.患者信任度下降C.医疗事故率上升D.医疗成本增加7.智慧城市建设中，AI技术的应用可能引发哪些伦理风险？A.隐私侵犯B.社会控制C.经济鸿沟D.文化异化8.AI技术在金融领域的应用可能带来哪些社会影响？A.金融普惠性提升B.金融风险加剧C.职业结构变化D.经济效率优化9.在自动驾驶汽车的伦理设计中，应考虑哪些利益相关者的诉求？A.车主B.行人C.政府部门D.保险公司10.AI技术在教育领域的应用可能引发哪些伦理争议？A.教育公平性B.人文关怀C.技术依赖D.教育质量三、判断题（每题1分，共10题）11.AI技术的应用可以完全消除人类决策中的偏见。12.智慧城市建设中，所有数据采集行为都必须获得居民明确同意。13.自动驾驶汽车的伦理设计应以技术可行为导向，而非伦理价值。14.AI医疗系统的诊断结果必须经过人类医生二次确认才能生效。15.AI技术在金融领域的应用可以完全替代人类金融分析师。16.智慧城市建设中，政府的数据开放可以提高社会透明度。17.AI算法的透明度与安全性是相互矛盾的。18.自动驾驶汽车的伦理决策应优先考虑经济效率。19.AI技术在教育领域的应用可以完全解决教育资源不均衡问题。20.AI技术的伦理规范应由单一机构制定和监督。四、简答题（每题5分，共5题）21.简述AI技术在医疗领域的伦理挑战及其应对措施。22.分析智慧城市建设中，AI技术应用与个人隐私保护的平衡点。23.论述自动驾驶汽车的伦理决策框架及其社会影响。24.探讨AI技术在金融领域的应用对就业市场的冲击及对策。25.说明AI技术在教育领域的应用对教育公平性的影响及改进方向。五、论述题（每题10分，共2题）26.结合中国国情，论述AI技术在伦理治理方面的现状与挑战，并提出优化建议。27.在全球化的背景下，AI技术的伦理标准如何协调不同国家和地区的文化差异？请结合具体案例进行分析。答案与解析一、单选题1.B解析：《个人信息保护法》强调个人信息处理应遵循最小必要原则，即仅收集和处理实现特定目的所必需的信息。人脸识别系统在安防监控中，应仅采集必要数据，避免过度收集。2.B解析：自动驾驶汽车的伦理决策中，国际普遍主张“弱去中心化”原则，即优先保护弱势群体（如车外行人）的生命安全，而非车内乘客或车辆财产。3.B解析：AI算法偏见源于训练数据的代表性不足，导致对特定族裔群体的误诊率较高。核心问题是数据偏差，而非技术本身。4.A解析：社会信用评分系统因信息不对称导致部分居民受到不公正待遇，直接体现公平与效率的冲突——效率优先可能牺牲公平。5.A解析：《就业促进法》禁止招聘中的性别歧视，AI算法若因性别刻板印象排除女性候选人，则违反反歧视原则。二、多选题6.A、B、C解析：算法偏见可能导致医疗资源向优势群体倾斜（A）、患者对AI系统产生不信任（B）、误诊率上升增加医疗事故（C），但未必直接导致成本增加（D）。7.A、B、D解析：智慧城市建设中，AI应用可能侵犯隐私（A）、加强社会控制（B）、因技术鸿沟加剧文化异化（D），经济鸿沟（C）更多是结果而非直接风险。8.B、C、D解析：AI金融应用可能加剧系统性风险（B）、导致金融从业者失业（C）、优化资源配置（D），但普惠性提升（A）是其潜在积极作用。9.A、B、C解析：自动驾驶伦理需平衡车主（A）、行人（B）及政府监管（C）的诉求，保险公司（D）更多是风险承担者而非利益相关者。10.A、B、C解析：AI教育应用可能因算法推荐加剧教育分层（A）、削弱教师的人文关怀（B）、导致学生过度依赖技术（C），但未必直接提升质量（D）。三、判断题11.×解析：AI技术本身无法消除人类决策中的偏见，偏见源于数据、算法设计及使用者的认知。12.×解析：《个人信息保护法》规定“告知-同意”原则，但非所有数据采集均需明确同意，如公共安全领域的数据采集可豁免。13.×解析：自动驾驶伦理设计应以伦理价值为基础，而非单纯追求技术可行性，如“电车难题”的决策需体现人文关怀。14.√解析：AI医疗系统因算法局限性，其诊断结果需人类医生结合临床经验进行二次确认，以避免误诊。15.×解析：AI金融分析可辅助人类决策，但无法完全替代人类对复杂金融环境的判断力。16.√解析：政府数据开放（如交通、天气数据）有助于提升社会透明度，但需平衡隐私保护。17.×解析：算法透明度与安全性并非绝对矛盾，透明设计有助于发现漏洞并提升安全性。18.×解析：自动驾驶伦理决策应优先考虑生命安全，而非经济效率，如“电车难题”的伦理框架。19.×解析：AI教育应用可缓解部分问题，但无法完全解决教育资源不均衡的深层次矛盾。20.×解析：AI伦理规范需多方参与（政府、企业、学界），单一机构难以全面覆盖。四、简答题21.AI技术在医疗领域的伦理挑战及其应对措施-挑战：算法偏见（如对特定族裔误诊）、数据隐私泄露、责任归属不明确。-应对：建立多元化数据集以减少偏见；加强数据加密与访问控制；明确AI医疗的法律法规责任主体。22.智慧城市建设中，AI技术应用与个人隐私保护的平衡点-平衡点：有限度数据采集（如公共安全监控）、匿名化处理、用户知情同意机制。-案例：中国《数据安全法》规定数据分类分级管理，公共数据采集需经审批。23.自动驾驶汽车的伦理决策框架及其社会影响-框架：优先保护弱势群体（如行人）、人类监督机制、动态调整决策算法。-影响：减少交通事故，但可能引发新的伦理争议（如“电车难题”的社会共识）。24.AI技术在金融领域的应用对就业市场的冲击及对策-冲击：金融分析师岗位减少，需转向数据分析与风险管理岗位。-对策：加强职业技能培训，推动人机协作模式。25.AI技术在教育领域的应用对教育公平性的影响及改进方向-影响：优质教育资源可能向技术发达地区集中。-改进：政府加大教育技术投入，确保偏远地区接入AI教育平台。五、论述题26.AI技术在伦理治理方面的现状与挑战，并提出优化建议-现状：中国已出台《新一代人工智能伦理规范》，但落地执行不足。-挑战：技术迭代快于伦理规范制定，跨部门协调