2026年人工智能技术基础与法律伦理考试题

2026年人工智能技术基础与法律伦理考试题一、单选题（共10题，每题2分，计20分）1.以下哪项技术不属于人工智能的三大基础支柱？A.机器学习B.深度学习C.自然语言处理D.大数据分析2.在中国，涉及人工智能应用的专利保护主要依据哪部法律法规？A.《中华人民共和国专利法》B.《中华人民共和国网络安全法》C.《中华人民共和国数据安全法》D.《中华人民共和国人工智能法》（假设）3.以下哪种算法属于监督学习？A.K-means聚类B.决策树C.主成分分析D.自组织映射4.根据欧盟《人工智能法案》（假设），哪种级别的人工智能应用被禁止使用？A.不可解释性人工智能B.有限风险人工智能C.高风险人工智能D.通用人工智能5.以下哪项不属于人工智能伦理中的“公平性”原则？A.避免歧视B.提高效率C.保护隐私D.确保透明6.在中国，涉及人工智能算法的司法审查主要依据哪项制度？A.行政复议B.行政诉讼C.刑事诉讼D.民事诉讼7.以下哪种技术属于强化学习？A.支持向量机B.神经网络C.Q-learningD.贝叶斯网络8.根据中国《数据安全法》，以下哪种行为属于非法数据跨境传输？A.经安全评估后传输B.通过加密传输C.仅传输脱敏数据D.无需审批直接传输9.以下哪项不属于人工智能伦理中的“可解释性”原则？A.算法决策可追溯B.模型逻辑可理解C.结果可预测D.参数可调优10.在中国，涉及人工智能应用的个人信息保护主要依据哪部法律法规？A.《中华人民共和国个人信息保护法》B.《中华人民共和国网络安全法》C.《中华人民共和国数据安全法》D.《中华人民共和国人工智能法》（假设）二、多选题（共5题，每题3分，计15分）1.以下哪些属于人工智能的常见应用领域？A.医疗诊断B.自动驾驶C.金融风控D.社交媒体推荐E.法律判决2.根据欧盟《人工智能法案》（假设），以下哪些级别的人工智能应用需满足特定要求？A.不可解释性人工智能B.有限风险人工智能C.高风险人工智能D.通用人工智能E.低风险人工智能3.以下哪些技术属于无监督学习？A.K-means聚类B.决策树C.主成分分析D.自组织映射E.支持向量机4.根据中国《网络安全法》，以下哪些行为属于非法网络活动？A.窃取商业机密B.恶意软件攻击C.数据加密传输D.信息披露E.网络诈骗5.以下哪些原则属于人工智能伦理的基本准则？A.公平性B.可解释性C.隐私保护D.安全性E.效率性三、判断题（共10题，每题1分，计10分）1.人工智能的“可解释性”原则要求算法决策必须完全透明。（×）2.中国《数据安全法》规定所有数据跨境传输需经审批。（×）3.欧盟《人工智能法案》（假设）将“不可解释性人工智能”列为禁止使用。（√）4.机器学习属于深度学习的子集。（×）5.人工智能伦理中的“公平性”原则要求算法结果必须一致。（×）6.中国《个人信息保护法》规定个人信息处理需获得用户同意。（√）7.强化学习属于监督学习的子集。（×）8.欧盟《人工智能法案》（假设）将“通用人工智能”列为高风险应用。（√）9.中国《网络安全法》规定所有网络活动需经政府审批。（×）10.人工智能伦理中的“隐私保护”原则要求禁止数据收集。（×）四、简答题（共5题，每题5分，计25分）1.简述人工智能的三大基础支柱及其核心功能。2.简述中国《数据安全法》中关于数据跨境传输的主要规定。3.简述人工智能伦理中的“公平性”原则及其重要意义。4.简述欧盟《人工智能法案》（假设）中关于高风险人工智能的主要要求。5.简述中国《个人信息保护法》中关于个人信息处理的基本原则。五、论述题（共2题，每题10分，计20分）1.结合中国《网络安全法》和《数据安全法》，论述人工智能应用中的法律合规要点。2.结合人工智能伦理的基本准则，论述人工智能在医疗领域的应用挑战与应对措施。答案与解析一、单选题1.D解析：人工智能的三大基础支柱为机器学习、深度学习和自然语言处理，大数据分析属于支撑技术而非核心支柱。2.A解析：中国的人工智能专利保护主要依据《中华人民共和国专利法》，其中明确规定了算法和人工智能应用的专利保护范围。3.B解析：监督学习包括决策树、支持向量机等，而K-means聚类、主成分分析、自组织映射属于无监督学习。4.A解析：根据假设的欧盟《人工智能法案》，不可解释性人工智能被禁止使用，其他级别需满足特定要求。5.B解析：人工智能伦理中的“公平性”原则要求避免歧视、保护隐私、确保透明，而“提高效率”不属于该原则范畴。6.B解析：在中国，涉及人工智能算法的司法审查主要通过行政诉讼制度进行，涉及行政责任或权利纠纷时适用。7.C解析：Q-learning属于强化学习，而支持向量机、神经网络、贝叶斯网络属于监督学习或无监督学习。8.D解析：根据中国《数据安全法》，未经安全评估或审批的数据跨境传输属于非法行为，加密或脱敏不能豁免审批。9.C解析：“可解释性”原则要求算法决策可追溯、模型逻辑可理解、参数可调优，但“结果可预测”不属于该原则范畴。10.A解析：中国的人工智能应用中，个人信息保护主要依据《个人信息保护法》，该法规定了个人信息处理的合法性基础、处理原则等。二、多选题1.A、B、C、D解析：人工智能的常见应用领域包括医疗诊断、自动驾驶、金融风控、社交媒体推荐等，法律判决不属于典型应用领域。2.B、C、E解析：根据假设的欧盟《人工智能法案》，有限风险、高风险、低风险人工智能需满足特定要求，不可解释性人工智能被禁止，通用人工智能为假设级别人工智能。3.A、C、D解析：无监督学习包括K-means聚类、主成分分析、自组织映射，决策树和支持向量机属于监督学习。4.A、B、E解析：非法网络活动包括窃取商业机密、恶意软件攻击、网络诈骗，信息披露和网络安全属于合法行为。5.A、B、C、D解析：人工智能伦理的基本准则包括公平性、可解释性、隐私保护、安全性，效率性不属于核心原则。三、判断题1.×解析：“可解释性”原则要求算法决策可追溯，但并非必须完全透明，部分复杂模型可提供近似解释。2.×解析：中国《数据安全法》规定关键信息基础设施运营者等需经安全评估，非所有数据跨境传输需审批。3.√解析：假设的欧盟《人工智能法案》将不可解释性人工智能列为禁止使用，符合欧盟对高风险应用的严格监管。4.×解析：深度学习属于机器学习的子集，机器学习范围更广。5.×解析：“公平性”原则要求避免算法歧视，而非结果一致，需考虑群体差异。6.√解析：中国《个人信息保护法》规定个人信息处理需获得用户同意或基于其他合法性基础。7.×解析：强化学习属于机器学习的一种，与监督学习无直接包含关系。8.√解析：假设的欧盟《人工智能法案》将通用人工智能列为高风险应用，需满足严格要求。9.×解析：中国《网络安全法》规定关键信息基础设施运营者等需履行网络安全义务，非所有网络活动需审批。10.×解析：“隐私保护”原则要求合法合规收集数据，而非完全禁止，需平衡数据利用与隐私保护。四、简答题1.人工智能的三大基础支柱及其核心功能-机器学习：通过算法从数据中学习模式，用于预测和决策。-深度学习：机器学习的子集，使用神经网络模拟人脑结构，处理复杂任务。-自然语言处理：使计算机理解、生成人类语言，应用于翻译、聊天机器人等。2.中国《数据安全法》中关于数据跨境传输的主要规定-数据跨境传输需经安全评估或国家批准。-关键信息基础设施运营者需进行安全评估。-跨境传输需确保数据安全，防止泄露或滥用。3.人工智能伦理中的“公平性”原则及其重要意义-要求算法避免歧视，确保不同群体公平对待。-重要意义：防止算法加剧社会不公，提升信任度。4.假设的欧盟《人工智能法案》中关于高风险人工智能的主要要求-需进行严格的风险评估。-确保透明度和可解释性。-接受持续监管和审计。5.中国《个人信息保护法》中关于个人信息处理的基本原则-合法、正当、必要原则。-目的限制原则。-最小化处理原则。五、论述题1.结合中国《网络安全法》和《数据安全法》，论述人工智能应用中的法律合规要点-网络安全法：要求人工智能系统具备安全防护能力，防止数据泄露。-数据安全法：规定数据跨境传输需经评估，关键信息基础设施运营者需履行数据安全义务