2026年人工智能伦理与数据隐私保护模拟题

2026年人工智能伦理与数据隐私保护模拟题一、单选题（共10题，每题2分，总计20分）背景：某电商平台利用AI技术分析用户购物行为，推送个性化商品推荐。用户可通过协议同意数据收集，但部分用户投诉数据使用范围超出同意范围。1.该案例中，AI伦理的核心争议点在于？A.数据收集的合法性B.用户知情同意的有效性C.AI算法的公平性D.商业利润最大化2.若用户拒绝数据收集，平台是否仍可使用AI分析其匿名化数据？A.可以，因数据已脱敏B.不可以，需重新获得同意C.可以，但需降低推荐精度D.视平台政策而定3.欧盟《人工智能法案》（草案）对高风险AI系统的定义包括哪些？A.影响基本权利的系统B.涉及关键基础设施的系统C.两者皆是D.两者皆非4.中国《个人信息保护法》中，敏感个人信息的处理需满足什么条件？A.逐项明确同意B.简化同意流程C.仅限业务必要性D.推定同意5.AI生成内容的版权归属，国际主流观点倾向于？A.开发者所有B.使用者所有C.不可版权D.去中心化共享6.某医院使用AI辅助诊断，但误诊导致患者病情延误。责任主体应是？A.AI开发者B.医院及AI使用者C.患者自身D.数据提供方7.“算法偏见”最典型的表现是？A.系统响应速度慢B.对特定群体识别率低C.数据存储量过大D.能耗过高8.区块链技术在数据隐私保护中的优势在于？A.提高计算效率B.去中心化防篡改C.降低存储成本D.自动化交易9.中国“数据二十条”中，对算法规制的重点领域不包括？A.金融科技B.医疗健康C.教育领域D.农业科技10.AI伦理审查委员会的成员构成，以下哪项最不合理？A.技术专家B.法律顾问C.社会学家D.股东代表二、多选题（共5题，每题3分，总计15分）背景：某自动驾驶汽车公司收集驾驶数据用于模型优化，但数据中包含乘客生物特征信息。11.该案例涉及的数据隐私保护关键要素有哪些？A.数据最小化原则B.生物特征信息特殊保护C.跨境传输合规D.实时匿名化处理12.《欧盟人工智能法案》禁止使用的AI应用包括？A.实时监控执法B.信用评分模型C.自动决策招聘D.疾病早期筛查13.AI算法公平性评估的方法有哪些？A.抽样测试B.基于群体指标的审计C.神经网络可视化D.人工标注验证14.中国《数据安全法》中，关键信息基础设施运营者的数据安全义务包括？A.定期风险评估B.数据分类分级C.自主安全测评D.报告数据泄露15.AI伦理的“可解释性”原则适用于哪些场景？A.自动驾驶事故责任认定B.金融反欺诈模型C.医疗诊断系统D.社交媒体内容推荐三、判断题（共10题，每题1分，总计10分）16.AI生成的虚假新闻属于言论自由范畴，不受法律限制。17.用户有权要求删除其个人数据，企业需在30日内响应。18.算法偏见仅存在于监督学习模型中。19.中国《个人信息保护法》规定，敏感信息处理需“单独同意”。20.欧盟GDPR允许“匿名化”数据用于商业分析，无需额外授权。21.AI伦理审查只需在企业内部完成，无需外部监管机构参与。22.自动驾驶汽车的“黑箱”问题属于算法可解释性难题。23.数据脱敏能有效消除隐私泄露风险。24.中国“数据二十条”鼓励数据跨境流动，但需符合安全评估。25.AI伦理委员会的决策具有法律约束力。四、简答题（共4题，每题5分，总计20分）26.简述“数据隐私保护”的核心原则及其在AI应用中的体现。27.说明AI伦理审查的主要流程和关键环节。28.分析“算法偏见”产生的原因及缓解措施。29.对比中美在AI数据监管政策上的主要差异。五、论述题（1题，10分）背景：某科技公司开发AI情感识别系统，用于优化客户服务，但引发社会对“精神隐私”的担忧。问题：结合AI伦理与数据隐私保护的理论，论述该系统可能带来的伦理风险及应对策略。答案与解析一、单选题答案1.B｜用户是否同意直接影响数据收集的合法性，若超范围使用则构成侵权。2.B｜欧盟GDPR规定，数据主体拒绝匿名化处理后，企业需停止使用。3.C｜高风险AI需满足影响基本权利或关键基础设施的条件。4.A｜敏感信息需逐项同意，不得与其他信息捆绑。5.A｜开发者对AI生成内容享有版权，除非另有约定。6.B｜医院作为使用者负有直接责任，需确保AI合规应用。7.B｜算法对特定群体识别率低属于偏见，如信贷审批中的性别歧视。8.B｜区块链去中心化特性可防数据篡改，增强隐私安全性。9.D｜农业科技未明确列为重点监管领域。10.D｜股东代表缺乏伦理中立性，不应参与伦理审查。二、多选题答案11.A,B,C｜数据最小化、生物特征特殊保护、跨境传输合规均属关键要素。12.A,C｜实时监控执法和自动招聘决策被欧盟草案禁止。13.A,B,D｜抽样测试、群体指标审计和人工验证是常用方法。14.A,B,C｜关键信息基础设施运营者需履行风险评估、分级和测评义务。15.A,C｜责任认定和医疗诊断需可解释性，社交推荐则无需。三、判断题答案16.×｜虚假新闻可能构成诽谤，需承担法律责任。17.√｜GDPR要求30日内删除个人数据。18.×｜无监督学习模型也可能存在偏见（如聚类算法）。19.√｜敏感信息需单独同意，不得与其他授权合并。20.√｜匿名化数据不包含个人身份信息，无需额外授权。21.×｜审查需结合外部专家意见，确保客观性。22.√｜黑箱模型难以解释决策过程，引发伦理争议。23.×｜脱敏技术仍有泄露风险，需结合加密等手段。24.√｜跨境流动需通过安全评估，如《数据出境安全评估办法》。25.×｜委员会建议需内部采纳，但无强制法律效力。四、简答题答案26.核心原则：-数据最小化：收集必要数据；-目的限定：明确使用范围；-用户控制：赋予删除、更正权；-安全保障：防止泄露。AI体现：AI需仅处理授权数据，并确保算法不歧视隐私。27.流程：-提交AI应用方案；-委员会评估伦理风险；-修改或批准；-事后监督。关键环节：风险分级、利益相关方听证。28.原因：-数据偏差（训练数据不均）；-算法设计（如逻辑回归权重偏向多数群体）。缓解：增加多元化数据、算法审计、人工干预。29.差异：-中：强调数据要素市场化（如《数据二十条》）；-美：注重行业自律（如FAIR原则）。五、论述题答案伦理风险：1.精神隐私侵犯：情感识别可能过度干预个人心理空间。2.歧视