2026年人工智能伦理与法律责任试题库

2026年人工智能伦理与法律责任试题库一、单选题（每题2分，共20题）1.在某医疗机构，AI系统用于辅助诊断。若AI系统因算法偏见导致误诊，医疗机构的责任主体应是？A.算法开发者B.医疗机构C.病患自身D.数据提供方2.欧盟《人工智能法案》草案中，将AI分为高风险、有限风险和不可接受风险三类。以下哪项属于高风险AI？A.聊天机器人B.自动驾驶汽车C.智能家居设备D.垃圾分类AI3.中国《人工智能伦理指南》强调“以人为本”，其中不包括以下哪项原则？A.公平性B.透明性C.商业利益最大化D.可解释性4.某公司开发的AI招聘系统因性别歧视被起诉。依据美国法律，该公司可能面临的法律责任主要涉及？A.知识产权侵权B.劳动力歧视C.数据泄露D.产品责任5.在自动驾驶事故中，若AI系统与人类驾驶员均存在过错，法律责任应如何分配？A.仅由AI开发者承担B.按过失比例分担C.由车主完全负责D.无需承担责任6.某AI教育平台因使用未授权的教材内容被起诉。该事件主要涉及的法律问题为？A.人工智能伦理B.知识产权侵权C.数据隐私D.算法透明度7.中国《数据安全法》规定，若AI系统处理敏感个人信息，应遵循什么原则？A.自由选择B.隐私最小化C.广告优先D.业绩导向8.某AI系统因黑客攻击导致用户数据泄露，责任主体应是？A.黑客B.系统开发者C.用户D.政府监管机构9.日本《人工智能原则》强调“安全与稳健”，以下哪项不符合该原则？A.定期进行算法审计B.限制AI在医疗领域的应用C.确保AI系统具备容错能力D.提高AI系统的可解释性10.在AI生成内容（AIGC）领域，若AI系统创作的作品侵犯他人著作权，责任应由谁承担？A.AI开发者B.使用者C.著作权人D.无法确定二、多选题（每题3分，共10题）1.以下哪些属于人工智能伦理的核心问题？A.算法偏见B.数据隐私C.职业替代D.算法透明度2.中国《个人信息保护法》对AI系统处理个人信息提出哪些要求？A.获取用户同意B.数据匿名化C.定期删除数据D.提供用户删除权3.欧盟《人工智能法案》中，高风险AI应用场景包括哪些？A.医疗诊断系统B.自动驾驶汽车C.监控系统D.聊天机器人4.AI系统在金融领域的应用可能引发哪些法律风险？A.信用评分歧视B.数据安全C.算法黑箱D.监管合规5.美国《公平信用报告法》（FCRA）如何约束AI在信用评估中的应用？A.确保数据准确性B.禁止歧视性算法C.提供申诉渠道D.定期审查算法6.日本《人工智能原则》强调的伦理框架包括哪些？A.安全与稳健B.可解释性C.社会责任D.商业利益优先7.AI系统在招聘中的应用可能导致的法律问题有哪些？A.性别歧视B.年龄歧视C.数据合规D.算法透明度不足8.中国《网络安全法》对AI系统的数据安全提出哪些要求？A.数据加密B.定期安全评估C.数据跨境传输审查D.事件响应机制9.欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）对AI系统处理个人数据有哪些规定？A.隐私影响评估B.数据主体权利C.跨境数据传输限制D.算法透明度10.AI生成内容（AIGC）的法律责任分配可能涉及哪些主体？A.AI开发者B.使用者C.内容消费者D.知识产权人三、判断题（每题2分，共10题）1.若AI系统因技术故障导致损害，开发者可完全免除责任。（×）2.中国《人工智能伦理指南》具有法律约束力。（×）3.欧盟《人工智能法案》将AI分为三类，其中不可接受风险AI禁止使用。（√）4.美国法律允许AI系统在招聘中基于年龄进行筛选。（×）5.自动驾驶事故中，若AI系统无故障，车主无需承担责任。（×）6.中国《个人信息保护法》规定，AI系统处理个人信息无需用户同意。（×）7.日本《人工智能原则》强调商业利益优先于伦理考量。（×）8.AI生成内容的著作权归开发者所有，与使用者无关。（×）9.欧盟GDPR要求AI系统必须具备完全透明性。（×）10.中国《网络安全法》规定，AI系统无需进行安全评估。（×）四、简答题（每题5分，共4题）1.简述中国《人工智能伦理指南》的核心原则及其意义。2.欧盟《人工智能法案》如何界定高风险AI，并举例说明。3.AI系统在金融领域应用可能引发的伦理问题有哪些？4.若AI系统因算法偏见导致歧视，应如何分配法律责任？五、论述题（每题10分，共2题）1.结合中国法律，分析AI系统在医疗领域的应用面临的法律风险及应对措施。2.比较欧盟、美国和日本在AI伦理与法律责任方面的立法差异，并探讨其对全球AI治理的影响。答案与解析一、单选题答案1.B2.B3.C4.B5.B6.B7.B8.B9.B10.B二、多选题答案1.ABCD2.ABCD3.ABC4.ABCD5.ABCD6.ABC7.ABD8.ABCD9.ABCD10.ABCD三、判断题答案1.×2.×3.√4.×5.×6.×7.×8.×9.×10.×四、简答题答案1.中国《人工智能伦理指南》的核心原则及其意义-核心原则：以人为本、公平包容、安全可控、责任明确、开放协作。-意义：为AI发展提供伦理框架，防止技术滥用，促进AI与人类社会和谐共处。2.欧盟《人工智能法案》如何界定高风险AI，并举例说明-高风险AI需满足：系统行为对公民权利有重大影响、无法完全依赖用户授权、使用敏感数据、涉及关键基础设施等。-例子：医疗诊断系统、自动驾驶汽车、关键基础设施管理AI。3.AI系统在金融领域应用可能引发的伦理问题-算法偏见（如信用评分歧视）、数据隐私泄露、算法黑箱（透明度不足）、监管合规风险。4.AI系统因算法偏见导致歧视的法律责任分配-开发者（因设计缺陷）、使用者（因不当应用）、监管机构（因监管缺失）按比例承担责任。五、论述题答案1.AI系统在医疗领域的应用面临的法律风险及应对措施-风险：误诊（算法偏见）、数据隐私泄露、责任界定困难。-应对：加强算法审计、确保数据合规、明确责任主体（医疗机构、开发者）。2.欧盟、美国和