2026年人工智能伦理与数据隐私保护题库

2026年人工智能伦理与数据隐私保护题库一、单选题（每题2分，共20题）1.某医疗机构利用AI系统分析患者健康数据，但未获得患者明确同意。根据《个人信息保护法》，这种行为属于（）。A.合法合规B.有限告知例外C.侵犯隐私权D.公益目的豁免2.在欧盟《AI法案》中，高风险AI系统需满足的核心要求不包括（）。A.数据质量与代表性B.可解释性与透明度C.持续的人工监督D.自动化决策权限3.某电商平台通过用户购物数据训练推荐模型，但未提供“不个性化推荐”选项。根据《消费者权益保护法》，这属于（）。A.合理商业行为B.默认同意处理C.侵犯选择权D.行业惯例豁免4.AI生成内容（AIGC）在新闻报道中的应用，若未明确标注为AI创作，可能引发的主要伦理问题为（）。A.算法效率低下B.欺诈与误导C.计算资源浪费D.算法偏见放大5.某企业利用AI进行招聘筛选，但系统因训练数据偏向男性候选人导致性别歧视。根据《就业促进法》，该行为需承担的法律责任不包括（）。A.行政处罚B.民事赔偿C.刑事责任D.职业资格吊销6.在金融领域，AI信用评分模型若未充分披露评分逻辑，可能侵犯消费者的（）。A.知情权B.选择权C.算法权D.财产权7.某智能家居系统通过语音交互收集用户数据，但未设置退出机制。根据《网络安全法》，这种行为违反的核心原则是（）。A.数据最小化B.公开透明C.存储安全D.责任主体明确8.在自动驾驶测试中，若AI系统因未充分预见极端场景导致事故，责任划分的关键因素是（）。A.算法性能B.人类监管程度C.车辆硬件D.事故发生地点9.某教育机构利用AI分析学生行为数据，但将结果用于商业广告投放。根据《未成年人保护法》，这种行为需重点审查的是（）。A.数据匿名化程度B.商业用途合规性C.教育辅助功能D.算法公平性10.在医疗AI应用中，若系统因训练数据地域性偏差导致对非主流群体误诊，主要涉及（）。A.算法可解释性B.数据代表性不足C.模型泛化能力D.系统稳定性二、多选题（每题3分，共10题）1.AI伦理审查委员会的核心职责包括（）。A.评估系统性偏见B.监督数据使用合规性C.制定技术标准D.处理用户投诉2.在智慧城市项目中，AI应用需平衡的伦理冲突主要有（）。A.公共安全与隐私保护B.效率提升与资源公平C.技术创新与社会责任D.数据商业价值与公共利益3.企业使用AI进行用户画像时，需符合的法律法规包括（）。A.《个人信息保护法》B.《反不正当竞争法》C.《消费者权益保护法》D.《网络安全法》4.AI生成内容的潜在风险有（）。A.声音/图像伪造B.舆论操纵C.知识产权侵权D.算法黑箱问题5.自动驾驶的法律责任认定需考虑（）。A.人机交互模式B.损害赔偿标准C.系统设计缺陷D.事故发生概率6.金融机构部署AI风控模型时，需关注的问题包括（）。A.偏见检测与修正B.模型透明度C.数据跨境传输合规D.声明责任主体7.教育领域AI应用需规避的伦理问题有（）。A.考试作弊风险B.学业评价歧视C.数据滥用D.算法固化阶层8.医疗AI系统需满足的伦理要求包括（）。A.误差容忍度B.患者知情同意C.多元群体测试D.紧急情况干预机制9.智慧零售中AI应用需解决的关键问题有（）。A.用户数据安全B.推荐算法公平性C.消费者选择权保障D.商业模型透明度10.AI伦理治理的国际合作方向包括（）。A.制定统一技术标准B.信息安全共享机制C.跨境数据流动监管D.伦理审查互认三、判断题（每题2分，共10题）1.AI系统若使用“脱敏数据”，则无需遵守《个人信息保护法》。（×）2.自动驾驶车辆的责任主体只能是车主，与AI开发者无关。（×）3.AIGC在艺术创作中的版权归属应遵循“创作意图优先”原则。（√）4.企业使用AI进行员工绩效评估时，无需告知个人数据用途。（×）5.AI伦理审查只需在企业内部完成，无需外部监督。（×）6.医疗AI模型的偏见检测可完全依赖算法自校准。（×）7.金融风控AI系统若未造成实际损失，则无需进行伦理评估。（×）8.消费者拒绝AI个性化推荐需承担服务降级后果。（×）9.自动驾驶测试数据可随意用于商业研发。（×）10.AI伦理规范等同于法律法规，具有强制约束力。（×）四、简答题（每题5分，共6题）1.简述“算法偏见”在招聘场景中的表现形式及应对措施。（需提及性别/地域偏见、样本偏差，并说明去偏见技术如数据重采样、模型公平性约束等）2.分析智慧城市中人脸识别技术的伦理争议及平衡路径。（需涵盖隐私侵犯、监控权力滥用，并建议基于最小必要原则、透明授权等）3.解释AIGC在新闻领域的“深度伪造”风险及监管对策。（需说明声音/图像伪造技术、舆论误导，并建议技术溯源、平台标注等）4.说明医疗AI系统需满足的“可解释性”要求及实现方法。（需提及LIME、SHAP等解释工具，并强调对医生和患者的透明度）5.分析金融AI信用评分中“数据歧视”的法律责任及防范措施。（需涉及反歧视条款、算法审计，并建议多元数据采集、人工复核等）6.比较中美AI伦理审查机制的差异及改进方向。（需对比美国行业自律与欧盟硬法监管，并建议建立多方参与框架）五、论述题（每题10分，共2题）1.结合《个人信息保护法》及欧盟GDPR，论述AI时代数据跨境流动的伦理挑战与合规路径。（需分析主权冲突、数据本地化要求，并建议隐私盾框架、标准合同条款等解决方案）2.探讨自动驾驶事故中的“责任真空”问题，从法律、技术、伦理角度提出系统性治理方案。（需涵盖人机责任划分、保险机制、冗余设计，并建议制定分级监管标准）答案与解析一、单选题答案1.C2.D3.C4.B5.D6.A7.A8.B9.B10.B二、多选题答案1.AB2.ABD3.ABCD4.ABCD5.ABCD6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.ABCD三、判断题答案1.×2.×3.√4.×5.×6.×7.×8.×9.×10.×四、简答题解析（节选）1.算法偏见表现：如招聘模型因训练数据男性比例高，自动降低女性简历匹配度。应对措施：使用去偏见算法（如重采样）、人工干预校准、强制多元数据集等。3.深度伪造风险：AI可生成逼真音视频，用于诈骗或诽谤。监管对策：平台强制水印