2026年人工智能伦理与法规知识理解试题

2026年人工智能伦理与法规知识理解试题一、单选题（共10题，每题2分）1.在中国，根据《新一代人工智能发展规划》，以下哪项不属于人工智能伦理原则的范畴？A.公平公正B.安全可控C.自主决策D.可解释性答案：C解析：中国《新一代人工智能发展规划》强调的伦理原则包括公平公正、安全可控、可解释性、责任明确等，而“自主决策”虽是AI的核心能力，但并非伦理原则的直接表述。2.欧盟《人工智能法案》（草案）将AI分为风险等级，其中“不可接受风险”的AI应用不包括：A.实时面部识别系统B.自动驾驶汽车C.智能招聘筛选工具D.医疗诊断系统答案：B解析：欧盟草案将实时面部识别等系统性风险归为“不可接受风险”，而自动驾驶汽车属于“高风险AI”，智能招聘筛选工具和医疗诊断系统也因影响重大被列为高风险范畴。3.在美国，若某科技公司开发的AI系统因偏见导致歧视性招聘，依据《公平就业和住房法》（FEHA），该公司可能面临：A.刑事处罚B.行政罚款C.民事诉讼D.以上均可能答案：D解析：美国法律对AI歧视持严格监管态度，FEHA允许受害者提起民事诉讼，若涉及系统性偏见，公司可能同时面临行政罚款甚至刑事责任。4.日本《人工智能基本法》（2023年）中强调的“AI伦理指南”的核心要求不包括：A.避免AI用于军事武器化B.确保数据匿名化处理C.推动AI透明度提升D.限制AI在金融领域的应用答案：D解析：日本指南侧重于军事限制、数据隐私和透明度，但对金融领域的直接限制未明确提及，仅要求合规使用。5.若某AI生成的深度伪造（Deepfake）视频用于诽谤，根据《瑞士民法典》，受害者可主张：A.精神损害赔偿B.版权侵权赔偿C.政治干预赔偿D.以上均不可主张答案：A解析：瑞士法律对诽谤行为提供精神损害赔偿，Deepfake若用于恶意诽谤，受害者可依据侵权责任法索赔。6.在印度，若某AI医疗系统因算法偏差导致误诊，依据《信息技术法案》（2000年修订版），责任主体应是：A.算法开发者B.医院管理者C.病人本人D.以上均不直接负责答案：B解析：印度法律强调实际使用者的责任，医院作为AI医疗系统的运营方，需对结果负责，而非算法开发者。7.加拿大《人工智能原则》（2017年）中未明确提及的伦理维度是：A.公平性B.透明度C.商业利益最大化D.可解释性答案：C解析：加拿大原则聚焦于公平、透明、可解释等社会责任，未将商业利益作为核心伦理考量。8.在中国，依据《数据安全法》，若AI系统处理敏感个人信息，以下哪项措施是强制性的？A.用户同意机制B.定期算法审计C.数据本地化存储D.以上均非强制性答案：A解析：中国法律要求敏感数据处理需获用户明确同意，算法审计和本地化存储仅为推荐或特定场景要求。9.韩国通过《人工智能伦理与治理框架》（2022年）强调的“负责任创新”原则，不包括：A.鼓励AI技术竞赛B.建立伦理审查机制C.保护劳动者权益D.推动AI开源发展答案：A解析：韩国框架侧重伦理审查、劳动者保护和开放创新，但未明确鼓励技术竞赛。10.若某AI系统在自动驾驶测试中因误判导致事故，根据德国《自动驾驶法》（2024年草案），主要责任方应是：A.车辆制造商B.车主C.AI开发者D.测试驾驶员答案：A解析：德国法律将自动驾驶系统的责任主体界定为制造商，需确保系统安全性。二、多选题（共5题，每题3分）1.欧盟《人工智能法案》中，被列为“高风险AI”的应用场景包括：A.医疗诊断工具B.自动驾驶汽车C.智能教育系统D.实时面部识别系统答案：A、B、D解析：高风险AI包括医疗应用、关键基础设施控制和生物识别系统，智能教育系统若影响重大也可能被纳入。2.在美国，若AI系统因偏见违反《民权法案》，公司可能面临的法律依据包括：A.《公平信用报告法》（FCRA）B.《残疾人法案》（ADA）C.《电子通信隐私法》（ECPA）D.《公平就业和住房法》（FEHA）答案：B、D解析：ADA涉及歧视残疾人，FEHA针对就业歧视，均与AI偏见相关；FCRA和ECPA主要涉及数据隐私。3.中国《个人信息保护法》对AI处理个人信息的限制措施包括：A.隐私政策告知义务B.算法最小化原则C.数据脱敏要求D.用户撤回同意权答案：A、B、C、D解析：法律要求全面覆盖上述措施，确保个人信息处理合规。4.日本《人工智能伦理指南》中强调的技术伦理原则包括：A.避免AI武器化B.推动算法公平性C.保护人类尊严D.限制AI商业推广答案：A、B、C解析：指南未限制商业推广，但强调军事用途限制、公平性和人类尊严保护。5.加拿大《人工智能原则》中与透明度相关的具体要求包括：A.提供算法决策解释B.建立投诉处理机制C.限制第三方数据共享D.定期发布伦理报告答案：A、B解析：加拿大原则要求透明解释和投诉渠道，但未强制数据共享限制或报告制度。三、判断题（共10题，每题1分）1.欧盟《人工智能法案》将AI分为四个风险等级，其中“有限风险”AI无需监管许可。（√）解析：有限风险AI（如聊天机器人）需满足基本透明度要求，但无需复杂许可。2.美国《算法问责法》（提案）要求所有商业AI系统必须通过第三方审计。（×）解析：该提案仅建议高风险AI审计，未强制所有系统。3.中国《网络安全法》规定，AI系统处理个人信息需获得用户“单独同意”。（√）解析：特别敏感信息需单独同意，一般信息可通过隐私政策获取同意。4.日本《人工智能伦理指南》等同于法律，违反者将受刑事处罚。（×）解析：指南为道德规范，无法律强制力。5.韩国法律禁止AI系统用于金融信贷决策。（×）解析：法律仅要求AI信贷决策需符合公平性原则，非绝对禁止。6.瑞士《人工智能法》（草案）将AI划分为“自主AI”和“非自主AI”两类。（√）解析：草案按自主性划分AI风险等级。7.加拿大《人工智能原则》由政府强制执行。（×）解析：原则由行业自律，政府仅提供框架指导。8.印度《人工智能法案》（提案）要求所有AI系统必须标注“由AI生成”。（√）解析：该提案强调透明度，需明确AI来源。9.德国的自动驾驶事故责任认定以“最后干预者”为准。（×）解析：法律倾向于制造商责任，除非车主明确违规。10.中国《数据安全法》规定，AI训练数据需“安全存储”，但未明确跨境传输规则。（√）解析：法律侧重存储安全，跨境传输需额外合规。四、简答题（共4题，每题5分）1.简述欧盟《人工智能法案》中“不可接受风险”AI的具体应用场景。答案：包括（1）社会评分系统；（2）关键基础设施控制（如电网、供水）；（3）实时面部识别系统；（4）自主武器系统。这些应用因可能严重危害基本权利或安全而被禁止。解析：法案明确列举此类场景，强调零容忍态度。2.中国《个人信息保护法》如何规定AI处理敏感个人信息的特殊要求？答案：（1）需获得“单独同意”；（2）必须具有“明确、合理的目的”；（3）采用“必要措施”保障安全；（4）禁止“自动化决策”并保障人工干预权。解析：法律对敏感信息采取最严格保护措施。3.美国《公平信用报告法》（FCRA）如何约束AI在信贷评估中的应用？答案：（1）AI评估模型需定期“验证其公平性”；（2）若拒绝信贷申请，需提供“可解释理由”；（3）禁止基于“受保护特征”（如种族、性别）的歧视性算法。解析：法律要求AI信贷工具透明且无偏见。4.加拿大《人工智能原则》中“人类监督”的具体要求是什么？答案：（1）高风险AI应用需“持续人类监督”；（2）AI决策若可能损害重大利益，需“人工复核”；（3）人类需对最终结果“负最终责任”。解析：原则强调AI辅助而非替代人类判断。五、论述题（共2题，每题10分）1.分析中国在AI伦理立法方面的特点及与欧盟立法的差异。答案：中国特点：（1）政策驱动：《新一代人工智能发展规划》将伦理纳入国家战略，强调“安全可控”；（2）行业主导：法律配套标准由工信部等机构制定，注重技术合规；（3）数据优先：围绕《数据安全法》《个人信息保护法》构建AI伦理框架。与欧盟差异：（1）风险分级：欧盟采用“禁止-高风险-有限风险”三级制，中国未明确分级但强调安全审查；（2）法律形式：欧盟草案为强制性法律，中国目前以政策指南为主；（3）目标侧重：欧盟侧重“基本权利保护”，中国兼顾发展与安全。解析：两国立法路径不同，反映国情与监管哲学差异。2.探讨AI偏见问题的法律解决方案及其局限性。答案：解决方案：（1）美国：通过反歧视法（如FEHA）追究