2026年人工智能道德与隐私保护测试题集

2026年人工智能道德与隐私保护测试题集一、单选题（每题2分，共20题）1.在中国，根据《个人信息保护法》，以下哪项行为属于非法收集个人信息？（）A.企业在用户注册时明确告知信息用途并获取同意B.政府机构为公共服务目的收集公民健康数据C.电商平台根据用户购买记录进行个性化推荐D.医疗机构为治疗目的收集患者病历信息2.以下哪种技术最可能引发“算法偏见”问题？（）A.卷积神经网络（CNN）B.朴素贝叶斯分类器C.集成学习（如随机森林）D.量子机器学习3.欧盟《人工智能法案》（草案）将人工智能分为四类，其中哪类属于“不可接受”的人工智能？（）A.实时面部识别系统B.自动驾驶汽车（等级4）C.基于深度学习的医疗诊断系统D.利用大数据进行的信用评分系统4.在中国，《数据安全法》规定，关键信息基础设施运营者未按规定采取数据分类分级保护措施，最高可处多少罚款？（）A.10万元B.50万元C.100万元D.500万元5.以下哪项措施最能有效减少人工智能系统中的“数据投毒”攻击？（）A.增加训练数据量B.使用联邦学习技术C.提高模型计算精度D.限制模型输入维度6.根据美国FTC的指南，企业使用用户数据制作广告时，以下哪项做法可能违反隐私法规？（）A.仅向用户推送其明确同意接收的广告B.在隐私政策中详细说明数据使用方式C.使用匿名化处理后的数据进行用户画像D.要求用户主动点击“同意”按钮才能使用服务7.在中国，根据《网络安全法》，关键信息基础设施的运营者应当如何处理网络安全事件？（）A.仅在事件造成重大损失时上报B.立即采取补救措施并向上级主管部门报告C.等待监管部门要求后再处理D.仅向内部技术人员通报8.以下哪种场景最需要应用差分隐私技术？（）A.企业内部员工绩效评估B.城市交通流量预测C.医疗资源分配优化D.公共安全监控9.在中国，根据《消费者权益保护法》，人工智能产品提供者未明确告知产品使用个人信息的方式、目的，最高可被处以多少罚款？（）A.20万元B.30万元C.50万元D.100万元10.以下哪种伦理原则最强调人工智能系统的透明度和可解释性？（）A.公平性B.可解释性C.安全性D.效率性二、多选题（每题3分，共10题）1.以下哪些属于人工智能可能引发的道德风险？（）A.算法歧视B.隐私泄露C.工作岗位替代D.安全漏洞2.在中国，《个人信息保护法》规定，个人信息处理者应当采取哪些措施保障个人信息安全？（）A.数据加密B.定期安全评估C.员工信息安全培训D.建立数据泄露应急预案3.以下哪些属于欧盟《人工智能法案》中“高风险”人工智能系统的范畴？（）A.自动驾驶汽车（等级3）B.医疗诊断系统C.信用评分系统D.实时面部识别系统4.在中国，根据《数据安全法》，以下哪些行为属于非法数据跨境传输？（）A.未通过安全评估直接向境外提供数据B.使用标准化合同约定数据传输安全C.仅向具有同等数据保护水平的国家或地区传输D.经专业机构评估并获得认证后传输5.以下哪些技术可以用于检测人工智能系统中的“数据投毒”攻击？（）A.异常检测算法B.模型集成验证C.人工特征工程D.数据清洗技术6.在中国，《网络安全法》规定，网络运营者应当如何处理用户数据？（）A.仅在用户同意的情况下收集个人信息B.定期删除不再需要的用户数据C.对敏感数据进行加密存储D.向用户提供数据可携带权7.以下哪些场景需要应用联邦学习技术？（）A.银行联合风控模型B.医疗机构联合病种分析C.电商平台联合用户画像D.电信运营商联合网络优化8.在中国，《消费者权益保护法》规定，人工智能产品提供者应当如何保障消费者权益？（）A.提供明确的隐私政策B.允许用户撤回同意C.对产品可能存在的风险进行充分告知D.建立用户投诉处理机制9.以下哪些属于人工智能伦理原则？（）A.公平性B.透明性C.可解释性D.责任性10.在中国，《数据安全法》规定，以下哪些主体需要履行数据安全保护义务？（）A.数据处理者B.数据提供者C.数据控制者D.数据使用者三、判断题（每题2分，共10题）1.人工智能系统中的“数据投毒”攻击可以通过增加训练数据量完全消除。（）2.在中国，《个人信息保护法》规定，个人有权删除其个人信息。（）3.欧盟《人工智能法案》将人工智能分为四类，其中“不可接受”的人工智能包括自动驾驶汽车。（）4.在中国，《数据安全法》规定，关键信息基础设施运营者必须使用国产数据处理技术。（）5.差分隐私技术可以完全消除人工智能系统中的隐私泄露风险。（）6.在中国，《网络安全法》规定，网络运营者必须对用户数据进行加密存储。（）7.人工智能伦理原则中的“公平性”要求系统对所有用户一视同仁。（）8.联邦学习技术可以完全避免数据跨境传输的隐私风险。（）9.在中国，《消费者权益保护法》规定，人工智能产品提供者必须获得用户明确同意才能收集个人信息。（）10.欧盟《人工智能法案》将人工智能分为四类，其中“有限风险”人工智能包括智能推荐系统。（）四、简答题（每题5分，共4题）1.简述人工智能伦理原则及其在实践中的应用。2.解释“数据投毒”攻击的概念及其防范措施。3.阐述中国《个人信息保护法》中关于个人信息处理的基本原则。4.比较欧盟《人工智能法案》和中国《数据安全法》的主要异同。五、论述题（每题10分，共2题）1.结合中国和欧盟的相关法规，论述人工智能伦理与隐私保护的平衡问题。2.分析人工智能技术在金融、医疗等领域的应用中可能存在的伦理风险，并提出相应的应对措施。答案与解析一、单选题答案与解析1.D-解析：医疗机构为治疗目的收集患者病历信息属于合法行为，其他选项中A、B、C均符合《个人信息保护法》的规定。但选项D中未明确说明是否获得患者同意，可能存在非法收集的情况。2.B-解析：朴素贝叶斯分类器假设特征之间相互独立，这种假设在实际应用中往往不成立，容易导致算法偏见。其他选项中A、C、D均为现代机器学习技术，但并未明确强调独立性假设。3.A-解析：欧盟《人工智能法案》草案将实时面部识别系统列为“不可接受”的人工智能，因其可能侵犯基本权利且无法提供足够保障。其他选项中B、C、D均属于“高风险”或“有限风险”人工智能。4.D-解析：根据《数据安全法》，关键信息基础设施运营者未按规定采取数据分类分级保护措施，最高可处500万元罚款。其他选项中的罚款金额均低于此标准。5.B-解析：联邦学习技术允许在不共享原始数据的情况下进行模型训练，从而有效减少数据投毒攻击的风险。其他选项中A、C、D均为常规的模型优化措施，但无法从根本上解决数据投毒问题。6.D-解析：美国FTC要求企业在使用用户数据进行广告推送时，必须获得用户主动点击“同意”按钮，仅通过其他方式获取同意可能被视为无效。其他选项中A、B、C均符合隐私法规的要求。7.B-解析：根据《网络安全法》，关键信息基础设施的运营者应当立即采取补救措施并向上级主管部门报告网络安全事件。其他选项中A、C、D均不符合法规要求。8.C-解析：医疗资源分配优化需要保护患者隐私，差分隐私技术可以在此场景下应用。其他选项中A、B、D的场景相对公开，隐私保护需求较低。9.C-解析：根据《消费者权益保护法》，人工智能产品提供者未明确告知产品使用个人信息的方式、目的，最高可被处以50万元罚款。其他选项中的罚款金额均低于此标准。10.B-解析：可解释性原则强调人工智能系统的决策过程应当透明，便于用户理解。其他选项中A、C、D均为重要的伦理原则，但与透明度关联度较低。二、多选题答案与解析1.A、B、C、D-解析：人工智能可能引发的道德风险包括算法歧视、隐私泄露、工作岗位替代和安全漏洞。所有选项均为可能的风险。2.A、B、C、D-解析：根据《个人信息保护法》，个人信息处理者应当采取数据加密、定期安全评估、员工信息安全培训、建立数据泄露应急预案等措施保障个人信息安全。所有选项均为合法要求。3.A、D-解析：欧盟《人工智能法案》草案将自动驾驶汽车（等级3）和实时面部识别系统列为“高风险”或“不可接受”的人工智能。其他选项中B、C属于“有限风险”人工智能。4.A、D-解析：根据《数据安全法》，未经安全评估直接向境外提供数据或未通过安全评估即传输数据属于非法跨境传输。其他选项中B、C属于合法的数据跨境传输方式。5.A、B-解析：异常检测算法和模型集成验证可以用于检测人工智能系统中的“数据投毒”攻击。其他选项中C、D与攻击检测无关。6.A、B、C、D-解析：根据《网络安全法》，网络运营者应当仅收集必要的个人信息、定期删除数据、加密存储敏感数据、保障用户数据可携带权。所有选项均为合法要求。7.A、B、C-解析：联邦学习技术适用于银行联合风控、医疗机构联合病种分析、电商平台联合用户画像等场景。选项D中电信运营商的网络优化通常不涉及联邦学习。8.A、B、C、D-解析：根据《消费者权益保护法》，人工智能产品提供者应当提供明确的隐私政策、允许用户撤回同意、充分告知风险、建立投诉处理机制。所有选项均为合法要求。9.A、B、C、D-解析：人工智能伦理原则包括公平性、透明性、可解释性和责任性。所有选项均为重要原则。10.A、B、C、D-解析：根据《数据安全法》，数据处理者、数据提供者、数据控制者、数据使用者均需履行数据安全保护义务。所有选项均为合法要求。三、判断题答案与解析1.×-解析：增加训练数据量可以缓解数据投毒的影响，但无法完全消除，需要结合其他技术（如异常检测）进行防范。2.√-解析：根据《个人信息保护法》，个人有权删除其个人信息。3.×-解析：欧盟《人工智能法案》将自动驾驶汽车（等级3）列为“不可接受”的人工智能，但未明确包括等级4。4.×-解析：《数据安全法》未强制要求关键信息基础设施运营者必须使用国产数据处理技术，但鼓励使用。5.×-解析：差分隐私技术可以减少隐私泄露风险，但无法完全消除，仍需结合其他措施（如加密）进行保护。6.×-解析：《网络安全法》要求网络运营者对敏感数据进行加密存储，但未强制要求所有数据必须加密。7.×-解析：公平性原则要求系统对所有用户一视同仁，但需考虑个体差异和特殊情况。8.√-解析：联邦学习技术可以避免数据跨境传输的隐私风险，因其不共享原始数据。9.√-解析：根据《消费者权益保护法》，人工智能产品提供者必须获得用户明确同意才能收集个人信息。10.√-解析：欧盟《人工智能法案》将智能推荐系统列为“有限风险”人工智能。四、简答题答案与解析1.人工智能伦理原则及其在实践中的应用-解析：人工智能伦理原则包括公平性、透明性、可解释性、责任性等。在实践中，企业应当遵循这些原则，例如：-公平性：避免算法歧视，如对招聘系统进行公平性测试。-透明性：向用户明确说明系统如何工作，如提供隐私政策。-可解释性：确保系统能够解释其决策过程，如医疗诊断系统需提供诊断依据。-责任性：明确责任主体，如自动驾驶事故的责任划分。2.“数据投毒”攻击的概念及其防范措施-概念：攻击者通过向训练数据中注入恶意数据，使人工智能模型产生错误决策。-防范措施：-异常检测算法：识别训练数据中的异常点。-模型集成验证：通过多个模型的交叉验证提高鲁棒性。-数据清洗：剔除明显异常的数据。3.中国《个人信息保护法》中关于个人信息处理的基本原则-基本原则包括：合法、正当、必要、诚信；目的明确、最小化处理；确保安全；透明可解释；个人参与和选择等。4.欧盟《人工智能法案》和中国《数据安全法》的主要异同-相同点：均强调人工智能伦理和隐私保护，对高风险人工智能系统进行规范。-不同点：欧盟法案更侧重分类监管，中国法律更侧重数据安全全生命周期管理。五、论述题答案与解析1.人工智能伦理与隐私保护的平衡问题-解析：人工智能伦理与隐私保护的平衡需要兼顾技术创新和社会价