2026年人工智能技术与伦理问题探讨试题

2026年人工智能技术与伦理问题探讨试题一、单选题（共10题，每题2分，共20分）1.在数据隐私保护方面，欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）对人工智能应用的主要约束是？A.禁止在医疗领域使用AIB.要求企业必须证明AI算法的“公正性”C.规定所有AI系统需通过“充分透明”原则D.限制AI对敏感数据的处理范围2.某城市利用AI优化交通信号灯配时，但导致部分路段拥堵加剧，该案例反映了哪种伦理困境？A.公平性vs效率性B.技术可解释性与透明度C.数据偏见与算法歧视D.技术责任归属3.中国《新一代人工智能发展规划》强调的“以人为本”原则，最直接体现为？A.优先发展军事AI技术B.推动AI与教育深度融合C.确保AI应用符合社会主义核心价值观D.强制要求企业公开算法模型4.当自动驾驶汽车面临“电车难题”时，伦理预设优先考虑的是？A.系统最小化经济损失B.保护乘客生命权优先于行人权C.遵循程序正义原则D.动态调整决策以符合社会期望5.以下哪种场景最可能引发AI“黑箱”决策的信任危机？A.AI辅助医生诊断普通感冒B.AI用于金融信贷风险评估C.AI管理智能工厂生产线D.AI推荐个性化新闻内容6.日本在AI伦理立法中特别强调“社会共生”理念，其核心目标不包括？A.减少AI对就业的冲击B.保障AI系统的人机协作安全C.强制要求所有AI产品具备情感模拟能力D.防止AI技术被用于非人道实验7.某AI语音助手因训练数据包含地域歧视言论而错误引导用户，该问题属于？A.算法鲁棒性不足B.系统安全漏洞C.数据偏见导致的决策失误D.硬件设计缺陷8.在医疗AI应用中，如何平衡“数据效用”与“隐私保护”？A.仅使用匿名化数据训练模型B.规定所有患者必须签署数据授权书C.通过联邦学习实现数据隔离计算D.禁止AI分析健康记录数据9.某科技公司开发的AI招聘工具因过度依赖学历指标导致性别歧视，该案例警示？A.算法需具备“反歧视”能力B.必须完全禁止AI用于招聘决策C.政府应强制干预企业用人技术D.AI系统需定期接受伦理审查10.AI生成内容的版权归属问题，当前国际争议最大的焦点是？A.计算机能否成为法律主体B.是否需强制要求AI署名C.神经网络的“创造力”是否受保护D.著作权法是否适用于AI作品二、多选题（共5题，每题3分，共15分）1.中国在《数据安全法》中提出的“数据分类分级”制度，对AI行业的主要影响包括？A.敏感数据AI应用需额外合规审查B.大型语言模型训练数据采集受限C.鼓励AI企业建立数据脱敏技术D.降低中小企业AI开发成本2.美国AI伦理委员会建议的“公平性设计框架”通常包含哪些要素？A.偏差检测与校正机制B.多元化数据集构建标准C.算法透明度报告制度D.意外行为触发应急预案3.欧盟《人工智能法案》（草案）将AI分为四类监管等级，高风险类别（Class3）包括？A.实时人脸识别系统B.医疗诊断AI产品C.自动驾驶汽车D.智能家居语音助手4.AI伦理审查委员会的职责通常涵盖？A.评估AI系统对弱势群体的潜在影响B.审核算法模型的数据来源合法性C.决定是否公开模型训练参数D.处理AI应用引发的集体投诉5.中国在《新一代人工智能治理原则》中强调的“技术向善”理念，具体体现为？A.优先发展对国家安全有支撑的AI技术B.防止AI被用于制造虚假信息C.推动AI赋能乡村振兴战略D.建立AI伦理教育国民体系三、判断题（共10题，每题1分，共10分）1.所有AI系统都必须通过“最小化风险”原则才能获得市场准入。（×）2.AI算法的偏见主要源于程序员的主观偏见。（×）3.中国在2025年将全面禁止使用面部识别技术。（×）4.自动驾驶汽车的伦理决策机制必须完全透明可解释。（×）5.AI生成内容的版权问题最终将取决于各国司法判例。（√）6.欧盟GDPR规定，AI系统在处理个人数据时必须获得用户明确同意。（√）7.日本政府建议所有企业采用“AI伦理自我声明”制度。（×）8.AI系统决策失误的赔偿标准完全由技术性能决定。（×）9.中国《网络安全法》要求AI企业定期进行安全审计。（√）10.AI伦理审查只能由政府机构主导。（×）四、简答题（共5题，每题5分，共25分）1.简述欧盟AI法案中“不可抗辩性”原则的内涵及其立法目的。2.列举中国在AI伦理治理方面的三项核心政策工具。3.分析自动驾驶汽车“责任分配”难题的技术与法律解决方案。4.说明AI训练数据偏见的主要来源及应对措施。5.比较中美两国在AI监管模式上的主要差异。五、论述题（共2题，每题10分，共20分）1.结合具体案例，论述AI技术对就业市场可能产生的结构性冲击及应对策略。2.从数据伦理视角分析深度伪造（Deepfake）技术的社会风险与治理路径。答案与解析一、单选题1.C（GDPR第5条明确要求AI处理个人数据需“透明可解释”，非A项的特定领域限制，B项属于“高风险AI”要求，D项是原则性规定）2.A（交通优化本质是效率优先，但牺牲部分公平性，体现伦理权衡）3.C（中国规划强调AI发展需符合国家发展战略，D项是部分企业实践，A项与规划主旨不符）4.B（伦理预设优先保护直接相关者生命权，B项符合功利主义与义务论结合原则）5.B（金融风险评估涉及高风险决策，需满足监管透明度要求，A项诊断普通感冒影响较小）6.C（情感模拟非日本立法核心，A、B、D均属于日本AI治理重点）7.C（语音助手错误反映训练数据污染，非A项的算法稳定性问题）8.C（联邦学习能实现数据本地处理，既保护隐私又利用数据效用）9.A（案例暴露算法依赖偏见指标问题，警示需设计反歧视算法）10.C（AI创造力的法律属性是国际争议焦点，B项强制署名争议较小）二、多选题1.ABC（A项数据分级要求敏感数据合规，B项数据采集受限制，C项推动脱敏技术，D项反直觉）2.ABC（美国NIST框架包含这三要素，D项属应急响应范畴）3.ABC（欧盟草案将上述三类列为高风险AI，D项属低风险）4.ABC（伦理审查侧重数据、影响、透明度，D项属投诉处理机制）5.BCD（A项属安全战略，B、C、D符合中国治理原则具体要求）三、判断题1.×（仅高风险AI需满足，非所有系统）2.×（偏见更多源于数据源、算法设计、测试样本）3.×（中国仅限制特定场景应用）4.×（可解释性需平衡透明度与商业秘密保护）5.√（版权归属仍在立法探索阶段）6.√（GDPR第6条明确要求明确同意）7.×（日本建议采用行业自律标准）8.×（赔偿需结合技术、责任主体、用户过错）9.√（中国《网络安全法》第43条要求）10.×（企业可成立内部伦理委员会）四、简答题1.“不可抗辩性”原则内涵：指高风险AI系统若出现事故，开发者需证明其已尽合理安全义务，否则需承担举证责任。立法目的在于强化企业责任，减少AI风险转嫁，但需平衡创新激励。2.中国核心政策工具：数据分类分级制度（《数据安全法》）、伦理审查指南（《新一代人工智能治理原则》）、高风险AI应用备案制度。3.责任分配方案：技术层面可设计“故障-责任”映射模型，法律层面参考《侵权责任法》产品责任条款，需考虑开发者、使用者、第三方维护者的连带责任。4.数据偏见来源与对策：来源包括采样偏差（如招聘数据偏向男性）、标注偏见（AI训练师偏见）、算法固有逻辑（如深度学习偏好高频特征）。对策需构建偏见检测工具（如公平性度量）、多元数据采集、算法审计机制。5.中美监管差异：美国采用“原则+例外”模式（NIST框架+特定领域立法），欧盟强调“硬法+分类监管”（GDPR+AI法案），中国突出“政府主导+行业自律结合”。五、论述题1.AI冲击就业与对策：冲击表现为低技能岗位被替代（如客服、司机），同时催生AI运维、数据标注等新岗位。对策需加强