2026年计算机技术伦理道德培训试卷

2026年计算机技术伦理道德培训试卷一、单项选择题（每题2分，共20分。每题只有一个正确答案，请将正确选项字母填入括号内）1.某自动驾驶公司在未告知用户的情况下，将车辆夜间行驶数据用于训练下一代算法。该行为最核心地违反了哪项伦理原则？（）A.知情同意B.数据最小化C.算法透明D.公平无偏2.在欧盟《人工智能法案》2025年修订版中，下列哪类系统被直接划入“禁止性AI”？（）A.用于信用评分的深度学习模型B.在公共场所进行实时生物识别的系统C.辅助医疗影像诊断的SaaS平台D.基于用户画像的推荐引擎3.某高校使用生成式AI批改学生论文，系统自动将“疑似抄袭”段落上传至云端比对库。指导教师未提前告知学生。以下哪项最贴近于“可问责性”缺失？（）A.未进行数据匿名化B.未建立申诉通道C.未做算法备案D.未获得伦理委员会批件4.差分隐私技术中，若一次查询加入的噪声服从Laplace(0,b)，则隐私预算ε与噪声尺度b的关系为：（）A.ε=Δf/bB.ε=b/ΔfC.ε=2Δf/b²D.ε=b²/Δf5.2026年起施行的中国《个人信息保护合规审计办法》要求，对敏感个人信息处理活动须保存“影响评估报告”最短多久？（）A.1年B.3年C.5年D.10年6.“模型可解释性”在医疗AI场景中的首要价值是：（）A.降低存储开销B.提升推理速度C.帮助医生行使“最终临床决策权”D.减少训练数据需求7.某开源社区发布人脸识别模型时，在README中仅声明“仅供学术研究”。随后该模型被用于街头商业监控。根据《人工智能伦理规范》，社区最应补充下列哪项措施？（）A.增加GPL许可证B.附加使用场景限制与触发式审计条款C.要求下游用户每季度提交财务报告D.关闭仓库并停止维护8.在联邦学习框架下，参与方上传本地梯度而非原始数据，主要防范的风险是：（）A.模型逆向泄露B.传输延迟C.梯度爆炸D.标签分布偏移9.“数字遗产”继承中，2026年《民法典》配套细则规定，网络服务提供者核实继承人身份后，应当提供下列哪类信息？（）A.账户登录日志B.用户私信内容C.用户未公开草稿箱D.仅限财产性虚拟资产余额10.某企业使用合成数据训练客服机器人，合成过程采用生成对抗网络。伦理审查焦点不应包括：（）A.合成数据是否残留真实客户音色B.生成样本是否放大性别刻板印象C.训练机房PUE值是否低于1.2D.是否对弱势群体口音欠采样二、多项选择题（每题3分，共15分。每题有两个或两个以上正确答案，多选、少选、错选均不得分）11.以下哪些行为构成“算法价格歧视”中的“大数据杀熟”？（）A.根据用户历史客单价动态调整折扣B.向新用户发放高于老用户的优惠券C.基于设备型号差异展示不同价格D.依据用户点击流实时抬高紧缺服务价格12.关于“AI数字人”直播带货，下列哪些做法触及2026年《互联网信息服务算法推荐管理规定》的“显著标识”义务？（）A.在画面左上角以8号字体注明“虚拟主播”B.以与背景高对比色条持续提示“合成形象”C.仅在用户点击“关于我们”后弹出说明D.用语音在每次开播前5秒声明“本形象由AI驱动”13.以下哪些技术方案可降低深度伪造（Deepfake）的伦理风险？（）A.在视频码流中嵌入符合C2PA标准的加密签名B.发布者账户绑定国家可信身份库C.平台对高粉账号豁免审查D.使用对抗样本检测模型进行实时筛查14.关于“AI员工”替代人类岗位，企业应履行的“前瞻性伦理义务”包括：（）A.提前6个月向工会或员工代表披露替代计划B.为被替代员工提供转岗培训预算C.将算法折旧率计入环境、社会及治理（ESG）报告D.向地方政府提交算法用工备案15.在AIforScience研究中，以下哪些数据管理做法符合“可复现性伦理”？（）A.将原始实验数据DOI化并公开B.提供带随机种子的完整训练脚本C.仅公开已清洗数据，保留原始日志作为商业机密D.在论文中标注计算集群配置与碳排放估算三、判断题（每题1分，共10分。正确打“√”，错误打“×”）16.2026年起，所有生成式AI模型在上线前必须通过国家级“算法安全评估”，无论参数规模大小。（）17.使用同态加密技术后，云服务商理论上无法在明文层面访问用户数据，因此无需再做伦理审查。（）18.“可撤销AI”指的是用户可随时要求系统删除其个人数据并下线相关模型，这在大模型时代技术实现上已完全成熟。（）19.若AI系统用于公共福利分配，出现偏见时，责任主体仅限于算法研发公司，与政府无关。（）20.在科研场景下，未经患者同意使用去标识化医疗影像训练模型，仍可能违反《赫尔辛基宣言》的“知情同意”原则。（）21.“绿色AI”倡议鼓励在论文中披露模型训练能耗，单位通常使用kWh/parameter。（）22.根据2026年ISO/IEC42001标准，AI管理体系（AIMS）认证证书有效期为3年，需年度监督审核。（）23.对用于招聘的AI系统，若训练数据集中性别比例均衡，则系统输出一定无性别偏见。（）24.在强化学习人类反馈（RLHF）中，标注者价值观差异可能导致模型行为伦理漂移。（）25.将开源模型权重托管于境外代码托管平台，无需再向所在地省级网信部门备案。（）四、填空题（每空2分，共20分）26.差分隐私的数学定义：对于任意两个相邻数据集D、D′，以及任意输出S，要求ln[Pr[M(D)∈S]/Pr[M(D′)∈S]]≤________。27.2026年《人工智能伦理风险分级指南》将风险划分为“禁止、________、有限、最小”四级。28.在联邦学习中，常用的安全聚合协议是________，可防止中央服务器看到个体梯度。29.联合国《AI伦理全球协议》提出，AI系统生命周期应遵循“________、公平、可持续、包容”四项核心价值。30.若某GPU训练集群总功耗为P（kW），训练时长为T（h），则碳排放量估算公式为：E=α·P·T，其中α表示________，单位kgCO₂/kWh。31.当AI医疗产品进入临床试验阶段，须遵循《________质量管理规范》（ISO14155:2025）。32.对于生成式AI输出的虚假新闻，中国《互联网信息服务深度合成管理规定》要求内容生成平台在________小时内履行“辟谣标记”义务。33.在算法审计中，________指标用于衡量不同群体间正类预测率的差异，常用公式为|TPR_A−TPR_B|。34.2026年，欧盟对违规AI企业最高可处全球年营业额________%的罚款。35.“数字安息权”指自然人死亡后，其近亲属可要求平台________其个人账号数据，但法律另有规定或涉及公共利益的除外。五、简答题（每题8分，共24分）36.某市政府计划部署“AI情绪识别”系统，通过街头摄像头实时分析路人面部表情，用于预警突发群体性事件。请从伦理角度列出三项核心争议，并给出可操作的缓解措施。37.简述“模型卡”（ModelCard）在AI伦理治理中的作用，并以一个百亿参数中文对话大模型为例，写出应披露的六项关键信息。38.说明“算法审计”与“算法备案”在制度设计上的差异，并讨论二者在“可问责性”链条中的互补关系。六、计算与案例题（共11分）39.某银行使用逻辑回归模型评估信用卡违约风险。训练数据含10000条样本，其中女性4000条、男性6000条。模型在女性组中真正例率TPR_F=0.72，假正例率FPR_F=0.08；在男性组中TPR_M=0.84，FPR_M=0.12。(1)计算两组间EqualOpportunity差异ΔEO=|TPR_F−TPR_M|。（3分）(2)若银行希望ΔEO≤0.05，拟采用阈值调整后处理法。设女性组原阈值为0.5，求需调整到的最小阈值t_F，使得TPR_F≥0.79。已知在女性验证集上，Score>0.5的样本中违约者占0.90，Score∈(t_F,0.5)的违约者占0.60，且验证集分布与训练集一致。给出计算过程与最终t_F。（8分）——试卷结束——答案与解析一、单项选择1.A2.B3.B4.A5.C6.C7.B8.A9.D10.C二、多项选择11.ACD12.BD13.ABD14.ABD15.ABD三、判断16.×（≥10B参数或高风险场景才强制）17.×（仍需审查用途、输出内容）18.×（大模型无法彻底删除特定知识）19.×（政府为采购与监管责任方）20.√21.×（常用kWh/experiment或kWh/model）22.√23.×（均衡数据不能消除隐含偏见）24.√25.×（境外托管仍需备案）四、填空26.ε27.高28.SecureAggregation29.透明30.电网碳排因子31.临床试验32.233.EqualOpportunityDifference34.735.删除或匿名化五、简答（要点示例）36.争议：1)未经同意采集生物特征→缓解：设置“非敏感区”屏蔽+明示标识；2)情绪推断科学性不足→缓解：公布准确率与置信区间，仅作辅助预警；3)群体标签可能污名化→缓解：结果不上传个人ID，仅聚合统计。37.作用：标准化披露模型能力、限制、风险，降低误用。六项：1)训练数据规模与来源；2)微调方法；3)评测指标与基准；4)已知偏见案例；5)能耗与碳排；6)许可与使用限制。38.差异：备案是事前登记材料，侧重信息报送给监管；审计是事后独立核查，侧重技术验证与责任追溯。互补：备案提供审计入口，审计结果反馈备案更新，共同形成“输入—过程—输出”全链问责。六、计算39.(1)ΔEO=|0.72−0.84|=0.12(2)设女性验证集共1000人（违约400，非违约600）。原阈值0.5下：TP=0.90×N1，FN=400−TP；N1为Score>0.5的违约人数。需TPR_F≥0.79⇒TP≥0.79×400=316。令N1=360（示例），则TP=0.90×360=324≥316，满足。再降阈值至t_F，引入额外区间样本，设新增违约人数为x，则TP=324+0.60x，FN=400−(324+0.60x)。令TP/(TP+FN)≥0.79⇒324+0.60x≥316，已成立。最小t_F对应刚好满足316，