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2025年人工智能伦理与社会影响考试试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.以下哪项不属于人工智能伦理的核心原则？

A.透明性（Transparency）

B.可解释性（Explainability）

C.高效性（Efficiency）

D.公平性（Fairness）

2.2024年某电商平台“价格歧视算法”被曝光，对不同地区、消费习惯的用户显示差异化价格。这一现象主要违背了AI伦理的哪项原则？

A.隐私保护

B.公平性

C.责任可追溯

D.人类主导

3.医疗AI在训练过程中若仅使用某一群体（如城市居民）的病历数据，可能导致对农村患者的诊断误差。这种现象被称为：

A.算法过拟合

B.数据代表性偏差

C.模型泛化不足

D.算力资源限制

4.根据“AI伦理双螺旋模型”，技术发展与伦理约束的关系应是：

A.技术优先，伦理滞后调整

B.伦理绝对限制技术边界

C.动态协同，技术迭代与伦理反思同步推进

D.政府主导伦理规则，技术团队被动执行

5.自动驾驶汽车面临“电车难题”时，其决策逻辑设计需重点考虑的伦理问题是：

A.如何最大化保护车内乘客安全

B.如何通过算法实现“功利主义”与“义务论”的平衡

C.如何降低事故概率而非解决极端情境

D.如何确保数据采集的合法性

6.某企业开发的“情绪识别AI”通过分析用户微表情、语音语调判断其心理状态，用于职场招聘筛选。这一应用最可能引发的伦理争议是：

A.情绪数据的客观性存疑

B.侵犯用户心理隐私边界

C.算法对不同文化背景的兼容性不足

D.企业商业利益与用户权益的冲突

7.2023年欧盟《人工智能法案》将AI系统分为“不可接受风险”“高风险”“低风险”等类别，其分类依据主要是：

A.技术复杂度

B.应用场景的社会影响程度

C.开发企业的规模

D.算法的可解释性水平

8.以下哪项属于AI“责任缺口”（ResponsibilityGap）的典型表现？

A.自动驾驶事故中，车主、制造商、算法开发者相互推诿责任

B.医疗AI误诊后，医院拒绝公开算法决策过程

C.教育AI根据学生成绩推荐职业方向，引发家长争议

D.社交平台AI推荐算法导致用户信息茧房

9.为解决AI“黑箱”问题，技术层面的关键改进方向是：

A.增加算法复杂度以提升准确性

B.开发可解释性AI（XAI）技术

C.限制AI在高风险领域的应用

D.要求企业公开全部算法代码

10.联合国教科文组织《人工智能伦理问题建议书》强调的核心价值是：

A.确保AI服务于人类共同利益

B.优先保护发达国家技术优势

C.限制AI在军事领域的应用

D.推动AI技术的快速商业化

二、简答题（每题8分，共40分）

1.请结合具体案例，说明“算法歧视”的技术根源与社会影响。

2.简述“数据隐私保护的最小必要原则”在AI系统设计中的具体应用。

3.为什么说“人类主导”（Human-in-the-Loop）是AI伦理的核心原则？请从技术与社会两个维度展开分析。

4.对比“企业自律”与“政府监管”两种AI伦理治理模式的优缺点。

5.请解释“AI伦理沙盒”（EthicsSandbox）的概念，并说明其在平衡创新与风险中的作用。

三、案例分析题（每题15分，共30分）

案例1：医疗影像AI的“漏诊争议”

2024年，某三甲医院引入的肺部结节检测AI系统在半年内出现12例漏诊案例，其中8例患者最终确诊为肺癌早期。经调查，该AI的训练数据中70%来自40-60岁男性患者，而漏诊案例集中于65岁以上女性。患者家属起诉医院与AI开发公司，要求明确责任主体；开发公司辩称“算法仅为辅助工具，医生需最终确认”；医院则主张“AI的准确率经第三方认证达95%，已尽合理注意义务”。

问题：

（1）该案例中暴露了哪些AI伦理问题？

（2）请从“责任归属”“数据伦理”“人机协作”三个维度提出解决方案。

案例2：招聘AI的“性别偏见”

某互联网企业为提高招聘效率，引入基于自然语言处理（NLP）的AI系统，通过分析简历文本、面试录音自动评估候选人“岗位匹配度”。运行3个月后统计发现，女性候选人的通过率比男性低23%，而人工审核时这一差距仅为5%。进一步分析显示，AI将“生育史”“照顾家庭”等关键词与“工作稳定性低”关联，而训练数据中高绩效员工的简历普遍较少提及此类内容。

问题：

（1）导致该AI出现性别偏见的直接原因与