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2025年人工智能与伦理专业考试试卷及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.某医疗AI系统在乳腺癌筛查中对亚裔女性的误诊率比白人女性高15%，经核查发现训练数据中亚裔样本占比仅3%。这一现象最直接反映的伦理问题是：

A.算法偏见与歧视

B.数据隐私泄露

C.责任主体模糊

D.技术透明性不足

2.根据《通用人工智能伦理框架（2024修订版）》，以下哪项不属于“技术中立性”原则的核心要求？

A.开发者需明确标注AI系统的应用边界

B.AI输出结果需可追溯至具体算法模块

C.禁止利用AI技术实施任何形式的价值观灌输

D.允许用户自主选择是否使用AI辅助决策

3.某教育类AI因长期推荐单一类型学习资料（如仅侧重逻辑训练），导致部分学生出现“认知窄化”现象。从伦理视角分析，这一问题的本质是：

A.算法推荐的信息茧房效应延伸至认知领域

B.数据采集范围过窄导致的功能缺陷

C.开发者未履行“最小必要”数据使用原则

D.用户对AI的过度依赖引发的自主性丧失

4.自动驾驶汽车在“电车难题”场景中（需选择撞击行人或避让致乘客受伤），其决策程序设计应优先遵循以下哪项伦理原则？

A.功利主义（最大化社会总福利）

B.义务论（遵守不可侵犯的道德规则）

C.美德伦理（培养系统的“道德品格”）

D.情境主义（根据具体场景动态调整权重）

5.某企业开发的情绪识别AI通过分析用户微表情、语音语调预测其购买意愿，未向用户告知数据用途。这一行为违反了AI伦理中的：

A.透明性原则

B.公平性原则

C.责任性原则

D.自主性原则

6.针对生成式AI（如AIGC）创作内容的版权归属争议，当前主流伦理共识是：

A.版权归开发者所有，因AI是工具

B.版权归用户所有，因用户是使用主体

C.需区分“辅助创作”与“独立创作”，前者归用户，后者无明确版权

D.版权归公共领域，因AI创作依赖公共数据

7.某政务AI在审批低保资格时，因纳入“社交活跃度”“消费习惯”等非法定评估指标，导致部分符合条件的困难群体被拒。这一问题的关键伦理风险是：

A.算法决策的合法性与必要性失衡

B.数据采集的全面性不足

C.技术可解释性缺失

D.用户隐私保护不到位

8.以下哪项技术设计最符合“可解释性AI（XAI）”的伦理要求？

A.用神经网络模型替代决策树，提升预测准确率

B.为AI决策结果提供“关键特征贡献度”可视化报告

C.限制用户查看AI内部参数，避免技术泄露

D.通过黑箱模型输出结果后，人工补充“合理”解释

9.某儿童教育类AI因过度强化“竞争意识”训练，被家长投诉导致孩子出现焦虑倾向。从伦理视角看，这反映了：

A.AI设计中价值导向的偏差

B.数据标注的主观性问题

C.技术安全性测试不充分

D.用户教育的缺失

10.根据《AI伦理风险评估指南（2025）》，以下哪类场景无需进行“高风险伦理审查”？

A.用于刑事犯罪预测的司法AI

B.面向老年人的健康管理AI

C.企业内部使用的文档分类AI

D.自动驾驶汽车的决策控制系统

二、简答题（每题8分，共40分）

1.简述AI伦理中“数据伦理”的核心要求，并举例说明数据采集阶段可能出现的伦理风险。

2.对比“弱AI”与“强AI”在伦理挑战上的主要差异。

3.解释“算法责任链”的概念，并分析其在自动驾驶事故追责中的应用意义。

4.列举三种AI伦理评估的常用方法，并说明各自适用场景。

5.为什么说“技术中立性”不等于“伦理无涉”？结合推荐算法的案例说明。

三、案例分析题（每题15分，共30分）

案例1：医疗AI误诊纠纷

2024年，某三甲医院引入的“智医-3000”肿瘤诊断AI在1年内出现12例误诊（将良性肿瘤误判为恶性），导致患者接受不必要的手术。经调查，该AI的训练数据90%来自欧美患者，而医院就诊群体中亚洲患者占比75%；同时，系统未设置“人工复核强制提醒”功能，医生因信任AI直接采纳结果。

问题：从数据伦理、责任归属、技术设计伦理三个维度分析该事件的伦理问题，并提出改进建议。

案例2：社交平台的“情绪调节AI”

某社交平台推出“情绪助手”功能，通过分析用户聊天记录、表情符号、发帖内容，判断其情绪状态（如“低落”“愤怒”），并自动推送励志语录或心理疏导内容。部分用户反馈：“原本只是吐槽，AI却不断提醒我‘需要开心’，反而更烦躁”；心理专家指出：“过度干预可能削弱用户情绪调节能力”。