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2025年人工智能与伦理问题考试题及答案

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.效率最大化（EfficiencyMaximization）

C.公平性（Fairness）

D.责任可追溯（Accountability）

2.某社交平台的内容推荐算法因过度放大极端观点，导致用户群体对立加剧。这一现象主要违背了AI伦理的哪项原则？

A.隐私保护

B.不伤害（Non-maleficence）

C.自主决策权

D.可解释性

3.2024年，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37%。其伦理风险的核心是：

A.数据隐私泄露

B.算法偏见（AlgorithmicBias）

C.责任主体模糊

D.人机信任断裂

4.根据《人工智能伦理治理指南（2024修订版）》，当AI系统可能对用户权益产生重大影响时，必须：

A.完全由人工决策替代

B.提供“人工干预接口”

C.公开全部算法代码

D.限制该系统的应用场景

5.自动驾驶汽车在紧急情况下需在“撞击行人”与“牺牲乘客”间选择。这一伦理困境本质上是：

A.技术可靠性问题

B.功利主义与义务论的冲突

C.数据标注误差问题

D.法律责任分配问题

6.某教育类AI通过分析学生的社交动态、消费记录等非结构化数据预测辍学风险，其主要伦理争议点是：

A.预测结果的准确性

B.数据收集的必要性与最小化原则

C.AI对教师职业的替代性

D.预测模型的可解释性

7.以下哪项技术最可能加剧“数字鸿沟”的伦理问题？

A.面向农村地区的低成本AI教育平板

B.基于用户地理位置的个性化医疗推荐

C.仅支持高配置设备运行的AI诊断软件

D.多语言实时翻译AI系统

8.某企业开发的“情绪识别AI”通过分析员工微表情、语音语调判断其工作状态，并用于绩效考核。其最直接的伦理风险是：

A.情绪数据的客观性争议

B.员工隐私权的侵犯

C.企业管理效率的提升

D.算法对情绪的过度解读

9.在AI伦理中，“被遗忘权”（RighttoBeForgotten）主要针对：

A.用户要求删除个人数据的权利

B.AI系统删除历史错误决策的权利

C.开发者删除过时算法的权利

D.企业删除用户负面评价的权利

10.强人工智能（AGI）与弱人工智能（ANI）在伦理挑战上的本质区别在于：

A.计算速度的差异

B.是否具备自主意识与价值判断能力

C.应用场景的广度

D.数据需求量的大小

二、简答题（每题10分，共30分）

1.请解释“算法黑箱”（AlgorithmicOpacity）的含义，并列举其可能引发的三种伦理风险。

2.比较“数据隐私”（DataPrivacy）与“数据安全”（DataSecurity）的区别，并说明AI时代强化数据隐私保护的特殊必要性。

3.简述AI伦理中“责任分散”（DiffusionofResponsibility）现象的表现，并以自动驾驶事故为例说明其危害。

三、案例分析题（每题15分，共30分）

案例1：医疗AI的“隐形偏见”

2024年，某三甲医院引入的“癌症早期筛查AI”在运行半年后被发现：对肥胖患者的肺癌筛查准确率比正常体重患者低22%。经调查，训练数据中肥胖患者的CT样本仅占5%（实际临床中肥胖患者占比18%），且标注医生多为非肥胖人群，对肥胖患者肺部特征的标注存在主观偏差。

问题：

（1）分析该案例中涉及的AI伦理问题；

（2）提出至少三条针对性的改进建议。

案例2：自动驾驶的“道德编程”困境

某公司研发的L4级自动驾驶汽车设置了“默认伦理模式”：当无法避免碰撞时，优先保护儿童、孕妇等“高脆弱性群体”，其次是遵守交通规则的行人，最后是车内乘客。这一模式在测试中引发争议：部分用户认为“机器无权决定生命优先级”，法律专家指出“若事故发生，责任难以归属于开发者、用户或AI本身”。

问题：

（1）从伦理理论（如功利主义、义务论）角度分析“默认伦理模式”的合理性与局限性；

（2）探讨如何通过技术与制度设计缓解这一困境。

四、论述题（20分）

随着AI在教育、医疗、司法等关键领域的深度应用，“人机协同决策”（Human-AICollaborativeDecision-Making）成为主流模式。请结合具体场景，论述该模式面临