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2025年人工智能与伦理学基础考试试卷及答案

一、单项选择题（共10题，每题2分，共20分。每小题只有一个正确选项）

1.以下哪项不属于人工智能伦理的核心关切领域？

A.算法歧视的技术根源与社会影响

B.自动驾驶系统的道德决策程序设计

C.量子计算的芯片制程优化

D.医疗AI误诊的责任主体界定

2.根据欧盟《人工智能法案》（2024年修订版），高风险AI系统必须满足的“可解释性”要求是指：

A.开发者需向用户提供完整的算法代码

B.系统输出结果需能够被人类用户理解其逻辑依据

C.模型训练数据需完全公开可查

D.所有决策过程必须由人类实时干预

3.某社交平台推荐算法因长期推送极端观点内容导致用户认知极化，这一现象主要违背了AI伦理的哪项原则？

A.公平性（Fairness）

B.问责性（Accountability）

C.非伤害性（Nonmaleficence）

D.透明性（Transparency）

4.生成式AI（如GPT7）创作的绘画作品引发版权争议时，现行伦理共识更倾向于：

A.版权归开发者所有，因模型由人类设计

B.版权归用户所有，因用户是内容触发者

C.不认定为受版权保护的“作品”，因缺乏人类独创性

D.版权由开发者、用户、训练数据权利人共同共有

5.以下哪种场景最可能涉及“数据伦理中的代理同意”问题？

A.医院使用匿名化病历数据训练AI诊断模型

B.教育平台收集12岁以下儿童的学习行为数据

C.企业通过用户协议默认收集位置信息

D.科研机构公开脱敏后的公共卫生数据

6.自动驾驶汽车面临“电车难题”变种场景（必须选择撞击5名行人或1名驾驶员）时，伦理争议的核心在于：

A.技术能否准确预测碰撞后果

B.谁有权为系统预设道德优先级（开发者/用户/社会）

C.传感器精度是否满足决策需求

D.事故责任保险的赔付标准

7.某金融AI因训练数据中存在历史性别歧视信息（如女性贷款通过率低），导致新用户评估时延续偏见。这一现象属于：

A.算法歧视的“涌现性”表现

B.数据偏见的“传导性”效应

C.模型泛化能力的“局限性”

D.人类设计者的“显性偏见”

8.联合国教科文组织《人工智能伦理建议书》（2023年）特别强调的“人类中心原则”要求：

A.所有AI系统必须由人类直接操作

B.AI决策不得替代人类的核心自主决策权

C.技术研发应优先满足人类基本需求

D.禁止开发超越人类智能水平的AI

9.医疗AI在辅助诊断时，若因模型过拟合导致对罕见病误诊率升高，主要违背了伦理原则中的：

A.有益性（Beneficence）

B.尊重自主性（RespectforAutonomy）

C.公平性（Fairness）

D.可追责性（Accountability）

10.针对深度伪造（Deepfake）技术的伦理规制，当前国际社会共识的核心措施是：

A.全面禁止所有深度伪造技术研发

B.要求所有生成内容必须明确标注“AI生成”

C.限制个人使用，仅允许政府机构使用

D.对传播虚假信息的行为追究法律责任

二、简答题（共4题，每题10分，共40分）

1.请简述“算法偏见”的三种主要成因，并各举一例说明。

2.对比“义务论”与“后果主义”伦理框架在AI道德决策设计中的应用差异，需结合具体场景（如自动驾驶）说明。

3.数据隐私保护中的“差分隐私”技术如何平衡AI训练需求与个人信息安全？请从技术原理和伦理价值两方面解释。

4.列举AI在教育领域应用可能引发的三项伦理风险，并分别提出对应的缓解措施。

三、案例分析题（共2题，每题15分，共30分）

案例1：某城市引入“犯罪预测AI”系统，通过分析居民手机信令、社交关系、消费记录等数据，为警方提供“高风险人群”预警名单。运行半年后，统计显示该系统标记的“高风险人群”中，低收入群体占比达78%（远超人口比例），且被标记者在求职、租房时遭遇隐性歧视。

问题：结合AI伦理的公平性、透明性、问责性原则，分析该系统存在的伦理问题及改进建议。

案例2：某医疗科技公司开发的“癌症早期筛查AI”在临床试验中表现优异（准确率95%），但正式商用后被发现对亚裔患者的误诊率（8%）显著高于白人患者（2%）。经追溯，训练数据中白人样本占比75%，亚裔样本仅占15%，且未针对不同种族进行特征优化。

问题：从数据伦理、算法公平性、责任归属三个维度分析该事件，并提出解决方案。

四、论述题（共1题，10分）

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