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2025年AI伦理理论冲刺试卷

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、

简述“算法偏见”在AI伦理中的含义及其主要表现形式。请至少列举两种不同的偏见类型，并简要说明其产生的原因。

二、

比较并说明义务论和功利论在指导AI伦理决策时的主要区别。请结合一个具体的AI应用场景（如招聘、信贷审批、医疗诊断等），分别阐述这两种伦理框架如何为该场景下的伦理挑战提供不同的解决方案或关注点。

三、

“透明度”和“可解释性”是当前AI伦理研究中备受关注的概念。请阐述这两个概念之间的联系与区别。为什么在AI伦理中强调提高透明度和可解释性至关重要？并分析在现实中提升AI系统透明度和可解释性面临的主要技术和社会挑战。

四、

五、

数据是训练AI模型的基础，但数据的收集、处理和使用过程充满了伦理争议，特别是涉及个人隐私和数据权利的问题。请分析在AI应用中，平衡数据利用价值与个人隐私保护之间关系所面临的伦理困境。并探讨当前主流的隐私保护技术（如差分隐私、联邦学习、同态加密等）在实践中的有效性及其局限性。

六、

自主性是指个体或系统能够独立做出决策的能力。在AI伦理中，讨论人类在AI系统（特别是具有高度自主性的系统，如自动驾驶汽车、自主武器系统）中的自主性保障问题具有重要意义。请分析在关键决策场景下，如何确保人类的最终控制权和决策责任？并讨论完全的“人类在环”（Human-in-the-loop）设计是否是唯一可行的方案？为什么？

七、

近年来，生成式AI（如大型语言模型）在内容创作、艺术生成等领域展现出巨大潜力，但也引发了关于原创性、版权归属、虚假信息传播等新的伦理问题。请选择其中一个具体的伦理问题（如AI生成内容的版权归属），深入分析其争议焦点。并思考当前的法律和伦理规范体系应该如何应对这些由生成式AI带来的新型挑战？

试卷答案

一、

答案：

“算法偏见”是指AI系统在设计、训练或部署过程中存在的系统性偏差，导致其做出的决策或产生的结果对特定群体产生不公平或歧视性的影响。

主要表现形式包括：

1.数据偏差：训练数据本身包含历史偏见或不完整信息，导致模型学习并放大这些偏见。例如，如果训练数据中男性工程师占比远高于女性，AI在筛选简历时可能更倾向于男性。

2.算法偏差：算法设计本身可能存在对某些群体的假设或偏见，或者在优化目标设定上未能充分考虑公平性。例如，某些图像识别算法对特定肤色人群的识别率较低。

产生原因：主要源于训练数据的代表性不足、算法设计者无意识的偏见、评估指标侧重效率而非公平性、以及社会结构中固有歧视的反映等。

解析思路：

第一问要求定义“算法偏见”并列举类型及原因。解答需首先给出核心定义，明确其系统性、不公平性和歧视性的特征。其次，按要求列举至少两种类型，如数据偏差和算法偏差，并对每种类型进行解释，最好能结合实例使说明更清晰。最后，分析产生原因，从数据、算法、评估、社会环境等多个维度进行阐述。

二、

答案：

义务论（Deontology）和功利论（Utilitarianism）是两种主要的伦理学理论，它们在指导AI伦理决策时的主要区别在于：

1.基础原则不同：义务论强调行为本身是否符合道德规则或义务，强调权利、正义和公平，遵循“无论何时何地，都应遵守道德规则”的原则，即使结果不佳。功利论则关注行为的后果，强调最大化整体幸福或最小化整体痛苦，遵循“追求最大多数人的最大幸福”的原则。

2.决策关注点不同：义务论在AI伦理决策中会更关注是否侵犯了用户的权利（如隐私权、自主权）、是否符合公平原则、是否遵循了程序正义等。功利论则会权衡不同决策方案可能带来的整体利益和损害，例如，一个可能导致少数人受歧视的AI决策，如果能为大多数人带来更大的便利或利益，从功利论角度看可能被接受。

结合AI招聘场景：假设AI招聘系统因训练数据中历史偏见而倾向于男性候选人。义务论视角会认为，无论该系统筛选出多少“优秀”候选人，其基于性别歧视的决策本身就违反了公平和平等的道德义务，需要修正。功利论视角可能会计算该系统带来的总效益（如提高招聘效率、公司利润增加），并权衡这种效益与对女性群体造成的就业机会损失之间的利弊，如果认为效益大于损失，可能会倾向于维持或调整系统（但需谨慎论证）。

解析思路：

第一问要求比较义务论和功利论的区别。解答需先清晰阐述两种理论的核心原则和关注点。其次，明确指出它们在AI伦理决策中的不同侧重。最后，结合具体场景（AI招聘）进行应用分析，展示如何运用这两种理论来评估同一个伦理问题，从而凸显其区别。

三、

答案：

“透明度”（Transparency）通常指AI系统的运作方式、决策过程和内部机制对外部（如用户、开发者、监管者）的可访问性和可理解性。而“可解释性”（Interpreta