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2025年AI伦理智能未来测试卷

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、

二、

描述一个可能由机器学习模型中的数据偏见导致的现实世界问题。分析该问题的产生原因、可能带来的负面影响，并提出至少两种减轻或解决此问题的方法。

三、

讨论自动驾驶汽车在不可避免的事故中做出选择时的伦理困境。请阐述两种可能的决策原则（例如，最小化乘客伤害vs.最小化行人伤害），分析每种原则的利弊，并说明你更倾向于哪种原则，理由是什么。

四、

随着人工智能助手（如聊天机器人、智能音箱）在日常生活中扮演越来越重要的角色，它们与用户之间的交互可能引发哪些潜在的隐私和伦理问题？请列举至少三种问题，并对其中一种问题进行详细阐述。

五、

六、

“通用人工智能”（AGI）是指具备与人类同等智慧、或超越人类智慧的AI系统。如果AGI真的被实现，它可能给人类社会带来哪些潜在的机遇和挑战？请分别说明。

七、

当前，全球范围内对于人工智能的伦理规范和治理框架仍在探索中。你认为在制定这些规范和框架时，应该主要考虑哪些因素？请列举至少四个关键因素，并简要说明其重要性。

八、

想象一下2050年的世界，人工智能已经深度融入社会生活的方方面面。请描述一个你认为在那时可能普遍存在的人机交互场景，并分析其中可能存在的伦理挑战以及人们可能已经形成或需要建立的新规范。

试卷答案

一、

核心原则通常包括：公平（Fairness）、透明（Transparency）、可解释性（Explainability）、问责制（Accountability）、隐私保护（Privacy）和人类福祉（Beneficence）。

*公平（Fairness）：指AI系统不应产生歧视性结果，不应基于受保护的特征（如种族、性别、年龄等）进行不公平对待。重要性在于确保AI系统的决策过程和结果对所有个体都是公正的，维护社会平等。

*透明（Transparency）：指AI系统的决策过程和运作方式应该是可理解的，开发者和使用者能够了解系统如何做出特定决策。重要性在于增强用户信任，便于发现和修正问题。

*可解释性（Explainability）：指能够提供关于AI系统决策的详细理由或解释，特别是对于关键决策。重要性在于允许用户和监管机构理解系统行为，评估其合理性和潜在风险。

二、

问题示例：基于面部识别数据的招聘筛选系统，因训练数据中女性代表性不足，导致对女性候选人的识别率和匹配度偏低。

产生原因：数据收集偏差（女性样本少）、算法设计可能隐含性别偏见、缺乏对算法公平性的充分测试和审计。

负面影响：加剧就业市场性别歧视，限制女性职业发展机会，导致人才流失，损害公司声誉。

解决方法：

1.数据增强与多元化：主动收集更多样化的数据，包括不同性别、种族、年龄等群体的数据，对现有数据进行平衡处理。

2.算法审计与偏见检测：使用专门的工具和技术检测和量化算法中的偏见，并通过算法调整或重设计来减少偏见。

三、

决策原则示例：

1.最小化乘客伤害原则：优先保护车内乘客的安全，即使这意味着可能对车外行人造成更严重的伤害。

利弊：利：可能符合“保护自己群体”的直观感受；弊：可能导致对弱势群体（行人）的漠视，违背某些道德直觉（如不应将他人作为牺牲品）。

2.最小化总伤害原则（或行人间接伤害最小化原则）：优先选择导致总伤害（包括乘客和行人伤害）最小或行人间接伤害（如潜在的未来伤害）最小的方案。

利弊：利：体现了功利主义思想，力求最大化整体福祉；弊：可能导致车内乘客成为“人盾”，道德上难以接受，且难以精确计算和比较不同伤害。

倾向性说明示例（选择其中一种或提出自己的观点）：更倾向于“最小化总伤害原则”，理由是它试图在所有可能的结果中寻找最佳的那个，体现了对生命价值的普遍尊重，而非仅仅保护特定个体或群体。虽然实践中存在难以量化和道德困境的问题，但其核心理念更符合追求整体社会福祉的目标。

四、

潜在问题示例：

1.隐私侵犯：AI助手持续监听用户对话以提供服务，可能无意中收集到涉及敏感个人信息（如医疗诊断、财务状况、个人秘密）的内容。

2.数据滥用与安全风险：收集到的用户数据可能被开发者用于商业目的，或因数据泄露导致用户隐私暴露。

3.操纵与影响：AI助手可能通过个性化推荐、信息过滤或情感交互等方式，潜移默化地影响用户的观点和行为，甚至被用于恶意操纵。

详细阐述（以“隐私侵犯”为例）：AI助手通常需要持续访问用户的麦克风和摄像头（或读取消息记录），以实现语音交互、视觉识别等功能。这种持续的监控特性本身就构成了对个人通信和活动私密性的潜在威胁。用户可能无法完全控制哪些数据被收集、如何被使用，甚至可能不知道助手已经记录