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2025年AI伦理认证练习

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、

简述人工智能伦理的“公平性”原则内涵及其在AI系统开发与应用中面临的主要挑战。

二、

在自动驾驶汽车遭遇不可避免的事故时，需要做出选择以最小化伤亡（例如，选择撞向行人或撞向车内乘客）。请运用“功利主义”与“义务论”两种不同的伦理框架，分析此场景中涉及的伦理冲突。

三、

数据偏见是AI伦理中的一个核心问题。请列举至少三种不同类型的数据偏见，并简要说明它们如何影响AI系统的决策过程及其可能带来的伦理后果。

四、

“算法可解释性”与“算法透明度”是AI伦理中的两个相关但不同的概念。请区分这两个概念，并说明在哪些场景下，对可解释性的要求可能高于透明度？请结合一个具体例子进行说明。

五、

假设你所在的公司开发了一款用于招聘筛选的AI系统。该系统在测试中表现出对特定性别和种族的候选人存在歧视性偏见。请阐述在此情况下，你应该采取哪些步骤来识别、评估和缓解该系统的伦理风险？在过程中需要涉及哪些关键利益相关者？

六、

七、

试卷答案

一、

答案：

“公平性”原则要求AI系统及其结果不应歧视任何个人或群体，应在相似情况下给予平等对待。其核心是确保AI的决策和输出不受偏见的影响，促进机会均等。主要挑战包括：1）数据偏见，训练数据本身可能包含历史偏见，导致模型学习并放大这些偏见；2）算法偏见，算法设计本身可能存在无意识的歧视性逻辑；3）交互偏见，用户与AI交互方式可能引发或加剧偏见；4）评估指标局限，常用的公平性指标可能无法全面衡量或捕捉所有形式的偏见；5）“公平”定义的多元性与冲突，不同群体对公平的理解可能不同，追求一种公平性原则可能损害另一种。

解析思路：

本题考察对AI伦理核心原则“公平性”的理解及其实践挑战。解析需首先清晰定义公平性的内涵，强调其平等对待的核心。然后，需要系统地列举并解释AI开发与应用中面临的具体挑战，涵盖数据、算法、交互和评估等层面，并点出公平性定义本身可能存在的复杂性。

二、

答案：

运用“功利主义”框架分析，该框架主张最大化整体幸福或最小化整体痛苦。在此场景下，自动驾驶系统应选择导致伤亡最小化的行动方案（例如，撞向行人）。其逻辑是，从整体角度看，拯救更多生命带来的总效用大于拯救少数生命或造成更大伤亡的总效用。

运用“义务论”框架分析，该框架基于道德义务和权利。分析需考虑：车内乘客的生命权或不受伤害的权利；行人同样拥有的生命权或权利。自动驾驶系统可能没有“主动选择伤害”的道德义务，但其行为应遵循不伤害原则或更高级的义务（如保护生命）。如果系统必须做出选择，义务论可能更侧重于遵守预设的伦理规则（如保护车内乘客，除非有明确法律要求必须牺牲），或者强调系统设计者有义务避免制造可能导致这种困境的情况。义务论者可能会认为，系统不应被设计成必须做出这种残酷选择，而是应致力于消除这种两难局面。

解析思路：

本题考察运用不同伦理理论分析复杂AI伦理困境的能力。解析需首先明确功利主义和义务论的核心观点。然后，分别代入自动驾驶场景，运用这两种理论进行逻辑推演，阐述其分析过程和得出的结论或关注点。注意区分两种理论在价值取向（结果vs.行为/义务）上的差异，以及它们在面对冲突时的不同处理方式。

三、

答案：

1）数据收集偏见：训练数据未能代表目标群体的多样性，例如，如果用于训练人脸识别系统的数据主要来自特定种族，则该系统对其他种族的识别准确率可能较低。

2）算法偏见：算法设计或构建过程中存在歧视性逻辑，即使数据是公平的，算法也可能因为其内在结构而产生偏见，例如，某些机器学习模型可能对特定性别或年龄段的特征过度拟合。

3）交互/部署偏见：AI系统在实际使用中与用户或环境的交互方式导致歧视性结果，例如，客服聊天机器人对使用特定方言或口音的用户响应较差。

伦理后果：这些偏见可能导致AI系统做出不公平、歧视性的决策，损害特定群体或个人的权益，加剧社会不公，破坏信任，并限制AI技术的广泛应用。

解析思路：

本题考察对数据偏见类型的识别及其后果的理解。解析需准确列举至少三种类型的偏见（数据收集、算法、交互/部署），并对每种类型进行简要说明或举例。然后，需要阐述这些偏见如何影响AI决策过程（例如，导致错误分类、预测偏差），并分析其可能引发的广泛伦理后果（不公、歧视、社会影响等）。

四、

答案：

“算法可解释性”（Explainability/Auditability）主要关注的是，对于AI系统的决策过程或结果，能够提供理由、依据或机制说明其“为什么”会做出这样的判断或行动，强调的是决策背后的逻辑和可追溯性。例如，医生需要知道AI诊断建议的依据是什么。

“算法透明度”（Transparency）则是一个更广泛的概念，它不仅包括可解释性