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2025年AI伦理道德测试题试卷

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（请将正确选项的首字母填入括号内）

1.以下哪项原则要求AI系统的设计和应用应最大限度地促进人类福祉，并避免对人类造成伤害？

A.公平性

B.可解释性

C.人类福祉

D.透明度

2.欧盟AI法案将AI系统划分为不同风险等级，其中属于“不可接受风险”的AI应用是？

A.实时面部识别用于安全监控

B.基于用户历史数据的新闻推荐系统

C.用于提供能源消耗建议的AI助手

D.人工智能生成的艺术品

3.“算法偏见”主要指的是？

A.AI系统在特定条件下运行速度变慢

B.AI系统在决策过程中存在系统性的歧视或偏见

C.AI系统对用户提出的错误问题给出无法理解的回答

D.AI系统在处理数据时发生内存错误

4.当自动驾驶汽车在不可避免的事故中面临选择时，优先保护车内乘客还是车外行人，这涉及到哪种伦理困境？

A.隐私与数据利用

B.透明度与可解释性

C.责任与问责

D.人类自主性与AI决策边界

5.以下哪项措施有助于减轻AI应用中的算法偏见？

A.增加AI系统的计算能力

B.使用更多样化的数据集进行训练

C.禁止在AI应用中使用任何形式的个人数据

D.降低AI系统的决策复杂度

二、简答题

1.简述“透明度”和“可解释性”在AI伦理中的区别和联系。

2.阐述在AI应用中保护个人隐私需要考虑的关键方面。

3.AI技术的发展对当前的社会公平可能带来哪些挑战？请列举至少两点。

三、辨析题（请判断下列说法是否正确，并简要说明理由）

1.“只要AI系统的最终决策结果对每个人都是公平的，就无需担心其中存在算法偏见。”

2.“开发和使用AI技术是推动社会进步的主要动力，因此不应过分强调其伦理风险。”

四、案例分析题

某科技公司开发了一款AI招聘助手，旨在从海量的求职者简历中自动筛选出符合岗位要求的候选人。该系统通过分析历史招聘数据（包括候选人的教育背景、工作经历、以及最终被录用的员工特征）进行学习和决策。在实际应用中，发现该系统在筛选简历时，对某些特定高校毕业或来自特定地区的求职者更为“青睐”。

请分析该AI招聘助手可能存在的伦理问题，并提出相应的改进建议。

五、论述题

结合你对社会或工作领域的了解，论述AI技术的广泛应用对人类自主性可能产生的积极和消极影响，并阐述应如何在不同场景下平衡技术发展与人类自主性之间的关系。

试卷答案

一、选择题

1.C

2.A

3.B

4.D

5.B

二、简答题

1.透明度主要指AI系统决策过程的开放性和可理解程度，用户或利益相关者能够了解系统如何工作以及为何做出特定决策。可解释性则更侧重于为AI系统的具体决策提供清晰的理由或解释，强调的是对单个决策的解释能力。两者都关注AI决策的“黑箱”问题，但透明度是宏观层面的描述，可解释性是微观层面的实践，二者相辅相成，共同服务于提升AI系统的可信度和问责性。

2.保护个人隐私需要考虑的关键方面包括：①数据最小化原则，即仅收集和处理实现特定目的所必需的最少量个人数据；②用户知情同意，确保个人在数据被收集和使用前充分了解相关信息并自愿同意；③数据安全，采取技术和管理措施保障个人数据在存储、传输、使用过程中的安全，防止数据泄露、滥用或丢失；④数据访问权与更正权，允许个人访问其被处理的数据，并有权要求更正不准确或不完整的数据；⑤数据删除权，即个人有权要求删除其个人数据。

3.AI技术发展可能带来的社会公平挑战包括：①加剧数字鸿沟，掌握和运用AI技术的能力差异可能加剧不同地区、不同群体之间的社会经济不平等；②算法偏见固化社会歧视，如果训练数据本身包含历史偏见，AI系统可能会学习并放大这些偏见，导致在招聘、信贷审批、司法判决等领域对特定群体产生不公平对待；③就业结构失衡，AI自动化可能取代大量重复性劳动岗位，对现有就业市场造成冲击，特别是对低技能劳动者。

三、辨析题

1.错误。AI系统的公平性不仅指最终结果的公平，更关键在于决策过程是否存在系统性的偏见。即使最终结果看起来对每个人都“公平”（例如，所有候选人被拒绝的比例相同），如果这个比例本身就基于对特定群体的歧视性因素（如性别、种族），那么系统仍然存在严重的算法偏见问题。因此，关注结果公平性是不够的，必须深入检查和纠正决策过程中的偏见。

2.错误。AI技术确实是推动社会进步的重要工具，但其发展和应用并非没有边界，必须充分考虑伦理风险。过分强