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2025年AI伦理与法规模拟卷

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、请简要阐述“算法偏见”在AI伦理中的含义及其主要表现形式。

二、欧盟《人工智能法案》（草案）提出了不同风险等级的AI系统分类监管要求。请概括高风险AI系统的核心监管原则，并说明其设定的主要目的。

三、某科技公司开发了一款人脸识别门禁系统，该系统在测试阶段被发现在特定光照条件下对有色人种识别准确率显著低于白种人。请从伦理和法律角度分析该公司可能面临的问题，并提出至少三条改进建议。

四、阅读以下情景：

请分析在此情景中，“小智”的开发者、运营者以及使用者可能分别承担哪些伦理与法律上的责任？并探讨如何预防类似情况的发生。

五、比较“透明度”和“可解释性”在AI伦理与法律语境下的区别与联系。为什么这两者对于建立公平、可信的AI系统至关重要？

六、中国《个人信息保护法》对个人信息的处理活动提出了严格要求。请结合AI技术应用的实际情况，论述AI开发者或运营者在处理个人信息时，应如何平衡数据利用价值与个人隐私保护之间的关系，并遵守相关法律法规。

七、论述AI技术的快速发展对传统法律体系带来的挑战，并就如何构建适应AI时代的法律治理框架提出你的看法。

试卷答案

一、

含义：算法偏见是指AI系统由于训练数据、算法设计或应用环境等方面的原因，导致在决策过程中对特定群体产生系统性、不公平的歧视或偏见。

主要表现形式：

1.数据偏见：训练数据本身带有偏见，导致模型学习并放大了这些偏见。

2.算法偏见：算法设计或模型训练过程中的数学特性导致产生不公平结果。

3.交互偏见：用户与AI系统的交互方式可能引发或加剧偏见。

二、

核心监管原则：

1.具有高性能（Performance）：系统性能需达到特定可接受标准。

2.具有可解释性（Explainability）：能够对系统决策提供解释。

3.具有人类监督（HumanOversight）：必须有人类在关键决策环节进行监督。

4.数据质量（DataQuality）：使用高质量、代表性强、可靠的数据。

5.透明度（Transparency）：关于系统设计、功能和非自动决策因素的信息应是透明的。

6.没有歧视（AbsenceofDiscrimination）：不得进行非法或歧视性处理。

7.社会福祉（SocialWell-being）：确保符合社会福祉和人权保护的要求。

主要目的：通过设定明确的标准和要求，限制高风险AI系统的应用风险，保护基本权利和自由（如生命、身体、健康、自由和尊严），确保AI系统的安全、可靠和公平，并为AI的负责任创新提供清晰指引。

三、

可能面临的问题：

1.伦理问题：存在歧视性偏见，违背了公平、无歧视的AI伦理原则，可能损害有色人种的权益，引发社会公平性质疑。

2.法律问题：可能违反反歧视相关法律法规（如就业、服务领域的反歧视规定）；如果系统用于关键服务（如门禁、安防），可能因存在缺陷而导致安全保障义务履行不到位，引发侵权责任。

改进建议：

1.优化算法：采用更多样化、更具代表性的数据进行训练，调整算法模型以减少和纠正已识别的偏见。

2.透明与测试：公开算法的基本原理和偏见测试结果，并在不同环境和人群下进行充分、持续的测试与验证。

3.建立人类复核机制：对于识别结果存在疑问或应用于关键场景的情况，引入人工复核环节，确保决策的准确性和公平性。

四、

责任承担：

1.开发者：对“小智”算法的设计、训练过程的公平性、模型的准确性和安全性负责；可能因系统缺陷导致损害承担侵权责任或产品责任。

2.运营者：对“小智”的部署、使用、生成内容的合规性负责；需确保系统运行符合预期，管理好用户指令和系统输出，对造成的负面影响承担管理责任。

3.使用者：需合理使用AI助手，对其输入的指令负责，并对基于AI生成内容进行审慎判断，不得滥用或传播不实信息。

预防措施：

1.强化伦理设计与风险评估：在开发初期就融入伦理考量，进行全面的风险评估。

2.提高数据质量与算法透明度：使用高质量、多样化的数据，努力提升算法的可解释性。

3.建立内容审核机制：对AI生成的内容进行必要的审核，特别是涉及重要信息或可能引发社会影响的内容。

4.加强用户教育与提示：告知用户AI能力的局限性，提示其审慎对待AI生成信息。

五、

区别与联系：

区别：“透明度”侧重于AI系统（包括其目标、功能、决策逻辑、边界等）对外界（用户、监管机构等）的可观察性和可理解程度，强调的是“让外界看懂”。“可解释性”侧重于AI系统对其自身内部决策过程或结果提供理由、依据或机制说明的能力，强调的是“系统自己说明白”，通常涉及更技术性的细