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2025年（AI伦理规范技术(公平性方向)）公平性规范技术试题及答案

第I卷（选择题，共30分）

答题要求：请将正确答案的序号填在括号内。

1.以下哪项不属于AI公平性规范技术中关于数据公平性的要求？（）

A.数据采集无偏差B.数据标注准确C.数据使用无限制D.数据分布均衡

答案：C

2.在AI算法设计中，为保证公平性，应避免（）。

A.考虑不同群体特征B.使用公平的评估指标C.算法歧视特定群体D.进行多轮测试优化

答案：C

3.AI系统公平性的关键在于（）。

A.提高运行速度B.降低成本C.对所有群体一视同仁D.增加功能

答案：C

4.当AI应用于招聘场景时，公平性要求不能因（）而产生不公平对待。

A.学历B.工作经验C.性别、种族等因素D.技能水平

答案：C

5.为确保AI公平性，数据预处理阶段需要进行（）。

A.数据加密B.数据清洗C.数据备份D.数据压缩

答案：B

6.AI公平性规范技术中，对于模型训练过程，应关注（）。

A.训练时间长短B.训练数据多样性C.训练设备性能D.训练人员数量

答案：B

7.在AI公平性评估中，以下哪种方法可用于检测潜在的歧视？（）

A.对比不同群体预测结果B.增加训练数据量C.提高模型复杂度D.更换算法

答案：A

8.若AI系统在贷款审批中对某些地区人群存在不公平对待，这违反了（）。

A.结果公平B.过程公平C.机会公平D.所有公平原则

答案：C

9.AI公平性规范技术要求在算法优化时考虑（）。

A.算法效率提升B.公平性指标改善C.算法可视化D.算法兼容性

答案：B

10.当AI用于教育评价时，公平性规范要求不能基于（）来评判学生。

A.学习成绩B.家庭背景C.努力程度D.学习态度

答案：B

第II卷（非选择题，共70分）

一、简答题（共20分）

1.简述AI公平性规范技术中结果公平的含义。

_结果公平意味着AI系统的输出结果不会因个体所属的群体不同而产生不公平的差异。例如在招聘场景中，不同性别、种族等群体获得录用的概率应大致相同；在贷款审批中，不同地区、收入水平群体获得贷款的可能性应公平，不能因群体特征而有不合理的结果偏差。_

2.说明在AI算法设计中如何保障机会公平。

_在AI算法设计中，要确保为所有个体提供平等的参与机会。比如在推荐系统中，不能因用户的历史行为模式或其他无关因素，而使某些用户难以获得推荐内容。在资源分配相关算法中，应保证每个个体有同等机会获取资源，避免因算法歧视导致部分群体被剥夺机会。_

二、讨论题（共20分）

讨论AI公平性规范技术在医疗领域应用时可能面临的挑战及应对措施。

_挑战：医疗数据可能存在偏差，不同地区、种族的医疗数据质量和种类不同，影响模型训练公平性。不同群体对医疗服务需求和反应不同，难以制定统一公平标准。应对措施：加强数据收集整合，提高数据质量和全面性。在制定标准和模型时充分考虑群体差异，多轮验证优化，确保公平性。同时，建立监督机制，及时发现和纠正不公平问题。_

三、案例分析题（共15分）

某AI招聘系统在使用一段时间后，发现女性求职者的通过率明显低于男性。请分析可能导致这种不公平现象的原因，并提出改进措施。

_原因可能是数据偏差，训练数据中男性求职者相关数据更多或更具代表性。算法设计问题，如某些筛选规则对女性不利。改进措施：收集更均衡的招聘数据，包括不同性别求职者的全面信息。优化算法，调整筛选规则，确保不歧视任何性别。进行公平性评估，对比不同性别求职者的通过率等指标，不断改进系统。_

四、简答题（共15分）

1.阐述AI公平性规范技术中过程公平的重要性。

_过程公平是确保AI系统公平性的关键环节。它能保证在整个AI运行过程中，如数据采集、模型训练、结果输出等阶段，都遵循公平原则。若过程不公平，即使结果看似公平，也可能存在潜在问题。例如采集数据时遗漏某些群体信息，会影响模型对该群体的判断，导致不公平。所以过程公平能保障AI系统从源头到结果的公正性。_

2.举例说明如何在AI应用中避免算法歧视。

_比如在图像识别算法用于安防监控时，不能因肤色、外貌等特征对某些人群进行过度关注或区别对待。在电商推荐算法中，不能因用户的历史购买记录或其他因素，而只给特定群体推荐某些商品，要确保对所有用户的推荐机会公平，基于商品本身特征和用户普遍需求进行推荐。_