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2025年超星尔雅学习通《科技伦理与风险-基因编辑、人工智能与生物安全》章节测试题库及答案解析

单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________

一、选择题

1.基因编辑技术的主要应用领域不包括（）

A.医疗治疗

B.农业育种

C.工业生产

D.环境治理

答案：C

解析：基因编辑技术主要应用于医疗治疗、农业育种、环境治理等领域，通过精确修改生物体的基因序列来达到特定目的。工业生产不属于基因编辑技术的直接应用领域，尽管基因工程可能在某些工业过程中有间接应用，但基因编辑技术本身更侧重于生物体基因层面的操作。

2.人工智能发展面临的主要伦理挑战不包括（）

A.算法偏见

B.数据隐私

C.技术滥用

D.能源消耗

答案：D

解析：人工智能发展面临的主要伦理挑战包括算法偏见、数据隐私和技术滥用等问题，这些问题直接关系到人类社会的公平、安全和隐私保护。能源消耗虽然是一个重要的技术问题，但不是人工智能发展的主要伦理挑战。

3.生物安全的主要目标是（）

A.促进生物技术发展

B.保护人类健康和生态环境

C.提高生物产品产量

D.扩大生物技术应用范围

答案：B

解析：生物安全的主要目标是保护人类健康和生态环境，防止生物技术滥用和生物威胁事件的发生。促进生物技术发展和提高生物产品产量是生物技术的应用目标，扩大生物技术应用范围是产业发展目标，而生物安全更侧重于风险防控和综合管理。

4.基因编辑技术的伦理争议主要集中在对人类生殖细胞的编辑上，主要原因是（）

A.技术成本高

B.技术难度大

C.可能产生不可逆的遗传改变

D.受到监管限制

答案：C

解析：基因编辑技术的伦理争议主要集中在对人类生殖细胞的编辑上，因为生殖细胞编辑可能产生不可逆的遗传改变，这些改变会遗传给后代，可能对人类基因库产生长远影响。技术成本高、技术难度大和受到监管限制虽然也是相关因素，但不是主要伦理争议的原因。

5.人工智能的机器学习算法中，容易产生算法偏见的主要原因是（）

A.数据采集不全面

B.算法设计不合理

C.计算资源不足

D.软件更新不及时

答案：A

解析：人工智能的机器学习算法中，容易产生算法偏见的主要原因是数据采集不全面，如果训练数据存在偏见或代表性不足，算法在学习过程中会继承这些偏见。算法设计不合理、计算资源不足和软件更新不及时虽然可能影响算法性能，但不是产生算法偏见的主要原因。

6.生物安全实验室的等级划分主要依据是（）

A.实验室面积大小

B.实验对象的风险等级

C.实验设备价格

D.实验人员数量

答案：B

解析：生物安全实验室的等级划分主要依据是实验对象的风险等级，不同等级的实验室对应不同的生物安全防护水平和实验操作限制，以防止生物威胁事件的发生。实验室面积大小、实验设备价格和实验人员数量虽然也是实验室建设和管理的重要参数，但不是等级划分的主要依据。

7.基因编辑技术中，CRISPR-Cas9系统的核心作用是（）

A.复制基因序列

B.切割和修复基因序列

C.转录基因信息

D.翻译基因信息

答案：B

解析：基因编辑技术中，CRISPR-Cas9系统的核心作用是切割和修复基因序列，通过引导RNA（gRNA）识别目标基因序列，Cas9蛋白在目标位点切割DNA，随后细胞会启动自我修复机制，从而实现基因编辑。复制基因序列、转录基因信息和翻译基因信息不是CRISPR-Cas9系统的核心作用。

8.人工智能的伦理原则中，强调公平性和非歧视性的原则是（）

A.可解释性原则

B.透明性原则

C.公平性原则

D.可控性原则

答案：C

解析：人工智能的伦理原则中，强调公平性和非歧视性的原则是公平性原则，该原则要求人工智能系统在决策过程中避免偏见和歧视，确保对不同个体的公平对待。可解释性原则强调算法决策过程的透明度，透明性原则强调系统操作的可见性，可控性原则强调系统行为的可控性。

9.生物安全事件的主要应对措施不包括（）

A.疫苗接种

B.病原体隔离

C.环境消毒

D.经济制裁

答案：D

解析：生物安全事件的主要应对措施包括疫苗接种、病原体隔离和环境消毒等，这些措施旨在控制病原体的传播和影响。经济制裁虽然可能是某些国家应对生物威胁的手段，但不是直接的生物安全事件应对措施。

10.修改基因编辑技术的伦理审查主要关注的是（）

A.技术可行性

B.技术安全性

C.技术经济性

D.技术合法性

答案：B

解析：基因编辑技术的伦理审查主要关注的是技术安全性，审查其可能带来的生物安全风险和对人类健康的影响，确保技术应用的伦理合规性。技术可行性、技术经济性和技术合法性虽然也是相关因素，但不是伦理审查的主要关注点。

11.人工智能系统决策过程的透明性主