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2025年人工智能军事伦理试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.某国军方部署了一款基于深度强化学习的自主无人机系统，该系统在模拟训练中表现出极高的目标识别与打击精度。然而，在一次实战测试中，系统误将一辆载有平民的校车识别为敌方指挥车并实施了打击。事后调查发现，训练数据中“指挥车”类别包含大量与校车外形相似的装甲指挥车。以下哪一项最能概括此次事件的伦理责任归属？

A.系统开发者未尽到数据审查义务，应承担全部责任

B.军方指挥官因最终按下“授权”按钮，应承担全部责任

C.算法本身不具备道德能动性，责任应由训练数据提供者、开发者与指挥链共同承担

D.平民未遵守战时交通管制，应承担部分责任

答案：C

解析：人工智能系统不具备法律意义上的“意图”，其错误源于数据偏差与模型泛化失效。伦理责任应在人类行动者之间按因果贡献度分配：数据提供者未能排除外形混淆样本，开发者未进行充分对抗性测试，指挥链未设置人工复核阈值，三者构成“多手问题”。

2.在“有意义的人类控制”（MeaningfulHumanControl,MHC）框架下，以下哪项指标最能衡量某型自主武器系统是否保留足够的人类控制？

A.系统平均决策延迟低于300毫秒

B.系统在开火前必须将目标特征上传至云端供人类审查

C.系统具备可解释性模块，能在200毫秒内以自然语言输出打击理由与置信度

D.系统硬件保留机械式保险，需人类物理钥匙解锁

答案：C

解析：MHC的核心是“因果可追溯”与“道德可追责”。可解释性模块使人类操作员能够在极短时间内理解机器决策逻辑，从而保留“veto窗口”，符合MHC的认知维度要求。A项强调速度而非控制；B项云端上传在高对抗环境中不可靠；D项仅提供物理层安全，未触及决策层控制。

3.某北约成员国在实战演习中测试“伦理约束插件”，该插件在武器平台检测到目标区域存在儿童外形热像时自动降低杀伤概率阈值。然而，敌方利用儿童人体模型设置诱饵导致该插件频繁失效。这一案例主要体现了哪一项伦理原则冲突？

A.区分原则与军事必要原则

B.预防原则与比例原则

C.人道原则与对称原则

D.责任原则与透明原则

答案：A

解析：插件试图通过“儿童外形”作为区分标志，符合区分原则（区分战斗员与平民），但敌方欺骗手段使系统无法达成军事必要（即有效打击战斗员），导致两原则冲突。

4.关于“算法偏见”在军事场景中的特殊表现，下列说法正确的是：

A.军事数据标注通常由北约标准统一，故不存在跨文化偏见

B.战场传感器对深色皮肤红外辐射吸收率更高，可能导致误识比例失衡

C.偏见只存在于训练阶段，部署后可通过在线学习完全消除

D.军事系统若使用联邦学习，则天然免疫于偏见

答案：B

解析：红外成像依赖皮肤反射与发射特性，深色皮肤在部分波段反射率低，可能被误判为“非人类”或“伪装涂层”，从而放大误伤风险。A项忽视文化差异对“战斗员”标签定义的影响；C项忽视在线学习可能引入新偏见；D项联邦学习仅分散数据，不消除标签偏差。

5.某国将人工智能指挥系统（AI-C2）置于核威慑链中段，用于评估来袭导弹真伪并建议是否进行核反击。下列哪项措施最能降低“误报警”导致的伦理灾难？

A.将AI-C2升级为量子计算架构以提高速度

B.设置“双钥匙”机制：AI建议必须经总统与参谋长联席会议主席同时确认

C.把训练数据扩展至包含更多好莱坞电影片段以增强泛化

D.在AI模型中引入随机dropout层以降低过拟合

答案：B

解析：核威慑背景下的误报警代价极高，双钥匙机制保留最终人类判断，符合“核按钮”传统伦理。A项仅提升速度；C项引入虚假数据；D项与误报警无直接因果。

6.以下哪项最能体现“比例原则”在自主武器系统中的量化实现？

A.系统内置《日内瓦公约》全文作为自然语言先验

B.系统通过预期效用函数权衡军事收益与平民伤亡估值，并设置上限阈值

C.系统在每次打击后自动生成道德报告并公开至互联网

D.系统使用区块链记录每一次开火哈希值

答案：B

解析：比例原则要求军事收益与附带损害之间成比例。通过效用函数量化平民伤亡估值并设置上限，是工程化实现路径。A项无法直接指导决策；C、D项侧重事后透明而非事前比例。

7.某跨国公司向联合国提交“AI军事伦理认证”申请，其系统宣称符合“可解释性”标准。下列哪项技术描述最能支撑该宣称？

A.系统采用端到端深度神经网络，输出层附带softmax置信度

B.系统在后处理阶段引入LIME算法，为每次目标分类生成5条