2025年信息技術與社會課程考試試題及答案一、單項選擇題（共20題，每題2分，共40分）1.依據(jù)《個人信息保護法》，下列哪項不屬于“敏感個人信息”的范疇？A.生物識別信息B.健康信息C.學歷信息D.宗教信仰信息2.某社交平臺通過用戶日常聊天記錄分析其消費偏好，推送定制化廣告。這一行為的核心技術基礎是：A.區(qū)塊鏈共識機制B.自然語言處理（NLP）C.計算機視覺（CV）D.邊緣計算3.數(shù)字鴻溝的“使用鴻溝”主要指：A.不同群體獲取數(shù)字設備的經(jīng)濟能力差異B.不同群體利用數(shù)字技術創(chuàng)造價值的能力差異C.城鄉(xiāng)地區(qū)網(wǎng)絡基礎設施覆蓋水平差異D.代際間對新興技術的接受速度差異4.算法推薦系統(tǒng)若長期向用戶推送單一類型內容，可能導致的社會風險是：A.數(shù)據(jù)泄露風險B.信息繭房效應C.算力資源浪費D.網(wǎng)絡攻擊概率上升5.根據(jù)歐盟《通用數(shù)據(jù)保護條例》（GDPR），數(shù)據(jù)主體對其個人數(shù)據(jù)不享有以下哪項權利？A.訪問權（RighttoAccess）B.被遺忘權（RighttoErasure）C.數(shù)據(jù)可攜帶權（RighttoDataPortability）D.無限修改權（UnlimitedRighttoCorrection）6.智能合約的核心特征是：A.依賴第三方機構執(zhí)行B.基于區(qū)塊鏈自動執(zhí)行C.僅適用于金融領域D.無需代碼實現(xiàn)7.某醫(yī)院將患者診療數(shù)據(jù)匿名化處理后用于醫(yī)學研究，這一行為符合“最小必要原則”的關鍵在于：A.數(shù)據(jù)匿名化技術的先進性B.數(shù)據(jù)使用范圍嚴格限定于醫(yī)學研究C.患者簽署了知情同意書D.醫(yī)院獲得了監(jiān)管部門的批準8.元宇宙中虛擬財產(chǎn)的法律屬性目前最接近：A.傳統(tǒng)物權B.知識產(chǎn)權C.債權D.新型數(shù)字資產(chǎn)9.自動駕駛汽車在緊急情況下的“倫理決策”本質上是：A.技術算法的數(shù)學優(yōu)化問題B.社會價值觀的編碼問題C.交通規(guī)則的機械執(zhí)行問題D.傳感器精度的工程問題10.以下哪項不屬于“負責任的人工智能”（ResponsibleAI）的核心原則？A.可解釋性（Explainability）B.公平性（Fairness）C.高速性（Speed）D.問責性（Accountability）11.網(wǎng)絡空間主權的核心主張是：A.互聯(lián)網(wǎng)應完全開放，不受國家管轄B.各國對其境內網(wǎng)絡基礎設施和數(shù)據(jù)享有管轄權C.跨國數(shù)據(jù)流動無需遵守任何國家法律D.國際組織主導全球網(wǎng)絡規(guī)則制定12.某企業(yè)開發(fā)的人臉識別系統(tǒng)在測試中對不同種族人群的識別準確率差異超過30%，這反映了算法的：A.魯棒性不足B.偏見（Bias）C.可擴展性差D.安全性缺陷13.數(shù)字人民幣（eCNY）與第三方支付平臺（如支付寶）的本質區(qū)別是：A.支付便捷程度B.法律地位（法定貨幣vs.支付工具）C.覆蓋用戶群體D.技術底層架構14.網(wǎng)絡謠言的“精準傳播”主要依賴：A.用戶的主動轉發(fā)B.算法對用戶興趣的精準匹配C.傳統(tǒng)媒體的二次傳播D.政府的信息公開滯后15.根據(jù)《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，生成式AI服務提供者應當：A.完全開放訓練數(shù)據(jù)來源B.對生成內容進行顯著標識C.不限制用戶使用場景D.無需審核生成內容16.工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的核心價值是：A.提升個人用戶的網(wǎng)絡體驗B.實現(xiàn)工業(yè)設備的互聯(lián)與數(shù)據(jù)驅動的生產(chǎn)優(yōu)化C.替代傳統(tǒng)制造業(yè)D.降低消費者購買成本17.數(shù)據(jù)確權的核心難點在于：A.數(shù)據(jù)的非競爭性（Nonrivalry）和非排他性（Nonexcludability）B.數(shù)據(jù)存儲技術的復雜性C.數(shù)據(jù)量的爆炸式增長D.數(shù)據(jù)傳輸速度的限制18.網(wǎng)絡暴力的“去個體化”特征表現(xiàn)為：A.施暴者隱藏真實身份，降低行為責任感B.受害者在網(wǎng)絡上公開個人信息C.平臺主動過濾負面評論D.法律對網(wǎng)絡暴力的懲罰力度不足19.量子計算對現(xiàn)有網(wǎng)絡安全的最大威脅是：A.提升加密算法的計算效率B.破解基于大數(shù)分解的經(jīng)典加密體系（如RSA）C.增加網(wǎng)絡攻擊的硬件成本D.增強數(shù)據(jù)存儲的安全性20.數(shù)字社會治理的“技術賦能”趨勢體現(xiàn)在：A.完全依賴算法決策替代人工治理B.通過大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化公共服務資源配置C.限制公民的網(wǎng)絡言論自由D.減少政府對社會的干預二、多項選擇題（共10題，每題3分，共30分。每題至少有2個正確選項，錯選、漏選均不得分）21.個人信息“匿名化”與“去標識化”的區(qū)別包括：A.匿名化后的數(shù)據(jù)無法復原識別特定個人，去標識化可能通過關聯(lián)其他數(shù)據(jù)復原B.匿名化屬于法律意義上的“非個人信息”，去標識化仍可能被認定為個人信息C.兩者均無需獲得用戶同意即可使用D.匿名化技術要求更高，去標識化相對簡單22.人工智能對就業(yè)市場的影響可能包括：A.替代部分重復性高、規(guī)則明確的崗位（如基礎客服）B.創(chuàng)造新職業(yè)（如AI訓練師、算法倫理師）C.提升高技能崗位的需求（如數(shù)據(jù)分析師）D.導致所有行業(yè)就業(yè)總量下降23.區(qū)塊鏈技術的“不可篡改性”依賴于：A.哈希算法的單向性B.分布式賬本的多節(jié)點存儲C.智能合約的自動執(zhí)行D.共識機制（如PoW、PoS）的驗證24.網(wǎng)絡安全的“零信任架構”核心原則包括：A.永不信任，始終驗證（NeverTrust,AlwaysVerify）B.最小權限訪問（LeastPrivilegeAccess）C.基于身份的動態(tài)授權（IdentityBasedDynamicAuthorization）D.完全開放網(wǎng)絡邊界25.數(shù)字經(jīng)濟時代“平臺壟斷”的特征包括：A.數(shù)據(jù)優(yōu)勢形成的進入壁壘B.網(wǎng)絡效應（NetworkEffects）強化市場支配地位C.平臺對用戶和商家的“二選一”強制行為D.所有平臺均天然具有壟斷屬性26.生成式AI（如ChatGPT）可能引發(fā)的倫理問題包括：A.虛假信息生成與傳播B.知識產(chǎn)權侵權（如抄襲他人作品）C.降低人類創(chuàng)造力D.完全替代人類腦力勞動27.應對“深度偽造”（Deepfake）技術風險的措施包括：A.開發(fā)深度偽造檢測技術B.加強相關立法（如反深度偽造法）C.提高公眾媒介素養(yǎng)（識別虛假內容）D.禁止所有深度偽造技術的研發(fā)28.數(shù)字素養(yǎng)（DigitalLiteracy）的核心能力包括：A.信息識別與批判能力（如辨別網(wǎng)絡謠言）B.數(shù)字工具使用能力（如熟練操作辦公軟件）C.數(shù)據(jù)安全與隱私保護意識D.完全依賴算法決策的能力29.跨境數(shù)據(jù)流動面臨的主要挑戰(zhàn)有：A.不同國家數(shù)據(jù)保護法規(guī)的沖突（如GDPR與美國CCPA）B.數(shù)據(jù)主權與經(jīng)濟利益的平衡C.跨國數(shù)據(jù)泄露的責任追究困難D.全球數(shù)據(jù)流動完全自由無限制30.智慧城市建設的關鍵支撐技術包括：A.物聯(lián)網(wǎng)（IoT）傳感器網(wǎng)絡B.大數(shù)據(jù)分析平臺C.5G通信技術D.傳統(tǒng)人工管理模式三、案例分析題（共2題，每題15分，共30分）案例1：智能教育平臺的隱私爭議某教育科技公司開發(fā)了一款“智能學習助手”APP，聲稱通過分析學生的課堂錄音、作業(yè)文本、考試成績及社交動態(tài)（如與同學的聊天記錄），為其提供個性化學習建議。家長發(fā)現(xiàn)，該APP在未明確告知的情況下，默認開啟了麥克風和相冊權限，并將數(shù)據(jù)上傳至公司服務器。部分學生家長質疑：“孩子的隱私是否被過度收集？”公司回應稱：“數(shù)據(jù)經(jīng)過加密處理，僅用于教育優(yōu)化，不會泄露?！眴栴}：（1）結合《個人信息保護法》，分析該公司行為的合規(guī)性漏洞。（7分）（2）從數(shù)字倫理角度，指出該智能教育平臺可能引發(fā)的社會風險。（8分）案例2：自動駕駛的“倫理困境”某自動駕駛汽車在測試中遇到突發(fā)狀況：前方突然沖出一名闖紅燈的行人，若緊急剎車可能導致后方正常行駛的校車連環(huán)追尾（預計造成3名學生重傷）；若轉向避讓可能撞向路邊護欄（預計造成車內1名乘客輕傷）。算法最終選擇了轉向避讓。問題：（1）分析該算法決策背后的倫理原則（如功利主義、義務論）。（7分）（2）從技術治理角度，提出規(guī)范自動駕駛倫理決策的可行路徑。（8分）參考答案及解析一、單項選擇題1.C（敏感個人信息包括生物識別、宗教信仰、特定身份、醫(yī)療健康、金融賬戶、行蹤軌跡等，學歷信息屬于一般個人信息）2.B（自然語言處理用于分析文本內容，提取用戶偏好）3.B（使用鴻溝指利用技術創(chuàng)造價值的能力差異，如通過網(wǎng)絡創(chuàng)業(yè)vs.僅用于娛樂）4.B（信息繭房指用戶被限制在單一信息領域，導致認知窄化）5.D（GDPR規(guī)定數(shù)據(jù)主體有權要求更正不準確數(shù)據(jù)，但非“無限修改權”）6.B（智能合約基于區(qū)塊鏈代碼自動執(zhí)行，無需第三方）7.B（最小必要原則要求數(shù)據(jù)使用范圍與目的嚴格匹配）8.D（虛擬財產(chǎn)目前無明確法律定性，多視為新型數(shù)字資產(chǎn)）9.B（倫理決策本質是將社會價值觀編碼到算法中）10.C（負責任AI原則包括公平、可解釋、問責、安全等，不包括高速性）11.B（網(wǎng)絡空間主權強調各國對境內網(wǎng)絡和數(shù)據(jù)的管轄權）12.B（算法偏見指對特定群體的不公平對待）13.B（數(shù)字人民幣是法定貨幣，第三方支付是支付工具）14.B（算法根據(jù)用戶興趣推送謠言，實現(xiàn)精準傳播）15.B（《生成式AI管理暫行辦法》要求對生成內容進行標識）16.B（工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)核心是設備互聯(lián)與生產(chǎn)優(yōu)化）17.A（數(shù)據(jù)的非競爭性和非排他性導致確權困難）18.A（去個體化指隱藏身份降低責任感）19.B（量子計算可破解RSA等經(jīng)典加密算法）20.B（技術賦能指用大數(shù)據(jù)優(yōu)化公共服務）二、多項選擇題21.ABD（匿名化后無法復原，屬非個人信息；去標識化可能復原，仍需用戶同意）22.ABC（AI可能替代部分崗位，但也創(chuàng)造新職業(yè)，總體就業(yè)結構變化而非總量下降）23.ABD（不可篡改性依賴哈希算法、分布式存儲和共識機制）24.ABC（零信任架構強調驗證、最小權限和動態(tài)授權，而非開放邊界）25.ABC（平臺壟斷依賴數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡效應和強制行為，非所有平臺天然壟斷）26.ABC（生成式AI可能降低創(chuàng)造力，但無法完全替代人類）27.ABC（禁止研發(fā)不可行，應通過技術、法律和教育應對）28.ABC（數(shù)字素養(yǎng)包括工具使用、信息識別和隱私保護，而非依賴算法）29.ABC（跨境數(shù)據(jù)流動受法規(guī)沖突、主權平衡和責任追究限制，非完全自由）30.ABC（智慧城市依賴物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和5G，而非傳統(tǒng)人工模式）三、案例分析題案例1參考答案（1）合規(guī)性漏洞：①未履行“明確告知”義務。根據(jù)《個人信息保護法》第17條，處理敏感個人信息（如錄音、聊天記錄）需取得單獨同意，且應明確告知處理目的、方式和范圍。案例中APP默認開啟權限且未明確告知，違反“知情同意”原則。②超出“最小必要”范圍。學生的社交動態(tài)與學習建議無直接關聯(lián)，屬于過度收集個人信息（第6條）。③加密處理不構成免責理由。法律要求“最小必要”和“知情同意”是前提，加密僅為安全保障措施（第5、9條）。（2）社會風險：①隱私侵害風險。學生作為未成年人，其個人信息更易被濫用（如被第三方獲取用于精準營銷或詐騙）。②心理壓力加劇。算法可能標簽化學生（如“學習困難”“社交孤僻”），導致自我認知偏差或校園歧視。③教育公平失衡。平臺可能因數(shù)據(jù)偏差（如家庭經(jīng)濟條件影響設備使用）導致個性化建議偏向部分學生，擴大教育資源差距。④數(shù)據(jù)壟斷隱患。公司積累大量教育數(shù)據(jù)后可能形成市場支配地位，限制其他教育機構競爭。案例2參考答案（1）倫理原則分析：算法選擇“轉向避讓”更符合功利主義（追求最大多數(shù)人的最小傷害），即犧牲1名乘客輕傷以避免3名學生重傷，符合“最大幸福原則”。但從義務論角度，自動駕駛應遵守“不傷害”的絕對義務（如不能主動選擇傷害行人），算法可能違反“尊重生命”的道德義務。此外，該決策還涉及“責任歸屬”問題——若事故發(fā)生，責任應歸屬于算法設計者、車企還是乘客？（2