2025年大學認知科學與技術專業(yè)題庫——認知科學與技術的人工智能倫理考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡述“認知科學與技術的人工智能倫理”研究的核心議題及其重要性。二、三、在討論人工智能與人類自主性時，“自主性”的含義是什么？人工智能在哪些應用場景下可能威脅或增強人類的自主性？請分別闡述。四、分析數(shù)據(jù)倫理在“認知科學與技術的人工智能倫理”領域中的特殊地位。為什么在處理與人類認知相關數(shù)據(jù)（如行為數(shù)據(jù)、腦數(shù)據(jù)）時，數(shù)據(jù)倫理問題更為突出？五、“可解釋性”和“問責制”是人工智能倫理中的關鍵概念。請闡述它們之間的聯(lián)系，并說明為什么在涉及高風險決策（如醫(yī)療診斷、司法判決）的AI系統(tǒng)中實現(xiàn)可解釋性和問責制尤為重要。六、認知增強技術（如基于AI的腦機接口、智能藥物）旨在提升人類認知能力。請討論這種技術可能帶來的倫理收益和潛在風險，并分析如何構建一個公平的倫理框架來指導其發(fā)展和應用。七、八、假設你正在設計一個用于招聘篩選的AI系統(tǒng)，該系統(tǒng)需要分析候選人的在線行為和文本信息以預測其工作表現(xiàn)。請識別該系統(tǒng)中可能涉及的多個倫理風險點，并為一套初步的倫理審查清單提出建議。九、十、比較分析義務論和功利論兩種倫理理論在評價人工智能系統(tǒng)（例如，自動駕駛汽車在不可避免的事故中做出選擇）時的不同立場和結(jié)論。你更傾向于哪種立場？并說明理由。試卷答案一、“認知科學與技術的人工智能倫理”研究的是在認知科學與技術的基礎上發(fā)展起來的人工智能技術所帶來的倫理問題、挑戰(zhàn)和規(guī)范。其核心議題包括但不限于算法偏見、隱私權、數(shù)據(jù)安全、責任歸屬、人類自主性、認知增強與削弱、以及人工智能的長期存在性問題等。重要性在于，隨著AI技術日益深入人類認知、決策和社會生活的方方面面，其對個體權利、社會公平、人類尊嚴乃至人類未來可能產(chǎn)生的深遠影響，需要通過倫理研究和規(guī)范構建來引導其健康發(fā)展，規(guī)避潛在風險，確保技術進步服務于人類福祉。二、三、“自主性”通常指個體自主做出理性決定并承擔后果的能力。人工智能可能威脅人類自主性的場景包括：1）過度依賴AI建議或決策，導致個體批判性思維和決策能力下降；2）AI系統(tǒng)進行隱蔽操縱，影響個體的偏好和行為選擇（如個性化廣告、政治宣傳）。人工智能可能增強人類自主性的場景包括：1）利用AI輔助工具提升個體的認知能力（如記憶增強、學習加速）；2）為殘障人士提供技術支持，恢復或增強其與環(huán)境交互的能力。關鍵在于如何設計和使用AI，使其作為人類的工具而非替代者，促進而非削弱自主判斷。四、數(shù)據(jù)倫理在“認知科學與技術的人工智能倫理”領域地位特殊，因為認知科學關注人類心智、行為和認知過程，所涉及的數(shù)據(jù)（如腦成像數(shù)據(jù)、行為日志、心理測評數(shù)據(jù)）直接關聯(lián)到個體的隱私、內(nèi)在狀態(tài)和人格尊嚴。這些數(shù)據(jù)通常更為敏感和私密，其收集、存儲、分析和共享需要更嚴格的倫理審查和規(guī)范。誤用或濫用這些數(shù)據(jù)可能導致嚴重的個體傷害（如歧視、身份盜竊、心理創(chuàng)傷），且難以撤銷或修正，因此數(shù)據(jù)倫理原則（如知情同意、最小必要、目的限制）在此領域尤為重要和嚴格。五、可解釋性是指AI系統(tǒng)做出決策的過程和結(jié)果能夠被人類理解和解釋的程度。問責制是指當AI系統(tǒng)的行為導致負面后果時，需要確定責任主體并追究其責任。兩者聯(lián)系在于，可解釋性是實現(xiàn)有效問責的基礎。如果AI決策過程如同“黑箱”，難以理解其依據(jù)，那么在出現(xiàn)問題時就難以判斷責任歸屬，問責機制就無從談起。在醫(yī)療診斷、司法判決等高風險決策場景，高可解釋性至關重要，因為它允許專業(yè)人士（醫(yī)生、法官）理解AI的建議，驗證其合理性，并在必要時進行干預或追究開發(fā)者、使用者或部署者的責任。六、認知增強技術可能帶來的倫理收益包括：1）提升人類的學習效率、工作表現(xiàn)和創(chuàng)造力，有助于應對全球性挑戰(zhàn)（如氣候變化、疾?。?；2）幫助殘障人士恢復或增強認知功能，提升其生活質(zhì)量和社會參與度。潛在風險包括：1）加劇社會不平等，只有富?；蛱貦嚯A層才能負擔得起增強技術，導致“認知鴻溝”；2）影響人類身份認同，過度依賴技術可能導致人類核心認知能力退化；3）帶來未知的長遠影響，如對人類心智和物種演化的潛在改變。構建公平的倫理框架需考慮：公平可及性原則、風險最小化原則、受益共享原則，以及建立嚴格的監(jiān)管和倫理審查機制。七、八、該招聘篩選AI系統(tǒng)可能涉及的倫理風險點包括：1）數(shù)據(jù)偏見風險，訓練數(shù)據(jù)可能包含對特定群體的歷史歧視，導致AI復制并加劇這種歧視；2）隱私侵犯風險，系統(tǒng)可能需要收集和分析大量敏感個人信息；3）算法不透明風險，決策過程難以解釋，導致候選人對被拒原因無法理解，缺乏申訴渠道；4）責任歸屬風險，若AI做出錯誤決策導致招聘不公，責任難以界定；5）過度自動化風險，忽略人類招聘中難以量化的軟技能和潛力評估。初步倫理審查清單建議包括：明確審查目的和范圍；評估數(shù)據(jù)來源和偏見風險；審查算法設計和公平性指標；確保用戶隱私保護；建立透明度和可解釋性機制；明確責任分配流程；制定人類監(jiān)督和干預機制。九、十、義務論（Deontology）強調(diào)行為本身的道德屬性，而非其結(jié)果。在評價自動駕駛汽車事故中的選擇時，義務論可能主張存在某些絕對道德規(guī)則，例如“不應主動傷害無辜者”?；诖?，自動駕駛系統(tǒng)可能被要求在不可避免的事故中，始終選擇傷害風險最小的一方（即使可能是車內(nèi)乘客而非行人），因為這符合“不傷害無辜者”的義務。功利論（Utilitarianism）則強調(diào)行為的后果，追求最大化整體幸?；蜃钚』w痛苦。在評價自動駕駛汽車事故中的選擇時，功利論可能主張選擇能造成最小總傷害后果的方案，即使這意味著主動選擇傷害風險較小的一方（例如，為了保護更多行人而犧牲車內(nèi)乘客）。我更傾向于一種結(jié)合了義務論和功利論的折衷立場。雖然“不主動傷害無辜者”是一個重要的道德底線，但在極端且結(jié)果差異巨大的情況下，完全不考慮后果可能導致極