2025年大學(xué)計(jì)算機(jī)等級(jí)考試二級(jí)Python人工智能倫理與模擬試卷考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪個(gè)不是Python內(nèi)置的數(shù)據(jù)類型？A.intB.floatC.stringD.list2.在Python中，用于刪除字典中鍵值對(duì)的操作是？A.remove()B.pop()C.delete()D.del3.關(guān)于Python代碼風(fēng)格，以下說法正確的是？A.變量名可以以數(shù)字開頭B.代碼塊之間必須有空行C.注釋可以用中文D.縮進(jìn)可以使用4個(gè)空格或2個(gè)制表符，但必須統(tǒng)一4.NumPy中，創(chuàng)建一個(gè)形狀為(3,3)的全零數(shù)組，正確的方法是？A.np.zeros((3,3))B.np.array([0,0,0,0,0,0,0,0,0])C.np.ones((3,3),dtype=int)D.np.empty((3,3))5.Pandas中，讀取CSV文件并創(chuàng)建DataFrame對(duì)象的函數(shù)是？A.pd.read_csv()B.pd.DataFrame()C.pd.read_excel()D.pd.read_sql()6.Matplotlib中，繪制散點(diǎn)圖的函數(shù)是？A.plt.bar()B.plt.plot()C.plt.scatter()D.plt.hist()7.機(jī)器學(xué)習(xí)中，將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測試集的目的是？A.為了使用不同的模型B.為了在同一數(shù)據(jù)上評(píng)估模型性能C.為了減少模型訓(xùn)練時(shí)間D.為了更好地使用交叉驗(yàn)證8.下列哪個(gè)指標(biāo)主要用于評(píng)估分類模型的準(zhǔn)確性？A.均方誤差(MSE)B.R平方(R^2)C.F1分?jǐn)?shù)D.決定系數(shù)9.人工智能倫理中的“數(shù)據(jù)偏見”指的是？A.數(shù)據(jù)丟失或損壞B.數(shù)據(jù)收集過程中存在的系統(tǒng)性偏差C.數(shù)據(jù)量不足D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式錯(cuò)誤10.人工智能發(fā)展可能帶來的社會(huì)影響之一是？A.環(huán)境污染加劇B.就業(yè)結(jié)構(gòu)變化C.食物短缺D.電力消耗減少二、填空題（每空2分，共20分）1.Python中，用于表示真值的布爾常量是______和______。2.列表推導(dǎo)式是Python中一種簡潔的______排序方法。3.在Pandas中，選擇DataFrame中某一列的數(shù)據(jù)，可以使用______操作符。4.Scikit-learn中，用于評(píng)估模型性能的模塊通常位于______模塊下。5.人工智能倫理的“可解釋性”原則要求AI系統(tǒng)的決策過程對(duì)人類是______的。6.當(dāng)AI系統(tǒng)因偏見導(dǎo)致歧視性結(jié)果時(shí)，體現(xiàn)了倫理原則中的______和______問題。7.為了保護(hù)用戶隱私，AI應(yīng)用在處理個(gè)人信息時(shí)應(yīng)遵循的原則之一是______原則。8.某機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征來預(yù)測連續(xù)值，這類問題屬于______學(xué)習(xí)問題。三、簡答題（每題5分，共10分）1.簡述Python中列表和元組的區(qū)別。2.簡述人工智能倫理中“透明度”原則的含義及其重要性。四、編程題（共30分）1.（15分）編寫Python代碼，完成以下任務(wù)：a.導(dǎo)入Pandas庫。b.創(chuàng)建一個(gè)包含三列數(shù)據(jù)的DataFrame，列名分別為`姓名`（字符串類型）、`年齡`（整數(shù)類型）、`分?jǐn)?shù)`（浮點(diǎn)類型）。數(shù)據(jù)至少包含5行。c.查詢年齡大于等于30歲的所有人的姓名和分?jǐn)?shù)。d.計(jì)算所有人員的平均分?jǐn)?shù)，并將結(jié)果添加為新的一列`平均分`。2.（15分）使用Scikit-learn庫，完成以下機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)：a.使用`make_classification`生成一個(gè)包含100個(gè)樣本，2個(gè)特征的分類數(shù)據(jù)集（設(shè)置隨機(jī)種子為42）。b.將生成的數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集（80%）和測試集（20%）。c.使用邏輯回歸（LogisticRegression）模型進(jìn)行訓(xùn)練。d.使用訓(xùn)練好的模型對(duì)測試集進(jìn)行預(yù)測，并計(jì)算預(yù)測的準(zhǔn)確率。五、綜合應(yīng)用題（25分）假設(shè)你正在開發(fā)一個(gè)簡單的圖像識(shí)別應(yīng)用，該應(yīng)用使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來識(shí)別圖片中的貓或狗。請(qǐng)結(jié)合人工智能倫理的相關(guān)原則，分析該應(yīng)用可能存在的倫理問題，并提出相應(yīng)的緩解措施。請(qǐng)結(jié)合人工智能倫理的相關(guān)原則，分析該應(yīng)用可能存在的倫理問題，并提出相應(yīng)的緩解措施。試卷答案一、選擇題1.D解析：Python內(nèi)置數(shù)據(jù)類型包括數(shù)字類型（int,float,complex）、布爾類型（bool）、字符串類型（str）、序列類型（list,tuple,range）、映射類型（dict）、集合類型（set）等。list是列表類型，是內(nèi)置類型。2.B解析：`pop()`函數(shù)用于刪除字典中指定的鍵值對(duì)，并返回該鍵對(duì)應(yīng)的值。`del`語句也可以刪除鍵值對(duì)，但`pop()`更常用于需要獲取刪除值的場景。`remove()`用于移除列表中的元素，`delete()`不是Python的標(biāo)準(zhǔn)操作。3.D解析：A選項(xiàng)變量名不能以數(shù)字開頭；B選項(xiàng)代碼塊之間不一定需要空行，縮進(jìn)是關(guān)鍵；C選項(xiàng)注釋可以用#，但通常推薦使用英文或中文；D選項(xiàng)縮進(jìn)可以使用4個(gè)空格或2個(gè)制表符，但必須統(tǒng)一，這是PEP8風(fēng)格指南推薦的做法。4.A解析：`np.zeros((3,3))`創(chuàng)建一個(gè)3行3列，元素均為0的數(shù)組。B選項(xiàng)創(chuàng)建了一個(gè)一維數(shù)組。C選項(xiàng)創(chuàng)建的是全1數(shù)組。D選項(xiàng)創(chuàng)建的是形狀為(3,3)但元素為隨機(jī)數(shù)的數(shù)組。5.A解析：`pd.read_csv()`是Pandas中用于讀取CSV文件并創(chuàng)建DataFrame的常用函數(shù)。B選項(xiàng)是創(chuàng)建DataFrame的對(duì)象。C選項(xiàng)是讀取Excel文件。D選項(xiàng)是執(zhí)行SQL查詢。6.C解析：`plt.scatter()`用于繪制散點(diǎn)圖。`plt.bar()`繪制柱狀圖。`plt.plot()`繪制線形圖。`plt.hist()`繪制直方圖。7.B解析：劃分訓(xùn)練集和測試集是為了用未參與訓(xùn)練的數(shù)據(jù)評(píng)估模型的泛化能力，從而了解模型在真實(shí)世界數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)，避免過擬合和模型選擇偏差。8.C解析：F1分?jǐn)?shù)是精確率（Precision）和召回率（Recall）的調(diào)和平均數(shù)，常用于評(píng)估分類不平衡時(shí)的模型性能。A選項(xiàng)MSE是回歸問題中的損失函數(shù)。B和D選項(xiàng)R平方是回歸問題中的評(píng)估指標(biāo)。9.B解析：數(shù)據(jù)偏見是指在數(shù)據(jù)收集、處理或標(biāo)注過程中存在的系統(tǒng)性偏差，導(dǎo)致數(shù)據(jù)不能客觀地反映現(xiàn)實(shí)世界，進(jìn)而影響基于該數(shù)據(jù)的AI模型的公平性和準(zhǔn)確性。10.B解析：人工智能的發(fā)展可能導(dǎo)致自動(dòng)化水平提高，部分重復(fù)性或流程性崗位被替代，從而引起就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化。A、C、D選項(xiàng)更多是傳統(tǒng)工業(yè)或社會(huì)發(fā)展帶來的問題。二、填空題1.True,False解析：在Python中，布爾類型只有兩個(gè)值：True（真）和False（假）。2.生成解析：列表推導(dǎo)式是一種簡潔的方式來創(chuàng)建列表，可以看作是列表生成式的語法糖。3.[]解析：使用`[]`可以訪問DataFrame的列，例如`df['列名']`。4.metrics解析：Scikit-learn中用于評(píng)估模型性能的各種指標(biāo)（如準(zhǔn)確率、精確率、召回率等）通常包含在`metrics`模塊下。5.可理解解析：可解釋性原則要求AI系統(tǒng)的決策過程能夠被人類理解和解釋，增強(qiáng)用戶對(duì)系統(tǒng)的信任。6.公平性,責(zé)任解析：當(dāng)AI系統(tǒng)因偏見做出錯(cuò)誤判斷導(dǎo)致歧視時(shí)，直接關(guān)系到算法的公平性原則是否得到遵守，同時(shí)也涉及到算法決策的責(zé)任歸屬問題。7.隱私解析：隱私保護(hù)原則要求在收集、使用和處理個(gè)人信息時(shí)，必須獲得用戶同意，并采取必要措施保護(hù)用戶隱私不被泄露或?yàn)E用。8.監(jiān)督解析：監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種主要類型，其目標(biāo)是通過學(xué)習(xí)帶有標(biāo)簽（監(jiān)督）的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，來預(yù)測新數(shù)據(jù)的標(biāo)簽或值。三、簡答題1.簡述Python中列表和元組的區(qū)別。解析：列表（list）是可變的（可以修改其內(nèi)容），用`[]`創(chuàng)建，元素可以是不同類型。元組（tuple）是不可變的（創(chuàng)建后內(nèi)容不能修改），用`()`創(chuàng)建，通常包含相同類型的元素。列表適用于需要?jiǎng)討B(tài)修改元素的場景，元組適用于存儲(chǔ)不可變的數(shù)據(jù)序列。2.簡述人工智能倫理中“透明度”原則的含義及其重要性。解析：透明度原則要求AI系統(tǒng)的運(yùn)作方式、決策過程和結(jié)果對(duì)用戶和開發(fā)者是清晰可理解的。重要性在于：1）增強(qiáng)用戶信任，使用戶了解系統(tǒng)如何工作，降低恐懼和疑慮；2）便于發(fā)現(xiàn)和修正系統(tǒng)中的錯(cuò)誤、偏見或安全問題；3）為問責(zé)提供基礎(chǔ)，當(dāng)系統(tǒng)造成損害時(shí)，需要能夠追溯原因；4）促進(jìn)公眾參與和監(jiān)督AI技術(shù)的發(fā)展。四、編程題1.（15分）```pythonimportpandasaspd#a.導(dǎo)入Pandas庫#已完成(importpandasaspd)#b.創(chuàng)建DataFramedata={'姓名':['張三','李四','王五','趙六','錢七'],'年齡':[25,34,45,28,38],'分?jǐn)?shù)':[88.5,92.0,75.5,85.0,95.2]}df=pd.DataFrame(data)#c.查詢年齡>=30的人的姓名和分?jǐn)?shù)result_c=df[df['年齡']>=30][['姓名','分?jǐn)?shù)']]#d.計(jì)算平均分并添加為新列df['平均分']=df['分?jǐn)?shù)'].mean()#注意：此處不輸出結(jié)果，僅展示代碼```解析思路：a)首先導(dǎo)入pandas庫。b)使用字典創(chuàng)建包含姓名、年齡、分?jǐn)?shù)三列的數(shù)據(jù)，每行數(shù)據(jù)作為列表項(xiàng)。然后使用`pd.DataFrame(data)`將字典轉(zhuǎn)換為DataFrame。c)使用條件索引`df['年齡']>=30`篩選出年齡大于等于30歲的行，再使用`[['姓名','分?jǐn)?shù)']]`選擇需要的列。d)使用`df['分?jǐn)?shù)'].mean()`計(jì)算分?jǐn)?shù)列的平均值，然后使用`df['平均分']=...`將計(jì)算結(jié)果添加為新列`平均分`。2.（15分）```pythonfromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportaccuracy_score#a.生成分類數(shù)據(jù)集X,y=make_classification(n_samples=100,n_features=2,random_state=42)#b.劃分訓(xùn)練集和測試集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)#c.創(chuàng)建并訓(xùn)練邏輯回歸模型model=LogisticRegression()model.fit(X_train,y_train)#d.預(yù)測并計(jì)算準(zhǔn)確率y_pred=model.predict(X_test)accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred)#注意：此處不輸出結(jié)果，僅展示代碼```解析思路：a)使用`make_classification`函數(shù)生成包含100個(gè)樣本、2個(gè)特征的分類數(shù)據(jù)集。設(shè)置`random_state=42`確保每次生成的數(shù)據(jù)相同。b)使用`train_test_split`函數(shù)將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測試集，`test_size=0.2`表示測試集占20%，`random_state`確保劃分結(jié)果穩(wěn)定。c)創(chuàng)建`LogisticRegression`實(shí)例，然后調(diào)用其`fit(X_train,y_train)`方法使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型。d)使用訓(xùn)練好的模型`model.predict(X_test)`對(duì)測試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，然后使用`accuracy_score(y_test,y_pred)`計(jì)算預(yù)測結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽`y_test`的一致程度，即準(zhǔn)確率。五、綜合應(yīng)用題假設(shè)你正在開發(fā)一個(gè)簡單的圖像識(shí)別應(yīng)用，該應(yīng)用使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來識(shí)別圖片中的貓或狗。請(qǐng)結(jié)合人工智能倫理的相關(guān)原則，分析該應(yīng)用可能存在的倫理問題，并提出相應(yīng)的緩解措施。解析：潛在倫理問題：1.偏見與歧視：如果用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)集在貓狗圖片的選取上存在不均衡（例如，特定品種的貓或狗被過度代表，或者某些環(huán)境、光照條件下的圖片不足），模型可能會(huì)對(duì)代表性不足的類別識(shí)別效果差，或者產(chǎn)生對(duì)特定品種的偏好或歧視。例如，模型可能更擅長識(shí)別毛色鮮艷的貓，而對(duì)毛色較淺或特殊品種的貓識(shí)別率低。2.隱私侵犯：如果應(yīng)用在收集用戶上傳的圖片時(shí)，無意中包含了背景中的人物或其他可識(shí)別個(gè)人身份的信息，則可能構(gòu)成隱私侵犯。尤其是在公共場合拍攝的圖片上傳后，可能泄露他人隱私。3.透明度不足：用戶可能不知道自己的圖片被用于模型訓(xùn)練，也不知道模型是如何做出識(shí)別判斷的。如果模型出錯(cuò)，用戶難以理解原因，也難以申訴。4.責(zé)任與問責(zé)：如果模型在識(shí)別時(shí)出現(xiàn)錯(cuò)誤（例如，將貓識(shí)