2025年大學(xué)《信息與計(jì)算科學(xué)》專業(yè)題庫——人工智能對(duì)工作生活的影響考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、二、大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心驅(qū)動(dòng)力之一。請(qǐng)分析大數(shù)據(jù)技術(shù)如何賦能人工智能，使其能夠?qū)崿F(xiàn)更強(qiáng)大的學(xué)習(xí)和決策能力。同時(shí)，討論在這種賦能過程中可能引發(fā)的數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)安全以及數(shù)據(jù)偏見等倫理問題，并提出相應(yīng)的思考或建議。三、四、“AI換臉”、“AI寫作”、“AI繪畫”等生成式人工智能技術(shù)引發(fā)了廣泛的社會(huì)討論。請(qǐng)從信息與計(jì)算科學(xué)專業(yè)的角度，分析這些技術(shù)背后的關(guān)鍵技術(shù)原理及其發(fā)展?jié)摿?。并探討這些技術(shù)廣泛應(yīng)用可能帶來的機(jī)遇（如創(chuàng)意輔助、效率提升）與挑戰(zhàn)（如版權(quán)歸屬、內(nèi)容真實(shí)性、信息辨別難度加大），以及我們應(yīng)如何應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)。五、試卷答案一、答案：解析思路：本題考察對(duì)AI跨行業(yè)影響的宏觀把握和辯證分析能力。首先需明確“顛覆性影響”意味著不僅僅是改進(jìn)，而是根本性的改變。選擇2個(gè)不同行業(yè)（如金融、醫(yī)療）是關(guān)鍵，需結(jié)合行業(yè)特性分析AI的應(yīng)用場景（自動(dòng)化、智能決策、個(gè)性化服務(wù)等）。分析影響時(shí)，必須同時(shí)涵蓋“機(jī)遇”（效率、創(chuàng)新、優(yōu)化）與“挑戰(zhàn)”（就業(yè)、公平、倫理、安全），體現(xiàn)辯證思維。結(jié)合《信息與計(jì)算科學(xué)》專業(yè)，可適當(dāng)提及技術(shù)與應(yīng)用的結(jié)合點(diǎn)。二、答案：大數(shù)據(jù)為人工智能提供了學(xué)習(xí)所需的“燃料”和“土壤”。其海量、多樣、高速的特性使得AI算法（尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)算法）能夠從中學(xué)習(xí)到人類難以察覺的模式、關(guān)聯(lián)和趨勢(shì)，從而實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)、更智能的決策和更個(gè)性化的服務(wù)。例如，深度學(xué)習(xí)模型需要大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練才能識(shí)別復(fù)雜模式。大數(shù)據(jù)技術(shù)通過數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理和分析等環(huán)節(jié)，為AI模型提供了必要的輸入和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。然而，這種賦能伴隨著嚴(yán)峻的倫理挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)因大規(guī)模數(shù)據(jù)收集而增加；數(shù)據(jù)安全防護(hù)壓力劇增；算法可能因訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在偏見而放大社會(huì)不公（如招聘中的性別偏見）。應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)需要技術(shù)層面的隱私保護(hù)算法（如差分隱私）、安全增強(qiáng)措施，更需要建立健全的法律法規(guī)和倫理規(guī)范，以及提升從業(yè)者的倫理意識(shí)。解析思路：本題考察對(duì)大數(shù)據(jù)與AI關(guān)系的理解深度以及倫理思辨能力。首先要清晰闡述大數(shù)據(jù)如何支撐AI學(xué)習(xí)（數(shù)據(jù)量、多樣性、速度與算法需求的關(guān)系）。其次，要具體分析數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)偏見這三個(gè)核心倫理問題，并簡要說明原因或關(guān)聯(lián)性。最后，針對(duì)挑戰(zhàn)提出至少一個(gè)層面的應(yīng)對(duì)建議（技術(shù)、法律/規(guī)范、意識(shí)）。需要體現(xiàn)從技術(shù)賦能到倫理反思的邏輯鏈條。三、答案：以智能推薦系統(tǒng)為例，其通常利用用戶的歷史行為數(shù)據(jù)（瀏覽、點(diǎn)擊、購買等）、用戶畫像（年齡、性別、興趣標(biāo)簽）以及內(nèi)容特征，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如協(xié)同過濾、內(nèi)容基推薦）預(yù)測(cè)用戶的偏好，從而向用戶推薦其可能感興趣的信息、商品或服務(wù)。其便利性體現(xiàn)在個(gè)性化體驗(yàn)（如購物網(wǎng)站推薦符合口味的商品）、信息獲取效率提升（如新聞App推送關(guān)注領(lǐng)域的內(nèi)容）、時(shí)間節(jié)省等方面。然而，其潛在負(fù)面影響也顯而易見：個(gè)人隱私暴露風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)橄到y(tǒng)需要收集和分析大量用戶數(shù)據(jù)；容易形成“信息繭房”效應(yīng)，用戶持續(xù)接觸同質(zhì)化信息，視野變窄，觀點(diǎn)極化；對(duì)平臺(tái)算法的過度依賴可能導(dǎo)致用戶信息辨別能力下降；在新聞、內(nèi)容創(chuàng)作等領(lǐng)域，可能加劇低質(zhì)化、同質(zhì)化內(nèi)容的傳播，影響信息生態(tài)健康。應(yīng)對(duì)之道在于提升算法透明度和可解釋性，強(qiáng)化數(shù)據(jù)隱私保護(hù)措施，設(shè)計(jì)鼓勵(lì)用戶探索新信息的機(jī)制，以及加強(qiáng)相關(guān)法律法規(guī)建設(shè)。解析思路：本題要求結(jié)合具體案例進(jìn)行分析，考察應(yīng)用場景理解、影響識(shí)別和辯證評(píng)價(jià)能力。首先需清晰描述所選案例（智能推薦）的工作原理，體現(xiàn)其技術(shù)基礎(chǔ)。其次，詳細(xì)闡述其帶來的具體便利。然后，深入剖析至少三個(gè)方面的潛在負(fù)面影響（隱私、信息繭房、辨別能力、內(nèi)容生態(tài)），并說明原因。最后，提出有針對(duì)性的應(yīng)對(duì)建議。選擇其他產(chǎn)品（如AI助手、自動(dòng)駕駛）也需遵循類似思路。四、答案：生成式人工智能（如DALL-E,Midjourney,Bard）主要基于大型語言模型（LLM）和擴(kuò)散模型等技術(shù)。LLM通過在海量文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)語言結(jié)構(gòu)和知識(shí)，能夠生成文本、翻譯、寫代碼等；擴(kuò)散模型則在海量圖像數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)，能夠生成逼真的、全新的圖像。其發(fā)展?jié)摿薮螅捎糜趧?chuàng)意輔助（繪畫、寫作、設(shè)計(jì)）、教育（個(gè)性化輔導(dǎo)、內(nèi)容生成）、娛樂（游戲角色、故事創(chuàng)作）等領(lǐng)域，極大提升創(chuàng)造力與效率。然而，挑戰(zhàn)同樣嚴(yán)峻：版權(quán)歸屬問題因“AI生成內(nèi)容”的原創(chuàng)性模糊而復(fù)雜；內(nèi)容真實(shí)性難以辨別，可能被用于制造虛假信息、深度偽造（Deepfake）；可能加劇“創(chuàng)意枯竭”或低質(zhì)內(nèi)容泛濫；對(duì)人類原創(chuàng)性行業(yè)的沖擊。應(yīng)對(duì)需包括建立新的版權(quán)法律框架、發(fā)展內(nèi)容溯源技術(shù)、提升公眾媒介素養(yǎng)、加強(qiáng)算法監(jiān)管、鼓勵(lì)負(fù)責(zé)任研發(fā)和應(yīng)用等。解析思路：本題考察對(duì)前沿AI技術(shù)原理的理解、應(yīng)用潛力與風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)的綜合能力。首先要能準(zhǔn)確識(shí)別并簡述所選技術(shù)（生成式AI）的關(guān)鍵技術(shù)原理（LLM、擴(kuò)散模型等）。其次，要闡述其應(yīng)用潛力（結(jié)合具體場景）。然后，要深入分析至少三個(gè)方面的挑戰(zhàn)（版權(quán)、真實(shí)性、創(chuàng)意沖擊等），并點(diǎn)明原因。最后，提出多維度、有建設(shè)性的應(yīng)對(duì)策略。需要展現(xiàn)對(duì)技術(shù)趨勢(shì)和其社會(huì)意涵的同步關(guān)注。五、答案：解析思路：本題考察對(duì)未來職業(yè)發(fā)展的前瞻性和對(duì)自身專業(yè)學(xué)習(xí)的規(guī)劃能力。首先要準(zhǔn)確識(shí)別當(dāng)前AI發(fā)展對(duì)IC專業(yè)人才技能提