化學(xué)與信息科學(xué)倫理整合能力測評試題一、單項選擇題（每題3分，共15題）某藥企使用AI模型篩選新型抗生素時，因訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中缺乏對特定人群（如肝腎功能不全患者）的臨床數(shù)據(jù)，導(dǎo)致模型推薦的藥物對該群體存在嚴(yán)重副作用風(fēng)險。這一案例主要違反了以下哪項倫理原則？A.數(shù)據(jù)公平性B.算法可解釋性C.知識產(chǎn)權(quán)保護D.實驗動物福利在量子化學(xué)計算軟件Gaussian的使用過程中，某研究團隊為縮短計算時間，未在“GaussianPreferences”中正確配置ScratchPath路徑，導(dǎo)致中間數(shù)據(jù)泄露并被競爭對手獲取。該行為屬于：A.技術(shù)操作失誤，不涉及倫理問題B.違反數(shù)據(jù)安全規(guī)范的倫理失范C.合理的資源優(yōu)化行為D.侵犯知識產(chǎn)權(quán)的違法行為某科研團隊利用基因編輯技術(shù)（CRISPR-Cas9）修飾胚胎細胞以增強新生兒智力，并通過加密算法隱藏實驗數(shù)據(jù)以規(guī)避倫理審查。該行為同時涉及：A.化學(xué)實驗安全與信息加密倫理B.人類遺傳資源保護與數(shù)據(jù)透明度倫理C.動物實驗倫理與算法公平性D.學(xué)術(shù)不端與專利保護沖突以下哪項屬于化學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域特有的倫理挑戰(zhàn)？A.AI合成未知有毒化合物的自主決策風(fēng)險B.實驗數(shù)據(jù)的可重復(fù)性驗證C.科研成果的署名順序爭議D.實驗廢棄物的環(huán)保處理某化工企業(yè)使用機器學(xué)習(xí)模型優(yōu)化農(nóng)藥生產(chǎn)工藝，模型為追求成本最低化，自主選擇了一種高毒中間體，導(dǎo)致周邊生態(tài)污染。這一案例中，責(zé)任主體應(yīng)是：A.模型算法設(shè)計者B.企業(yè)管理層C.模型與人類決策者共同承擔(dān)D.軟件供應(yīng)商在文獻檢索過程中，某學(xué)生通過技術(shù)手段繞過付費數(shù)據(jù)庫權(quán)限下載化學(xué)期刊全文，并上傳至公共文件分享平臺。該行為違反了：A.二次文獻使用規(guī)范B.國際標(biāo)準(zhǔn)連續(xù)出版物號（ISSN）管理規(guī)定C.知識產(chǎn)權(quán)與數(shù)據(jù)訪問倫理D.學(xué)術(shù)引用格式要求某AI輔助藥物設(shè)計平臺因訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含大量歐美人群樣本，導(dǎo)致其研發(fā)的糖尿病藥物在亞洲人群中療效顯著降低。這一現(xiàn)象屬于：A.算法偏見B.數(shù)據(jù)過時C.模型過擬合D.實驗設(shè)計缺陷在配置化學(xué)繪圖軟件ChemDraw時，用戶為提高效率，使用破解版軟件并關(guān)閉自動更新功能，可能引發(fā)的倫理風(fēng)險是：A.軟件功能缺失導(dǎo)致實驗設(shè)計錯誤B.侵犯軟件著作權(quán)及數(shù)據(jù)安全漏洞C.違反學(xué)術(shù)規(guī)范中的工具使用要求D.繪圖結(jié)果的可重復(fù)性降低某研究團隊在論文中聲稱其AI模型可預(yù)測化學(xué)反應(yīng)產(chǎn)率達95%，但未公開模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)及參數(shù)設(shè)置，其他實驗室無法復(fù)現(xiàn)結(jié)果。該行為屬于：A.數(shù)據(jù)隱私保護的合理措施B.學(xué)術(shù)不端中的結(jié)果造假C.算法專利保護的必要手段D.技術(shù)保密與透明度的倫理沖突在處理化學(xué)實驗數(shù)據(jù)時，使用Origin軟件進行數(shù)據(jù)可視化時，某研究者為使圖表更“美觀”，刻意修改了誤差線范圍。這一行為違反了：A.信息科學(xué)中的數(shù)據(jù)真實性原則B.化學(xué)實驗記錄規(guī)范C.軟件操作流程D.圖表版權(quán)保護某國能源部實驗室將未脫敏的核燃料處理數(shù)據(jù)存儲于未加密的服務(wù)器，導(dǎo)致被黑客竊取并用于非法核材料生產(chǎn)。該案例中，倫理責(zé)任不包括：A.數(shù)據(jù)安全監(jiān)管失職B.政府信息公開與保密的平衡C.化學(xué)危險品管控漏洞D.網(wǎng)絡(luò)安全協(xié)議的技術(shù)缺陷在使用EndNote管理文獻時，某學(xué)生誤將二次文獻（如《中國化學(xué)化工文摘》）標(biāo)記為一次文獻并引用，導(dǎo)致論文參考文獻格式錯誤。這一行為屬于：A.學(xué)術(shù)不端B.文獻檢索能力不足C.工具使用失誤，不涉及倫理D.二次文獻濫用某AI公司開發(fā)的“化學(xué)合成機器人”可自主設(shè)計并執(zhí)行有機反應(yīng)，但未設(shè)置“禁止合成劇毒物質(zhì)”的倫理約束模塊。這一設(shè)計缺陷可能導(dǎo)致：A.算法歧視B.生物安全風(fēng)險C.數(shù)據(jù)隱私泄露D.知識產(chǎn)權(quán)糾紛在高分子材料研究中，某團隊利用AI模型篩選可降解塑料配方，因訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中包含大量未公開的專利數(shù)據(jù)，導(dǎo)致模型推薦方案侵犯他人知識產(chǎn)權(quán)。這一案例中，責(zé)任鏈條的核心環(huán)節(jié)是：A.數(shù)據(jù)采集階段的版權(quán)審查缺失B.模型算法的邏輯缺陷C.研究團隊的專利檢索能力不足D.軟件供應(yīng)商的技術(shù)支持不到位以下哪項措施最能同時保障化學(xué)實驗安全與信息科學(xué)倫理？A.對實驗數(shù)據(jù)進行區(qū)塊鏈存證B.強制要求AI化學(xué)合成系統(tǒng)配備人工審核環(huán)節(jié)C.定期銷毀過期的實驗記錄D.使用開源軟件進行量子化學(xué)計算二、案例分析題（每題20分，共3題）案例一：AI驅(qū)動的藥物研發(fā)倫理困境某生物制藥公司使用深度學(xué)習(xí)模型加速阿爾茨海默病藥物研發(fā)，具體流程如下：通過爬蟲技術(shù)抓取全球?qū)W術(shù)數(shù)據(jù)庫中的患者基因組數(shù)據(jù)（未獲得知情同意）；利用量子化學(xué)計算軟件Gaussian預(yù)測候選分子與靶點蛋白的結(jié)合能；模型優(yōu)先推薦能快速通過臨床試驗的分子結(jié)構(gòu)，而非療效最優(yōu)方案；為保護商業(yè)機密，未公開模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)及關(guān)鍵算法參數(shù)。問題：（1）指出該流程中涉及的3項倫理問題，并分別說明其違反的原則；（2）若需改進該流程，從數(shù)據(jù)采集、算法設(shè)計、結(jié)果公開三個環(huán)節(jié)提出具體倫理規(guī)范建議。案例二：化學(xué)信息學(xué)工具的倫理失范某高校實驗室在使用AutoCAD繪制化工設(shè)備圖紙時，為節(jié)省時間，采取以下行為：直接復(fù)制另一團隊的未公開圖紙并修改標(biāo)注；使用盜版ChemDraw軟件繪制反應(yīng)路徑圖；將包含有毒物質(zhì)濃度的實驗數(shù)據(jù)以明文形式存儲于公共服務(wù)器。問題：（1）上述行為分別違反了哪些倫理規(guī)范？（至少列舉3項）（2）從技術(shù)操作層面，如何避免類似倫理失范？（需結(jié)合軟件配置、數(shù)據(jù)管理等具體措施）案例三：基因編輯與數(shù)據(jù)加密的倫理沖突某科研團隊開展人類胚胎基因編輯研究，旨在預(yù)防遺傳性心臟病，具體操作如下：使用CRISPR-Cas9技術(shù)修飾胚胎細胞的MYBPC3基因；通過AES-256加密算法隱藏實驗對象的身份信息及原始測序數(shù)據(jù)；未向倫理委員會提交完整的實驗方案，僅以“基礎(chǔ)研究”名義備案；研究成果發(fā)表時，選擇性刪除了顯示胚胎發(fā)育異常的實驗數(shù)據(jù)。問題：（1）分析該案例中化學(xué)技術(shù)（基因編輯）與信息科學(xué)（數(shù)據(jù)加密）的倫理沖突點；（2）若你是倫理審查委員會成員，應(yīng)提出哪些整改要求？三、論述題（30分）以“AI在化學(xué)合成中的自主決策邊界”為題，從以下角度展開論述：（1）列舉2個AI自主合成化學(xué)物質(zhì)的典型案例（如藥物分子、新型材料），分析其潛在倫理風(fēng)險；（2）結(jié)合化學(xué)實驗安全規(guī)范與信息科學(xué)中的算法治理原則，提出AI化學(xué)合成系統(tǒng)的倫理決策框架（需包含技術(shù)限制、人類監(jiān)督、風(fēng)險預(yù)警三個維度）；（3）論述跨學(xué)科倫理教育對化學(xué)與信息科學(xué)領(lǐng)域研究者的重要性。四、實踐操作題（25分）某研究團隊計劃使用機器學(xué)習(xí)模型預(yù)測某有機反應(yīng)的產(chǎn)率，現(xiàn)有以下數(shù)據(jù)與工具：原始數(shù)據(jù)：1000組實驗記錄（包含溫度、壓力、催化劑濃度等參數(shù)，部分?jǐn)?shù)據(jù)來自未公開的企業(yè)報告）；工具：Python（Scikit-learn庫）、Origin（數(shù)據(jù)可視化）、EndNote（文獻管理）。任務(wù)：（1）設(shè)計數(shù)據(jù)預(yù)處理流程，確保符合倫理規(guī)范（需說明數(shù)據(jù)清洗、脫敏、版權(quán)審查的具體步驟）；（2）在模型訓(xùn)練階段，如何通過代碼注釋體現(xiàn)算法透明度？（舉例說明關(guān)鍵參數(shù)的選擇依據(jù)）；（3）使用Origin繪制產(chǎn)率預(yù)測結(jié)果時，應(yīng)如何標(biāo)注數(shù)據(jù)來源與誤差范圍以避免誤導(dǎo)？五、多選題（每題5分，共5題）化學(xué)信息學(xué)研究中，數(shù)據(jù)共享可能面臨的倫理挑戰(zhàn)包括：A.商業(yè)機密與學(xué)術(shù)透明度的沖突B.數(shù)據(jù)隱私保護與可重復(fù)性驗證的矛盾C.跨學(xué)科團隊的知識產(chǎn)權(quán)分配D.老舊數(shù)據(jù)的時效性問題以下哪些措施有助于實現(xiàn)AI化學(xué)模型的倫理治理？A.強制要求模型輸出決策依據(jù)（如特征重要性排序）B.建立多學(xué)科倫理審查委員會（含化學(xué)家、計算機科學(xué)家、倫理學(xué)家）C.對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行公平性審計（如人群代表性、地域分布）D.限制AI模型在高危化學(xué)品合成中的自主權(quán)限在化學(xué)實驗數(shù)據(jù)管理中，符合倫理規(guī)范的行為包括：A.使用EndNote的ImportFile功能導(dǎo)入文獻時，確保獲得合法授權(quán)B.對包含個人信息的臨床數(shù)據(jù)進行匿名化處理（刪除姓名、身份證號等標(biāo)識）C.為提高論文影響力，選擇性報告“陽性結(jié)果”D.在Gaussian軟件中正確配置BinPath路徑，防止中間數(shù)據(jù)泄露基因編輯技術(shù)與信息科學(xué)結(jié)合時，可能引發(fā)的倫理爭議有：A.加密算法掩蓋實驗數(shù)據(jù)真實性B.基因數(shù)據(jù)的跨境傳輸違反數(shù)據(jù)主權(quán)C.AI輔助設(shè)計的基因驅(qū)動技術(shù)破壞生態(tài)平衡D.患者基因信息被用于精準(zhǔn)營銷化學(xué)學(xué)術(shù)研究中，信息檢索環(huán)節(jié)的倫理要求包括：A.區(qū)分一次文獻（如博士論文）與二次文獻（如專利索引）并正確引用B.通過正規(guī)渠道獲取文獻（如ISSN/ISBN檢索），避免盜版下載C.對檢索到的文獻數(shù)據(jù)進行真實性驗證（如交叉核對多個數(shù)據(jù)庫）D.為節(jié)省時間，直接使用他人已整理的文獻綜述而不注明來源六、判斷題（每題2分，共10題）在配置化學(xué)繪圖軟件時，使用破解版軟件屬于技術(shù)選擇自由，不涉及倫理問題。（）AI模型在化學(xué)合成中自主生成有毒物質(zhì)的風(fēng)險，可通過設(shè)置分子結(jié)構(gòu)篩選規(guī)則完全規(guī)避。（）研究人員未獲得知情同意，使用公共數(shù)據(jù)庫中的人類基因組數(shù)據(jù)進行AI訓(xùn)練，不違反倫理規(guī)范。（）化學(xué)信息學(xué)中的“二次文獻”（如《中國化學(xué)化工文摘》）可直接作為實驗數(shù)據(jù)引用。（）量子化學(xué)計算軟件的ScratchPath路徑配置錯誤可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露，屬于倫理風(fēng)險。（）為保護知識產(chǎn)權(quán)，化學(xué)實驗數(shù)據(jù)應(yīng)永久加密存儲，禁止任何形式的共享。（）AI模型推薦的藥物分子無需經(jīng)過人類臨床試驗即可直接上市，因為算法準(zhǔn)確率已達99%。（）在學(xué)術(shù)論文中，未公開AI模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)屬于合理的技術(shù)保密。（）使用AutoCAD分解他人未授權(quán)的化工設(shè)備圖紙并修改，構(gòu)成知識產(chǎn)權(quán)侵犯。（）化學(xué)與