2025年互聯(lián)網(wǎng)人工智能倫理與法規(guī)考試練習題及答案一、單項選擇題（共15題，每題2分，共30分）1.根據(jù)《生成式人工智能服務管理暫行辦法》修訂版（2024），生成式AI服務提供者在處理用戶個人信息時，以下哪項行為符合“最小必要原則”？A.收集用戶設備MAC地址用于優(yōu)化服務B.僅收集用戶輸入的文本內容及必要身份驗證信息C.自動抓取用戶社交平臺歷史動態(tài)用于模型訓練D.要求用戶授權訪問通訊錄以提升交互體驗答案：B2.某醫(yī)療AI系統(tǒng)在癌癥篩查中對不同種族患者的誤診率差異超過30%，這一現(xiàn)象主要違背了人工智能倫理的哪項核心原則？A.透明性原則B.公平性原則C.責任可追溯原則D.人類主導原則答案：B3.依據(jù)《深度合成服務算法備案指南（2025）》，以下哪類深度合成內容無需強制標注“AI生成”標識？A.用于新聞報道的AI生成視頻B.企業(yè)官方發(fā)布的產品宣傳AI海報C.個人制作的虛擬偶像演唱會直播D.政府部門發(fā)布的災害預警AI語音答案：D（注：公共利益性質的政務類AI內容可豁免標注）4.某自動駕駛汽車在緊急情況下選擇撞擊行人而非避讓護欄，引發(fā)責任爭議。根據(jù)《智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試與示范應用管理條例》，此類“倫理困境”場景的責任主體首先應認定為？A.車輛使用人（駕駛員）B.自動駕駛系統(tǒng)開發(fā)者C.車輛制造商D.交通管理部門答案：B（條例明確算法設計方需對預設倫理決策規(guī)則負責）5.以下哪項不屬于《人工智能倫理準則（2023）》規(guī)定的“AI系統(tǒng)需定期進行倫理審計”的必查內容？A.訓練數(shù)據(jù)的多樣性與代表性B.算法輸出結果的可解釋性C.系統(tǒng)開發(fā)團隊的性別比例D.隱私保護技術的實施效果答案：C6.某社交平臺AI推薦算法因過度推送極端內容被約談，監(jiān)管部門依據(jù)《網(wǎng)絡信息內容生態(tài)治理規(guī)定》要求其整改。該算法主要違反了哪項法規(guī)要求？A.防止信息繭房效應B.確保用戶信息獲取多樣性C.禁止傳播違法違規(guī)內容D.保障用戶算法知情權答案：C（極端內容屬于違法違規(guī)信息范疇）7.甲公司將用戶上傳的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)用于AI模型訓練，未明確告知用戶數(shù)據(jù)用途。根據(jù)《個人信息保護法》（2024修正），甲公司的行為侵犯了用戶的？A.信息刪除權B.自主決定權C.知情權D.更正權答案：C（未履行告知義務直接違反知情權）8.某AI作曲系統(tǒng)生成的音樂作品被用戶上傳至平臺，關于其著作權歸屬，以下哪項符合《著作權法》（2025修訂）最新規(guī)定？A.著作權歸AI系統(tǒng)開發(fā)者所有B.著作權歸用戶（上傳者）所有C.視為無著作權的公共領域作品D.由開發(fā)者與用戶協(xié)商約定，無約定則歸開發(fā)者答案：D（修訂后明確AI生成物著作權可約定，無約定歸開發(fā)者）9.某教育類AI在評估學生時僅依據(jù)考試成績生成“低潛力”標簽，導致學生被區(qū)別對待。這一行為主要涉及的倫理風險是？A.隱私泄露風險B.技術依賴風險C.標簽固化風險D.算法壟斷風險答案：C10.歐盟《人工智能法案》（AIAct）將AI系統(tǒng)分為“不可接受風險”“高風險”“有限風險”“低風險”四類。以下哪類屬于“高風險”系統(tǒng)？A.用于招聘篩選的AI工具B.社交媒體的表情生成功能C.智能家居的語音助手D.電商平臺的商品推薦算法答案：A（招聘涉及重大人身權益，屬高風險）11.我國《數(shù)據(jù)安全法》規(guī)定，關鍵信息基礎設施運營者的重要數(shù)據(jù)出境需通過安全評估。某AI企業(yè)擬將用戶行為數(shù)據(jù)傳輸至境外研發(fā)中心，以下哪項不屬于安全評估的重點內容？A.數(shù)據(jù)接收方的安全保護能力B.數(shù)據(jù)出境對國家安全的影響C.企業(yè)境外研發(fā)中心的員工數(shù)量D.數(shù)據(jù)出境后的使用范圍和方式答案：C12.某AI客服系統(tǒng)因理解偏差誤將用戶投訴標記為“無效”，導致用戶權益受損。根據(jù)《消費者權益保護法》，責任主體應優(yōu)先認定為？A.AI系統(tǒng)開發(fā)者B.客服系統(tǒng)運營企業(yè)C.用戶自身操作失誤D.網(wǎng)絡服務提供商答案：B（企業(yè)對其提供的服務負直接責任）13.以下哪項技術可有效提升AI系統(tǒng)的“可解釋性”？A.增加模型訓練參數(shù)數(shù)量B.使用決策樹替代深度學習模型C.采用端到端訓練模式D.隱藏算法內部運行邏輯答案：B（決策樹的規(guī)則可追溯，提升可解釋性）14.聯(lián)合國《人工智能倫理全球倡議》強調“人類中心原則”，其核心要求是？A.AI系統(tǒng)需完全服從人類指令B.人類保留對AI決策的最終控制權C.AI發(fā)展應優(yōu)先考慮技術進步D.禁止AI參與任何涉及人類的決策答案：B15.某公司開發(fā)的AI面試系統(tǒng)因對殘障候選人存在偏見被起訴，法院在判決中援引了《殘疾人保障法》與《算法推薦管理規(guī)定》。這體現(xiàn)了AI倫理與法規(guī)的哪項協(xié)同特征？A.單一法規(guī)主導B.多法域交叉適用C.技術標準優(yōu)先D.企業(yè)自律為主答案：B二、簡答題（共5題，每題6分，共30分）1.簡述“數(shù)據(jù)隱私保護三角”（數(shù)據(jù)主體、數(shù)據(jù)控制者、數(shù)據(jù)處理者）在AI場景中的責任劃分。答案：數(shù)據(jù)主體（用戶）享有知情權、選擇權、刪除權等核心權利；數(shù)據(jù)控制者（如企業(yè)）需制定數(shù)據(jù)處理規(guī)則并履行告知義務；數(shù)據(jù)處理者（如第三方服務商）需嚴格按控制者授權范圍處理數(shù)據(jù)，保障技術安全。三者需通過隱私政策、授權協(xié)議等明確責任邊界，控制者對處理者的行為負監(jiān)督責任。2.列舉算法公平性評估的三項關鍵指標，并說明其意義。答案：（1）群體平等性：不同敏感群體（種族、性別等）的正例率差異≤5%，防止系統(tǒng)性歧視；（2）個體公平性：相似特征個體的輸出結果一致性≥85%，避免隨機偏差；（3）校準度：預測概率與實際發(fā)生概率的匹配度≥90%，確保結果可靠性。3.說明《人工智能倫理審查辦法（2024）》中“倫理審查委員會”的組成要求及核心職責。答案：組成要求：需包含技術專家（≥30%）、法律學者（≥20%）、倫理學家（≥20%）、用戶代表（≥10%）及行業(yè)從業(yè)者（剩余），總人數(shù)不少于7人。核心職責：審查AI系統(tǒng)開發(fā)全流程（數(shù)據(jù)采集、模型訓練、應用場景）的倫理風險，出具審查報告并監(jiān)督整改，對高風險系統(tǒng)需進行持續(xù)跟蹤評估。4.對比“弱人工智能”與“強人工智能”在倫理法規(guī)應對上的主要差異。答案：弱AI（專用AI）僅執(zhí)行特定任務，倫理焦點集中于數(shù)據(jù)隱私、算法公平等具體場景，法規(guī)側重行為規(guī)范（如《生成式AI管理辦法》）；強AI（通用AI）可能具備自主意識，倫理風險擴展至人類主導權、道德決策等根本問題，法規(guī)需提前預設“機器倫理”框架（如《通用AI發(fā)展指導原則》），強調人類最終控制權。5.簡述“AI倫理沙盒”機制的運行邏輯及其對創(chuàng)新與監(jiān)管的平衡作用。答案：運行邏輯：允許企業(yè)在限定場景（如特定區(qū)域、用戶群體）內測試高風險AI系統(tǒng)，監(jiān)管部門實時監(jiān)測風險并動態(tài)調整限制條件。平衡作用：既為創(chuàng)新提供試錯空間（降低合規(guī)成本），又通過數(shù)據(jù)反饋完善監(jiān)管規(guī)則（避免“一放就亂、一管就死”），實現(xiàn)“監(jiān)管跟隨技術”向“監(jiān)管引導技術”的轉變。三、案例分析題（共2題，每題15分，共30分）案例1：某互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院推出“AI癌癥輔助診斷系統(tǒng)”，宣稱準確率達95%。系統(tǒng)通過分析患者電子病歷、影像數(shù)據(jù)及基因檢測報告生成診斷建議，醫(yī)生可選擇采納或調整。運行半年后，出現(xiàn)3例因AI漏診導致患者錯過最佳治療期的事件?；颊呒覍倨鹪V醫(yī)院及系統(tǒng)開發(fā)方，主張賠償。問題：（1）分析本案例中涉及的倫理爭議點；（2）依據(jù)《醫(yī)療AI應用管理條例》（2025），判定責任主體及歸責依據(jù)。答案：（1）倫理爭議點：①風險告知不充分：系統(tǒng)宣傳“95%準確率”未明確說明漏診率（5%）及醫(yī)生需人工復核的義務；②人機責任邊界模糊：醫(yī)生依賴AI結論可能降低自身注意義務；③數(shù)據(jù)使用合規(guī)性：患者電子病歷、基因數(shù)據(jù)的采集是否獲得充分授權。（2）責任主體及依據(jù)：①醫(yī)院為第一責任主體（《條例》第18條：醫(yī)療機構需對AI輔助診斷結果進行人工復核，未履行復核義務導致?lián)p害需擔責）；②開發(fā)方承擔次要責任（《條例》第23條：AI系統(tǒng)需標注“輔助建議，最終以醫(yī)生診斷為準”，未明確標注則視為誤導性宣傳）；③若患者未簽署包含AI風險的知情同意書，醫(yī)院需額外承擔侵犯知情權的責任。案例2：某社交平臺“AI好友”功能通過分析用戶聊天記錄、瀏覽歷史生成高度擬人化虛擬角色，用戶可與之進行情感交流。部分用戶出現(xiàn)“過度依賴”現(xiàn)象，甚至將虛擬角色視為現(xiàn)實伴侶，引發(fā)家庭矛盾。心理專家指出該功能可能影響用戶心理健康，呼吁監(jiān)管。問題：（1）從倫理角度分析該功能的潛在風險；（2）結合《網(wǎng)絡信息服務倫理指南》，提出針對性監(jiān)管建議。答案：（1）潛在風險：①情感異化風險：虛擬親密關系可能削弱現(xiàn)實社交能力，導致人際信任危機；②隱私剝削風險：系統(tǒng)需深度挖掘用戶情感弱點（如孤獨感）進行角色優(yōu)化，可能侵犯情感隱私；③責任推脫風險：用戶因虛擬關系受損時，平臺可能以“虛擬服務無現(xiàn)實義務”為由逃避責任。（2）監(jiān)管建議：①強制設置“使用時長提醒”（如連續(xù)使用超1小時彈窗提示）；②要求平臺在用戶注冊時進行心理評估，對高敏感人群限制功能使用；③明確虛擬角色的“非人類”屬性標識（如對話界面頂部標注“AI生成，非真實個體”）；④建立用戶投訴機制，對因功能導致的心理損害提供專業(yè)疏導服務。四、論述題（共1題，20分）結合全球人工智能倫理與法規(guī)發(fā)展趨勢，論述我國在AI治理中如何實現(xiàn)“安全與發(fā)展”的動態(tài)平衡。答案：全球AI治理呈現(xiàn)“多元協(xié)同”特征：歐盟側重“風險分級+嚴格合規(guī)”（如《AI法案》），美國強調“行業(yè)自律+技術創(chuàng)新”（如NIST倫理框架），我國需立足“安全底線+創(chuàng)新驅動”的雙輪戰(zhàn)略，實現(xiàn)動態(tài)平衡。（1）完善“分級分類”監(jiān)管體系：借鑒國際經驗，將AI系統(tǒng)按風險等級（如醫(yī)療、金融等高風險，娛樂、工具類低風險）制定差異化規(guī)則。高風險領域（如自動駕駛、醫(yī)療診斷）實行“事前審批+事中監(jiān)管+事后追溯”全流程管控；低風險領域（如內容推薦、智能客服）采用“備案制+行業(yè)標準”柔性管理，降低企業(yè)合規(guī)成本。（2）推動“技術倫理”協(xié)同設計：在AI研發(fā)階段嵌入倫理評估工具（如可解釋性算法、偏見檢測模型），實現(xiàn)“倫理內置”而非“事后修補”。例如，要求生成式AI系統(tǒng)必須具備“倫理開關”，在輸出歧視、暴力內容時自動截斷；鼓勵企業(yè)建立“倫理技術實驗室”，將倫理要求轉化為可量化的技術指標（如公平性閾值、隱私保護等級）。（3）構建“多方參與”治理格局：突破“政府單一監(jiān)管”模式，形成“政府（制定規(guī)則）企業(yè)（技術落地）學界（理論支撐）公眾（監(jiān)督反饋）”的協(xié)同機制。例如，建立AI倫理咨詢委員會，吸納技術專家、法律學者、用戶代表參與政策制定；通過“倫理沙盒”試點，讓企業(yè)在真實場景中測試創(chuàng)新方案，同時收集公眾反饋