2025年人工智能倫理與人工智能倫理風(fēng)險(xiǎn)防控考核題庫及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共40分）1.以下哪項(xiàng)不屬于人工智能倫理的核心原則？A.有益性（Beneficence）B.非歧視性（NonDiscrimination）C.可解釋性（Explainability）D.完全自主性（FullAutonomy）答案：D解析：人工智能倫理的核心原則通常包括有益性、非傷害性、公平性（含非歧視性）、可解釋性、隱私保護(hù)等。完全自主性可能導(dǎo)致不可控風(fēng)險(xiǎn)，并非倫理倡導(dǎo)的原則。2.某招聘AI系統(tǒng)因訓(xùn)練數(shù)據(jù)中歷史招聘記錄存在性別偏見，導(dǎo)致對(duì)女性求職者評(píng)分普遍低于男性。這一現(xiàn)象主要反映了哪種倫理風(fēng)險(xiǎn)？A.隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)B.算法歧視風(fēng)險(xiǎn)C.責(zé)任模糊風(fēng)險(xiǎn)D.失業(yè)替代風(fēng)險(xiǎn)答案：B解析：訓(xùn)練數(shù)據(jù)的偏見被算法放大，導(dǎo)致對(duì)特定群體的不公平對(duì)待，屬于典型的算法歧視風(fēng)險(xiǎn)。3.根據(jù)《歐盟人工智能法案（AIAct）》分類，用于醫(yī)療診斷的AI系統(tǒng)屬于：A.不可接受風(fēng)險(xiǎn)（UnacceptableRisk）B.高風(fēng)險(xiǎn)（HighRisk）C.中等風(fēng)險(xiǎn)（MediumRisk）D.低風(fēng)險(xiǎn)（LowRisk）答案：B解析：歐盟將直接影響自然人基本權(quán)利或安全的AI系統(tǒng)（如醫(yī)療、教育、就業(yè)）列為高風(fēng)險(xiǎn)，需符合嚴(yán)格的透明度、可追溯性和數(shù)據(jù)質(zhì)量要求。4.以下哪種技術(shù)最能提升AI系統(tǒng)的可解釋性？A.聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FederatedLearning）B.SHAP值（SHapleyAdditiveexPlanations）C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）D.遷移學(xué)習(xí)（TransferLearning）答案：B解析：SHAP值通過博弈論方法量化特征對(duì)模型輸出的貢獻(xiàn)，是典型的可解釋性技術(shù)；聯(lián)邦學(xué)習(xí)側(cè)重隱私保護(hù)，GAN用于生成數(shù)據(jù)，遷移學(xué)習(xí)提升模型泛化性。5.某社交平臺(tái)推薦算法為提升用戶停留時(shí)長，優(yōu)先推送極端觀點(diǎn)內(nèi)容，導(dǎo)致用戶認(rèn)知極化。這一行為違背了AI倫理的哪項(xiàng)原則？A.隱私保護(hù)B.非傷害性（NonMaleficence）C.透明性（Transparency）D.責(zé)任可追溯答案：B解析：非傷害性原則要求AI系統(tǒng)避免對(duì)用戶或社會(huì)造成心理或認(rèn)知傷害，極端內(nèi)容推送符合這一風(fēng)險(xiǎn)場景。6.以下哪項(xiàng)屬于弱人工智能（ANI）的倫理風(fēng)險(xiǎn)特征？A.自我意識(shí)覺醒引發(fā)的失控B.特定任務(wù)中的偏見放大C.超越人類智能的決策主導(dǎo)D.跨領(lǐng)域自主學(xué)習(xí)的倫理責(zé)任答案：B解析：弱人工智能僅在特定領(lǐng)域運(yùn)行，其風(fēng)險(xiǎn)主要集中于任務(wù)內(nèi)的偏見、隱私泄露等；強(qiáng)人工智能（AGI）才可能涉及自我意識(shí)和跨領(lǐng)域失控問題。7.隱私計(jì)算技術(shù)的核心目標(biāo)是：A.完全匿名化用戶數(shù)據(jù)B.在數(shù)據(jù)可用不可見的前提下完成計(jì)算C.加密所有原始數(shù)據(jù)D.消除數(shù)據(jù)中的敏感信息答案：B解析：隱私計(jì)算通過多方安全計(jì)算、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”，在保護(hù)原始數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)完成模型訓(xùn)練或分析。8.某自動(dòng)駕駛汽車在緊急情況下需選擇碰撞行人或撞向障礙物，這一倫理困境被稱為：A.電車難題（TrolleyProblem）B.算法黑箱（AlgorithmOpacity）C.責(zé)任真空（AccountabilityGap）D.價(jià)值對(duì)齊（ValueAlignment）答案：A解析：電車難題是經(jīng)典倫理困境，指在無法避免傷害的情況下，AI需做出道德選擇，自動(dòng)駕駛的場景是其典型應(yīng)用。9.根據(jù)中國《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，生成式AI服務(wù)提供者需：A.完全開放模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.對(duì)生成內(nèi)容進(jìn)行顯著標(biāo)識(shí)C.確保生成內(nèi)容絕對(duì)真實(shí)D.禁止使用用戶交互數(shù)據(jù)答案：B解析：暫行辦法要求對(duì)生成內(nèi)容進(jìn)行顯著標(biāo)識(shí)（如“AI生成”），以區(qū)分人工內(nèi)容；數(shù)據(jù)開放需符合隱私保護(hù)，生成內(nèi)容需“真實(shí)準(zhǔn)確”但非“絕對(duì)”，用戶交互數(shù)據(jù)可在授權(quán)下使用。10.以下哪項(xiàng)不屬于AI倫理審查的關(guān)鍵環(huán)節(jié)？A.數(shù)據(jù)來源的合法性與代表性審查B.模型輸出的可解釋性驗(yàn)證C.開發(fā)者個(gè)人背景調(diào)查D.潛在社會(huì)影響的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估答案：C解析：倫理審查關(guān)注技術(shù)本身的倫理風(fēng)險(xiǎn)，而非開發(fā)者個(gè)人背景（除非涉及利益沖突）；數(shù)據(jù)、模型可解釋性、社會(huì)影響是核心審查內(nèi)容。11.某金融AI系統(tǒng)因未披露其信用評(píng)分模型的決策邏輯，導(dǎo)致用戶無法理解為何被拒絕貸款。這一問題主要違背了：A.公平性原則B.透明性原則C.隱私保護(hù)原則D.有益性原則答案：B解析：透明性原則要求AI系統(tǒng)向受影響用戶解釋決策依據(jù)，未披露邏輯直接違反該原則。12.以下哪種場景最可能引發(fā)AI的“責(zé)任模糊”風(fēng)險(xiǎn)？A.智能客服因話術(shù)模板錯(cuò)誤導(dǎo)致用戶誤解B.醫(yī)療影像AI漏診腫瘤，其開發(fā)者、醫(yī)院、數(shù)據(jù)提供方均聲稱無責(zé)C.教育AI因題庫錯(cuò)誤給出錯(cuò)誤答案D.自動(dòng)駕駛汽車因傳感器故障發(fā)生事故答案：B解析：責(zé)任模糊指多方（開發(fā)者、部署方、數(shù)據(jù)提供方）對(duì)AI后果相互推諉，醫(yī)療場景中多主體參與時(shí)更易出現(xiàn)。13.為防控AI的“信息繭房”風(fēng)險(xiǎn)，最有效的措施是：A.限制用戶瀏覽內(nèi)容類型B.強(qiáng)制推薦多樣化內(nèi)容C.完全開放算法代碼D.降低用戶交互數(shù)據(jù)的收集量答案：B解析：信息繭房源于算法過度強(qiáng)化用戶偏好，強(qiáng)制推薦多樣化內(nèi)容（如設(shè)置“多樣性權(quán)重”）可打破信息過濾氣泡；限制瀏覽或開放代碼無法直接解決。14.以下哪項(xiàng)屬于AI倫理中的“代際公平”問題？A.老年人因不熟悉技術(shù)被智能服務(wù)排斥B.AI研發(fā)資源過度集中于發(fā)達(dá)國家C.未來強(qiáng)人工智能可能威脅人類生存D.兒童隱私數(shù)據(jù)被商業(yè)利用答案：C解析：代際公平關(guān)注當(dāng)前決策對(duì)未來世代的影響，強(qiáng)人工智能的潛在長期風(fēng)險(xiǎn)屬于此類；A、D是同一代內(nèi)的公平問題，B是國際公平問題。15.根據(jù)OECD《人工智能原則》，AI系統(tǒng)應(yīng)具備“可追溯性”（Traceability），主要指：A.能夠追蹤數(shù)據(jù)來源和模型訓(xùn)練過程B.記錄用戶所有操作行為C.追溯開發(fā)者的個(gè)人責(zé)任D.追蹤AI系統(tǒng)的物理位置答案：A解析：可追溯性要求記錄AI系統(tǒng)的全生命周期（數(shù)據(jù)來源、模型訓(xùn)練、決策過程），以便審計(jì)和責(zé)任認(rèn)定。16.某AI換臉軟件被用于制作虛假色情視頻，這一風(fēng)險(xiǎn)主要屬于：A.技術(shù)濫用風(fēng)險(xiǎn)B.算法偏見風(fēng)險(xiǎn)C.隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)D.責(zé)任模糊風(fēng)險(xiǎn)答案：A解析：技術(shù)本身無惡意，但被用于制作虛假內(nèi)容（如深度偽造）屬于典型的技術(shù)濫用風(fēng)險(xiǎn)。17.以下哪種技術(shù)可同時(shí)提升AI的隱私保護(hù)和模型性能？A.差分隱私（DifferentialPrivacy）B.數(shù)據(jù)脫敏（DataAnonymization）C.特征選擇（FeatureSelection）D.集成學(xué)習(xí)（EnsembleLearning）答案：A解析：差分隱私通過添加噪聲保護(hù)個(gè)體數(shù)據(jù)隱私，同時(shí)保留整體數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征，可在保護(hù)隱私的同時(shí)維持模型性能；數(shù)據(jù)脫敏可能降低數(shù)據(jù)可用性。18.某教育AI根據(jù)學(xué)生家庭背景調(diào)整推薦學(xué)習(xí)資源，這一行為最可能違反：A.有益性原則B.公平性原則C.可解釋性原則D.透明性原則答案：B解析：根據(jù)家庭背景（非學(xué)業(yè)能力）調(diào)整資源分配，直接違背教育公平的倫理要求。19.以下哪項(xiàng)是AI倫理風(fēng)險(xiǎn)防控的“事前措施”？A.建立倫理審查委員會(huì)（AEC）B.對(duì)已部署系統(tǒng)進(jìn)行漏洞檢測(cè)C.對(duì)侵權(quán)用戶提起法律訴訟D.發(fā)布AI事故后的賠償方案答案：A解析：事前措施指在AI開發(fā)或部署前實(shí)施的防控（如倫理審查）；漏洞檢測(cè)、訴訟、賠償屬于事中和事后措施。20.聯(lián)合國教科文組織《人工智能倫理建議書》強(qiáng)調(diào)的核心目標(biāo)是：A.促進(jìn)AI技術(shù)快速發(fā)展B.確保AI符合人類尊嚴(yán)和人權(quán)C.協(xié)調(diào)各國AI監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)D.限制AI在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用答案：B解析：建議書以“人類中心”為核心，強(qiáng)調(diào)AI需尊重人權(quán)、多樣性和人類尊嚴(yán)。二、判斷題（每題1分，共10分）1.弱人工智能（ANI）因不具備自我意識(shí)，因此無需考慮倫理風(fēng)險(xiǎn)。（）答案：×解析：弱人工智能在特定任務(wù)中仍可能引發(fā)偏見、隱私泄露等倫理問題。2.算法公平性要求AI對(duì)所有群體的輸出結(jié)果完全一致。（）答案：×解析：公平性強(qiáng)調(diào)“相同情況相同對(duì)待，不同情況合理區(qū)別對(duì)待”，而非絕對(duì)一致（如醫(yī)療AI需考慮不同群體的生理差異）。3.聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)可以在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下聯(lián)合訓(xùn)練模型，因此完全不存在隱私風(fēng)險(xiǎn)。（）答案：×解析：聯(lián)邦學(xué)習(xí)通過加密傳輸梯度信息訓(xùn)練模型，但梯度信息仍可能被逆向工程破解，存在一定隱私風(fēng)險(xiǎn)。4.AI系統(tǒng)的“可解釋性”僅需向技術(shù)專家展示，普通用戶無需理解。（）答案：×解析：可解釋性需根據(jù)用戶角色調(diào)整：技術(shù)專家需技術(shù)細(xì)節(jié)，普通用戶需通俗解釋（如“因您的信用歷史記錄，貸款被拒”）。5.為防控AI風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)禁止所有可能引發(fā)爭議的AI應(yīng)用。（）答案：×解析：倫理防控強(qiáng)調(diào)“風(fēng)險(xiǎn)收益”平衡，禁止所有爭議應(yīng)用會(huì)阻礙技術(shù)發(fā)展，應(yīng)通過監(jiān)管和設(shè)計(jì)降低風(fēng)險(xiǎn)。6.生成式AI的“幻覺”（Hallucination）問題僅影響內(nèi)容真實(shí)性，不涉及倫理風(fēng)險(xiǎn)。（）答案：×解析：幻覺可能導(dǎo)致錯(cuò)誤信息傳播（如醫(yī)療建議），直接危害用戶利益，屬于倫理風(fēng)險(xiǎn)。7.數(shù)據(jù)“清洗”（DataCleaning）可以完全消除訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的偏見。（）答案：×解析：數(shù)據(jù)清洗可減少顯性偏見，但隱性偏見（如文化刻板印象）可能仍存在，需結(jié)合算法公平性優(yōu)化技術(shù)。8.AI倫理責(zé)任應(yīng)完全由開發(fā)者承擔(dān)，部署方無責(zé)任。（）答案：×解析：倫理責(zé)任需多方共擔(dān)，開發(fā)者（設(shè)計(jì)）、部署方（應(yīng)用場景）、用戶（使用方式）均可能涉及責(zé)任。9.人臉識(shí)別技術(shù)在公共安全領(lǐng)域的應(yīng)用無需考慮隱私保護(hù)，因?yàn)椤肮矆鼍盁o隱私”。（）答案：×解析：公共場景的隱私保護(hù)需遵循“最小必要”原則，僅收集必要信息，且需明確告知用戶使用目的。10.倫理審查只需在AI系統(tǒng)開發(fā)完成后進(jìn)行一次即可。（）答案：×解析：倫理審查需貫穿AI全生命周期（開發(fā)前、開發(fā)中、部署后），因數(shù)據(jù)更新或場景變化可能引入新風(fēng)險(xiǎn)。三、簡答題（每題8分，共40分）1.簡述人工智能倫理中“公平性”原則的內(nèi)涵，并舉例說明算法歧視的典型場景。答案：公平性原則要求AI系統(tǒng)在決策過程中避免對(duì)特定群體（如種族、性別、年齡）的不公正對(duì)待，確保“相同情況相同處理，不同情況合理區(qū)別處理”。其內(nèi)涵包括：①輸入公平（訓(xùn)練數(shù)據(jù)無系統(tǒng)性偏見）；②過程公平（算法不隱含歧視邏輯）；③輸出公平（結(jié)果對(duì)各群體無差異性損害）。算法歧視的典型場景：某銀行信用評(píng)分AI因訓(xùn)練數(shù)據(jù)中歷史貸款記錄存在種族偏見（如少數(shù)族裔歷史違約率統(tǒng)計(jì)偏差），導(dǎo)致對(duì)少數(shù)族裔申請(qǐng)人的評(píng)分普遍低于實(shí)際信用水平，最終拒絕其貸款申請(qǐng)，構(gòu)成系統(tǒng)性歧視。2.說明“算法黑箱”的定義及其引發(fā)的主要倫理風(fēng)險(xiǎn)，并列舉2項(xiàng)提升可解釋性的技術(shù)。答案：“算法黑箱”指AI系統(tǒng)（尤其是深度學(xué)習(xí)模型）的決策過程難以被人類理解，輸入與輸出之間的邏輯關(guān)系不透明。主要倫理風(fēng)險(xiǎn)：①責(zé)任認(rèn)定困難（無法追溯錯(cuò)誤決策的具體原因）；②歧視隱蔽化（偏見可能隱藏在復(fù)雜計(jì)算中，難以被發(fā)現(xiàn)）；③用戶信任缺失（因無法理解決策依據(jù)，用戶可能拒絕使用）。提升可解釋性的技術(shù)：①LIME（局部可解釋模型無關(guān)解釋），通過生成局部近似模型解釋單個(gè)預(yù)測(cè)；②決策樹可視化（將復(fù)雜模型轉(zhuǎn)化為樹狀結(jié)構(gòu)，展示關(guān)鍵特征的決策路徑）。3.對(duì)比“隱私保護(hù)”與“數(shù)據(jù)可用”的矛盾，并說明隱私計(jì)算技術(shù)如何平衡二者。答案：矛盾：AI模型訓(xùn)練需要大量數(shù)據(jù)以提升性能，但直接使用原始數(shù)據(jù)可能泄露用戶隱私（如醫(yī)療數(shù)據(jù)包含個(gè)人健康信息）。若過度保護(hù)隱私（如完全匿名化），可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)失去分析價(jià)值（如匿名化后無法區(qū)分不同群體特征）。隱私計(jì)算技術(shù)的平衡方式：通過多方安全計(jì)算（MPC）、聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FL）、差分隱私（DP）等技術(shù)，在不共享原始數(shù)據(jù)的前提下完成計(jì)算。例如，聯(lián)邦學(xué)習(xí)允許不同機(jī)構(gòu)（如醫(yī)院）在本地訓(xùn)練模型，僅上傳加密的梯度信息，中央服務(wù)器匯總梯度更新全局模型，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)不出域，可用不可見”，同時(shí)保留數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)價(jià)值。4.列舉AI倫理風(fēng)險(xiǎn)防控的4項(xiàng)核心措施，并說明其作用。答案：①倫理審查機(jī)制：在AI開發(fā)前、中、后階段由多學(xué)科專家（倫理學(xué)家、技術(shù)專家、法律專家）審查數(shù)據(jù)、模型和應(yīng)用場景，識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)并提出改進(jìn)建議，確保符合倫理原則。②可解釋性設(shè)計(jì)：通過技術(shù)手段（如SHAP值、可視化工具）讓用戶和監(jiān)管者理解AI決策邏輯，減少“黑箱”風(fēng)險(xiǎn)，提升信任度。③動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)：部署后持續(xù)監(jiān)控AI輸出（如用戶反饋、結(jié)果偏差），及時(shí)發(fā)現(xiàn)新出現(xiàn)的偏見或錯(cuò)誤（如因數(shù)據(jù)分布變化導(dǎo)致的歧視），并觸發(fā)模型更新。④法律法規(guī)約束：通過立法（如《個(gè)人信息保護(hù)法》《生成式AI服務(wù)管理暫行辦法》）明確數(shù)據(jù)使用邊界、責(zé)任主體和處罰機(jī)制，為防控提供法律依據(jù)。5.分析“AI替代人類工作”的倫理爭議，并提出2項(xiàng)緩解措施。答案：倫理爭議：①經(jīng)濟(jì)公平性（低技能勞動(dòng)者可能因AI替代失業(yè)，加劇貧富差距）；②社會(huì)價(jià)值沖突（工作不僅是收入來源，也是個(gè)人尊嚴(yán)和社會(huì)參與的途徑，大規(guī)模失業(yè)可能引發(fā)心理問題和社會(huì)不穩(wěn)定）；③技能錯(cuò)配（勞動(dòng)者需重新學(xué)習(xí)技能，但教育資源可能向高技能群體傾斜，加劇不公平）。緩解措施：①實(shí)施“技能再培訓(xùn)計(jì)劃”：政府聯(lián)合企業(yè)為受影響勞動(dòng)者提供AI相關(guān)技能培訓(xùn)（如數(shù)據(jù)標(biāo)注、AI系統(tǒng)運(yùn)維），幫助其轉(zhuǎn)向與AI協(xié)作的崗位；②探索“普遍基本收入（UBI）”試點(diǎn)：通過稅收調(diào)節(jié)（如對(duì)AI企業(yè)征收“機(jī)器人稅”）向失業(yè)者提供基本收入，保障其生存權(quán)，同時(shí)鼓勵(lì)終身學(xué)習(xí)。四、案例分析題（共10分）案例背景：某互聯(lián)網(wǎng)公司開發(fā)了一款“兒童智能陪伴機(jī)器人”，聲稱通過語音交互和情感識(shí)別技術(shù)，為38歲兒童提供學(xué)