2025年人工智能測試題及答案一、單項選擇題（每題2分，共30分）1.以下關于多模態(tài)大模型的描述中，錯誤的是（）A.支持文本、圖像、語音等多種模態(tài)數據的聯合訓練B.通常采用統(tǒng)一的編碼器解碼器架構處理多模態(tài)輸入C.跨模態(tài)對齊的關鍵是建立不同模態(tài)特征空間的映射關系D.多模態(tài)生成任務中，單一模態(tài)的信息缺失不會影響輸出質量答案：D解析：多模態(tài)生成任務依賴多模態(tài)信息的互補性，單一模態(tài)缺失可能導致輸出邏輯斷裂或信息錯誤（如文本生成圖像時缺少關鍵描述詞）。2.在LLM（大語言模型）的微調過程中，以下哪項技術通過引入可訓練的前綴參數降低模型調整成本？（）A.LoRA（低秩自適應）B.PromptTuning（提示詞微調）C.PrefixTuning（前綴微調）D.FullFinetuning（全參數微調）答案：C解析：PrefixTuning通過在輸入序列前添加可訓練的連續(xù)前綴向量，僅更新前綴參數而凍結原模型參數，顯著減少計算和存儲開銷。3.對抗樣本攻擊的核心原理是（）A.向輸入數據添加人眼不可察覺的擾動，導致模型輸出錯誤B.通過大量數據訓練使模型過擬合特定模式C.利用模型梯度信息生成合法輸入觸發(fā)邊界錯誤D.篡改模型訓練數據中的標簽信息答案：A解析：對抗樣本通過微小擾動（如圖像中添加噪聲）改變模型輸出，擾動通常低于人類感知閾值，但會顯著影響模型決策。4.以下哪項不屬于生成式AI的典型評估指標？（）A.BLEU（雙語評估替換分數）B.ROUGE（摘要評估指標）C.FID（弗雷歇inception距離）D.AUC（曲線下面積）答案：D解析：AUC主要用于分類模型的二分類性能評估，生成式AI常用BLEU（文本）、ROUGE（摘要）、FID（圖像）等指標。5.在自動駕駛AI系統(tǒng)中，“傳感器融合”的主要目的是（）A.減少傳感器數量以降低成本B.整合多傳感器數據提升環(huán)境感知可靠性C.統(tǒng)一不同傳感器的輸出格式D.優(yōu)化傳感器數據的傳輸速率答案：B解析：多傳感器（如攝像頭、激光雷達、毫米波雷達）數據融合可彌補單一傳感器的局限性（如攝像頭在夜間精度下降），提升目標檢測和定位的魯棒性。6.以下關于AI倫理“可解釋性”的描述，正確的是（）A.可解釋性要求模型輸出完全符合人類直覺邏輯B.局部可解釋性（如LIME算法）關注模型對單個樣本的決策過程C.可解釋性與模型性能呈正相關，模型越復雜解釋性越強D.規(guī)則型模型（如決策樹）的可解釋性低于深度學習模型答案：B解析：LIME（局部可解釋模型無關解釋）通過生成局部近似模型解釋單個樣本的預測，屬于局部可解釋性方法；可解釋性不要求符合直覺，復雜模型（如深度神經網絡）通常解釋性更弱。7.聯邦學習（FederatedLearning）的核心優(yōu)勢是（）A.集中所有用戶數據訓練全局模型B.僅傳輸模型參數而非原始數據，保護隱私C.支持跨機構實時數據共享D.無需客戶端參與即可完成模型更新答案：B解析：聯邦學習通過“本地訓練上傳參數全局聚合”的流程，避免原始數據傳輸，適用于醫(yī)療、金融等隱私敏感場景。8.以下哪項技術是大模型“涌現能力”（EmergentAbilities）的典型表現？（）A.模型在小樣本任務中通過提示學習完成推理B.模型參數量增加到一定閾值后突然具備新功能C.模型對訓練數據中未出現的模式進行泛化D.模型通過多任務學習提升單任務性能答案：B解析：涌現能力指模型在參數量、數據量或計算量達到臨界值前完全不具備，達到后突然獲得的能力（如復雜邏輯推理、跨語言翻譯）。9.在AI芯片設計中，“存算一體”架構的主要目的是（）A.減少數據在存儲單元和計算單元之間的傳輸能耗B.提高芯片的峰值計算速度C.支持多種類型的AI任務（如圖像、語音、文本）D.降低芯片制造成本答案：A解析：傳統(tǒng)馮·諾依曼架構中，數據在內存與CPU/GPU間的傳輸（“內存墻”問題）占總能耗的70%以上，存算一體架構通過在存儲單元內直接計算，大幅降低傳輸能耗。10.以下關于AI法律責任的描述，符合當前立法趨勢的是（）A.AI自主決策導致的損害由開發(fā)者承擔全部責任B.若AI系統(tǒng)符合行業(yè)安全標準，則開發(fā)者可免責C.使用者對AI輸出的合理依賴造成的損害，需與開發(fā)者共同擔責D.AI作為獨立法律主體承擔責任答案：C解析：當前立法趨勢（如歐盟《人工智能法案》）強調“責任分層”，開發(fā)者需確保系統(tǒng)符合技術標準，使用者需對合理依賴AI的行為負責，雙方按過錯程度分擔責任。11.以下哪項是多智能體強化學習（MARL）的典型應用場景？（）A.單機器人路徑規(guī)劃B.股票交易算法優(yōu)化C.多人在線游戲策略協同D.圖像風格遷移答案：C解析：MARL研究多個智能體在交互環(huán)境中的策略學習，適用于需要協作或競爭的多主體場景（如游戲、交通調度）。12.以下關于AI數據標注的描述，錯誤的是（）A.主動學習（ActiveLearning）通過選擇最具信息量的樣本減少標注量B.弱監(jiān)督學習使用不精確、不完整或不準確的標簽訓練模型C.自監(jiān)督學習完全不需要人工標注數據D.眾包標注需通過質量控制（如交叉驗證）確保標注準確性答案：C解析：自監(jiān)督學習利用數據本身的結構生成監(jiān)督信號（如圖像的旋轉預測），仍需設計任務但無需人工標注標簽，并非“完全不需要標注”。13.在AI系統(tǒng)的公平性評估中，“人口統(tǒng)計學parity”要求（）A.不同群體的正例預測率相同B.不同群體的預測準確率相同C.模型對不同群體的誤判率相同D.模型輸出與敏感屬性（如性別、種族）無關答案：A解析：人口統(tǒng)計學平等（DemographicParity）要求不同群體的正類預測比例一致（如男性和女性的被推薦率相同），不直接關注準確率或誤判率。14.以下哪項技術屬于大模型“上下文學習”（InContextLearning）的實現方式？（）A.在訓練階段添加上下文相關的損失函數B.在推理階段通過提示（Prompt）輸入示例引導模型輸出C.微調模型參數以適應特定上下文任務D.動態(tài)調整模型架構以匹配輸入上下文長度答案：B解析：上下文學習指模型通過推理時輸入的少量示例（如“問題答案”對）理解任務，無需更新模型參數，依賴模型的泛化能力。15.以下關于AI倫理“偏見”的來源，不包括（）A.訓練數據中不同群體的樣本分布不均衡B.模型優(yōu)化目標函數設計不合理C.開發(fā)者的主觀價值判斷融入算法D.計算硬件的性能差異答案：D解析：硬件性能差異影響模型訓練效率或推理速度，與偏見無直接關聯；偏見主要源于數據、算法設計和人為因素。二、填空題（每題2分，共20分）1.大語言模型的訓練流程通常包括預訓練、__________和對齊訓練三個階段。答案：指令微調（或“監(jiān)督微調”）2.對抗生成網絡（GAN）由生成器（Generator）和__________（Discriminator）組成，通過博弈訓練提升生成質量。答案：判別器3.在計算機視覺中，__________任務要求模型為圖像中的每個像素分配類別標簽（如語義分割）。答案：密集預測（或“像素級分類”）4.AI倫理中的“問責制”要求明確__________在AI系統(tǒng)設計、部署、使用各環(huán)節(jié)的責任主體。答案：開發(fā)者/使用者/部署者（或“相關主體”）5.多模態(tài)大模型的“跨模態(tài)遷移”指利用__________模態(tài)的知識提升另一模態(tài)任務的性能。答案：已學習（或“已掌握”）6.強化學習中的“獎勵函數”用于量化智能體在環(huán)境中執(zhí)行動作后的__________。答案：收益（或“反饋”“價值”）7.聯邦學習按參與方數據分布可分為水平聯邦（樣本特征相同、用戶不同）、垂直聯邦（用戶相同、特征不同）和__________聯邦（樣本和特征均不同）。答案：聯邦遷移（或“遷移”）8.AI芯片中的__________（如NVIDIATensorCore）專門優(yōu)化矩陣乘法運算，加速深度學習推理。答案：張量核心9.生成式AI的“幻覺”（Hallucination）指模型生成__________的內容（如事實錯誤的文本、不合理的圖像）。答案：與真實信息不符（或“無事實依據”）10.在AI安全領域，“后門攻擊”通過在訓練數據中插入特定__________（如特定圖案、關鍵詞），使模型對觸發(fā)樣本輸出惡意結果。答案：觸發(fā)模式（或“觸發(fā)器”）三、簡答題（每題8分，共40分）1.簡述大語言模型（LLM）“對齊訓練”的目的及常用方法。答案：目的：使LLM的輸出符合人類價值觀（如安全、道德、實用），避免生成有害、虛假或不符合用戶意圖的內容。常用方法：①人類反饋強化學習（RLHF）：通過人工標注偏好數據訓練獎勵模型，再用強化學習優(yōu)化LLM；②指令微調（InstructionTuning）：使用包含人類指令響應對的數據集微調模型，提升遵循指令的能力；③安全規(guī)則注入：在訓練或推理階段添加約束（如關鍵詞過濾、邏輯校驗），限制有害內容生成；④多輪對話對齊：通過模擬真實對話場景，訓練模型理解上下文意圖并保持一致性。2.對比監(jiān)督學習與自監(jiān)督學習的異同，并舉例說明自監(jiān)督學習的應用場景。答案：相同點：均屬于機器學習范式，目標是從數據中學習有用特征或規(guī)律。不同點：①監(jiān)督學習依賴人工標注的標簽（如圖像分類中的“貓/狗”標簽）；自監(jiān)督學習利用數據自身結構生成監(jiān)督信號（如圖像的“旋轉角度”“遮擋補全”）。②監(jiān)督學習需大量標注數據，成本高；自監(jiān)督學習減少對人工標注的依賴，適用于數據豐富但標注困難的場景。應用場景示例：自然語言處理中，通過“掩碼語言模型”（如BERT）預測被遮擋的詞語，學習語言表征；計算機視覺中，通過“圖像著色”任務（輸入灰度圖，輸出彩色圖）學習圖像特征。3.分析自動駕駛AI系統(tǒng)中“長尾問題”的挑戰(zhàn)及應對策略。答案：挑戰(zhàn)：長尾問題指現實交通中罕見但關鍵的場景（如突發(fā)的動物闖入、極端天氣下的道路標識模糊），這些場景在訓練數據中占比極低，導致模型難以泛化，可能引發(fā)事故。應對策略：①數據增強：通過仿真模擬生成長尾場景數據（如用CARLA模擬器生成暴雨、雪天的虛擬路況），擴充訓練集；②多傳感器融合：結合攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等多源數據，提升復雜場景下的感知魯棒性（如激光雷達在低光照下仍能準確測距）；③不確定性建模：在模型中引入貝葉斯方法或置信度估計，當遇到未知場景時觸發(fā)安全策略（如減速、接管提示）；④在線學習：車輛在實際運行中收集長尾場景數據，通過聯邦學習上傳至云端更新全局模型，實現持續(xù)優(yōu)化。4.簡述AI倫理中“透明性”（Transparency）的內涵，并說明其對AI系統(tǒng)信任度的影響。答案：內涵：透明性指AI系統(tǒng)的決策過程、關鍵參數、數據來源等信息可被用戶或開發(fā)者理解和追溯，包括：①算法透明：模型結構、訓練方法、關鍵超參數可解釋；②數據透明：訓練數據的來源、分布、標注方式可追溯；③決策透明：模型對具體輸入的推理路徑（如哪些特征影響了輸出）可解釋。對信任度的影響：透明性是建立用戶信任的基礎。若系統(tǒng)決策過程不透明，用戶可能因無法理解輸出依據而懷疑其公平性（如招聘AI拒絕某求職者但無解釋）；反之，透明的系統(tǒng)能幫助用戶識別潛在偏見（如訓練數據中某群體樣本不足），并通過調整參數或數據提升可靠性，最終增強用戶對AI的信任。5.對比傳統(tǒng)機器學習與大模型（如GPT4）在任務適配方式上的差異，并分析大模型“通用智能”的潛在優(yōu)勢。答案：任務適配差異：①傳統(tǒng)機器學習：針對特定任務設計專用模型（如圖像分類用CNN，文本分類用RNN），需重新訓練或微調參數；②大模型：通過統(tǒng)一架構（如Transformer）和大規(guī)模多任務預訓練，在推理階段通過提示（Prompt）適配不同任務（如“將這段文本總結為三句話”），無需修改模型結構或大規(guī)模微調。通用智能優(yōu)勢：①跨任務遷移：大模型通過多模態(tài)、多任務學習積累廣泛知識，能快速適應未明確訓練過的任務（如用訓練過的文本生成能力完成代碼編寫）；②上下文理解：通過長上下文窗口（如GPT4支持128ktokens），模型能處理復雜的多輪對話或長文本分析，更接近人類的全局理解能力；③推理泛化：大模型的涌現能力使其具備邏輯推理、常識判斷等通用能力（如解答數學題、理解隱喻），突破傳統(tǒng)模型“單任務專精”的限制。四、案例分析題（每題15分，共30分）案例1：某醫(yī)療AI公司開發(fā)了一款“皮膚癌輔助診斷系統(tǒng)”，通過分析皮膚鏡圖像輸出良惡性腫瘤的預測結果。測試數據顯示，該系統(tǒng)在白種人群中的準確率為95%，但在黑種人群中僅為82%。問題：（1）分析該系統(tǒng)出現性能差異的可能原因；（2）提出至少3項改進措施以提升系統(tǒng)的公平性。答案：（1）可能原因：①訓練數據偏差：黑種人皮膚鏡圖像樣本量不足或分布不均衡（如主要收集白種人高對比度圖像，黑種人圖像因色素沉著導致特征不明顯）；②特征提取偏差：模型在訓練中過度學習白種人皮膚的紋理特征（如血管分布），而黑種人皮膚的腫瘤特征（如邊界清晰度）未被有效捕捉；③預處理差異：圖像預處理步驟（如歸一化、對比度調整）可能對白種人皮膚更優(yōu)化，導致黑種人圖像信息損失。（2）改進措施：①數據擴充：收集更多黑種人皮膚鏡圖像，平衡不同種族樣本比例；引入數據增強（如調整圖像亮度、模擬不同色素沉著程度）生成多樣化樣本；②公平性約束訓練：在損失函數中添加公平性指標（如不同種族的準確率差異），通過多目標優(yōu)化（準確率+公平性）調整模型參數；③自適應特征學習：設計種族敏感的特征提取模塊（如通過條件歸一化根據種族調整特征權重），確保不同群體的關鍵特征被同等關注；④后處理校準：對黑種人