2025年人工智能與倫理問題考試題及答案人工智能與倫理問題考試題（2025）一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪項不屬于人工智能倫理的核心原則？A.透明性（Transparency）B.可解釋性（Explainability）C.無限擴張性（UnboundedExpansion）D.人類可控性（HumanControl）2.某招聘AI系統(tǒng)因訓練數(shù)據(jù)中歷史招聘記錄存在性別偏見，導致對女性求職者的評分普遍低于男性。這一現(xiàn)象最直接反映的倫理問題是：A.算法歧視（AlgorithmicDiscrimination）B.數(shù)據(jù)壟斷（DataMonopoly）C.隱私泄露（PrivacyBreach）D.責任模糊（AccountabilityAmbiguity）3.根據(jù)歐盟《人工智能法案》（2024年修訂版），高風險AI系統(tǒng)需滿足“可追溯性”要求，其核心目的是：A.確保用戶能追蹤AI的研發(fā)團隊B.記錄AI決策的完整過程以支持責任認定C.監(jiān)控AI系統(tǒng)的運行效率D.防止AI被用于軍事領(lǐng)域4.醫(yī)療AI在診斷罕見病時，若因訓練數(shù)據(jù)中罕見病例樣本不足導致誤診，其倫理風險主要體現(xiàn)在：A.患者的知情同意權(quán)被侵犯B.技術(shù)可靠性不足引發(fā)的生命權(quán)威脅C.醫(yī)療資源分配的不公平D.醫(yī)生職業(yè)價值的消解5.自動駕駛汽車在“電車難題”場景中（如必須選擇撞向行人或保護乘客），其決策程序設(shè)計最需優(yōu)先遵循的倫理框架是：A.功利主義（最大化多數(shù)人利益）B.義務(wù)論（遵守絕對道德規(guī)則）C.美德倫理（培養(yǎng)“善”的決策傾向）D.情境倫理（根據(jù)具體場景動態(tài)調(diào)整）6.生成式AI（如GPT-6）創(chuàng)作的文學作品是否應(yīng)被認定為“版權(quán)作品”？其倫理爭議的核心在于：A.生成內(nèi)容的原創(chuàng)性是否滿足版權(quán)法要求B.開發(fā)者與用戶的利益分配C.傳統(tǒng)創(chuàng)作者的職業(yè)生存空間D.人工智能是否具備“人格”7.某企業(yè)利用用戶社交數(shù)據(jù)訓練情緒識別AI，用于員工心理健康監(jiān)控，卻未明確告知員工數(shù)據(jù)用途。這一行為違反了AI倫理的哪項原則？A.公平性（Fairness）B.隱私保護（PrivacyPreservation）C.魯棒性（Robustness）D.社會福祉（SocialWelfare）8.強人工智能（AGI）若實現(xiàn)，其最根本的倫理挑戰(zhàn)是：A.技術(shù)研發(fā)成本過高B.人類對其行為的可控性喪失C.與弱AI的協(xié)作效率問題D.數(shù)據(jù)存儲容量限制9.軍事AI（如自主殺傷性武器系統(tǒng)）的倫理爭議中，“責任缺口”（ResponsibilityGap）指的是：A.士兵與AI系統(tǒng)之間的指揮權(quán)沖突B.當AI造成平民傷亡時，無法明確追責對象（開發(fā)者、使用者或AI自身）C.軍事機密因AI泄露的風險D.AI決策速度過快導致的誤判10.為解決AI倫理問題，“多利益相關(guān)方治理”模式強調(diào)的核心是：A.政府主導立法B.企業(yè)自主制定標準C.開發(fā)者、用戶、學者、政策制定者等共同參與規(guī)則設(shè)計D.國際組織統(tǒng)一監(jiān)管二、簡答題（每題8分，共40分）1.請解釋“算法黑箱”（AlgorithmicOpacity）的含義，并舉例說明其可能引發(fā)的倫理風險。2.數(shù)據(jù)隱私保護中的“數(shù)據(jù)最小化原則”（DataMinimization）在AI開發(fā)中的具體要求是什么？違反該原則可能導致哪些倫理問題？3.比較弱人工智能（ANI）與強人工智能（AGI）在倫理挑戰(zhàn)上的差異，至少列出三點。4.簡述“AI倫理審計”（AIEthicsAudit）的主要流程，并說明其對企業(yè)的意義。5.請從倫理角度分析“AI替代人類教師”的潛在風險與可能的應(yīng)對策略。三、案例分析題（每題15分，共30分）案例1：醫(yī)療AI的“隱性偏見”2024年，某三甲醫(yī)院引入的癌癥篩查AI系統(tǒng)被發(fā)現(xiàn)：對非裔患者的早期肺癌漏診率比白人患者高23%。經(jīng)調(diào)查，訓練數(shù)據(jù)中白人患者的影像樣本占比達78%，且數(shù)據(jù)標注時未對種族信息進行脫敏處理。問題：（1）該案例中AI系統(tǒng)暴露了哪些倫理問題？（2）從數(shù)據(jù)采集、模型訓練、應(yīng)用反饋三個階段，提出改進建議。案例2：自動駕駛的“倫理編程”困境某公司研發(fā)的L5級自動駕駛汽車在測試中遇到以下場景：前方突然出現(xiàn)5名闖紅燈的行人，若緊急轉(zhuǎn)向?qū)⒆蚕蚵愤?名正常行走的老人；若直行則會撞倒5名行人。工程師需為AI預(yù)設(shè)決策邏輯。問題：（1）請分別用功利主義和義務(wù)論分析兩種決策的倫理合理性。（2）你認為應(yīng)如何平衡技術(shù)可行性與倫理正當性？四、論述題（30分）結(jié)合2025年AI技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀（如多模態(tài)大模型、自主機器人、AI輔助科研等），論述“人類中心主義”（HumanCentrism）在AI倫理中的必要性與局限性，并提出優(yōu)化路徑。參考答案一、單項選擇題1.C2.A3.B4.B5.B6.A7.B8.B9.B10.C二、簡答題1.“算法黑箱”指AI系統(tǒng)（尤其是深度學習模型）的決策過程無法被人類完全理解，其內(nèi)部參數(shù)和邏輯關(guān)系難以解釋。例如，金融風控AI拒絕某用戶貸款申請，但無法向用戶說明具體拒貸理由（如是否因種族、地域等敏感因素）。倫理風險包括：①剝奪用戶的知情權(quán)與申訴權(quán)；②隱藏的算法偏見難以被識別和糾正；③責任主體模糊（開發(fā)者可能以“黑箱”為由逃避責任）。2.數(shù)據(jù)最小化原則要求AI開發(fā)中僅收集與任務(wù)直接相關(guān)的必要數(shù)據(jù)，避免過度采集。具體要求包括：明確數(shù)據(jù)用途、限制數(shù)據(jù)存儲期限、僅保留完成目標所需的最小數(shù)據(jù)量。違反該原則可能導致：①隱私泄露風險（數(shù)據(jù)量越大，被攻擊后損失越嚴重）；②算法偏見（冗余數(shù)據(jù)可能引入無關(guān)變量，如性別、年齡與任務(wù)無關(guān)但被錯誤關(guān)聯(lián)）；③資源浪費與權(quán)力濫用（企業(yè)可能利用過量數(shù)據(jù)實施用戶畫像與精準操控）。3.弱AI（ANI）與強AI（AGI）的倫理挑戰(zhàn)差異：①能力邊界：ANI僅執(zhí)行特定任務(wù)（如語音識別），倫理風險集中于單一領(lǐng)域（如隱私泄露）；AGI具備通用智能，可能涉及跨領(lǐng)域風險（如自主決策影響經(jīng)濟、政治）。②可控性：ANI的行為可通過規(guī)則約束（如設(shè)置安全閾值）；AGI因具備學習和推理能力，可能突破人類預(yù)設(shè)規(guī)則，導致“失控”風險。③責任主體：ANI引發(fā)的問題可追溯至開發(fā)者或使用者；AGI若具備自主意識，可能出現(xiàn)“責任缺口”（無法確定人類或AGI自身為責任主體）。4.AI倫理審計流程：①定義審計范圍（如特定AI系統(tǒng)的開發(fā)、部署全周期）；②數(shù)據(jù)審查（檢查數(shù)據(jù)采集的合法性、代表性、隱私保護措施）；③模型評估（分析算法公平性、可解釋性、魯棒性）；④應(yīng)用場景測試（模擬真實環(huán)境，觀察AI決策是否符合倫理原則）；⑤出具報告并提出改進建議。對企業(yè)的意義：降低法律風險（避免因歧視、隱私問題被起訴）、提升公眾信任（展示倫理責任）、推動技術(shù)優(yōu)化（通過審計發(fā)現(xiàn)模型缺陷）。5.潛在風險：①教育公平性受損（貧困地區(qū)可能因技術(shù)資源不足無法使用優(yōu)質(zhì)AI，加劇教育差距）；②情感聯(lián)結(jié)缺失（AI難以替代教師的情感支持與人格引導功能）；③學生主體性弱化（過度依賴AI可能抑制批判性思維與創(chuàng)造力）。應(yīng)對策略：①政策層面：要求AI教育產(chǎn)品需經(jīng)過倫理認證，確保數(shù)據(jù)覆蓋不同群體；②技術(shù)層面：開發(fā)“人機協(xié)同”模式（AI負責知識傳遞，教師聚焦情感與價值觀引導）；③教育實踐：制定AI使用規(guī)范，明確教師在教學中的核心地位。三、案例分析題案例1（1）倫理問題：①數(shù)據(jù)偏見（訓練數(shù)據(jù)的種族代表性不足，導致算法對非裔患者不公）；②隱私侵犯（未對種族信息脫敏，可能導致患者身份被識別）；③結(jié)果不公平（漏診率差異直接威脅非裔患者的生命健康權(quán)）。（2）改進建議：-數(shù)據(jù)采集階段：擴大樣本多樣性（非裔患者樣本占比至少提升至與人口比例一致），對種族、性別等敏感信息進行脫敏處理（如用“類別代碼”替代具體身份）。-模型訓練階段：引入公平性約束算法（如對抗性去偏見訓練），在損失函數(shù)中加入“種族公平性”指標（如不同種族的漏診率差異需控制在5%以內(nèi)）。-應(yīng)用反饋階段：建立實時監(jiān)測系統(tǒng)，定期分析不同群體的診斷結(jié)果差異；設(shè)置患者申訴渠道（如對漏診結(jié)果可申請人工復(fù)核）。案例2（1）①功利主義：主張選擇撞向2名老人（總傷亡人數(shù)更少），認為“犧牲少數(shù)保全多數(shù)”符合最大幸福原則。但可能引發(fā)“生命價值量化”的爭議（生命平等，不能用數(shù)量簡單比較）。②義務(wù)論：強調(diào)遵守“不傷害無辜”的絕對道德規(guī)則，AI不應(yīng)主動選擇傷害任何一方；若必須行動，應(yīng)優(yōu)先避免主動傷害（如緊急制動而非轉(zhuǎn)向），即使可能導致自身乘客傷亡。但可能因無法執(zhí)行而引發(fā)技術(shù)可行性問題。（2）平衡路徑：①技術(shù)層面：優(yōu)化傳感器與決策算法，提升場景識別能力（如提前預(yù)判行人軌跡，避免進入“兩難”場景）；②倫理層面：建立多方參與的“倫理委員會”（包括哲學家、法律專家、公眾代表），共同制定可接受的決策框架（如明確“不主動傷害無辜”為最高原則）；③法律層面：通過立法明確AI倫理編程的底線（如禁止將“生命數(shù)量”作為唯一決策依據(jù)），同時規(guī)定企業(yè)需公開倫理決策邏輯以接受監(jiān)督。四、論述題必要性：2025年，AI已深度滲透醫(yī)療、教育、科研等領(lǐng)域（如AlphaFold3破解90%蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，AI教師輔助全球1.2億學生學習）。堅持人類中心主義可確保：①價值導向：AI發(fā)展以提升人類福祉為終極目標（如醫(yī)療AI需優(yōu)先保障患者生命權(quán)）；②責任可控：避免AGI等高級AI脫離人類監(jiān)管（如規(guī)定所有AI系統(tǒng)需保留“人類否決權(quán)”）；③倫理底線：防止AI被用于傷害人類（如禁止軍事AI自主決定殺傷目標）。局限性：①技術(shù)禁錮：過度強調(diào)“人類中心”可能抑制AI的創(chuàng)新性（如限制AI在基礎(chǔ)科研中的自主探索）；②公平失衡：發(fā)展中國家可能因技術(shù)話語權(quán)不足，在“人類中心”規(guī)則下被邊緣化（如發(fā)達國家主導AI倫理標準，忽視發(fā)展中國家的特殊需求）；③認知局限：人類可能無法預(yù)見AI的潛在價值（如AI在氣候模型預(yù)測中發(fā)現(xiàn)的新型減排路徑，可能超出人類原有認知框架）。優(yōu)化路徑：①動態(tài)調(diào)整原則：區(qū)分“工具型AI”與“類人型AI”。對工具型AI（如圖像識別）嚴格遵循人類中心；對類人型AI（如情感陪伴機器人）可適當引入“有限自主性”（如允許其在不傷害人類的前提下進行情感反饋）。②全球協(xié)同治理：通過