2026年人工智能倫理規(guī)范與法律責任知識競賽試題一、單選題（共10題，每題2分，共20分）1.根據《歐盟人工智能法案（草案）》草案，以下哪種人工智能應用被歸類為具有“不可接受風險”并需嚴格限制？A.醫(yī)療診斷系統(tǒng)B.實時面部識別系統(tǒng)C.智能家居設備D.自動駕駛汽車2.《中華人民共和國數據安全法》規(guī)定，數據處理者未采取必要措施保障數據安全，導致發(fā)生數據泄露的，應承擔什么法律責任？A.僅承擔行政罰款B.僅承擔民事賠償C.可能面臨行政、民事乃至刑事責任D.免責，若能證明無主觀過錯3.在人工智能倫理中，“算法偏見”主要指什么問題？A.算法運行速度過慢B.算法無法處理復雜任務C.算法因訓練數據偏差導致歧視性結果D.算法能耗過高4.某科技公司開發(fā)的AI招聘系統(tǒng)因未對性別標識進行脫敏處理，導致女性候選人被系統(tǒng)優(yōu)先排除。依據《就業(yè)促進法》，該公司的行為可能違反哪項規(guī)定？A.反不正當競爭法B.反壟斷法C.反就業(yè)歧視條款D.隱私保護條款5.日本《人工智能基本法》強調“負責任的創(chuàng)新”，以下哪項最符合該原則？A.盡可能提升AI性能而不顧社會影響B(tài).優(yōu)先推動AI商業(yè)變現(xiàn)C.在AI應用前進行充分的社會影響評估D.僅關注技術突破6.美國FTC（聯(lián)邦貿易委員會）在處理AI相關投訴時，最常依據哪項法律原則？A.合同法優(yōu)先原則B.公平競爭原則C.知識產權優(yōu)先原則D.行業(yè)自律優(yōu)先原則7.當自動駕駛汽車因AI決策造成事故時，法律責任主體通常包括哪些？A.車輛制造商B.車主C.AI開發(fā)者D.以上所有8.《個人信息保護法》規(guī)定，個人有權要求刪除其信息，但以下哪種情況除外？A.信息處理者獲得個人明確同意B.信息用于合法公共服務C.信息被用于商業(yè)廣告推送D.信息用于學術研究且已去標識化9.在AI倫理審查中，“透明度原則”的核心要求是什么？A.必須公開算法所有代碼細節(jié)B.用戶有權了解AI決策的基本邏輯C.算法必須可被反向工程D.算法性能必須公開10.某AI系統(tǒng)通過分析用戶購物數據預測其消費傾向，但未明確告知用戶數據被用于此類分析。依據《消費者權益保護法》，該行為可能違反哪項權利？A.知情權B.選擇權C.質量權D.安全權二、多選題（共5題，每題3分，共15分）1.《歐盟人工智能法案》將AI分為四類風險等級，以下哪些屬于“高風險AI”應用？A.醫(yī)療診斷設備B.自動駕駛汽車（特定場景）C.智能玩具D.實時翻譯系統(tǒng)2.數據安全法中規(guī)定的“關鍵信息基礎設施運營者”包括哪些類型？A.電力公司B.通信運營商C.金融機構D.教育機構3.AI倫理中的“公平性原則”要求避免哪些問題？A.算法對特定群體產生歧視B.算法決策結果不可解釋C.數據采集過程存在偏見D.算法運行效率低下4.自動駕駛事故中，可能承擔連帶責任的法律主體包括？A.車輛零部件供應商B.保險公司C.地圖服務商D.車輛維修機構5.個人信息保護法中，哪些情況允許處理個人信息而無需獲得個人同意？A.為訂立合同所必需B.為履行法定義務所必需C.為保護個人或他人重大利益所必需D.為商業(yè)廣告所必需三、判斷題（共10題，每題1分，共10分）1.AI系統(tǒng)若僅處理公開數據，則無需遵守《個人信息保護法》。2.中國《民法典》明確將AI生成的作品納入著作權保護范圍。3.歐盟《人工智能法案》草案建議對無風險AI應用實行免許可制。4.美國對AI研發(fā)實行完全自由放任政策，無相關法律監(jiān)管。5.算法偏見僅存在于監(jiān)督學習模型中，非監(jiān)督學習模型不受影響。6.自動駕駛汽車的責任認定完全取決于事故發(fā)生時車輛是否聯(lián)網。7.《數據安全法》規(guī)定，數據出境需經過國家網信部門的安全評估。8.日本《人工智能基本法》要求所有AI系統(tǒng)必須通過倫理審查。9.AI生成的虛假新聞若未造成實際損害，則無需承擔法律責任。10.中國《網絡安全法》規(guī)定，關鍵信息基礎設施運營者需進行等保測評。四、簡答題（共4題，每題5分，共20分）1.簡述《歐盟人工智能法案》中“不可接受風險”AI應用的禁止性規(guī)定。2.解釋“算法可解釋性”在AI倫理中的意義，并舉例說明其重要性。3.結合《數據安全法》和《個人信息保護法》，說明數據跨境傳輸需滿足哪些條件？4.自動駕駛汽車發(fā)生事故時，責任劃分通?？紤]哪些因素？五、論述題（共2題，每題10分，共20分）1.結合具體案例，分析AI算法偏見如何影響社會公平，并提出可能的解決措施。2.論述《歐盟人工智能法案》對全球AI倫理立法的啟示，并對比中國和美國的AI監(jiān)管差異。答案與解析一、單選題答案與解析1.B解析：根據《歐盟人工智能法案》草案，實時面部識別系統(tǒng)被歸為“不可接受風險”AI，需嚴格限制或禁止使用。其他選項中，醫(yī)療診斷系統(tǒng)屬于“高風險AI”，智能家居和自動駕駛汽車屬于“有限風險AI”。2.C解析：《數據安全法》第63條明確，數據處理者未采取必要措施導致數據泄露的，將面臨行政罰款、民事賠償，甚至刑事責任。3.C解析：算法偏見指AI因訓練數據中的系統(tǒng)性偏差，對特定群體產生歧視性結果，如性別、種族歧視。4.C解析：《就業(yè)促進法》第3條禁止就業(yè)歧視，AI招聘系統(tǒng)因性別偏見排除女性候選人，違反反就業(yè)歧視條款。5.C解析：日本《人工智能基本法》強調“負責任的創(chuàng)新”，要求在AI應用前進行社會影響評估，以平衡技術發(fā)展與倫理風險。6.B解析：美國FTC主要依據“公平競爭”原則處理AI相關投訴，如算法歧視、數據濫用等。7.D解析：自動駕駛事故責任主體包括制造商、車主、AI開發(fā)者，需根據具體情況劃分責任。8.C解析：《個人信息保護法》第17條允許在特定情形下處理個人信息（如獲得同意、履行法定義務），但商業(yè)廣告推送需單獨同意。9.B解析：“透明度原則”要求用戶有權了解AI決策的基本邏輯，而非必須公開全部代碼（如商業(yè)秘密）。10.A解析：未明確告知用戶數據用途，違反《消費者權益保護法》的“知情權”。二、多選題答案與解析1.A、B解析：高風險AI包括醫(yī)療診斷設備（如義眼、假肢）和特定場景的自動駕駛汽車。智能玩具和實時翻譯系統(tǒng)屬于低風險或有限風險。2.A、B、C解析：《數據安全法》第31條定義關鍵信息基礎設施運營者，包括電力、通信、金融等。教育機構不屬于該范疇。3.A、C解析：公平性原則要求避免算法歧視（A）和數據偏見（C），可解釋性（B）和效率（D）不屬于公平性范疇。4.A、C解析：零部件供應商（A）和地圖服務商（C）可能因產品缺陷或數據錯誤導致事故，需承擔連帶責任。保險（B）和維修（D）通常不直接承擔法律責任。5.A、B、C解析：《個人信息保護法》第13條允許在合同訂立、履行法定義務、保護重大利益時處理信息，商業(yè)廣告需額外同意。三、判斷題答案與解析1.×解析：即使處理公開數據，若涉及個人信息（如通過面部識別關聯(lián)身份），仍需遵守《個人信息保護法》。2.√解析：《民法典》第123條將AI生成的作品納入著作權保護范圍，但需滿足創(chuàng)造性要求。3.√解析：草案建議無風險AI（如AI聊天機器人）免許可，高風險AI需強制監(jiān)管。4.×解析：美國雖強調技術自由，但通過《人工智能法案》草案等逐步加強監(jiān)管。5.×解析：非監(jiān)督學習模型（如聚類算法）也可能因數據偏差產生偏見。6.×解析：責任劃分需考慮車輛是否聯(lián)網、AI系統(tǒng)是否合格、車主是否違規(guī)駕駛等綜合因素。7.√解析：《數據安全法》第40條要求出境前經網信部門評估。8.×解析：日本法律僅對特定高風險AI（如醫(yī)療、金融領域）要求倫理審查。9.×解析：虛假新聞若造成損害（如欺詐、名譽侵權），需承擔法律責任。10.√解析：《網絡安全法》第34條要求關鍵信息基礎設施運營者進行等保測評。四、簡答題答案與解析1.《歐盟人工智能法案》中“不可接受風險”AI的禁止性規(guī)定答：禁止在法律禁止的領域使用高風險AI，如：-實時面部識別系統(tǒng)（除非特定例外）；-影響基本權利的分類AI（如招聘、信貸審批）；-高風險AI應用于關鍵基礎設施（如自動駕駛卡車）。2.算法可解釋性的意義及案例答：可解釋性要求AI決策過程透明，便于用戶和監(jiān)管機構理解。例如：-醫(yī)療AI若能解釋診斷依據，患者可質疑錯誤結果；-招聘AI需說明拒絕原因，避免歧視訴訟。3.數據跨境傳輸條件答：需滿足：-出境前經國家網信部門安全評估；-數據接收方承諾保護數據安全；-跨境傳輸符合國家規(guī)定標準合同或認證。4.自動駕駛事故責任劃分因素答：包括：-AI系統(tǒng)是否合格；-車輛硬件是否存在缺陷；-車主是否違規(guī)駕駛；-第三方責任（如地圖錯誤）。五、論述題答案與解析1.AI算法偏見的社會影響與解決措施答：-影響：如亞馬遜