2025年人工智能與倫理專業(yè)考試試卷及答案一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.某醫(yī)療AI系統(tǒng)在乳腺癌篩查中對亞裔女性的誤診率比白人女性高15%，經(jīng)核查發(fā)現(xiàn)訓練數(shù)據(jù)中亞裔樣本占比僅3%。這一現(xiàn)象最直接反映的倫理問題是：A.算法偏見與歧視B.數(shù)據(jù)隱私泄露C.責任主體模糊D.技術(shù)透明性不足2.根據(jù)《通用人工智能倫理框架（2024修訂版）》，以下哪項不屬于“技術(shù)中立性”原則的核心要求？A.開發(fā)者需明確標注AI系統(tǒng)的應用邊界B.AI輸出結(jié)果需可追溯至具體算法模塊C.禁止利用AI技術(shù)實施任何形式的價值觀灌輸D.允許用戶自主選擇是否使用AI輔助決策3.某教育類AI因長期推薦單一類型學習資料（如僅側(cè)重邏輯訓練），導致部分學生出現(xiàn)“認知窄化”現(xiàn)象。從倫理視角分析，這一問題的本質(zhì)是：A.算法推薦的信息繭房效應延伸至認知領域B.數(shù)據(jù)采集范圍過窄導致的功能缺陷C.開發(fā)者未履行“最小必要”數(shù)據(jù)使用原則D.用戶對AI的過度依賴引發(fā)的自主性喪失4.自動駕駛汽車在“電車難題”場景中（需選擇撞擊行人或避讓致乘客受傷），其決策程序設計應優(yōu)先遵循以下哪項倫理原則？A.功利主義（最大化社會總福利）B.義務論（遵守不可侵犯的道德規(guī)則）C.美德倫理（培養(yǎng)系統(tǒng)的“道德品格”）D.情境主義（根據(jù)具體場景動態(tài)調(diào)整權(quán)重）5.某企業(yè)開發(fā)的情緒識別AI通過分析用戶微表情、語音語調(diào)預測其購買意愿，未向用戶告知數(shù)據(jù)用途。這一行為違反了AI倫理中的：A.透明性原則B.公平性原則C.責任性原則D.自主性原則6.針對生成式AI（如AIGC）創(chuàng)作內(nèi)容的版權(quán)歸屬爭議，當前主流倫理共識是：A.版權(quán)歸開發(fā)者所有，因AI是工具B.版權(quán)歸用戶所有，因用戶是使用主體C.需區(qū)分“輔助創(chuàng)作”與“獨立創(chuàng)作”，前者歸用戶，后者無明確版權(quán)D.版權(quán)歸公共領域，因AI創(chuàng)作依賴公共數(shù)據(jù)7.某政務AI在審批低保資格時，因納入“社交活躍度”“消費習慣”等非法定評估指標，導致部分符合條件的困難群體被拒。這一問題的關鍵倫理風險是：A.算法決策的合法性與必要性失衡B.數(shù)據(jù)采集的全面性不足C.技術(shù)可解釋性缺失D.用戶隱私保護不到位8.以下哪項技術(shù)設計最符合“可解釋性AI（XAI）”的倫理要求？A.用神經(jīng)網(wǎng)絡模型替代決策樹，提升預測準確率B.為AI決策結(jié)果提供“關鍵特征貢獻度”可視化報告C.限制用戶查看AI內(nèi)部參數(shù)，避免技術(shù)泄露D.通過黑箱模型輸出結(jié)果后，人工補充“合理”解釋9.某兒童教育類AI因過度強化“競爭意識”訓練，被家長投訴導致孩子出現(xiàn)焦慮傾向。從倫理視角看，這反映了：A.AI設計中價值導向的偏差B.數(shù)據(jù)標注的主觀性問題C.技術(shù)安全性測試不充分D.用戶教育的缺失10.根據(jù)《AI倫理風險評估指南（2025）》，以下哪類場景無需進行“高風險倫理審查”？A.用于刑事犯罪預測的司法AIB.面向老年人的健康管理AIC.企業(yè)內(nèi)部使用的文檔分類AID.自動駕駛汽車的決策控制系統(tǒng)二、簡答題（每題8分，共40分）1.簡述AI倫理中“數(shù)據(jù)倫理”的核心要求，并舉例說明數(shù)據(jù)采集階段可能出現(xiàn)的倫理風險。2.對比“弱AI”與“強AI”在倫理挑戰(zhàn)上的主要差異。3.解釋“算法責任鏈”的概念，并分析其在自動駕駛事故追責中的應用意義。4.列舉三種AI倫理評估的常用方法，并說明各自適用場景。5.為什么說“技術(shù)中立性”不等于“倫理無涉”？結(jié)合推薦算法的案例說明。三、案例分析題（每題15分，共30分）案例1：醫(yī)療AI誤診糾紛2024年，某三甲醫(yī)院引入的“智醫(yī)-3000”腫瘤診斷AI在1年內(nèi)出現(xiàn)12例誤診（將良性腫瘤誤判為惡性），導致患者接受不必要的手術(shù)。經(jīng)調(diào)查，該AI的訓練數(shù)據(jù)90%來自歐美患者，而醫(yī)院就診群體中亞洲患者占比75%；同時，系統(tǒng)未設置“人工復核強制提醒”功能，醫(yī)生因信任AI直接采納結(jié)果。問題：從數(shù)據(jù)倫理、責任歸屬、技術(shù)設計倫理三個維度分析該事件的倫理問題，并提出改進建議。案例2：社交平臺的“情緒調(diào)節(jié)AI”某社交平臺推出“情緒助手”功能，通過分析用戶聊天記錄、表情符號、發(fā)帖內(nèi)容，判斷其情緒狀態(tài)（如“低落”“憤怒”），并自動推送勵志語錄或心理疏導內(nèi)容。部分用戶反饋：“原本只是吐槽，AI卻不斷提醒我‘需要開心’，反而更煩躁”；心理專家指出：“過度干預可能削弱用戶情緒調(diào)節(jié)能力”。問題：結(jié)合自主性原則、技術(shù)干預邊界、用戶權(quán)益保護，分析該功能的倫理爭議，并提出優(yōu)化方案。四、論述題（10分）隨著通用人工智能（AGI）技術(shù)的突破，有學者提出“AI倫理需要從‘風險防范’轉(zhuǎn)向‘價值共構(gòu)’”。請結(jié)合當前AI發(fā)展趨勢，論述這一觀點的合理性，并提出實現(xiàn)“價值共構(gòu)”的具體路徑。參考答案一、單項選擇題1.A（數(shù)據(jù)代表性不足導致算法偏見）2.B（技術(shù)中立性強調(diào)不主動灌輸價值觀，可追溯性屬于透明性要求）3.A（信息繭房從信息獲取延伸至認知塑造）4.B（義務論強調(diào)保護基本權(quán)利，避免將人作為工具）5.A（未告知數(shù)據(jù)用途違反透明性）6.C（需區(qū)分AI的輔助程度）7.A（非法定指標的納入違反程序正義）8.B（可視化特征貢獻度是可解釋性的核心）9.A（價值導向偏離兒童發(fā)展需求）10.C（內(nèi)部低風險場景無需高審查）二、簡答題1.核心要求：數(shù)據(jù)采集的最小必要原則、使用的透明可追溯、存儲的安全可控、刪除的用戶可主張。風險舉例：某教育AI為優(yōu)化推薦，超范圍采集學生社交軟件聊天記錄（違反最小必要原則）；或在未告知的情況下將學生數(shù)據(jù)用于商業(yè)建模（違反透明性）。2.差異：-弱AI（專用AI）：倫理挑戰(zhàn)集中于功能濫用（如歧視、隱私）、責任歸屬（開發(fā)者/使用者）；-強AI（通用AI）：新增自我意識引發(fā)的人格權(quán)爭議（如是否享有權(quán)利）、價值觀沖突（如AI自主決策與人類倫理的矛盾）、存在風險（如目標對齊失?。?。3.算法責任鏈：指AI決策過程中涉及的開發(fā)者（算法設計）、數(shù)據(jù)提供者（數(shù)據(jù)標注）、使用者（場景應用）等主體按責任比例分擔后果的機制。應用意義：在自動駕駛事故中，若因訓練數(shù)據(jù)缺失特殊路況信息（數(shù)據(jù)方責任）、算法未識別障礙物（開發(fā)者責任）、車主未及時接管（使用者責任），可通過責任鏈明確各方過錯比例，避免“技術(shù)黑箱”導致的追責困難。4.評估方法及場景：-倫理矩陣法：適用于技術(shù)設計初期，通過列出利益相關者（用戶、開發(fā)者、社會）和倫理維度（隱私、公平、安全）進行交叉評估；-情景模擬法：適用于高風險場景（如醫(yī)療、司法AI），通過模擬極端案例測試倫理漏洞；-多利益相關者協(xié)商（MSA）：適用于公共政策相關AI（如政務服務系統(tǒng)），整合用戶、專家、NGO等多方意見。5.原因：技術(shù)中立性指AI本身無善惡，但開發(fā)、使用過程必然嵌入人類價值觀。案例：推薦算法的“中立”設計（僅優(yōu)化點擊量）可能導致傳播虛假信息（如謠言因獵奇性被高推薦），本質(zhì)是開發(fā)者將“商業(yè)利益”而非“公共利益”作為隱含價值導向，因此技術(shù)中立性需通過倫理設計避免“無目的的惡”。三、案例分析題案例1分析：-數(shù)據(jù)倫理：訓練數(shù)據(jù)的地域代表性失衡（亞洲樣本不足），導致算法對目標群體的適配性差，違反“數(shù)據(jù)公平性”原則；-責任歸屬：開發(fā)者未針對目標群體調(diào)整數(shù)據(jù)分布（主要責任），醫(yī)院未審核AI適用性（次要責任），系統(tǒng)未強制人工復核（設計缺陷責任）；-技術(shù)設計倫理：缺失“人機協(xié)同”設計（如強制復核提醒），過度依賴技術(shù)導致人因失誤放大。改進建議：-補充亞洲患者數(shù)據(jù)，平衡訓練集分布；-增加“結(jié)果置信度”標注（如低于80%置信度時強制人工復核）；-建立多主體責任清單（開發(fā)者、醫(yī)院、數(shù)據(jù)提供方按過錯比例擔責）。案例2分析：-自主性原則：AI未尊重用戶的情緒表達自由，通過技術(shù)手段干預用戶自然情緒流動，可能削弱其自主調(diào)節(jié)能力；-技術(shù)干預邊界：情緒屬于私人體驗領域，AI的“主動調(diào)節(jié)”超出了“輔助支持”的合理邊界（如用戶主動請求時提供建議更符合倫理）；-用戶權(quán)益保護：未明確告知情緒分析的具體方式及干預邏輯，侵犯用戶知情權(quán)；過度干預可能引發(fā)心理依賴或逆反情緒（如用戶反饋的“更煩躁”）。優(yōu)化方案：-增加“干預模式”選擇權(quán)（用戶可關閉自動推送，僅在主動請求時使用）；-提供情緒分析的“解釋報告”（如“因您近3條消息包含‘累’‘煩’等詞，系統(tǒng)判斷情緒低落”）；-聯(lián)合心理專家設定干預閾值（如僅在連續(xù)3次檢測到“嚴重抑郁”關鍵詞時觸發(fā)人工介入）。四、論述題合理性：當前AI已從“工具型”向“協(xié)作型”發(fā)展（如AI輔助科研、教育），未來AGI可能具備一定的自主決策能力，單純“防范風險”（如禁止歧視、保護隱私）已不足應對：-AGI可能參與價值判斷（如醫(yī)療資源分配），需主動嵌入人類共同價值觀；-人機協(xié)作場景中，AI的“價值觀”需與人類形成共識（如公平、尊重自主性）；-技術(shù)發(fā)展速度超過規(guī)則制定，需通過“共構(gòu)”實現(xiàn)動態(tài)適應。實現(xiàn)路徑：1.參與式設計：在AI開發(fā)中納入倫理學家、用戶、NGO等多方參與，通過“價值敏感設