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类型2026年人工智能与伦理(合规评估)考题及答案.doc

  • 上传人:zj****8
  • 文档编号:12926214
  • 上传时间:2025-12-26
  • 格式:DOC
  • 页数:5
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    关 键  词:
    2026 人工智能 伦理 合规 评估 考题 答案
    资源描述:
    2026年人工智能与伦理(合规评估)考题及答案 (考试时间:90分钟 满分100分) 班级______ 姓名______ 第I卷(选择题,共30分) (总共6题,每题5分,每题只有一个正确答案,请将正确答案填在括号内) w1. 以下哪种情况最能体现人工智能算法中的不公平偏见?( ) A. 图像识别系统对不同肤色人群的识别准确率相同 B. 招聘筛选算法更倾向于选择有特定教育背景的候选人 C. 医疗诊断系统对所有患者的疾病预测准确性一致 D. 交通导航系统根据实时路况提供最优路线 w2. 当人工智能系统用于决策时,其决策过程的透明度主要涉及以下哪方面问题?( ) A. 算法的复杂程度是否易于理解 B. 系统是否能快速做出决策 C. 决策依据是否可追溯和解释 D. 系统是否能适应不同的决策场景 w3. 在人工智能的伦理考量中,关于隐私保护,以下说法正确的是( ) A. 只要数据匿名化就不存在隐私问题 B. 人工智能系统不应收集任何用户数据 C. 数据收集过程需明确告知用户并获得同意 D. 隐私保护主要是防止数据泄露给外部机构 w4. 以下哪项不属于人工智能在军事领域应用可能引发的伦理争议?( ) A. 自主武器系统可能导致无辜平民伤亡 B. 军事决策过度依赖人工智能可能削弱人类判断力 C. 提高军事作战效率,减少战争成本 D. 人工智能系统被黑客攻击可能引发军事安全危机 w5. 人工智能算法在金融领域的应用,可能对客户造成的潜在风险不包括( ) A. 基于算法的信用评估可能存在不公平对待某些客户的情况 B. 算法交易可能导致市场不稳定 C. 为客户提供个性化的投资建议 D. 算法失误可能导致客户资金损失 w6. 对于人工智能系统产生的知识产权归属问题,通常的原则是( ) A. 归研发团队所有,与数据来源无关 B. 归数据提供者所有,与算法开发者无关 C. 根据具体情况,由研发团队、数据提供者等多方协商确定 D. 归人工智能系统自身所有,因为它是自主生成的 第II卷(非选择题,共70分) 简答题(共20分) (总共2题,每题10分) w7. 请简要阐述人工智能在教育领域应用可能引发的伦理问题。 w8. 说明人工智能系统设计中如何考虑避免算法歧视。 分析题(共20分) (总共2题,每题10分) w9. 材料:某智能客服系统在处理客户投诉时经常给出不合理的解决方案,导致客户满意度下降。分析该智能客服系统可能存在的伦理缺陷,并提出改进建议。 w10. 材料:一家公司利用人工智能算法对员工进行绩效评估,结果部分员工认为评估结果不公平,存在偏向某些部门的情况。分析该绩效评估算法可能存在的问题及原因。 论述题(共15分) w11. 论述人工智能技术发展与伦理规范之间的关系。 案例分析题(共15分) w12. 材料:某医院引入人工智能辅助诊断系统,用于辅助医生诊断疾病。在使用过程中,发现该系统有时会出现误诊情况,且对于一些罕见病的诊断准确率较低。同时,患者担心自己的医疗数据被泄露。请分析该案例中存在的伦理问题,并提出相应的解决措施。 答案: w1. B w2. C w3. C w4. C w5. C w6. C w7. 人工智能在教育领域应用可能引发的伦理问题包括:个性化学习可能加剧教育资源分配不均;智能辅导系统可能缺乏情感关怀,影响学生心理健康;利用学生数据进行分析可能侵犯学生隐私;智能评分系统可能存在准确性和公正性争议等。 w8. 在人工智能系统设计中,要采用公平的算法设计原则,避免使用带有偏见的数据训练模型;对算法进行审核和评估,确保其无歧视性;提高算法透明度,便于发现和纠正潜在的歧视问题;不断优化算法,根据反馈持续改进以减少歧视。 w9. 该智能客服系统可能存在的伦理缺陷有:算法设计不合理,未能充分考虑各种投诉情况;缺乏有效的学习和改进机制。改进建议:优化算法,增加对复杂投诉场景的处理能力;建立反馈机制,根据客户反馈不断调整解决方案;定期评估系统性能,及时发现和修复问题。 w10. 该绩效评估算法可能存在的问题是不公平。原因可能是:数据样本存在偏差,导致算法学习到的特征不准确;算法权重设置不合理,过度关注某些部门的指标;缺乏人工审核环节,不能及时纠正算法错误。 w11. 人工智能技术发展与伦理规范相互影响。一方面,技术发展促使新的伦理问题产生,如隐私、安全、公平等,需要伦理规范来引导和约束,以确保技术造福人类。另一方面,合理的伦理规范能为技术发展提供健康的环境,促进其朝着正确方向发展,避免因伦理失范带来的阻碍。两者相互作用,共同推动人工智能技术可持续发展。 w12. 该案例存在的伦理问题:误诊可能延误患者治疗,损害患者利益;罕见病诊断准确率低影响医疗公平;患者医疗数据存在泄露风险。解决措施:优化系统算法,提高诊断准确率;增加人工审核环节,降低误诊;加强数据安全保护,对患者数据加密存储和传输,严格限制访问权限。
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