试题提示：本试题仅供参考，如需真题原题请联系研究生院。
一、考试科目题型与分值
本试卷满分一百五十分，考试时长一百八十分钟，涵盖科技伦理、生命伦理、企业伦理三大方向，题型及分值分布如下：
- 名词解释（共五道题，每题六分，总计三十分）
- 简答题（共三道题，每题二十分，总计六十分）
- 论述题（共两道题，任选一道作答，每题六十分，总计六十分）
二、2025 年考研真题
（一）名词解释（每题六分，共三十分）
- 算法偏见
- 生命伦理四原则
- 企业社会责任
- 数据伦理债务
- 知情同意
（二）简答题（每题二十分，共六十分）
- 简述科技伦理中 “技术双重效应” 的内涵及应对逻辑。
- 试述生命伦理中 “有利原则” 与 “不伤害原则” 的关系。
- 简述企业伦理中 “利益相关者理论” 的核心内容。
（三）论述题（任选一道作答，每题六十分，共六十分）
- 结合实例论述人工智能时代 “算法透明性” 与 “数据安全性” 的伦理冲突，提出平衡路径。
- 分析基因编辑技术在人类辅助生殖领域的应用风险，从伦理与法律层面给出规制建议。
- 论述企业在数字化转型中面临的隐私保护与商业利益的矛盾，说明伦理治理的实现方式。
三、参考答案
（一）名词解释
- 算法偏见：算法因训练数据失衡、设计逻辑隐含价值倾向，导致对特定群体产生系统性歧视的现象，可能引发就业、资源分配等领域的不公（六分）。
- 生命伦理四原则：医学伦理的核心准则，包括尊重自主（尊重患者决策权）、不伤害（避免造成额外伤害）、有利（促进患者福祉）、公正（公平分配医疗资源）（六分）。
- 企业社会责任：企业在追求利润之外，对员工、消费者、环境等利益相关者承担的道德责任，涵盖公益慈善、环境保护、劳动权益保障等维度（六分）。
- 数据伦理债务：企业因历史数据违规处理（如超期存储、滥用数据）对用户信任造成的长期损害，需通过合规整改与透明化运营逐步消解（六分）。
- 知情同意：个体在充分了解相关信息（如风险、收益、替代方案）后，自主作出同意决定的伦理程序，是医疗、科研领域的核心伦理要求（六分）。
（二）简答题
- 技术双重效应：指技术同时产生预期有益效果与非预期负面效应的现象，如脑机接口既助失明者复视，也可能引发幻视风险（八分）。应对逻辑需遵循 “风险最小化” 原则：事前开展伦理评估，识别潜在危害；事中建立动态监测机制，及时干预风险；事后完善救济体系，弥补负面影响（十二分）。
- 有利与不伤害原则的关系：二者同属生命伦理核心原则，相互补充又存在差异（五分）。不伤害是底线要求，禁止主动造成伤害；有利是积极义务，需主动促进福祉（八分）。当二者冲突时，需优先保障不伤害底线，再通过风险 - 收益评估实现有利目标，如手术需避免过度治疗（七分）。
- 利益相关者理论：否定 “股东利益至上”，主张企业应兼顾股东、员工、消费者、社区等所有利益相关者的诉求（十分）。核心是通过平衡各方利益实现企业可持续发展，如保障员工权益可提升 productivity，重视消费者需求能增强品牌信誉（十分）。
（三）论述题
- 算法透明性与数据安全性的平衡：
冲突表现：算法透明要求公开决策逻辑，但可能泄露核心技术与用户敏感数据；数据加密保障安全，却会降低算法可解释性，如金融风控算法因加密导致歧视难以追溯（二十分）。
平衡路径：采用 “分级透明” 模式，对普通用户公开算法目的与基本规则，向监管机构开放完整逻辑；运用联邦学习技术，实现 “数据可用不可见”；建立第三方伦理审计机制，兼顾技术保密与公众监督（四十分）。
- 基因编辑技术的风险与规制：
应用风险：技术脱靶可能引发遗传缺陷，加剧基因歧视，冲击 “生命平等” 伦理；商业化应用可能导致 “设计婴儿”，破坏自然生育秩序（二十分）。
规制建议：伦理层面确立 “治疗性应用可许，增强性应用禁止” 的边界，建立跨学科伦理审查委员会；法律层面出台专门立法，明确操作资质与责任划分，对违规行为设定严厉处罚（四十分）。
- 企业数字化转型的伦理治理：
核心矛盾：用户数据是数字化核心资源，但过度采集与滥用会侵犯隐私；商业利益驱动下，企业易忽视数据伦理成本，如平台用隐私数据精准营销（二十分）。
治理方式：内部建立伦理委员会，将隐私保护纳入产品设计；外部接受行业监管与第三方认证，公开数据处理流程；通过技术手段实现 “隐私计算”，在保护隐私的前提下挖掘数据价值（四十分）。
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