文博•河南省2025-2026学年第一学期学情分析试卷（9月）九年级语文答案正在持续更新，目前金太阳答案为大家整理了相关试题及答案，供大家查缺补漏，高效提升成绩。
体性。即使没有意识或意向性，主体性也可以在更广泛的人机交互过程中出现，生成式人工智能带来了人机交互的新形态。答案解析网在目标导向性方面，主体性包含实体在交互中的目标导向性。这种目标导向性是在交互过程中根据情境和反馈不断调整和形成的。生成式人工智能的目标导向不仅依据人类的引导来回应，也可以根据自身的强大知识储备和分析能力来影响人类自身对目标意图的理解定位。在自主性方面，交互主体性认为，实体在交互中能够根据内部逻辑和外部反馈进行自我调节和决策。这种自主性是在与外部世界的互动中实现的。在这一过程中，生成式人工智能在某种程度上影响人类参与者的认知、情感和价值观。比如，一个人在与生成式人工智能的长期接触中，如果感受到智能机器在描述事实和理解自身意图方面的可靠性，那么就会对人工智能产生一定的信任感，由此，智能机器蕴含的一些价值观必然会潜移默化地影响人类。答案解析网（摘编自殷杰《人工智能如何影响“人性”》）材料三：答案解析网人工智能通过数据挖掘和统计分析来识别信息的模式和趋势，参与人类公共知识的生成。这一过程中，不够普遍或统计上不够强大的数据往往会被忽视和排除，从而无法得到算法的充分理解和适当响应。这样依赖于统计频率的算法设计构成了一种特定的“认知盲从”，进而导致部分群体的声音被系统性边缘化，破坏了认知正义。这里的认知正义是指在知识生成、传播和获取过程中，确保所有个体和群体的声音都能被公地听取和理解，并且有等的机会被转化为人类的公共知识。“盲从”行为背后的根源，是算法的设计和训练过程缺乏对不同社群文化背景的理解。因此，在我们常谈及的算法透明性和可解释性之外，符合认知正义要求的算法设计还应兼顾不同社群的认知多样性。答案解析网造成人工智能破坏认知正义的另一个重要诱因是数据质量。与传统人类公共知识不同，数据不为人们普遍共享，质量参差不齐，必须对数据保持持续监测和更新。而算法的训练数据往往来源于互联网的大型数据库和社区，这就要求在人工智能的知识生成时，原初数据要来源可靠、内容多样、进行去偏处理。答案解析网鉴于人机各自典型的认知特征，大范围、合理化的“人机认知劳动分工”将有效避免更多的人机认知偏差，有助于认知正义的实现。再就是伦理治理，高水的伦理治理是实现认知正义的制度支撑。于企业而言，应对算法进行持续风险监测和价值评估，鼓励不同背景的研究者和用户参与到人工智能伦理风险的研判。于政府而言，应积极鼓励私人数据向公共数据转化，加快公共数据面向全社会开放共享，建立涵盖前瞻性预见、实时性评估和系统性调整的敏捷治理机制。答案解析网（摘编自白惠仁《如何让人工智能实现认知正义》）1.下列对材料相关内容的理解和分析，不正确的一项是（3分）答案解析网A.人工智能引发的竞争属于良性“内卷”，从历史发展角度看，人工智能是通过科技进步扩大资源总量，服务于人类福祉的。答案解析网B.交互主体性理论指出，人工智能可以在实体与环境或其他实体的交互中，展现出基于意图目的、反馈系统等的主体性特征。答案解析网C.为了实现认知正义，企业需要对算法进行风险监测和价值评估，政府则应该推动公共数据开放共享，建立起敏捷治理机制。答案解析网D.综合三则材料可见，AI的定位应该从“替代者”转向“协作者”，使其促进技术效能与人文价值的衡，更好地帮助人类。语文十第2页（共8页）
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