共23题，约16030字。

　　云南省昆明市2024-2025学年高三上学期12月大联考语文试题
　　本卷满分150分，考试时间150分钟。
　　注意事项：
　　1．答卷前，考生务必将自己的姓名、准考证号填写在答题卡上。
　　2．回答选择题时，选出每小题答案后，用铅笔把答题卡上对应题目的答案标号涂黑。如需改动，用橡皮擦干净后，再选涂其他答案标号。回答非选择题时，将答案写在答题卡上。写在本试卷上无效。
　　3．考试结束后，将本试卷和答题卡一并交回。
　　一、现代文阅读（35分）
　　（一）现代文阅读Ⅰ（本题共5小题，19分）
　　阅读下面的文字，完成1~5题。
　　近几年，人工智能在许多行业都有应用，成为人类的“好帮手”。但在这一过程中，也出现了各种各样的问题。其中，人工智能系统基于不良的数据来源和有缺陷的算法设计生成错误的“知识”，且没有对所输出内容进行价值判断的能力，无法承担相应认知责任，导致系统性的认知偏差，是一个比较突出的问题。
　　从科技伦理角度分析，这违背了认知正义的原则。所谓认知正义，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平地听取和理解，并且有平等的机会被转化为人类的公共知识。
　　过去，知识生成主要依赖人类个体的感知、记忆、推理和证词。然而，随着人工智能的超速迭代，尤其是会话式人工智能的广泛应用，传统的知识生成和传播方式正迎来重大转变。今天的人工智能不仅善于搜集信息和执行任务，更是一项能够生成和传播知识的“认知技术”，被用来处理认知内容（如命题、模型、数据）并执行认知操作（如统计分析、模式识别、预测、推理和模拟）。基于数据和算法的“机器知识”挑战了过去基于经验和专业判断的人类知识，导致认知“碎片化”，破坏了传统人类知识系统的认知正义。
　　如今，生成式人工智能已经开始全面嵌入到所有可能对认知、决策进行技术性替代的场景和社会过程之中。面对人工智能在知识生成中对认知正义的挑战，如何让人工智能更智能？如何让其成为提升认知的帮手，确保科技向善？
　　负责任的算法设计是实现认知正义的核心架构。人工智能作为一种强大的认知技术，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。由于算法主要关注在训练数据中频繁出现的信息模式，而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。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。这种设计上的缺陷不仅限制了算法的认知能力，也加剧了社会中的不平等和认知压迫，破坏认知正义。“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群体文化背景的理解。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涉及不同社群的认知多样性。
　　有质量的数据供给是实现认知正义的基础设施。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。大数据是智能技术的认知基础和决策基础，可以更清晰直观地呈现人类社会生活各方面的特征和趋势，但与传统人类公共知识不同，数据不为人们普遍共享。具体来说，哪些数据可以被收集起来并用于分析，这些数据又将如何被分类提取，它们最终服务于谁，这些问题都变得模糊不清，导致数据质量参差不齐。算法的训练数据往往来源于互联网的大型数据库和社区，而这些数据很可能包含偏见和歧视。人工智能的知识生成，需确保数据的来源可靠、内容多样，对数据进行去偏处理，还需对数据保持持续监测和更新，以应对社会文化变化带来的新问题。有质量的数据供给，才能使人工智能系统在多元文化和复杂社会结构中提供更精准的知识和决策支持。
　　大范围的人机协作是实现认知正义的有效手段。从脑机接口中的信号转译，到智能医疗决策、AIforScience等人机联合行动，不同层面的人机协作都涉及人类知识与机器知识的传递、解释、融合等认知过程。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。比如，在科学研究中可以如此分工：人类设定目标、提出假设和解释结果，并负责提供创造性思维、临场决策、伦理判断以及对非结构化问题的直觉理解；而人工智能处理大量结构化数据，进行模式识别和预测分析，提供未被注意的模式和关联。在这种协作中，人工智能更多地成为启发新想法的“伙伴”，而非生成错误知识的“机器”。
　　高水平的伦理治理是实现认知正义的制度支撑。认知正义要求多元的知识生成、平等的知识获取、无偏的知识传播和负责的知识使用，这些都需要高水平的人工智能伦理治理。于企业而言，应在算法设计中考虑不同社会群体的需求和视角，对算法进行持续风险监测和价理风险的研判中，及时化解伦理风险。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的步伐，扩展数据多样性，强化数据可靠性；还应寻求应对人工智能潜在伦理风险的社会解决方案，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。
　　（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）（   ）
　　A．人工智能之所以产生系统性认知偏差，主要是因为其数据来源和算法设计存在一定问题，同时缺乏价值判断能力。
　　B．从传统知识的生成方式到人工智能背景下的知识生成方式的转变，虽有一定的进步性，但也产生了一些新的问题。
　　C．算法设计的主要缺陷在于过多依赖统计频率，不够普遍和强大的数据往往被忽视和排除，造成一定的“认知盲从”。
　　D．算法的训练数据往往来自互联网数据库和社区，可能包含着偏见和歧视，易造成人工智能对“认知正义”的破坏。
　　2．根据材料内容，下列说法不正确的一项是（3分）（   ）
　　A．人工智能不仅能搜集信息和执行任务，更能够生成和传播知识。
　　B．要避免“认知盲从”，需要充分考虑不同社群的认知多样性。
　　C．人机各自典型的认知特征可以有效避免人机认知偏差的出现。
　　D．唯有高水平的伦理治理，才能从制度上保障认知正义的实现。
　　3．下列选项不符合材料观点的一项是（3分）（   ）
　　A．人工智能通过数据分析寻求证据，法官则负责对案件证据进行衡量判断。
　　B．自动驾驶技术通过传感器、深度学习算法等感知周围环境，实现安全自动驾驶。
　　C．AI协助医生进行医疗影像分析、药物研发等工作，提高了医疗服务效率和质量。
　　D．智能相机利用算法技术实时分析场景，优化拍摄参数，确保摄影师拍下最佳照片。
　　4．文章第七段中使用了“伙伴”和“机器”两个词语，请简要分析其内涵和作用。（4分）
　　5．据媒体报道，某全球知名科技公司的自动招聘程序因为识别到输入的行业简历绝大部分为男性，所以根据优化原则，对女性从业者的评分较低。如何评价和解决这一问题？请结合材料进行分析。（6分）
　　（二）现代文阅读Ⅱ（本题共4小题，16分）
　　阅读下面的文字，完成6~9题。
　　绿帐篷（节选）南子
　　这一年春，我家从依奇克里克矿区搬到了奎依巴格镇。大包小包的行李刚扔下敞篷车，人们蒙了，视野里空空荡荡：这里是新家吗？这分明是戈壁滩啊，没有盖好的房子，没有街道，没有广场，没有树，没有草，盐碱地白花花的，日光暴烈得噼啪响，热得要人命。更要命的是，听说这里风沙大，动不动就刮起沙尘暴——中午像黄昏，黄昏像夜晚。