大问题:港大AI伦理与社会硕士追问AI时代的人类主体性何去何从?港大伦理说:我在帮全人类问大问题,留学界却说我是缝合怪!

01.  传媒生冲刺港大，MAAIES可作为潜在切入选项进行申请？

近几年AI的发展比起说是风口，更不如说是一个新时代的转折点在我们面前逐渐显露真容。Notion平台的创始人及CEO Evan Zhao在他那篇爆火的《蒸汽、钢铁与无限心智（Steam, Steel, and Infinite Minds）》博客中更是将算力与AI Chatbot称为新时代的奇迹材料（Miracle Material），只因AI的到来能在不远的将来重塑现代的一切组织架构与生产模式。

对此，香港高等教育界除了猛攻计算机科学对于AI模型的研究之外，亦有一批人文社科项目在这个交叉口及时入局，思考文科生在这个动荡大环境下的可能去向。例如港大的新闻中心在2025年升格为未来学院，开设AI新闻研究分支，并创立全新的AI纪录片与电影摄制的相关专业；又譬如港理工在2024年开设了生成式人工智能与人文硕士，在语言学的基底中融合数据科学、计算方法乃至认知神经科学等等。

当然，笔者认为AI+人文社科的项目最关键的价值就在于足够“新”。这个新的意思并不只是说这个项目比较新颖、比较新奇、甚至新得像“缝合怪”一样。恰恰相反，在我们系统研究之后，这些新兴的AI项目往往是活用了高校系所内的教育资源积累，推陈出新&创建了全新研究范式的跨学科项目，其往往也就更有可能引来新的教员、新的资助与经费、面向新的行业与岗位，对各位申请者来说，也是握住新机遇的机会。

在26F申请季中，我们也恰好协助来自中外合办院校背景国际传播专业的T同学斩获香港大学人工智能、伦理与社会硕士项目（MA in AI, Ethics and Society，下文简称MAAIES）的录取，在盘点本案例的同时，恰好也就此机会与各位细细剖析港大这一炙手可热的AI人文社科项目。

从需求上来说，T同学最初找到摆渡学人就是想申请英港新三个地区的硕士，但核心标准并不是学科导向，而是院校排名导向为主。例如香港的话优先冲刺港大与港中文两所院校、新加坡则是冲刺NUS及NTU、英国地区则是在G5范围内讨论可能性。学科上，传媒及人文社科类的其它可申项目都可以尝试、乃至泛商科的例如市场营销类的，都在T同学的讨论区间内。

针对这一决策，Kingsley老师与Jessica老师在前期会议中协助T同学梳理了本科在传媒领域所做的研究，细分背后涉及的研究框架及问题意识，例如提取T同学对于Media Representation的研究兴趣，以及在PR课程中对于国家形象与Propaganda的批判分析等，此外还有T同学对于流行文化、Fans Culture等媒介研究次领域的证据。

而分目标项目讨论，针对T同学冲刺HKU+CUHK的核心诉求，CUHK港中文的部分是非常好解决的，因为港中文的传媒系下分设全球传播、企业传播、广告学、新媒体、新闻学五大项目，摆渡学人不仅均有拿到录取，而且这些项目的特色鲜明，亦符合T同学的就业考量，从中筛选申请项目不是难事。

但香港大学，在我们与T同学准备的时候还没有成立后来的未来媒体学院，其主要的传媒项目其实长期以来就只有新闻学这一个选项。除此之外，与传媒关联度较高的就只有偏向创意写作且需要提交作品集的Creative Communications，还有社会学系偏向文化研究与城市社会学的Media, Culture & Creative Cities硕士。

从匹配度上来说，T同学既没有新闻的证据链，和创意写作与城市社会学的匹配度就更低了。除此之外，港大社科的另一王牌，SDA社会数据分析硕士则对申请者的量化技能及量化训练背景有着非常强硬的要求，T同学亦很难达到标准。

在此窘境之下，Jessica老师则提议，考虑到T同学本科确实有过分析AI模型的相关研究，还有这STS（科学技术与社会）的充足证据，港大其实还有一个刚刚兴办不久的AI伦理与社会硕士项目，只要T同学不介意这个项目中哲学系内，不妨将这个项目作为申请目标之一。

关于MAAIES项目的留服认证，其实本质上来说是不是哲学系的项目亦不会影响大家未来的就业。对于国内的HR来说，除了title之外也看你的留服认证名称，而首次认证往往是直接翻译项目名称的，各位也可以尝试申请复核成传媒，只要证明国内有学校传媒专业开设的课程跟你修的课程是差不多的即可。具体能认证什么，同时还要看各位同学在这个项目中的修课选择，但总体而言，MAAIES绝对是传媒学子切入申请的一大选择。

这也就引出了本文最核心的问题意识了：

既然港大成立了一个AI人文社科硕士项目，为什么选择在哲学系这个令人“望而生畏”的思索中做呢？到底是哲学系选择了MAAIES，还是MAAIES选择了哲学系呢？如何理解这一特质，能够更准确地帮助我们理解这一项目，有助作出申请决策呢？

02.  香港首个AI人文硕士项目为何设置在哲学系内？

有关香港人文社科AI项目的分析介绍，摆渡学人曾经写过两篇针对性较强文章：一篇是25年的综述合集，汇总了港前六院校所开设的人文社科AI硕士项目介绍；另一篇则是近期发表的26F港理工生成式人工智能与人文科学硕士GAH项目录取捷报。

其中我们曾称港理工的GAH为“全港首个AI+人文”硕士项目，遵循了其官网对项目的介绍：This is the first programme in Hong Kong and the world to allow students to focus on generative Al within the context of the humanities.

但是更准确地来说，其实港理工这个24年开始办学的“首个AI”项目是加了冠词的，更多是针对Generative AI（生成式人工智能，下文简称GenAI）这一领域所带来的变革。事实亦是如此，港理工GAH项目中汇聚了中文与双语学系、中国文化系、电子计算学系、英语及传意系协同教学，必修课程中更有两门是直指GenAI主题的应用方向/伦理背景。

▲ 《26F港理工GAH录取丨全港首个GenAI+人文硕士，怎么帮文科生成为跨学科人才？》

但如果放眼AI+人文社科范畴，首个在香港地区建制教学的硕士项目实际上并不是24F才开始招生的港理工GAH，而是早在23F就成立并开始招生办学的香港大学AI伦理与社会硕士这个在哲学系下的AI项目。

但当然，如果不是AI与人文社科跨界，今关注AI与计算机技术方向，其余港校在更早之前就开设了相关硕士，例如香港城市大学在2020年左右就开设了电子信息工程硕士的AI方向，香港中文大学在19F也推出过AI硕士项目。

回归正题，一个硕士项目立项、审核、正式招生办学往往有着一个不短的准备周期，短则数月，长则数年，MAAIES在2023年6月正式宣布成立，那么这个项目架构萌芽、凑齐师资教员与课程框架可能还得追溯到22年甚至更早之前。

而在22年之前，当时以ChatGPT为代表的这一轮大语言模型和生成式人工智能（GenAI）的爆发还没有到来。港大的MAAIES硕士项目可以说是出生在一个还没有Codex、没有Claude Code、也没有Gemini的年代，虽然说时间只是仅仅差那么三五年，但是恰恰就是在这一里程碑前后，导致MAAIES和港理工的GAH项目、乃至更多后来的AI应用型硕士项目（例如港大未来学院的AI Filmmaking或者是新闻学AI硕士）要面向的“AI主题”有着非常本质上的建制差异。

在这个建制背景下，把MAAIES项目的创始教授&现负责人Herman Cappelen教授的学术时间线捋一捋，我们会发现一件挺有意思的事，即这位教授在港大哲学系创办MAAIES项目之前不仅“恰好”完成了一本AI与哲学的著作，还在创办项目之前先行建立了港大哲学系的AI与Humanity实验室（AI & Humanity Lab），背后是有一条清晰可见的脉络的！

2021年，Cappelen教授和Josh Dever教授合著出版《Making AI Intelligible, Philosophical Foundations》一书。Cappelen教授在其个人官网中自述，这是他研究生涯中首本关于AI哲学主题的作品。

在本书中，Cappelen教授提出现代机器学习系统是极其复杂的神经网络，其内部由无数节点的权重组成，人类无法直接从这些复杂的黑匣子解读出明确的含义，即便是后来以GPT为首的LLM问世，我们回头来看也依然如此。

但尽管内部机制不透明，但在现实中，我们依然将AI视为可以表达特定内容的实体，不管是早期的AI学习，还是如今越来越广泛使用的Agent，随着AI越来越多地介入高风险决策，我们必须搞清楚AI表达的结果意味着什么，以及背后为什么产生了诸多表达。

否则的话，人类的生活可能会不可避免地向黑匣子倾倒，好比我要是在下笔完成此文时不加审核地相信AI，最终似乎是倒反天罡地使得我们成为了AI的Agent，被纳入了这个混沌系统中的一环，那么到底是AI成为我们人类生活的Agent，还是人类成为了AI系统的Agent，便无从说起了。

因此，两位作者主张哲学传统中的内容理论（theory of content）可以为理解和解释AI系统提供工具，并以此提出了一套完整的理论框架：

第一，本书主张AI系统的内容应该通过外在主义（externalism）进行解释，即意义的根源不在系统内部，而在系统与外部世界的关系中。一个人能用"关节炎"这个词指称关节炎症，不是因为人类的大脑里天然地具备关节炎的概念，而是因为大脑背后的语言共同体中把这个词固定地指向了那种疾病，类似维特根斯坦主张的那般。而AI同理，其之所以能够构建因果关系，根源在于它的因果历史、训练数据、与世界的耦合方式，而非只是其内部数学结构使得AI能够生成“意义”。

第二，该书认为现有的外在主义内容理论都是人类中心主义的。经典外在主义都默认一个隐含前提，其中的interpreter（解释者）是人，即天然共享了我们人类的感知、概念架构、乃至行动的能力。当这些理论被不加修订地搬到AI身上时，就好比“子非鱼”一样，我们无法把如何把我们人类社会中的概念锚定到AI整理的神经网络输出中，这一点便是需要超越传统理论，承认AI作为“非人”的数字系统就可以了。

但回归到人类生活中，第三，本书还引入了元-元语义学的原则（Meta-metasemantic facts），在面对多种可能的抽象方式时，作者提出以“使解释者（人类）知识最大化（Interpreter-centric knowledge-maximization）”作为指导原则，即选择那种最能增加人类知识的解释方式来界定AI的语义。

通俗一点来说，AI背后的黑匣子虽然是一套无法回溯的混沌系统，但AI的“内容”和“意义”始终是人类赋予的。 既然是我们人类为了满足自己的认知需求而发明、使用了AI，那么理解AI的过程中，我们理所当然应该选择对人类最实用、最能帮人类看清世界真相的那种答案。其不要求我们假设AI有想法、有意义或具备人性，只要求我们能够藉此理解AI的Pattern，便可以到一个既保留理论洞见又适用于AI的新版本框架，创造新的知识了。

本书出版同年，也就是2021年，Cappelen教授在港大正式创建了AI与人文实验室，由他本人亲自担任创始主任（对外许多材料称或称该实验室成立于2022年，但Cappelen教授的Linkdin中显示他正式在21年1月开始担任Lab的负责人）。这次受到任命，也是他在结束圣安德鲁斯大学十年教职之后首次重返校园任教。

而在港大AI与人文实验室的发表书目中，Cappelen教授所著的这本《Making AI Intelligible》不仅是他自己打开AI哲学研究大门的首本作品，其也成为了整个实验室的开宗立派之作。

▲ 港大AI与人文实验室的Publications List中

仅有一本发表于2022年之前的刊物

正是Cappelen教授所著的《Making AI Intelligible》

而Cappelen教授提出的，用哲学解释AI产生意义的过程的问题意识，这个发心动念的思路也成为了AI与人文实验室的终极目标：若缺乏深厚的哲学基础，人工智能便无法被负责任地理解、开发和部署。随着人工智能系统日益深刻地影响着人类体验，我们需要哲学作为我们理解心智、知识、意义、价值和政治的基础来阐明这些技术对我们的未来究竟意味着什么。

https://ai-humanity.net/mission/

03.  从AI哲学到AI人文实验室，MAAIES项目继承了怎样的学科特色？

理解以上脉络之后，我们已经能够比较清晰地看到AI与人文实验室背后的发迹根基了。在目前的框架内，实验室又细分了6个不同的研究集群（Research Pillars），涵盖心灵哲学、语言哲学、认识论与AI知识、AI伦理、政治哲学、AI的形而上学。

而在此图景中，MAAIES硕士项目并非只是与实验室有着某种隐性的合作关系，而是完完全全隶属于AI与人文实验室，也正是前文所讲到的：港大是先建制了AI与人文实验室乃至已经集齐相关教员，万事俱备，MAAIES因此应运而生。

https://ai-humanity.net/research/

那理解这些脉络对我们申请MAAIES有帮助吗？笔者认为必然是有的，因为Cappelen教授的大多主张在如今的项目基因中都得以再现：

其一，从哲学研究的视角interpret AI依然是项目课程训练与集群发展的核心关怀。

在MAAIES项目的设置中，三门必修课程分别是PHIL7001 AI数据和算法基础、PHIL7002 伦理学: AI数据和算法、PHIL7003AI的本质。第一门课从非计算机专业学生的桥梁课程开始，不以培养程序员为目标，而是让学生对AI技术的根源有着更清晰的了解；然后通过第二门课引入规范伦理学和价值理论，探讨算法决策在公共领域的道德正当性；第三门课则显然具备心灵哲学和科学哲学的属性，在伦理与公共利益的讨论之外，探讨人工智能系统及技术的本体论属性。

显而易见的是，MAAIES不缺乏技术领域的讨论，但技术的知识更多是作为基础工具，让学生能够有效使用哲学理论对话AI系统的具体内容，从而像Cappelen教授一样提出链接AI与哲学研究的Gap。

而选修课部分，学生亦可以按照自己的兴趣去研究AI在法律法规监管层面的讨论、跨国AI法规的比较研究、AI技术使用与技术哲学（例如媒介与信息、机器人、城市治理等等更多次领域）等等。你既可以做更多形而上学的研究，也可以向下探寻具体的领域，按照你的AI研究兴趣去跨学科研究，乃至在课堂作业中向政策制定、法规落地、行业白皮书等去靠拢，对接你未来想从事的行业。

在《文科生+AI+香港，真的不会半夜被自己的前途亮得睡不着吗？一文盘点文科生可选香港高校AI项目！》一文中已详细介绍了MAAIES的课程结构，本文就不在此赘述了

其二，在项目定位与教学目标上，有别于整个香港在2021年之前只有计算机方向的AI项目，MAAIES正是保留了这种极强的跨学科倾向，代码工程师自己都跑不明白的黑匣子，建立MAAIES就是要训练学生掌握人文社科工具理解AI，而不是作为一个转码或转向计算机科学方向的前置课程。因此并不要求学生专精计算机语言，而是直接将AI置于社会科学、法学、政治学和人文学科的学科生态，例如讨论算法决策在社会中的角色、大规模部署LLM引发的道德与经济效应等案例。

▲ Herman Cappelen教授在2024年10月10日接受的访谈

https://aiblog.hku.hk/does-ai-have-desires-hopes-fears-goals/

这样的思考，除了参考本文第二章提到的著作之外，笔者还推荐各位去阅读Herman Cappelen教授在2024年参与的一次HKU内部访谈，在这次访谈中，他不仅分享了对AI哲学研究的思考、对AI发展趋势的判断与隐忧，以及AI影响人类社会的可能路径，还特别指出了哲学家在这一领域中应当扮演的角色。

而这次访谈的文字版末尾更是强调，Cappelen教授所提及的诸多讨论，本身就是MAAIES硕士课程中的一部分（Many of the questions discussed in this interview are part of the curriculum of the AI, Ethics and Society MA）：

其三，除了上述框架与定位，MAAIES的训练目标本身也与Cappelen教授在元-元语义学背后所秉持的理念不谋而合。即理解AI、界定AI的语义，并不要求研究者精通代码，而是要求我们以解释者（interpreter）的身份，建立一套用于解析AI乃至于AI互动生产内容的准则。在MAAIES看来，不具备技术背景的人在AI的未来中同样不可或缺，其重要性不亚于懂编程的技术专家。

目前各行各业的岗位都在争相应对人工智能带来的市场机遇和挑战，这意味着了解AI能力的应聘者将会更具优势，你在硕士阶段完成的研究是很大程度能够帮助你在竞争中脱颖而出的。

04.  “不需要文书”的项目，定生死的面试题如何考察学生对项目的理解？

此外，准确理解MAAIES还可以从项目招录学生最为关键面试考核环节讲起，回归到“以终为始”的留学申请框架去了解项目会出怎样的题。

https://maaies.arts.hku.hk/faq

MAAIES的特殊性恰恰在于其不强制要求学生递交个人陈述和推荐信。结合MAAIES曾经提供半额乃至全额奖学金的慷慨政策，本项目刚刚成立3年，一定程度上也有快速招揽人才的考量在。根据官方数据，MAAIES在2024-25学年收到了1201份申请，录取率为27%，实际录取约324人。

但这当然不是说个人陈述就不重要了，因为人文社科的专业申请，如何展示你的学科训练背景与申请的学术动机尤为重要。MAAIES其实更趋近港大新闻的考核方式，用更灵活多变的面试形式综合考察学生对项目的理解度。此外，从比较性优势来说，Optional的选项，往往大家都会递交PS，以增强申请竞争力（只要是有利于申请动机陈述，桥接本科经历与未来求学计划，均是有利的证据基础，因此强烈建议递交PS，甚至是一定要这样做）。

但无论如何，只要你递交了申请，哪怕你没有递交PS，项目还是会考察你的简历与修课经验初步判断你是否适配MAAIES，并直接通过面试安排考核，以面试表现作为直接决定录取的关键证据，这也是为什么我们研究港大AI伦理与社会，必然也避不开研究面试内容及背后的出题逻辑。

▲ T同学收到MAAIES面试通知的邮件内容节选

形式上，我们在收到面试通知时也与T同学一起搜集了各大社交网络平台上的面经信息，既有一对一的面试考核，问及学生对于AI行业的发展思考与自己使用AI的经历等等；亦有群面小组讨论，针对具体AI议题轮流发表观点的方式。

我们建议直接按照邮件中的说明作准备标准即可。例如T同学的邮件中就明确了将会是一场25-30分钟的全英面试，如果不确定面试形式的话也可以向招生办回邮询问确定考核要求。

▲ Kingsley老师与T同学讨论面试素材修改

T同学收到港大MAAIES的面试邀请后，除了常规的面试真题梳理与回答框架准备之外，Kingsley老师与Jessica老师通过两轮针对性辅导，一轮快速为T同学搭建了的论证链路，并完成了一轮全英mock热身。

第一轮辅导的核心目标，是为T同学增补PS中对于学科转向的讨论，即本科作为传媒背景的学子，如何介AI伦理研究的讨论。Kingsley老师从STS（科学、技术与社会）关注媒介的物质性、讨论技术与社会关系的互动的学术脉络切入，先帮T同学厘清其与媒体文化研究的差异。

此外，Kingsley老师进一步通过几个理论锚点帮T同学建立STS分析框架：例如拉图尔的实验室研究，通过技术推广背后的社会建构讨论STS、又譬如通过LSE Nick Couldry教授的"Socially Blind Engine"等文章指出社交媒体平台商业模式损害human solidarity忽略伦理伤害公共领域的事件。

此外，把AI伦理的讨论从抽象哲学拉回到具体的政策与研究问题上，Kingsley老师还提出了自动驾驶领域的电车难题（Trolley Problem），引出功利主义与绝对道德主义的伦理立场分歧等等。以此，便能够从容地把T同学本科的课程议题（fake news、misinformation、零工经济、数字鸿沟、青少年保护）连接到MAAIES的核心议题。

▲ Kingsley老师与T同学会议的视频内容纪要

第二轮面试辅导则是全英mock热身。Kingsley老师围绕MAAIES面试常见题目如自我介绍、why qualified、why program、政府与企业的角色、算法偏见、日常使用AI的风险等进行模拟提问，并实时纠错与策略调整。

两轮辅导完成之后，T同学便能超越“按题索骥”的准备框架，而是建立一套内化在ta传媒背景中的分析框架，以不变应万变，也便于在群面环节找到落脚点，尽可能在有限的时间向招生官表达观点。

但在实际的面试中，MAAIES的考官也和以往笔者所见识过的任何一场群面都不一样，给出了与众不同的考题：考官在群面中拿出了一篇媒体伦理期刊（Journal of Media Ethics）中的文章，直指GenAI对人类主体性的威胁。

整场面试比起出题回应，据T同学所述则更像一场正式课堂中的Seminar，现场听到考官抛出论文的主题与Argument之后由面试者相互讨论观点。

▲ Shannon Vallor发表在《媒介伦理杂志》上一篇最新论文，离T同学面试的时间来说，算是非常新的一篇论文了。

这篇论文的作者Shannon Vallor教授是爱丁堡的MSc Data and AI Ethics这个硕士项目的director，她同时还是爱丁堡大学未来学院Centre for Technomoral Futures的主任，以及集英国研究与创新署（UKRI）艺术与人文研究理事会资助的“弥合负责任人工智能鸿沟”（BRAID）项目的联合主任。

爱丁堡未来学院本身就是一个极具前瞻性、且涉及苏格兰南部核心的政产学研体系的发展项目，其下的项目及研究目标都远超传统院校的架构，主张以跨学科及技术研究作为出发点建立新的研究范式。Vallor教授在其中推动的方向，研究的恰恰是AI发展及数据驱动未来的伦理影响。她所领导的技术道德未来中心也是希望通过这种创新研究维护社会中的人际关系与，能够构建更便捷、更公正的途径，让公众参与到未来的公共领域中，这一定程度也是与港大MAAIES面向Society及各大社会领域的理念遥相呼应。

而Shannon Vallor的这篇论文，则更是讨论AI目前正以极高的效率自动生成充满历史偏见、种族歧视和性别刻板印象的“funhouse mirror”（哈哈镜）内容，而我们人类应当如何建立自己的规范进而干预并修正技术带来的偏见。Vallor教授在这篇论文中所强调的是：如果我们将思维外包给AI以追求效率，AI将偷走我们通过思考、阅读和痛苦探索来磨练出的“认知肌肉”和自主性，人类必须保留讲述自己叙事权力和责任，才能创造一个更人道、可持续的集体未来。

某种程度上来说，是不是和前文讲的Cappelen的研究，以及拗口的元-元语义学背后指代的，人类作为intepreter所产生的哲思亦如出一辙？

从项目发迹、到课程建制、再到招生考核，其实笔者认为MAAIES整体的品味是高度统一的：无论你是何种背景，只要你展现出跨越技术决定论的思考，运用各类学科的规范性工具去主动回应AI带来的变化，展现出你对于AI参与社会治理过程中的应用思考能力，便能充分切入MAAIES的项目内核了。