夜雨聆风
VOL.517
很多同学都有一个疑问。
ChatGPT出来以后，AI这么火，HCI是不是更容易申请了？
毕竟，越来越多老师开始研究AI，越来越多实验室开始招AI方向的学生，机会应该更多才对。
但如果你这两年一直关注HCI博士申请，你会发现一个相反的现象：
AI时代，HCI申请其实变得更难了。
这里说的“更难”，并不是招生人数减少，而是竞争规则发生了变化。
第一，AI让HCI变热了，申请者更多了
几年前，很多人甚至不知道HCI是什么。
申请HCI的人，大多来自设计、心理学、计算机、工业设计等专业，对这个领域本身就有浓厚兴趣。
而现在，AI让HCI突然进入了大众视野。
大家发现：
AI Agent需要人机交互；
大模型需要用户体验设计；
AI产品离不开用户研究；
科技公司大量招聘AI + UX相关岗位。
于是，越来越多原本申请计算机、数据科学、甚至产品方向的学生，也开始关注HCI。
申请人数增加了，但教授数量和招生名额并没有同步增长。
竞争自然更加激烈。
第二，AI降低了“做东西”的门槛，却提高了“做研究”的门槛
以前，一个能做出完整Demo的学生，很容易脱颖而出。
因为真正能把一个交互系统从想法做到实现的人并不多。
但今天，AI工具已经改变了这一点。
你可以用大模型写代码，用设计工具快速完成原型，用AI生成视觉素材，甚至几天内就能做出一个看起来很完整的产品。
于是，一个Demo本身，已经没有以前那么稀缺了。
导师看到的不再是：
“这个学生会不会做产品？”
而是：
“这个学生提出的问题有没有研究价值？”
“为什么要这样设计？”
“这个工作相比已有研究有什么贡献？”
真正拉开差距的，不再是完成一个作品，而是提出一个值得研究的问题，并用严谨的方法回答它。
第三，导师越来越关注Research Fit，而不是“AI热点”
很多同学觉得，只要自己的项目里用了ChatGPT、Agent或者多模态，就是AI方向，就更容易申请。
实际上，并没有这么简单。
导师真正关心的是：
你的研究问题是否和实验室长期关注的问题一致？
例如，有的实验室关注医疗健康，有的关注教育，有的关注可访问性，有的关注协作系统。
AI只是工具，而不是研究问题本身。
如果一个项目只是把ChatGPT接进去，却没有回答一个新的HCI问题，它未必能打动导师。
反过来，一个没有使用最新AI技术，但研究问题扎实、实验设计严谨的项目，依然可能更受欢迎。
第四，跨学科能力变得更重要
过去，很多HCI实验室会偏向某一种背景。
设计背景负责设计。
计算机背景负责实现。
心理学背景负责实验。
而现在，这些边界越来越模糊。
导师希望看到的是一个能够跨越多个领域的人。
不仅会实现系统，还能理解用户。
不仅能做实验，还能提出理论问题。
不仅能阅读AI论文，也能阅读社会科学和行为科学研究。
AI时代并没有削弱跨学科的重要性，反而让它变得更加关键。
第五，真正稀缺的，是独立思考能力
很多人担心：
AI越来越强，我们是不是不用学那么多了？
对于研究来说，恰恰相反。
AI可以帮助你写代码。
可以帮助你整理文献。
可以帮助你润色语言。
但它无法替代你提出真正有价值的问题。
导师招收博士，本质上不是为了找一个执行者，而是寻找未来能够独立开展研究的人。
因此，他们越来越关注的是：
你为什么会想到这个问题？
你如何验证自己的假设？
当结果与预期不一致时，你会如何调整？
你是否具备持续探索一个问题数年的能力？
这些能力，AI目前还无法替代。
所以，现在申请HCI博士，应该准备什么？
如果让我给未来几年的申请者一个建议，那就是：
不要把时间全部花在追逐最新的AI热点上。
与其不断给自己的项目加入新的模型，不如认真思考：
这个项目真正回答了什么问题？
为什么这个问题重要？
它相比已有工作，新在哪里？
你的研究方法是否严谨？
这些问题，比“用了哪个模型”“接了哪个API”更重要。
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