1. AI伦理基础类问题
- 题目示例：
- “什么是AI伦理？请举例说明其在自动驾驶或医疗诊断中的应用。”
- “AI决策是否应该完全透明？为什么？”
- 考察重点：
- 对AI伦理核心概念（如公平性、透明性、责任归属）的理解。
- 能否结合具体技术场景（如算法偏见、数据隐私）分析伦理挑战 。
- 回答建议：
- 定义AI伦理为“指导AI系统设计的道德原则”，举例说明（如自动驾驶的“电车难题”）。
- 强调透明性对公众信任的重要性，如医疗AI需解释诊断依据以避免“黑箱”问题 。
2. AI与社会影响类问题
- 题目示例：
- “AI如何改变我们对‘美’的定义？这会带来哪些伦理争议？”
- “AI生成的‘艺术’是否具有与人类创作同等的价值？为什么？”
- 考察重点：
- 对AI在文化、审美领域的深层影响的分析能力。
- 能否辩证讨论技术对传统价值观的冲击（如AI量化审美标准加剧“颜值焦虑”）。
- 回答建议：
- 引用剑桥Re:think竞赛案例，说明AI通过数据分析“标准化”审美，可能削弱多样性。
- 对比人类艺术的“情感表达”与AI艺术的“模式生成”，探讨二者本质差异 。
3. 政策与治理类问题
- 题目示例：
- “政府应如何监管AI技术？举例说明一项可能的政策。”
- “剑桥新成立的贝内特公共政策学院为何将‘AI+伦理’作为核心课程？”
- 考察重点：
- 对AI治理框架的认知（如欧盟《AI法案》）。
- 能否联系剑桥跨学科教育趋势，分析技术伦理与政策制定的关联。
- 回答建议：
- 提出“算法审计”政策，确保AI系统无歧视。
- 结合贝内特学院的课程设计（技术+伦理+实践），说明培养“懂AI的政策制定者”的必要性 。
4. 未来挑战类问题
- 题目示例：
- “AI会加剧社会不平等吗？如何避免？”
- “如果AI能替代人类完成创造性工作，教育的意义是什么？”
- 考察重点：
- 对技术失业、数字鸿沟等问题的前瞻性思考。
- 能否提出平衡技术创新与社会公平的解决方案 。
- 回答建议：
- 讨论AI可能垄断高薪岗位，需通过“全民AI素养教育”缩小差距。
- 强调教育应转向培养“AI无法替代的能力”（如批判性思维、伦理判断） 。
面试准备建议
- 关注前沿案例：如剑桥Re:think竞赛的“AI与美学”议题，或生成式AI（如ChatGPT）的伦理争议 。
- 跨学科视角：结合哲学（如康德伦理学）、社会学（如技术权力结构）分析问题 。
- 模拟练习：针对“道德困境”类问题（如“自动驾驶的生死决策”），练习结构化表达 。
剑桥2025年面试更注重技术与人文的交叉讨论，申请者需展现对AI伦理的深度思考，而非仅背诵定义。建议提前研读剑桥AI伦理硕士项目（如Leverhulme中心的研究方向）以增强学术关联性
