部分科研岗位受冲击明显

2月21日，《自然》网站刊载的一项最新研究给出了答案。该研究对40余位学界与业界的AI使用者展开调查，结果显示，AI的崛起已对科学界部分岗位产生了显著影响。以往，编写代码、处理基础数据等工作多由研究生、博士后或非科班出身者承担，如今这类岗位的需求大幅降低。计算机建模等领域的初级岗位也岌岌可危，因为AI在处理此类任务时展现出了远超初出茅庐科学家的能力。就连科学论文翻译等周边工作，其生存空间也在不断萎缩。美国弗吉尼亚大学经济学家安东·科里内克指出，涉及“纯认知任务”的工作将首当其冲，这类与科研紧密相关的工作，极有可能被AI迅速接管。

研究人员虽早已习惯借助AI润色论文、梳理文献，但受访者一致认为，AI在代码生成与数据处理方面的能力，对科学就业市场的冲击最为猛烈。例如，部分学术实验室曾专门聘请程序员编写科研代码包，然而随着AI的出现，此类工作已风光不再。美国斯坦福大学计算生物学家布莱恩·海伊直言，如今专注于创建模拟与分析数据的岗位，皆可由AI代劳。

AI带来的影响远不止于此，即便尚未引发大规模裁员，它也已开始抑制新岗位的诞生。美国威斯康星大学麦迪逊分校计算生物学家汉娜·斯蒂尔感慨，若5年前组建实验室，聘请研究程序员是必然之举；但如今，AI足以胜任繁重的编码工作，此举或许已无必要。美国得克萨斯大学奥斯汀分校材料工程师鲁南姝也表示，在招聘研究生助理与博士后时，团队愈发谨慎，这既有经费不确定性的考量，也因为AI能分担部分工作。

这一现象也引发了科学家的担忧。他们警示，若本科生、研究生及技术人员无法在实验室得到充分锻炼，恐将对科研界造成长期负面影响，毕竟这些岗位是通往更高科学职位的阶梯。得克萨斯大学奥斯汀分校计算生物学家克劳斯·威尔克认为，虽然眼下能以更低成本获得更多产出，但代价或许是人才梯队的断裂。已有证据表明，AI已导致某些科学相关领域的人员失业。随着AI翻译器的普及，美国翻译协会科学与技术部门的会员数在不到两年半时间内锐减26%，部分译者被迫转型。如北卡罗来纳州的海梅·拉塞尔，此前从事临床试验文件翻译工作，如今已转型为医疗口译员，负责医患间的口头传译，甚至有同行转行做外卖骑手，令人唏嘘。

AI在高阶任务上仍存局限

尽管AI对部分科研岗位造成了冲击，但大多数研究者认为，AI仍难以胜任科学家的高阶任务，例如判断哪个想法值得深入研究。英国伦敦大学学院量子物理学家乔纳森·奥本海姆常让AI模拟同行评审，虽觉得AI提供的批评大有裨益，但他断言，AI无法真正提出新颖的见解。

即便是对AI生成创意持乐观态度的受访者，也认为人类在科研过程中不可或缺。美国威斯康星大学麦迪逊分校计算机科学家卡鲁·桑卡拉灵尕姆认为，构思研究方向的最佳方式是人机协作，因为生成假设需要人来设计提示词，而且人类的参与还可防止AI“幻觉”，即系统虚构输出的弊端。不过，科里内克坚持认为，即便高阶科研岗，若专注于认知领域，在AI的冲击下也较为脆弱，他预言数学家明年将受波及，但数学界对此尚存异议。

实验人员处境相对安全

相比之下，实验室技术员与从事“湿实验”的早期研究人员目前处境较为安全。AI与机器人驱动的自动化实验室，仍难以完成诸多精细任务，更无法解读复杂结果。奥本海姆表示，在相当长一段时间内，AI难以对实验者的工作产生较大冲击。

美国弗吉尼亚大学科学家开展的一项最新研究也带来了些许宽慰。尽管AI技术发展迅猛，部分岗位依然坚挺。例如，AI工具“阿尔法折叠2”虽能完成从推断氨基酸序列到精准预测蛋白质结构等诸多繁琐任务，但研究发现，人工密集的蛋白质结构成像法仍被沿用，许多蛋白AI依然难以精准识别，仍需人工分析。这表明AI并未让科学家变得无关紧要，他们可以转而解决人类具有“比较优势”的难题。研究者强调，科学界具备灵活应变的能力，或许这正是科学的未来所在，适应变革者将在新时代中寻得生机。