AI浪潮冲击下的科研岗位：7个最易受影响的领域

来源：科技日报

科技日报记者 刘霞

人工智能的浪潮正在冲击各行各业的堤岸，即便是向来被视为“高精尖”堡垒的科学界，也难以在这场变革中独善其身。那么，哪些科研岗位正在面临被浪潮吞没的风险？

近日，一项发表于国际期刊的研究，调查了40余位学界与业界的AI使用者。许多受访者坦承，AI的崛起已显著降低了对编写代码、处理基础数据人员的需求——这类工作以往多由实验室的研究助理、博士后或非科班出身的人员承担；此外，计算机建模等领域的初级岗位也岌岌可危，因为AI在此类任务中的表现远超许多刚起步的科研工作者；而科学论文翻译等周边工作的空间亦在萎缩。

学界普遍认为，那些需要动手操作的实验岗位，以及统筹项目的资深科学家，目前尚处"安全区"。但也有研究者警告，即便在这些高门槛领域，AI也正在奋起直追，渐行渐近。

建模和数据岗位首当其冲

研究人员早已习惯利用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上的能力，对科学就业市场的冲击最为剧烈。

例如，过去部分学术实验室会专门聘请程序员编写科研代码包。如今，随着AI的普及，这类工作已成"明日黄花"。那些专注于创建模拟与分析数据的职位，如今皆可由AI代劳。

更深远的影响在于，即便尚未引发大规模裁员，AI已开始抑制新岗位的诞生。有学者感慨，若是五年前组建实验室，聘请研究程序员是题中应有之义；但如今，AI足以胜任繁重的编码工作，此举或再无必要。

另有学者对此深表赞同。她表示，在招聘研究生助理与博士后时，团队愈发谨慎，既有经费不确定性的考量，亦因AI能分担部分基础工作。

然而，隐忧也随之浮现。有科学家警示，若本科生、研究生及技术人员无法在实验室得到充分锻炼，恐对科研界造成长期负面影响，因为这些岗位本是通往更高科学职位的阶梯。尽管目前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四分之一。部分译者被迫转型。例如，一位此前专事临床试验文件翻译的从业者，现已转型为医疗口译员，负责医患间的口头传译。谈及昔日同行，有人甚至转行成为外卖骑手，令她唏嘘不已。

AI难以胜任高阶科研任务

尽管如此，大多数研究者认为，AI仍难以胜任科学家的高阶任务，譬如判断哪个研究想法值得深入探究。英国一位物理学家常让AI模拟同行评审，尽管他觉得AI提供的批评颇有裨益，但他断言：AI无法真正提出新颖的见解。

即便对AI生成创意持乐观态度的受访者，也认为人类不可或缺。一位计算机科学家认为，构思研究方向的最佳方式是机协作，因为生成假设需要人来设计提示词。而且，人类的参与也可防止AI产生"幻觉"，即系统虚构输出的弊端。

然而，部分经济学家坚持认为，即便是高阶科研岗，若专注于认知领域，在AI的冲击下亦显脆弱。他预言，数学领域明年将受波及，不过数学界对此尚存异议。

实验人员处境暂时安全

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，更遑论解读复杂结果。有学者表示，在相当长时期内，AI难以对实验者的工作产生较大冲击。

美国一项最新研究也令人稍感宽慰。尽管AI技术风起云涌，部分岗位依然坚挺。例如，某些前沿AI工具虽能胜任从推断氨基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。许多蛋白质AI依然难以精准识别，仍需人工分析。这表明AI并未令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，这种灵活应变的能力或许正是科学的未来，适应变革者将在新时代中寻得生机。

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