人工智能（AI）的浪潮正冲击着各行各业的堤岸，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，究竟哪些科研岗位面临被浪潮吞没的风险？
《自然》网站2月21日刊载了一项最新研究，调查了40余位学界与业界AI使用者。许多人坦言，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——这类工作以往多由研究生、博士后或非科班出身者承担；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初出茅庐的科学家；科学论文翻译等周边工作的生存空间也在萎缩。正如美国弗吉尼亚大学经济学家安东·科里内克所言，涉及“纯认知任务”的工作将首当其冲，这类与科研密切相关的工作，或将被AI迅速接管。
学界普遍认为，那些需要动手操作的实验职位，以及统筹项目的资深科学家，目前尚处“安全区”。但也有研究者警示，即便在这些高门槛领域，AI也正在奋起直追，渐行渐近。
对建模和数据处理岗影响较大
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。
譬如，部分学术实验室曾专门聘请程序员编写科研代码包。对此，美国斯坦福大学计算生物学家布莱恩·海伊直言，随着AI问世，此类工作已成“昨日黄花”。那些专注于创建模拟与分析数据的岗位，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。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，若她5年前组建实验室，聘请研究程序员是题中之义；但如今，AI足以胜任繁重的编码工作，此举或再无必要。
美国得克萨斯大学奥斯汀分校材料工程师鲁南姝对此深表赞同。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能分担部分工作。
然而，隐忧亦随之浮现。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。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，眼下虽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。例如，北卡罗来纳州的海梅·拉塞尔，此前的工作是翻译临床试验文件，如今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，有人甚至转行外卖骑手，令她唏嘘不已。
AI难以胜任高阶任务
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，譬如判断哪个想法值得深究。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，尽管他觉得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。
即便对AI生成创意持乐观态度的受访者，也认为人类不可或缺。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，人类的参与也可防止AI“幻觉”，即系统虚构输出的弊端。
然而，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的冲击下亦显脆弱。他预言，数学家明年将受波及，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。奥本海姆表示，在相当长时期内，AI难以对实验者的工作产生较大冲击。
美国弗吉尼亚大学科学家开展的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，AI工具“阿尔法折叠2”虽能胜任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靠谱的证券公司，适应变革者将在新时代中寻得生机。
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