科技日报记者 刘霞
人工智能（AI）正在改变各个行业的发展轨迹，即便是被视为“高精尖”领域的科研界也无法置身事外。那么，在这场变革中，哪些科研岗位面临被淘汰的风险？
最新研究指出，许多研究人员认为，随着AI技术的进步，编写代码和处理基础数据的工作需求显著下降——这些任务通常由研究生、博士后或非专业背景的人员承担；此外，计算机建模等领域的初级职位也受到威胁，因为AI在执行此类工作时的表现远超新手科学家；科学论文翻译及其他辅助工作的市场空间也在萎缩。美国弗吉尼亚大学经济学家安东·科里内克表示，涉及“纯认知任务”的岗位将首当其冲，这类与科研密切相关的职务可能被AI迅速取代。
目前，需要动手操作实验的职位和负责项目统筹的高级科学家被认为相对安全。但也有研究者指出，在这些高门槛领域，AI技术也在不断进步，渐渐逼近这些曾经被认为是安全无虞的岗位。
建模与数据处理岗受到较大影响
人们早已习惯使用AI来润色论文和整理文献，然而受访专家一致认为，AI在代码生成及数据处理方面的能力对科学就业市场的影响最为显著。
比如，在一些学术实验室中曾专门雇佣程序员开发科研软件包。对此，美国斯坦福大学的计算生物学家布莱恩·海伊表示，随着AI技术的发展，这类工作已不再必要。那些专注于模拟和数据分析的工作现在可以由AI完成。
更大的问题是，即便没有大规模裁员的情况出现，AI已经开始抑制新岗位的增长。美国威斯康星大学麦迪逊分校的计算生物学家汉娜·斯蒂尔感叹道，若她五年前建立实验室时会聘请研究程序员，但如今借助AI可以轻松处理编码任务，这种需求可能已经不存在了。
得克萨斯大学奥斯汀分校的材料工程师鲁南姝对此表示赞同。她在招聘研究生助理与博士后时越来越谨慎，既考虑到资金不确定性的问题，也因为AI可以承担部分工作职责。
然而，随之而来的是更多的隐忧。有科学家警告说，如果本科生、研究生和技术人员在实验室得不到足够的锻炼机会，可能会对科研界造成长期的负面影响，因为这些岗位通常是通往更高科学职位的阶梯。得克萨斯大学奥斯汀分校的计算生物学家克劳斯·威尔克认为，虽然目前可以通过更低的成本获得更多产出，但代价可能是人才梯队的断裂。
已有迹象表明，AI已经导致某些科研相关领域人员失业。随着翻译软件的普及，美国翻译协会科学与技术部门会员数量在不到两年半的时间内减少了26%。部分译者不得不转型，例如北卡罗来纳州的海梅·拉塞尔从翻译临床试验文件转行成为医疗口译员，负责医患间的口头传译工作；更有甚者转向了外卖骑手。
AI难以胜任高阶任务
尽管如此，大多数研究人员认为，AI尚无法处理科学家面临的复杂任务，例如评估哪些想法值得深入研究。英国伦敦大学学院的量子物理学家乔纳森·奥本海姆经常让AI模拟同行评审过程，尽管他认为AI提供的批评很有价值，但他认为：AI无法提出新颖的观点。
即使乐观地看待AI在创意生成方面的潜力，受访者也一致认为人类的作用仍然不可或缺。美国威斯康星大学麦迪逊分校的计算机科学家卡鲁·桑卡拉灵尕姆认为，人机协作是构思研究方向的最佳方式，因为设计提示词需要人的智慧才能避免“幻觉”问题。
然而科里内克坚持认为，即使高阶科研岗位，在面对AI冲击时也显得脆弱。他预测数学家可能会在未来一年受到影响，但这一观点在数学界内部仍存在争议。
实验人员处境暂时安全
相对而言，实验室技术员和从事“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尚无法完成许多精细的任务，更难解读复杂的结果。奥本海姆认为，在很长一段时间内，AI不会对实验者的工作产生重大影响。
美国弗吉尼亚大学的一项最新研究也提供了一些宽慰的信息。尽管人工智能技术快速发展，但部分岗位依然保持稳定。例如，“阿尔法折叠2”工具虽然能够完成从推断氨基酸序列到预测蛋白质结构的多种任务，然而研究表明人工密集型的蛋白成像方法仍然被广泛使用。许多情况下AI还不能精确识别某些蛋白质，仍需依靠人类进行分析。这表明科学家在新时代中依然具有不可或缺的作用，他们可以将精力集中在需要人类智慧解决的问题上。
研究者强调，这种灵活适应变化的能力可能是科学界未来的关键所在，能够适应变革的人才将在新的环境中找到生存和发展之道。