人工智能AI席卷全球，各行各业都在感受冲击，学术界也未能幸免。近日，《自然》网站2月21日发布了一项调查报告，通过访谈40余名AI从业者，揭示了AI浪潮下科研岗位的严峻局势。众多受访者一致指出，AI技术的兴起正给科研工作带来翻天覆地的变化，尤其是那些原本由研究生、博士后或非专业人士负责的编程和基础数据处理工作，已经失去了竞争力。美国弗吉尼亚大学经济学家安东·科里内克表示，纯粹依赖认知能力的任务将首当其冲，很可能被AI迅速取代。事实上，人们早已习惯使用AI辅助编写论文和整理文献，而在此过程中，计算机建模等初级岗位岌岌可危。 美国得克萨斯大学奥斯汀分校材料工程师鲁南姝指出，随着AI技术的进步，研究生助理和博士后的招聘标准变得更为严格。他们既要考虑到经费的不确定性，也要认识到AI已经能够分担部分工作负担。美国威斯康星大学麦迪逊分校计算生物学家汉娜·斯蒂尔更是感慨道：五年前她组建实验室时，聘请程序员是理所应当的事情；但现在AI足以胜任繁重的编码任务，这种做法已经没有必要了。 然而这种变化并非毫无代价。美国得克萨斯大学奥斯汀分校计算生物学家克劳斯·威尔克提醒说：尽管AI可以以更低成本获得更多产出，但代价可能是人才梯队的断裂。正如他所言：“眼下的廉价劳动力可能会影响未来科学人才的培养。”数据显示：美国翻译协会科学与技术部门的会员数在不到两年半的时间里锐减了26%。部分译者被迫转型寻找新工作，比如北卡罗来纳州的海梅·拉塞尔从翻译临床试验文件转为了医疗口译员。 不过大多数研究者认为：AI仍然难以完全替代科学家的高阶任务。英国伦敦大学学院量子物理学家乔纳森·奥本海姆常让AI模拟同行评审过程来辅助工作，但他坚信AI无法真正提出新颖见解。即使有人对AI生成创意持乐观态度，也认为人类不可或缺。卡鲁·桑卡拉灵尕姆认为：构思研究方向最佳方式是人机协作。 对于实验室技术员与从事“湿实验”的早期研究人员来说，他们目前的处境相对较为安全。因为即使有AI和机器人驱动自动化实验室出现，许多精细任务仍难以完成。奥本海姆表示：“在相当长时期内，AI难以对实验者产生较大冲击。”英国《自然》网站上一项研究结果也验证了这一观点：即使像“阿尔法折叠2”这样强大的工具能够完成推断氨基酸序列到精准预测蛋白质结构等任务，但人工密集的蛋白质结构成像法仍然被广泛使用。 布莱恩·海伊直言：“随着AI问世，曾经专门聘请程序员编写科研代码包的做法已经成为了过去式。”这个领域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。 科里内克则坚持认为：即便高阶科研岗专注于认知领域时也很脆弱。他预言数学家明年将受波及。相比之下克劳斯·威尔克认为：实验科学方面目前尚处安全区。尽管有部分岗位已经受到影响，比如科学论文翻译等周边工作，但那些需要动手操作和统筹项目的资深科学家目前仍未受到波及。 安东·科里内克总结道：涉及“纯认知任务”的工作将首当其冲。汉娜·斯蒂尔则感慨道：“若她5年前组建实验室聘请研究程序员是题中之义。”鲁南姝表示：“招聘研究生助理与博士后时团队愈发谨慎。”汉娜·斯蒂尔总结道：“过去聘请程序员是理所应当的事情。” 乔纳森·奥本海姆常让AI模拟同行评审过程来辅助工作但坚信AI无法真正提出新颖见解。卡鲁·桑卡拉灵尕姆认为：“构思研究方向最佳方式是人机协作。”布莱恩·海伊直言：“随着AI问世曾经专门聘请程序员编写科研代码包的做法已经成为了过去式。” 科里内克预言数学家明年将受波及但数学界对此尚存异议。安东·科里内克总结道：“涉及‘纯认知任务’的工作将首当其冲。”海梅·拉塞尔从翻译临床试验文件转为医疗口译员负责医患间口头传译。 美国得克萨斯大学奥斯汀分校材料工程师鲁南姝指出随着AI技术进步研究生助理和博士后招聘标准变得更为严格他们既要考虑到经费不确定性也要认识到AI已经能够分担部分工作负担美国威斯康星大学麦迪逊分校计算生物学家汉娜·斯蒂尔更是感慨道：“五年前她组建实验室时聘请程序员是理所应当的事情。” 英国伦敦大学学院量子物理学家乔纳森·奥本海姆常让AI模拟同行评审过程来辅助工作但坚信AI无法真正提出新颖见解即使有人对AI生成创意持乐观态度也认为人类不可或缺卡鲁·桑卡拉灵尕姆认为构思研究方向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参与也可防止AI“幻觉”系统虚构输出弊端。 布莱恩·海伊直言随着AI问世曾经专门聘请程序员编写科研代码包的做法已经成为了过去式这个领域那些专注于创建模拟与分析数据岗位如今皆可由AI代劳更深远影响在于即便尚未引发大规模裁员AI已开始抑制新岗位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考量亦因AI能分担部分工作。 乔纳森·奥本海姆常让AI模拟同行评审过程来辅助工作但坚信AI无法真正提出新颖见解即使有人对AI生成创意持乐观态度也认为人类不可或缺卡鲁·桑卡拉灵尕姆认为构思研究方向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参与也可防止AI“幻觉”系统虚构输出弊端布莱恩·海伊直言随着AI问世曾经专门聘请程序员编写科研代码包做法已经成为了过去式这个领域那些专注于创建模拟与分析数据岗位如今皆可由AI代劳更深远影响在于即便尚未引发大规模裁员AI已开始抑制新岗位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考量亦因AI能分担部分工作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断裂已有证据表明AI已导致某些科学相关领域人员失业随着AI翻译器普及美国翻译协会科学与技术部门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海梅·拉塞尔此前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尽管如此大多数研究者认为AI仍难以胜任科学家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模拟同行评审尽管觉得其提供批评大有裨益但断言：“其无法真正提出新颖见解”即使对生成创意持乐观态度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