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AI浪潮下,哪些科研岗位会受到冲击

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发表于 2026-2-27 23:17:13 | 显示全部楼层 |阅读模式
【科技创新世界潮】+ f8 j) L0 g" Q7 _/ ^0 F5 K) }
◎本报记者 刘 霞
' i9 s9 a  _7 W' H: P3 x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?
: _+ l- b7 j: V4 \8 {《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。
7 b0 j) Z2 m1 v* G0 X9 U1 M                          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。. R" i( y: U/ Y* |" e
对建模和数据处理岗影响较大6 T7 }3 v9 M* U6 ~6 b$ M
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。
, H! K; @% z) H5 B/ |6 w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。* a: ^' o( O; Q" g. Z0 j
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。
3 Y# ^+ M! F7 E' x( H% R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。$ N( @' c8 b/ l( Y
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。# c# u( n& {5 T. n9 Y& X9 N  O7 q$ U( }* F
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。
; |8 I7 ~1 [* t3 f3 \AI难以胜任高阶任务0 }0 g: p4 ~2 W: [5 C. B$ [9 k4 o
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。6 o+ }9 J# _- n- |: ?. C! R
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。. D+ L; y- q% M/ v( `  I3 Q  \
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。
( T0 ?  c0 ^4 ?  T' g- s实验人员处境暂时安全% |) G/ `1 y3 r+ ]8 X
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。. Q: o: y  u2 ^# L5 }
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。
" e/ x) i, m! l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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