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【科技创新世界潮】
本报记者 刘 霞
人工智能(AI)的浪潮浪潮正冲击着各行各业的堤岸 ，即便是下科向来被视为“高精尖”堡垒的科学界 ，也难以在这场变革中独善其身 。研岗那么 ，冲击究竟哪些科研岗位面临被浪潮吞没的浪潮风险 ？
《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。下科许多人坦言，研岗AI的冲击崛起已显著降低了对编写代码 、处理基础数据人员的浪潮需求——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下科初级岗位也岌岌可危 ，因为AI在此类任务中的研岗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 ，冲击涉及“纯认知任务”的浪潮工作将首当其冲 ，这类与科研密切相关的下科工作 ，或将被AI迅速接管 。研岗
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 ，适应变革者将在新时代中寻得生机 。
