零点已至，旧世界崩塌，新秩序当立！
这还真不是狼来了的危言耸听，biubiu闪金光的博士学位、实验室里数年的刻苦努力、引以为傲的研发直觉，在AI算法面前，轻如鸿毛，甚至一毛不值。（AI未来的趋势可以看胖猫之前的文章：《》）
AI正在以秒为单位，吞噬一个医药博士积累半生研发的经验。 它不睡觉、没偏见、不内耗，把曾经研发人才的履历迅速的扫入历史，AI正在重写生物医药行业人才战略的底层协议。
要么，进化；要么，被代码彻底抹除！在这场职业物种大灭绝中，我们医药人该如何进化呢？
01
终结“萝卜坑”
曾经的主流职业规划路径是考入名校拿到PhD、学术无门后进入大厂打工、在研发的一个点上深耕，从一线研发人员逐渐到技术总监，通过可预测的职位的晋升获得职业安全感。
幸运的话，在职业生涯的中后期，优秀的人再凭借老资历，跳槽到一个小的Biotech做个C level的特种兵或找个有钱的冤大头一起创业，大都还是混得相当不错的。
在AI时代，传统的职位和职业发展正在没落，类似“药物化学科学”或“临床数据分析师”类的岗位正在被解构。
一种新的、兼容数个岗位功能的工作形式会在未来出现，他们以“数字游民”的身份同时服务于多家公司，或者同一公司的多个岗位，上午在做靶点验证的AI模型优化，下午就在协调跨国CRO的生产。
这时候如果还守着那个规划中的总监头衔不松手，可能真的会失去与真实世界接轨的最后机会。
02
知识大贬值
在新的大 环境下，最有价值的技能可能就是“学习能力”本身了。学习如何学习已从素质教育变成了必要的生存技能，所以可能脑机接口会蛮重要。（请看胖猫之前写的文章《》）
专业知识在AI面前几乎免费，每个人都可以廉价的拥有接入全球顶级知识接口的能力。 当然拥有了接入知识的机会并不等于拥有知识本身，能学到多少，消化多少才是真本事，这时候“提问的能力”就贵过黄金了。
AI可以瞬间提供几乎不受限的背景资料、化合物合成路径、预测蛋白质折叠结构，问题是你真的知道自己在找什么吗？
过去评价一个科学家或者工艺专家，主要看他经历和主导过多少创新项目，但是AI时代评价一个科学家，要看他能向AI提出多么刁钻、深刻且具备直觉性的好问题。
当信息秒速更新，专业深度如果不能转化成对新工具的驾驭力，那这种深度就不会再构成职业壁垒。如何和大数据、大模型交互，如何把好奇心转化成新工具的生产力，这会成为新的人才标准。
03
“判断力”是AI时代最后的护城河
靠AI做分析和决策，让流程自动化，研发效率至上将成为药物研发的主旋律。 今天科学家可能需要亲自下场筛选分子；明天，他就需要有能力指挥一个由十个AI agent组成的军团去筛选分子。
技术专家的价值不再 产生单打独斗的“做”，甚至传统技术管理岗位都会从带领团队转变为和大型机器兵团的交互。
AI越强大，人性的“偏见”和“直觉”就越发的珍贵。判断力才是无法被AI自动化的X因素，它连接着人脑的洞察与行动，包含对临床伦理的敬畏、对行业周期的体感、以及对复杂人性的博弈。
所以，别怕被AI替代，任何时候能替代你的只有你自己。
AI当下，在AI给出五个完美的备选方案时，是否具备那份足以承担风险的、人类独有的决断力，才是不被替代的前提。
一款药物研发的成功将不再取决于你手中握有多少数据，而取决于你如何思考、如何学习、以及在关键时刻，你敢不敢推翻自己已有的认知。
这是最坏的时代，因为所有的安全感都在瓦解；这也是最好的时代，因为我们终于回归了人类最本质的力量：思考与决断。
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期待您的加入，在AI时代，我们一起跟上形势继续搞钱！
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