数据分析和建模岗位已逐渐被淘汰，但实验人员目前尚还能松口气。

人工智能（AI）操控的机器人不会很快取代实验室科研人员，但AI系统已经开始取代人类数据分析师和科研程序员。来源：Qilai Shen/Bloomberg/Getty

AI正威胁着许多职业，科研领域似乎也难以幸免。那么，哪些岗位面临的风险大？

为寻找答案，《自然》杂志采访了学术界和行业内五十来位在工作中使用AI的研究人员。其中许多人表示，AI的崛起使得对具有编程或基础数据分析能力的人类研究人员需求减少——这类工作通常由研究生、博士后或未受过研究生培养的人员承担。

研究人员普遍认为，涉及实验的岗位相对安全，此外就是统筹协调科研项目的资深科研岗位。但也有少数人认为，即便在这些更高层级的工作中，AI也正逐步赶上人类。

弗吉尼亚大学的经济学家Anton Korinek说，“纯认知类工作岗位将先消失”。他说：“传统上，这些岗位与科研的关联紧密，它们很快就会被AI取代。”

颠覆性力量

例如，一些学术实验室会聘请科研程序员编写供其他科学家使用的代码包。斯坦福大学的计算生物学家Brian Hie表示，随着AI兴起，这类岗位“如今已无存在必要”。赵选贺也认同，如今AI可胜任搭模型和分析数据的工作。

就算AI尚未导致相关从业者失业，也已在缩减科研领域的新岗位招聘。威斯康星大学麦迪逊分校的计算生物学家Hannah Wayment-Steele说，如果五年前创办自己的实验室，她“会认为聘请一名科研程序员是必要选择”，但现在，她“感觉没有这个需求”，因为即使是繁重的编程也能让AI做。

得克萨斯大学奥斯汀分校的材料工程师鲁南姝也同意这一点。她说，“我们现在招聘未来的研究生科研助理和博士后研究人员时，态度谨慎得多。”部分原因是科研资金存在不确定性，而“AI，当然也是一个因素”。

一些科学家警告，倘若本科生、研究生和技术人员无法再获得学术实验室的工作机会（这类工作常是通往其他科研岗位的踏脚石），可能会引发潜在风险。得克萨斯大学奥斯汀分校的计算生物学家Claus Wilke表示：“短期内，你或许能实现每一分科研资金产出更多研究，但代价可能是你的科研人才培养管道崩塌和长期衰退。”

岗位流失

有证据表明，AI已在部分科研相关领域造成岗位流失。随着AI翻译工具的不断完善和普及，美国翻译协会科技翻译分会的会员人数在不到两年半的时间里下降了26%。

模型局限性

即便是有信心让AI生成科研想法的人，仍相信人类不可替代的作用。威斯康星大学麦迪逊分校的计算机科学家Karu Sankaralingam表示，头脑风暴科研方向的优选方式是结合人类与AI的见解，因为提出假说需要人类参与其中，设计详尽的提示词。他说：“我会花费大量时间构思提示词。”这种细致入微的思考十分必要，可避免AI出现 “幻觉”，即生成虚假的内容。

不过，Korinek认为，即便资深科研岗位，若其主要工作为认知类任务，也同样面临风险。他表示：“我预计，数学家在下一学年肯定会感受到AI的影响。” 尽管数学家们并不认同AI会取代他们。

实操工作

相比之下，从事实验室湿实验的技术人员和青年科研人员目前位置相对安全。由AI和机器人技术驱动的自动化实验室仍无法完成诸多任务，且难以解读实验结果。Oppenheim表示，在相当长一段时间内，AI“对实验人员的工作不会产生太大影响”。

2月发表的一份结构生物学研究带来一丝慰藉：即便AI发展，有些岗位仍会留下来。AI工具AlphaFold2能完成一项公认的高难度任务——从氨基酸序列推断蛋白质结构1，以“极高”的置信度预测了约40%已知蛋白质的结构。

研究人员表示，这种灵活的调整方式或许是科研领域未来的发展方向。

加州大学洛杉矶分校的数学家陶哲轩说，“如果我们适应——我认为我们必须适应，那就能生存下去。有时候甚至能兴旺壮大。”