數(shù)據(jù)分析和建模崗位已逐漸被淘汰，但實(shí)驗(yàn)人員目前尚還能松口氣。

人工智能（AI）操控的機(jī)器人不會(huì)很快取代實(shí)驗(yàn)室科研人員，但AI系統(tǒng)已經(jīng)開始取代人類數(shù)據(jù)分析師和科研程序員。來源：Qilai Shen/Bloomberg/Getty

AI正威脅著許多職業(yè)，科研領(lǐng)域似乎也難以幸免。那么，哪些崗位面臨的風(fēng)險(xiǎn)大？

為尋找答案，《自然》雜志采訪了學(xué)術(shù)界和行業(yè)內(nèi)五十來位在工作中使用AI的研究人員。其中許多人表示，AI的崛起使得對(duì)具有編程或基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析能力的人類研究人員需求減少——這類工作通常由研究生、博士后或未受過研究生培養(yǎng)的人員承擔(dān)。

研究人員普遍認(rèn)為，涉及實(shí)驗(yàn)的崗位相對(duì)安全，此外就是統(tǒng)籌協(xié)調(diào)科研項(xiàng)目的資深科研崗位。但也有少數(shù)人認(rèn)為，即便在這些更高層級(jí)的工作中，AI也正逐步趕上人類。

弗吉尼亞大學(xué)的經(jīng)濟(jì)學(xué)家Anton Korinek說，“純認(rèn)知類工作崗位將先消失”。他說：“傳統(tǒng)上，這些崗位與科研的關(guān)聯(lián)緊密，它們很快就會(huì)被AI取代?！?/p>

顛覆性力量

例如，一些學(xué)術(shù)實(shí)驗(yàn)室會(huì)聘請(qǐng)科研程序員編寫供其他科學(xué)家使用的代碼包。斯坦福大學(xué)的計(jì)算生物學(xué)家Brian Hie表示，隨著AI興起，這類崗位“如今已無存在必要”。趙選賀也認(rèn)同，如今AI可勝任搭模型和分析數(shù)據(jù)的工作。

就算AI尚未導(dǎo)致相關(guān)從業(yè)者失業(yè)，也已在縮減科研領(lǐng)域的新崗位招聘。威斯康星大學(xué)麥迪遜分校的計(jì)算生物學(xué)家Hannah Wayment-Steele說，如果五年前創(chuàng)辦自己的實(shí)驗(yàn)室，她“會(huì)認(rèn)為聘請(qǐng)一名科研程序員是必要選擇”，但現(xiàn)在，她“感覺沒有這個(gè)需求”，因?yàn)榧词故欠敝氐木幊桃材茏孉I做。

得克薩斯大學(xué)奧斯汀分校的材料工程師魯南姝也同意這一點(diǎn)。她說，“我們現(xiàn)在招聘未來的研究生科研助理和博士后研究人員時(shí)，態(tài)度謹(jǐn)慎得多?！辈糠衷蚴强蒲匈Y金存在不確定性，而“AI，當(dāng)然也是一個(gè)因素”。

一些科學(xué)家警告，倘若本科生、研究生和技術(shù)人員無法再獲得學(xué)術(shù)實(shí)驗(yàn)室的工作機(jī)會(huì)（這類工作常是通往其他科研崗位的踏腳石），可能會(huì)引發(fā)潛在風(fēng)險(xiǎn)。得克薩斯大學(xué)奧斯汀分校的計(jì)算生物學(xué)家Claus Wilke表示：“短期內(nèi)，你或許能實(shí)現(xiàn)每一分科研資金產(chǎn)出更多研究，但代價(jià)可能是你的科研人才培養(yǎng)管道崩塌和長(zhǎng)期衰退?！?/p>

崗位流失

有證據(jù)表明，AI已在部分科研相關(guān)領(lǐng)域造成崗位流失。隨著AI翻譯工具的不斷完善和普及，美國(guó)翻譯協(xié)會(huì)科技翻譯分會(huì)的會(huì)員人數(shù)在不到兩年半的時(shí)間里下降了26%。

模型局限性

即便是有信心讓AI生成科研想法的人，仍相信人類不可替代的作用。威斯康星大學(xué)麥迪遜分校的計(jì)算機(jī)科學(xué)家Karu Sankaralingam表示，頭腦風(fēng)暴科研方向的優(yōu)選方式是結(jié)合人類與AI的見解，因?yàn)樘岢黾僬f需要人類參與其中，設(shè)計(jì)詳盡的提示詞。他說：“我會(huì)花費(fèi)大量時(shí)間構(gòu)思提示詞?！边@種細(xì)致入微的思考十分必要，可避免AI出現(xiàn) “幻覺”，即生成虛假的內(nèi)容。

不過，Korinek認(rèn)為，即便資深科研崗位，若其主要工作為認(rèn)知類任務(wù)，也同樣面臨風(fēng)險(xiǎn)。他表示：“我預(yù)計(jì)，數(shù)學(xué)家在下一學(xué)年肯定會(huì)感受到AI的影響?！?盡管數(shù)學(xué)家們并不認(rèn)同AI會(huì)取代他們。

實(shí)操工作

相比之下，從事實(shí)驗(yàn)室濕實(shí)驗(yàn)的技術(shù)人員和青年科研人員目前位置相對(duì)安全。由AI和機(jī)器人技術(shù)驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室仍無法完成諸多任務(wù)，且難以解讀實(shí)驗(yàn)結(jié)果。Oppenheim表示，在相當(dāng)長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，AI“對(duì)實(shí)驗(yàn)人員的工作不會(huì)產(chǎn)生太大影響”。

2月發(fā)表的一份結(jié)構(gòu)生物學(xué)研究帶來一絲慰藉：即便AI發(fā)展，有些崗位仍會(huì)留下來。AI工具AlphaFold2能完成一項(xiàng)公認(rèn)的高難度任務(wù)——從氨基酸序列推斷蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)1，以“極高”的置信度預(yù)測(cè)了約40%已知蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)。

研究人員表示，這種靈活的調(diào)整方式或許是科研領(lǐng)域未來的發(fā)展方向。

加州大學(xué)洛杉磯分校的數(shù)學(xué)家陶哲軒說，“如果我們適應(yīng)——我認(rèn)為我們必須適應(yīng)，那就能生存下去。有時(shí)候甚至能興旺壯大。”