随着AI技术的飞速发展，科学领域的就业格局正在经历前所未有的变革。数据分析、建模等传统科研岗位正逐渐被AI取代，而从事实际实验工作的科研人员暂时得以喘息。
近日，根据《自然》（Nature）杂志对40多位来自学术界和工业界科研人员的采访，AI的崛起已经显著降低了对能够编写代码或进行基础数据分析的人类研究人员的需求——这些任务通常由研究生、博士后或未接受过研究生培训的人员完成。
麻省理工学院剑桥分校的专家指出：“计算机建模等领域的部分基础岗位并非未来才会过时，现在就已经发生了，因为AI在这方面做得比初级科学家好得多。”
研究人员认为，涉及实际实验的岗位以及负责组织和协调研究项目的资深科学家岗位相对安全。然而也有专家警告，AI在这些更高层次功能上也在快速追赶。弗吉尼亚大学夏洛茨维尔分校的经济学家安东·科里内克表示：“纯粹的认知性任务岗位将率先消失，这些岗位传统上与科学研究联系最为紧密，它们很快就会被人工智能取代。”
事实上，AI已经在许多科研任务中得到应用，如编辑论文和总结文献，但最具有颠覆性的是其生成代码和处理数据的能力。斯坦福大学加利福尼亚分校的计算生物学家Brian Hie坦言，学术实验室雇佣研究程序员编写代码包的工作“现在已经过时了”。威斯康星大学麦迪逊分校的计算生物学家汉娜·韦梅特-斯蒂尔也表示，如果5年前建立实验室，她会考虑聘请研究程序员，但现在“真的看不到这种需求”。
这种变革已经引发实际岗位流失。美国翻译协会科学与技术分会会员人数在不到两年半内下降26%，一些前翻译人员甚至被迫转行成为外卖司机。德克萨斯大学奥斯汀分校的材料工程师卢南舒指出，在招聘研究生助理和博士后时已变得更加保守，部分原因正是人工智能的影响。
科学家们警告，若本科生、研究生无法获得学术实验室工作这一通往其他科学岗位的跳板，可能导致人才储备崩溃和长期衰退。尽管目前人工智能还无法真正提出新颖的研究想法，但它对科学就业市场的重塑已经势不可挡。