嘿，跟你聊点AI这东西，我听那个刘霞记者讲，《自然》2月21号发了篇文章，问了问大家AI这股大浪会冲掉谁的饭碗。结果发现好多科研岗位都被卷进去了。比如给论文润色、理文献这些活儿，AI早就干得不错了，但对代码编写和数据处理岗位的影响最狠。你想啊，以前研究生、博士后或者非专业人士都要干的工作，现在AI全包办了。像美国弗吉尼亚大学的经济学家安东·科里内克就说，涉及“纯认知任务”的工作最危险，搞科研的人要是还不适应就得被淘汰。 不过好在动手干实验的岗位和那些管项目的资深科学家暂时还挺安全。这是因为实验室里很多精细活儿机器人还搞不定。美国得克萨斯大学奥斯汀分校的材料工程师鲁南姝说他们招人都更谨慎了，不光是因为经费紧张，AI也能帮忙分担部分工作。这对学生们其实是个坏消息，因为这种锻炼人的机会少了，以后想往上爬就难了。就像威斯康星大学麦迪逊分校的克劳斯·威尔克讲的，虽然用AI省钱省事了，但人才梯队可能会断掉。 还有件事儿挺让人叹气的。美国翻译协会那边的数据显示，不到两年半时间里会员数量锐减了26%。北卡罗来纳州有个叫海梅·拉塞尔的人以前翻译临床试验文件呢，现在被逼得只能去做医疗口译员了。他说他以前的同事有的甚至去送外卖去了，你说这惨不惨？ 虽说高端岗位还撑得住。英国伦敦大学学院的乔纳森·奥本海姆就觉得AI提不出什么新点子。威斯康星大学麦迪逊分校的卡鲁·桑卡拉灵尕姆也认为构思研究方向得靠人机配合才行。虽然科里内克觉得数学家明年也得遭殃了，但科学界对此好像还有点不服气。 再看看实验室那边的情况。奥本海姆说短期内AI还没法让实验员下岗。弗吉尼亚大学的研究也发现，虽然“阿尔法折叠2”能帮着预测蛋白质结构之类的复杂事儿，但有些人工密集的成像法还是得靠人。这就说明AI再厉害也不能完全替代人类科学家去解决那些真正难搞的问题。 说白了啊，AI这股风是刮得挺大的，那些跟数据代码打交道的人日子肯定不好过。但你要是想在这个新时代站稳脚跟就得学着灵活点、适应点变化才行。像布莱恩·海伊就感慨说以前专门请程序员写代码包的日子早就一去不复返了；汉娜·斯蒂尔也说现在她再也不用专门请研究程序员了；鲁南姝更是直言他们团队招人时会更考虑这些变化；而汉娜·斯蒂尔甚至觉得这种替代对科研界长期是个隐患呢；克劳斯·威尔克也担心人才梯队会断掉；乔纳森·奥本海姆和卡鲁·桑卡拉灵尕姆都强调了人类的独特价值；安东·科里内克更是直言数学家明年也得遭殃了；奥本海姆则说实验员暂时还不用慌；北卡罗来纳州的海梅·拉塞尔的经历更是让人唏嘘不已；那26%的锐减数据就是最直接的证明啊！