人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑科研領域的就業格局。從代碼編寫到基礎數據處理，從計算機建模到論文翻譯，多個傳統科研崗位正面臨被AI取代的挑戰。一項針對40余位學界與業界專家的調查顯示，AI的崛起已顯著減少了對初級科研人員的需求，尤其是那些承擔重復性、標準化任務的崗位。
在代碼生成與數據處理領域，AI的沖擊尤為明顯。美國斯坦福大學計算生物學家布萊恩·海伊指出，過去學術實驗室需要專門聘請程序員編寫科研代碼包，但如今AI已能勝任這類工作。美國威斯康星大學麥迪遜分校的漢娜·斯蒂爾也表示，五年前組建實驗室時聘請研究程序員是常規操作，但現在AI已能承擔大部分編碼任務，這一崗位的需求大幅下降。這種變化不僅影響了現有崗位，還抑制了新崗位的誕生。美國得克薩斯大學奧斯汀分校的材料工程師魯南姝透露，團隊在招聘研究生助理和博士后時更加謹慎，部分原因在于AI可以分擔部分工作。
科研翻譯崗位也未能幸免。隨著AI翻譯器的普及，美國翻譯協會科學與技術部門的會員數在不到兩年半時間內銳減26%。北卡羅來納州的海梅·拉塞爾曾從事臨床試驗文件翻譯工作，如今已轉型為醫療口譯員。她提到，部分同行甚至被迫轉行送外賣，這一現象令科研界深感憂慮。有科學家警告，若本科生、研究生及技術人員無法在實驗室獲得充分鍛煉，科研人才梯隊可能出現斷裂，影響行業的長期發展。
盡管AI對初級崗位造成沖擊，但多數研究者認為，高階科研任務仍需人類參與。英國倫敦大學學院量子物理學家喬納森·奧本海姆常讓AI模擬同行評審，但他認為AI無法提出新穎見解或判斷研究價值。美國威斯康星大學麥迪遜分校的卡魯·桑卡拉靈尕姆則強調，構思研究方向需要人機協作，人類需設計提示詞并防止AI“幻覺”——即系統虛構輸出。不過，美國弗吉尼亞大學經濟學家安東·科里內克認為，即使高階崗位，若專注于認知領域，也可能受到AI沖擊。他預言數學家明年將受影響，但這一觀點在數學界存在爭議。
實驗科學領域目前相對安全。AI與機器人驅動的自動化實驗室仍難以完成精細操作或解讀復雜結果。奧本海姆表示，在相當長時期內，AI難以對實驗者的工作產生較大沖擊。美國弗吉尼亞大學的一項研究也支持這一觀點：盡管AI工具“阿爾法折疊2”能預測蛋白質結構，但人工密集的成像法仍被沿用，許多蛋白仍需人工分析。這表明科學家可轉向解決人類具有“比較優勢”的難題。
研究者普遍認為，科研領域的變革要求從業者具備靈活應變的能力。適應AI技術的人將在新時代中找到生存空間，而固守傳統模式者可能面臨淘汰。這種轉變不僅關乎個人職業發展，更將影響整個科研生態的未來走向。
