人工智能技术正以前所未有的速度重塑科研领域的生态格局，从基础数据处理到科研代码编写，从文献翻译到计算机建模，多个传统岗位面临前所未有的挑战。一项针对全球40余位科研人员与AI从业者的调查显示，AI的广泛应用已显著改变科学就业市场的需求结构，部分岗位甚至出现萎缩趋势。
代码编写与数据处理岗位首当其冲。美国斯坦福大学计算生物学家布莱恩·海伊指出，以往需要专业程序员完成的科研代码包开发工作，如今已被AI工具全面替代。威斯康星大学麦迪逊分校的汉娜·斯蒂尔透露，五年前组建实验室时，聘请研究程序员是标准配置，但现在AI已能承担所有编码任务，这类岗位的招聘需求几乎消失。得克萨斯大学奥斯汀分校的材料工程师鲁南姝也表示，团队在招聘研究生助理时更加谨慎，部分原因正是AI可以分担部分工作。
科学文献翻译领域同样遭遇冲击。美国翻译协会科学与技术部门的会员数量在两年半内锐减26%，部分译者被迫转型。北卡罗来纳州的海梅·拉塞尔从临床试验文件翻译转行医疗口译，她的同行中甚至有人选择成为外卖骑手。这种转变反映出AI翻译工具对传统语言服务行业的深刻影响。
科研岗位的变革不仅体现在招聘需求上，更影响着人才梯队建设。得克萨斯大学奥斯汀分校的克劳斯·威尔克警告，如果本科生和研究生无法在实验室获得充分锻炼，科研界将面临人才断层的危机。他承认，虽然AI能以更低成本提高产出，但这种效率提升可能以牺牲科研人才培养为代价。
尽管如此，高阶科研任务仍被视为人类的"安全区"。英国伦敦大学学院量子物理学家乔纳森·奥本海姆通过实验发现，AI虽然能模拟同行评审过程，但无法提出真正新颖的研究见解。威斯康星大学麦迪逊分校的卡鲁·桑卡拉灵尕姆认为，人机协作是最佳模式——人类负责设计研究提示词，AI则辅助生成假设，这种模式既能发挥AI优势，又能避免其"幻觉"问题。
实验技术岗位展现出更强的韧性。AI驱动的自动化实验室虽能完成部分任务，但仍难以处理精细实验操作和复杂结果解读。奥本海姆预测，实验人员的工作在相当长时期内不会受到重大冲击。弗吉尼亚大学的研究也证实，尽管AI工具"阿尔法折叠2"能预测蛋白质结构，但人工密集的成像方法仍在沿用，许多蛋白质仍需人工分析才能准确识别。
这种分工演变正在重塑科研价值链。研究者普遍认为，科学家应将精力转向解决人类具有比较优势的难题，例如设计创新实验方案、解读多维度数据等。正如某位受访者所言："AI不是竞争对手，而是让我们能专注于更重要工作的工具。"这种认知转变或许将成为科研领域适应技术变革的关键。
