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《自然》网站2月21日刊载了一项最新研究，调查了40余位学界与业界AI使用者。许多人坦言，AI的崛起已显著降低了对编写代码、处理基础数据人员的需求——这类工作以往多由研究生、博士后或非科班出身者承担；计算机建模等领域的初级岗位也岌岌可危，因为AI在此类任务中的表现远超初出茅庐的科学家；科学论文翻译等周边工作的生存空间也在萎缩。正如美国弗吉尼亚大学经济学家安东·科里内克所言，涉及“纯认知任务”的工作将首当其冲，这类与科研密切相关的工作，或将被AI迅速接管。
已有证据表明，AI已导致某些科学相关领域的人员失业。随着AI翻译器的普及，美国翻译协会科学与技术部门的会员数，在不到两年半时间内锐减26%。部分译者被迫转型。例如，北卡罗来纳州的海梅·拉塞尔，此前的工作是翻译临床试验文件，如今已转型为医疗口译员，负责医患间的口头传译。谈及昔日同行，有人甚至转行外卖骑手，令她唏嘘不已。
美国弗吉尼亚大学科学家开展的一项最新研究也令人稍感宽慰。尽管AI技术风起云涌，部分岗位依然坚挺。例如，AI工具“阿尔法折叠2”虽能胜任从推断氨基酸序列到精准预测蛋白质结构等诸多繁琐任务，但研究发现，人工密集的蛋白质结构成像法仍被沿用。许多蛋白AI依然难以精准识别，仍需人工分析。这表明AI并未令科学家变得无关紧要，他们可以转而解决人类具有“比较优势”的难题。
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