人工智能技術正以前所未有的速度重塑科研領域的生態格局，從基礎數據處理到科研代碼編寫，從文獻翻譯到計算機建模，多個傳統崗位面臨前所未有的挑戰。一項針對全球40余位科研人員與AI從業者的調查顯示，AI的廣泛應用已顯著改變科學就業市場的需求結構，部分崗位甚至出現萎縮趨勢。

代碼編寫與數據處理崗位首當其沖。美國斯坦福大學計算生物學家布萊恩·海伊指出，以往需要專業程序員完成的科研代碼包開發工作，如今已被AI工具全面替代。威斯康星大學麥迪遜分校的漢娜·斯蒂爾透露，五年前組建實驗室時，聘請研究程序員是標準配置，但現在AI已能承擔所有編碼任務，這類崗位的招聘需求幾乎消失。得克薩斯大學奧斯汀分校的材料工程師魯南姝也表示，團隊在招聘研究生助理時更加謹慎，部分原因正是AI可以分擔部分工作。

科學文獻翻譯領域同樣遭遇沖擊。美國翻譯協會科學與技術部門的會員數量在兩年半內銳減26%，部分譯者被迫轉型。北卡羅來納州的海梅·拉塞爾從臨床試驗文件翻譯轉行醫療口譯，她的同行中甚至有人選擇成為外賣騎手。這種轉變反映出AI翻譯工具對傳統語言服務行業的深刻影響。

科研崗位的變革不僅體現在招聘需求上，更影響著人才梯隊建設。得克薩斯大學奧斯汀分校的克勞斯·威爾克警告，如果本科生和研究生無法在實驗室獲得充分鍛煉，科研界將面臨人才斷層的危機。他承認，雖然AI能以更低成本提高產出，但這種效率提升可能以犧牲科研人才培養為代價。

盡管如此，高階科研任務仍被視為人類的"安全區"。英國倫敦大學學院量子物理學家喬納森·奧本海姆通過實驗發現，AI雖然能模擬同行評審過程，但無法提出真正新穎的研究見解。威斯康星大學麥迪遜分校的卡魯·桑卡拉靈尕姆認為，人機協作是最佳模式——人類負責設計研究提示詞，AI則輔助生成假設，這種模式既能發揮AI優勢，又能避免其"幻覺"問題。

實驗技術崗位展現出更強的韌性。AI驅動的自動化實驗室雖能完成部分任務，但仍難以處理精細實驗操作和復雜結果解讀。奧本海姆預測，實驗人員的工作在相當長時期內不會受到重大沖擊。弗吉尼亞大學的研究也證實，盡管AI工具"阿爾法折疊2"能預測蛋白質結構，但人工密集的成像方法仍在沿用，許多蛋白質仍需人工分析才能準確識別。

這種分工演變正在重塑科研價值鏈。研究者普遍認為，科學家應將精力轉向解決人類具有比較優勢的難題，例如設計創新實驗方案、解讀多維度數據等。正如某位受訪者所言："AI不是競爭對手，而是讓我們能專注于更重要工作的工具。"這種認知轉變或許將成為科研領域適應技術變革的關鍵。