多年以后，面對諾貝爾獎杯，Geoffrey Hinton 也許會回想起 1986 年那篇沒什么人看好的論文，以及幾個年輕人愿意陪他一起寫代碼跑實驗的那個下午。

今天，這樣的年輕人正在消失。

1986 年，Hinton 發(fā)表了反向傳播算法的關(guān)鍵論文。當(dāng)時他是一個年輕的認知科學(xué)研究者，做的方向沒什么人看好，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)術(shù)界是邊緣話題。他有的東西很少：一個職位不高的學(xué)術(shù)崗位、一群愿意跟他一起寫代碼跑實驗的初級研究者，以及足夠的試錯空間。

現(xiàn)在，這三樣?xùn)|西都在被 AI 吃掉。

48 位科學(xué)家的答案

今年 2 月，Nature 采訪了 48 位不同學(xué)科的研究學(xué)者，提了一個直接的問題：AI 正在威脅哪些科學(xué)崗位？

答案出人意料地一致。正在被替代的是純認知型任務(wù)：寫代碼、跑模型、做數(shù)據(jù)分析，這些曾經(jīng)是研究生、博士后和初級研究人員的日常工作，現(xiàn)在 AI 做得更快更好。

MIT 機械工程教授趙宣赫說得直白：「這甚至不是未來的事，是正在發(fā)生的事?！筍tanford 計算生物學(xué)家 Brian Hie 更絕：實驗室專門雇來寫代碼的研究程序員？「這個崗位現(xiàn)在已經(jīng)過時了?！雇箍敌谴髮W(xué)計算生物學(xué)家 Hannah Wayment-Steele 說，如果她五年前建實驗室，一定會招一個研究程序員。但現(xiàn)在？「我真的看不到這個必要了?！?/p>

原因之一當(dāng)然是預(yù)算越來越吃緊，但另一個原因，也很明確：AI。

還替代不了的是動手做實驗的人、提出原創(chuàng)問題的人、組織協(xié)調(diào)整個研究項目的人。倫敦大學(xué)學(xué)院量子物理學(xué)家 Jonathan Oppenheim 說，AI「沒有能力真正提出新穎的想法」。至于 AI 控制實驗室？「還無法完成很多任務(wù)，也難以解讀實驗結(jié)果?！?/p>

這形成了一個奇特的分裂：AI 最能夠替代的，恰恰是科學(xué)家職業(yè)生涯的起點。

這并非科學(xué)界獨有的現(xiàn)象。過去一年的多項研究都指向同一個結(jié)論：AI 對勞動力市場的沖擊集中在入門級崗位。Revelio Labs 的數(shù)據(jù)顯示，自 2023 年以來，美國入門級崗位的招聘發(fā)布量下降了 35%。Snowflake 與 Omdia 的聯(lián)合報告發(fā)現(xiàn)，在所有因 AI 導(dǎo)致的崗位削減中，63%發(fā)生在入門級別。Stanford 數(shù)字經(jīng)濟實驗室的研究更具體：在 AI 高暴露職業(yè)中，22 至 25 歲年輕人的就業(yè)率自 2022 年以來下降了近 20%。在崗者的失業(yè)率沒有顯著上升，但新人的入職率在下降。

科學(xué)界是這個趨勢最清晰，也最危險的案例。在大多數(shù)行業(yè)，入門級崗位的消失意味著年輕人少了一個掙錢的機會；在科研領(lǐng)域，入門級崗位的消失意味著，一個學(xué)科失去了培養(yǎng)下一代科學(xué)家的通道。

門票消失了

數(shù)據(jù)分析、寫代碼、跑模型，這些任務(wù)聽起來是「基礎(chǔ)工作」，但它們同時是年輕科學(xué)家進入學(xué)術(shù)圈的門票。你不會一上來就成為大牛，你得先當(dāng)研究生，幫導(dǎo)師跑數(shù)據(jù)、寫代碼、調(diào)參數(shù)。在這個過程中你學(xué)會如何提問、如何設(shè)計實驗、如何在失敗中發(fā)現(xiàn)方向。

這些才是 AI 做不了的事。但你需要先做那些 AI 能做的事，才能學(xué)會那些 AI 做不了的事。

這就是問題所在。當(dāng)研究程序員不再必須，當(dāng)研究生名額被壓縮，當(dāng)「寫代碼跑數(shù)據(jù)」這個入口被 AI 堵死，年輕人進入科學(xué)共同體的路徑就斷了。

UT Austin 計算生物學(xué)家 Claus Wilke 的警告是整篇文章最重的一句話：「可能短期內(nèi)每一塊錢的預(yù)算可以有更多的產(chǎn)出，但代價是人才管道的崩塌和長期衰退?！?/p>

這句話說得嚴重點：省了一個研究生的工資，但可能毀了一個未來的 Hinton。

Nature 這篇報道里有一個容易被忽略的細節(jié)：美國翻譯協(xié)會科技翻譯分會的成員人數(shù)，在 2.5 年內(nèi)下降了 26%。曾經(jīng)翻譯臨床試驗文件的譯者 Jaime Russell 現(xiàn)在轉(zhuǎn)行做了醫(yī)療口譯，因為口譯需要的實時判斷和人際感知，AI 還做不到。但她認識的同行里，有人已經(jīng)在送外賣……

「很令人難過」，她說。這展示了 AI 入局后的兩種走向：一種是「遷移」，你還能找到 AI 夠不著的相鄰崗位；另一種是徹底出局。

不過，弗吉尼亞大學(xué)經(jīng)濟學(xué)家 Jerry Qian 對 AlphaFold2 的研究提供了一個更有希望的案例。AlphaFold2 能以接近實驗精度預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，成本只是傳統(tǒng)方法的零頭。Jerry Qian 發(fā)現(xiàn)，在 AlphaFold 能高置信度預(yù)測的蛋白質(zhì)上，人類的實驗研究產(chǎn)出下降了 35%。但科學(xué)家并沒有失業(yè)，他們轉(zhuǎn)向了 AlphaFold 預(yù)測不好的蛋白質(zhì)，專攻 AI 搞不定的難題?！窤I 沒有讓科學(xué)家變得無關(guān)緊要，」人類找到了自己的相對優(yōu)勢。

當(dāng) AI 跑馬圈地，在場內(nèi)的科學(xué)家，就會遷徙到 AI 邊界之外。但關(guān)鍵詞是「在場內(nèi)的」，他們有知識、有經(jīng)驗、有判斷力，知道該往哪遷。

AI 正在毀掉下一個 Hinton

那下一代還沒進場的人呢？

1986 年的 Hinton 在做什么？寫代碼，跑實驗，調(diào)參數(shù)。他做的每一件事，都是今天 Nature 調(diào)查中被列為「正在被替代」的任務(wù)。如果他生在今天，搞不好連進實驗室的機會都沒有。尤其是，他想做的方向既邊緣、又太不確定有沒有未來，會拿寶貴的資源和預(yù)算給到他，實屬押寶。

這個問題的尖銳之處在于，從純粹經(jīng)濟的角度看，這完全理性。如果 AI 能在兩小時內(nèi)完成一個研究生兩周的數(shù)據(jù)分析工作，為什么還要招人？經(jīng)費有限，出來混要的是產(chǎn)出，不是慈善。

Nature 調(diào)查中的每一個被砍掉的初級崗位，都有充分的局部理由。但當(dāng)所有局部理性的決策成立時，系統(tǒng)性的后果就浮現(xiàn)了：整個學(xué)科的人才入口在收窄。這是一個經(jīng)典的集體行動困境，每個個體的最優(yōu)解加在一起，產(chǎn)生了集體的最差解。短期內(nèi)論文產(chǎn)量上升，長期看科學(xué)共同體萎縮。更多的研究，更少的研究者。Nature 的調(diào)查顯示這不是假設(shè)，它已經(jīng)在發(fā)生。

AI 替代的當(dāng)然不是 Hinton，AI 替代的是 Hinton 成為 Hinton 之前的那個人。

Terence Tao 在 Nature 里說，「如果我們適應(yīng)——我認為我們必須適應(yīng)——那我們就能存活」。但 Tao 說的是已經(jīng)在場內(nèi)的人，問題是，重點不在于現(xiàn)在的科學(xué)家能不能適應(yīng)，而是未來的科學(xué)家還有沒有機會進場去適應(yīng)。

誰負責(zé)培養(yǎng) AI 做不了的事的人？

科學(xué)究竟靠什么進步？有時候就是靠那一點靈光一現(xiàn)，靠某個人在某個深夜看著一組異常數(shù)據(jù)，突然想到：「等一下，如果這不是異常呢？」。

這種直覺不是從課本上學(xué)的，是在無數(shù)次失敗的實驗和數(shù)據(jù)清洗中磨練出來的。

2016 年李世石對弈 AlphaGo，第78手棋超出了 AI 的判斷范圍，被稱為神之一手，記者捕捉到李世石下場后的笑容. 圖片來自：news1

Hinton 之所以能在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的寒冬中堅持三十年，不是因為他有超人的智力，而是因為他在早期做過足夠多「基礎(chǔ)工作」，積累了對問題的深層直覺。這些直覺不能被 prompt 出來，也不能被 fine-tune 出來。這些，支撐起了他在關(guān)鍵時候的一點靈光，正如李祀石對戰(zhàn) AlphaGo 時的第 78 手。

所以 48 位科學(xué)家的答案，真正的含義不是「AI 替代不了什么」，而是：我們正在切斷培養(yǎng)「AI 替代不了的人」的唯一路徑。

人才管道一旦崩塌，不是明年的問題，是十年后的問題。到那時候，AI 也許能寫出所有的代碼——但誰來告訴它該寫什么？

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