评分 6.67 · 来源：36氪 - 科技频道 · 发布于 2026-03-30
评分依据：良好内容，有一定信息量和实用价值
要点
多年以后，面对诺贝尔奖杯，Geoffrey Hinton 也许会回想起 1986 年那篇没什么人看好的论文，以及几个年轻人愿意陪他一起写代码跑实验的那个下午。 今天，这样的年轻人正在消失。 1986 年，Hinton 发表了反向传播算法的关键论文。当时他是一个年轻的认知科学研究者，做的方向没什么人看好，神经网络在学术界是边缘话题。他有的东西很少：一个职位不高的学术岗位、一群愿意跟他一起写代码跑实验的初级研究者，以及足够的试错空间。 现在，这三样东西都在被 AI 吃掉。 48 位科学家的答案 今年 2 月，Nature 采访了 48 位不同学科的研究学者，提了一个直接的问题：AI 正在威胁哪些科学岗位？ 答案出人意料地一致。正在被替代的是纯认知型任务：写代码、跑模型、做数据分析， 这些曾经是研究生、博士后和初级研究人员的日常工作，现在 AI 做得更快更好。 MIT 机械工程教授赵宣赫说得直白：「这甚至不是未来的事，是正在发生的事。」Stanford 计算生物学家 Brian Hie 更绝：实验室专门雇来写代码的研究程序员？「这个岗位现在已经过时了。」威斯康星大学计算生物学家 Hannah Wayment-Steele 说，如果她五年前建实验室，一定会招一个研究程序员。但现在？「我真的看不到这个必要了。」 原因之一当然是预算越来越吃紧，但另一个原因，也很明确：AI。 还替代不了的是动手
🤖 AI 点评
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