我觉得不会。但科研工作者的工作方式一定会被重塑。很多人第一次用AI读论文的时候都会被震惊。上传几十篇文献。几分钟就能总结研究现状。还能帮你整理研究框架。以前可能要看一周的内容。现在半小时就搞完了。于是很多人开始担心既然AI都会看论文了那科研人员还有什么价值其实这个问题就像当年计算器出现的时候一样。计算器能算得比人快。但数学家没有消失。Excel能自动统计数据。会计也没有消失。因为工具解决的是效率问题。而科研解决的是创造问题。举个例子。AI可以告诉你过去五年关于人工智能教育应用的研究热点有哪些。哪些作者引用量最高。哪些结论出现频率最多。这些它做得越来越好。但它很难回答为什么大家都忽略了某个问题这个方向有没有新的研究价值如果现有理论解释不了现象怎么办这些恰恰是科研最核心的部分。我认识一个博士师兄。以前写文献综述要看上百篇文章。现在AI帮他筛选以后。工作量直接减少一大半。但他说自己反而更忙了。因为省下来的时间都拿去思考研究问题了。说白了。以前科研很多时间花在搬砖。现在AI把砖搬了。人反而要去做更难的事情。还有一个现实很多人忽略。AI能总结已有知识。但科研真正有价值的部分往往是发现未知知识。比如实验数据异常了。为什么异常理论预测错了。为什么错一个现象没人解释。能不能建立新模型这些问题连导师都未必知道答案。AI自然更不知道。它擅长的是从已有知识中寻找规律。不是凭空创造新的科学发现。所以未来最危险的不是科研工作者。而是只会做重复劳动的人。比如机械整理文献。机械格式修改。机械摘录数据。这些工作确实会越来越容易被AI替代。但真正优秀的研究者。价值反而会提高。因为所有人都能快速获取信息以后。真正稀缺的就不再是信息。而是判断力。同样100篇论文。AI都能读。但有人能从里面发现一个新问题。有人只能得到100篇摘要。差距就在这里。我觉得未来科研圈会出现一个很有意思的现象大家阅读文献的速度越来越接近。写作效率越来越接近。数据处理能力越来越接近。最后拉开差距的。可能只剩下三个东西选题能力。提出问题的能力。独立思考能力。所以如果问我AI会淘汰科研工作者吗我的答案是不会。但它会淘汰一部分只会重复劳动的科研方式。未来真正厉害的人大概率不是和AI竞争的人。而是懂科研、又懂利用AI的人。因为当所有人都拥有同样的工具时决定高度的从来不是工具本身而是使用工具的人。