深度思考，醫(yī)藥人，會被AI取代么？

零點已至，舊世界崩塌，新秩序當立！

這還真不是狼來了的危言聳聽，biubiu閃金光的博士學位、實驗室里數(shù)年的刻苦努力、引以為傲的研發(fā)直覺，在AI算法面前，輕如鴻毛，甚至一毛不值。（AI未來的趨勢可以看胖貓之前的文章：《》）

AI正在以秒為單位，吞噬一個醫(yī)藥博士積累半生研發(fā)的經(jīng)驗。 它不睡覺、沒偏見、不內(nèi)耗，把曾經(jīng)研發(fā)人才的履歷迅速的掃入歷史，AI正在重寫生物醫(yī)藥行業(yè)人才戰(zhàn)略的底層協(xié)議。

要么，進化；要么，被代碼徹底抹除！在這場職業(yè)物種大滅絕中，我們醫(yī)藥人該如何進化呢？

01

終結(jié)“蘿卜坑”

曾經(jīng)的主流職業(yè)規(guī)劃路徑是考入名校拿到PhD、學術(shù)無門后進入大廠打工、在研發(fā)的一個點上深耕，從一線研發(fā)人員逐漸到技術(shù)總監(jiān)，通過可預測的職位的晉升獲得職業(yè)安全感。

幸運的話，在職業(yè)生涯的中后期，優(yōu)秀的人再憑借老資歷，跳槽到一個小的Biotech做個C level的特種兵或找個有錢的冤大頭一起創(chuàng)業(yè)，大都還是混得相當不錯的。

在AI時代，傳統(tǒng)的職位和職業(yè)發(fā)展正在沒落，類似“藥物化學科學”或“臨床數(shù)據(jù)分析師”類的崗位正在被解構(gòu)。

一種新的、兼容數(shù)個崗位功能的工作形式會在未來出現(xiàn)，他們以“數(shù)字游民”的身份同時服務(wù)于多家公司，或者同一公司的多個崗位，上午在做靶點驗證的AI模型優(yōu)化，下午就在協(xié)調(diào)跨國CRO的生產(chǎn)。

這時候如果還守著那個規(guī)劃中的總監(jiān)頭銜不松手，可能真的會失去與真實世界接軌的最后機會。

02

知識大貶值

在新的大 環(huán)境下，最有價值的技能可能就是“學習能力”本身了。學習如何學習已從素質(zhì)教育變成了必要的生存技能，所以可能腦機接口會蠻重要。（請看胖貓之前寫的文章《》）

專業(yè)知識在AI面前幾乎免費，每個人都可以廉價的擁有接入全球頂級知識接口的能力。 當然擁有了接入知識的機會并不等于擁有知識本身，能學到多少，消化多少才是真本事，這時候“提問的能力”就貴過黃金了。

AI可以瞬間提供幾乎不受限的背景資料、化合物合成路徑、預測蛋白質(zhì)折疊結(jié)構(gòu)，問題是你真的知道自己在找什么嗎？

過去評價一個科學家或者工藝專家，主要看他經(jīng)歷和主導過多少創(chuàng)新項目，但是AI時代評價一個科學家，要看他能向AI提出多么刁鉆、深刻且具備直覺性的好問題。

當信息秒速更新，專業(yè)深度如果不能轉(zhuǎn)化成對新工具的駕馭力，那這種深度就不會再構(gòu)成職業(yè)壁壘。如何和大數(shù)據(jù)、大模型交互，如何把好奇心轉(zhuǎn)化成新工具的生產(chǎn)力，這會成為新的人才標準。

03

“判斷力”是AI時代最后的護城河

靠AI做分析和決策，讓流程自動化，研發(fā)效率至上將成為藥物研發(fā)的主旋律。 今天科學家可能需要親自下場篩選分子；明天，他就需要有能力指揮一個由十個AI agent組成的軍團去篩選分子。

技術(shù)專家的價值不再 產(chǎn)生單打獨斗的“做”，甚至傳統(tǒng)技術(shù)管理崗位都會從帶領(lǐng)團隊轉(zhuǎn)變?yōu)楹痛笮蜋C器兵團的交互。

AI越強大，人性的“偏見”和“直覺”就越發(fā)的珍貴。判斷力才是無法被AI自動化的X因素，它連接著人腦的洞察與行動，包含對臨床倫理的敬畏、對行業(yè)周期的體感、以及對復雜人性的博弈。

所以，別怕被AI替代，任何時候能替代你的只有你自己。

AI當下，在AI給出五個完美的備選方案時，是否具備那份足以承擔風險的、人類獨有的決斷力，才是不被替代的前提。

一款藥物研發(fā)的成功將不再取決于你手中握有多少數(shù)據(jù)，而取決于你如何思考、如何學習、以及在關(guān)鍵時刻，你敢不敢推翻自己已有的認知。

這是最壞的時代，因為所有的安全感都在瓦解；這也是最好的時代，因為我們終于回歸了人類最本質(zhì)的力量：思考與決斷。

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