科学必须赢得的信任

编者按：周忠和为中国科学院院士、中国科学院古脊椎动物与古人类研究所研究员，同时也是中文科学与公共知识平台《知识分子》的总编辑。本文改编自他于2026年10月31日在“香港大学卓越人才论坛”北京站发表的主题演讲。

一篇科学论文表面上看自成一体：它有标题、作者署名、图表、参考文献和结论。然而，一篇论文真正的意义在于文本之外。它进入的是一个由人和实践构成的活的系统：批判性阅读的研究者、检验其逻辑推理的评审人、作出判断的期刊编辑、设定激励机制的资助方、以特定考核指标引导科研方向的研究机构，以及最终决定科学是否值得信任的公众。

科学之所以要求人们信任，绝非因为它以权威姿态自居，是因为它将自身的推导过程与核心证据完全公开以供检验。科学的力量不在于发表的每一项结果都是终极真理，而在于其方法、证据与论点可以被质疑、被检验，并在必要时被修正。

在2026年一篇探讨现代科学演进的文章中，生物化学家王晓东提出了一个非常值得重视的区分。他指出，同行评议的目的并不是为了证明某篇论文绝对正确，而是为了降低科研共同体接受错误的风险。这绝非微不足道的概念差别，它提醒我们：科学是一个有组织的怀疑过程，而不是一个批量生产即时确定性的工厂。

因此，科学出版的历史绝不仅仅是纸张与印刷的技术史。17世纪《哲学汇刊》（Philosophical Transactions）的创刊，开创了一种将观察结果公之于众并记录学术优先权的新方式。随着时间的推移，期刊与同行评议逐渐演变为组织、评估与保存研究成果的制度手段。如今，学术传播通常承担着四项相辅相成的职责：登记研究主张、传播成果、协助评估成果，以及维护学术档案。

这些功能至今依然不可或缺，但它们正承受着前所未有的巨大压力。当今的科学研究节奏更快、协作更广，并且与技术、经济和社会的宏大抱负绑定得更为紧密。这种扩张固然体现了科学知识影响力的延伸，但也容易带来一种诱惑，试图让论文和期刊同时承担过多的角色。

一句古老的中国警言道出了这种激励机制扭曲的困境。《墨子》记载：“楚王好细腰，宫中多饿死。”这里的核心要旨并非要把今天的科研体制与古代宫廷相提并论，而是提醒我们：人们总会极快地学会去迎合某种制度所奖励的行为。

一篇论文的核心本应是传达一项发现并将其载入学术史册。然而，它却日益演变为衡量个人价值、实验室学术地位乃至机构争夺稀缺资源时的代名词。在2026年的另一篇文章中，王立铭探讨了学术荣誉如何变成一种可直接兑换为资源与地位的“硬通货”。这一追问极具价值，因为它将视线从单纯的个人品德转向了真正塑造行为模式的机制环境。

当“这项工作揭示了什么”这一根本问题，被“它发表在哪里”或“它能多快被量化计分”所取代时，科学判断力就不可避免地遭到了削弱。《旧金山科研评估宣言》（DORA）明确指出，基于期刊的评价指标，绝不应该直接套用于评估某篇具体论文的质量或某位科学家的实际贡献。数字固然可以是直观的描述工具，但当它们提供了一种比真正深入的评估更容易行政化管理的“精准假象”时，其危害极其巨大。

同行评议机制也面临着同样的困境。同行评议至关重要，但它绝非一台万无一失的真理鉴定机。评审人贡献了专业知识、学术经验与批判性视角，能够识别出薄弱的逻辑推理、不充分的证据以及过度夸大的结论。然而，评审过程毕竟是由时间有限、信息不完整、甚至可能存在潜在竞争关系的学者个人来完成的。同行评议应当被视为一种要求极高的学术奉献，而不应被当成一种将所有责任从作者单向转移给期刊的例行仪式。

在讨论可重复性与可再现性时，同样需要保持这种严谨。这两个概念常被混为一谈，仿佛单次成功或失败的重复尝试就能判定一个复杂科学问题的终局。可重复性通常指基于相同的数据与代码能否得出一致的结果，而可再现性则关乎使用全新的数据或方法，能否对同一问题得出相符的结论。两者皆不可或缺，但任何一方都无法替代对研究情境、不确定性以及累积证据整体权重的综合考量。

因此，一次未能成功再现的尝试，并不自动意味着先前的研究毫无价值；同样，再现过程中的困难也不应被轻率忽视。它往往能揭示出先前遗漏的技术细节、隐蔽的变量差异、脆弱的实验方法，或是值得深入探索的新课题。科学之所以变得愈发强大，不是因为避开了这些时刻，而是因为它拥有足够的耐心与合理的激励机制，去诚实地调查并厘清这些差异。

我们也应当勇于对科学出版与传播的范式展开探索与实验。传统期刊依然举足轻重，但它们不必独自背负所有的功能重担。如今，一些创新尝试选择先以预印本形式公开研究成果，随后公开评议意见与编辑评估；另一些尝试则组织跨共同体的预印本评估。这些探索并未消除对专业同行与审慎编辑的需求，其价值在于将过去常常被强行挤压在“发表”这单一节点上的多项任务进行了有效解耦，即分享成果、审视检验，以及评估其值得赋予多少信任。

同样的原则亦适用于科研资助与人才评价体系。资源与学术认可的分配当然离不开价值判断，但一个健康的学术生态，绝不应当只奖励可预测的结果、快速的产出或轻车熟路的研究路径。它必须为长期深耕的探索、跨学科研究、对重要发现的重复验证，以及那些短期内显现不出直接价值的深层追问保留充足的生存空间。

人工智能的快速发展使这项任务变得更加紧迫。AI能够显著辅助文献检索、代码编写、文本翻译与日常文稿起草，极大地提升科学传播的速度与数量。然而，人工智能绝对无法替代人类承担科学责任。工具无法解释潜在的利益冲突，无法为学术错误承担后果，也无法最终判定证据是否足以支撑某项结论。在这个强大工具井喷的时代，作者所肩负的人类天职（诚实、披露与责任）非但没有被削弱，反而比以往任何时候都更加关键。

这对于我们应当如何培养下一代研究者带来了深远启示。青年学者当然需要扎实的专业技能，但他们更需要学会如何提出真正有价值的科学问题、保持独立思考、客观评估他人的学术证据，并向更广泛的受众清晰阐述自己的研究。科学声誉绝非个人头脑上的光环，它是整套共享信任体系中不可割裂的一环。

我们的目标并不是要倒退回那个想象中更加简单的“科学田园时代”。当今的现代科研事业比以往任何时候都更为庞大、多元且能力卓著。我们真正的任务，是确保科学领域的各项制度与机制能够配得上这一巨大的成功。持久的信任绝不会来自一个声名显赫的标志、一个冰冷的高评分，或是某位单一的把关者。它必须根植于这样一种科学文化：主张可以被公开放大核查，学术贡献能够被负责任地归属，不确定性绝不被刻意掩盖，而人类的好奇心依然被鼓励去勇敢冒险。

本内容以英文版本为准