科學必須贏得的信任

編者按： 周忠和為中國科學院院士、中國科學院古脊椎動物與古人類研究所研究員，同時也是中文科學與公共知識平台《知識分子》的總編輯。本文改編自他於 2026 年 10 月 31 日在「港大卓越人才論壇」北京站發表的主題演講。

一篇科學論文表面上看自成一體：它有標題、作者署名、圖表、參考文獻和結論。然而，一篇論文真正的意義在於文本之外。它進入的是一個由人和實踐構成的活的系統：批判性閱讀的研究者、檢驗其邏輯推理的評審人、作出判斷的期刊編輯、設定激勵機制的資助方、以特定考核指標引導科研方向的研究機構，以及最終決定科學是否值得信任的公眾。

科學之所以要求人們信任，絕非因為它以權威姿態自居，而是因為它將自身的推導過程與核心證據完全公開以供檢驗。科學的力量不在於發表的每一項結果都是終極真理，而在於其方法、證據與論點可以被質疑、被檢驗，並在必要時被修正。

在 2026 年一篇探討現代科學演進的文章中，生物化學家王曉東提出了一個非常值得重視的區分。他指出，同行評議的目的並不是為了證明某篇論文絕對正確，而是為了降低科研共同體接受錯誤的風險。這絕非微不足道的概念差別，它提醒我們：科學是一個有組織的懷疑過程，而不是一個批量生產即時確定性的工廠。

因此，科學出版的历史絕不僅僅是紙張與印刷的技術史。17 世紀《哲學會報》（Philosophical Transactions）的創刊，開創了一種將觀察結果公之於眾並記錄學術優先權的新方式。隨著時間的推移，期刊與同行評議逐漸演變為組織、評估與保存研究成果的制度手段。如今，學術傳播通常承擔著四項相輔相成的職責：登記研究主張、傳播成果、協助評估成果，以及維護學術檔案。

這些功能至今依然不可或缺，但它們正承受著前所未有的巨大壓力。當今的科學研究節奏更快、協作更廣，並且與技術、經濟和社會的宏大抱負綁定得更為緊密。這種擴張固然體現了科學知識影響力的延伸，但也容易帶來一種誘惑，試圖讓論文和期刊同時承擔過多的角色。

一句古老的中國警言道出了這種激勵機制扭曲的困境。《墨子》記載：「楚王好細腰，宮中多餓死。」這裡的核心要旨並非要把今天的科研體制與古代宮廷相提並論，而是提醒我們：人們總會極快地學會去迎合某種制度所獎勵的行為。

一篇論文的核心本應是傳達一項發現並將其載入學術史冊。然而，它卻日益演變為衡量個人價值、實驗室學術地位乃至機構爭奪稀缺資源時的代名詞。在 2026 年的另一篇文章中，王立銘探討了學術榮譽如何變成一種可直接兌換為資源與地位的「硬通貨」。這一追問極具價值，因為它將視線從單純的個人品德轉向了真正塑造行為模式的機制環境。

當「這項工作揭示了什麼」這一根本問題，被「它發表在哪裡」或「它能多快被量化計分」所取代時，科學判斷力就不可避免地遭到了削弱。《舊金山科研評估宣言》（DORA）明確指出，基於期刊的評價指標，絕不應該直接套用於評估某篇具體論文的質量或某位科學家的實際貢獻。數字固然可以是直觀的描述工具，但當它們提供了一種比真正深入的評估更容易行政化管理的「精準假象」時，其危害極其巨大。

同行評議機制也面臨著同樣的困境。同行評議至關重要，但它絕非一台萬無一失的真理鑑定機。評審人貢獻了專業知識、學術經驗與批判性視角，能夠識別出薄弱的邏輯推理、不充分的證據以及過度誇大的結論。然而，評審過程畢竟是由時間有限、資訊不完整、甚至可能存在潛在競爭關係的學者個人來完成的。同行評議應當被視為一種要求極高的學術奉獻，而不應被當成一種將所有責任從作者單向轉移給期刊的例行儀式。

在討論可重複性與可再現性時，同樣需要保持這種嚴謹。這兩個概念常被混為一談，彷彿單次成功或失敗的重複嘗試就能判定一個複雜科學問題的終局。可重複性通常指基於相同的數據與代碼能否得出一致的結果，而可再現性則關乎使用全新的數據或方法，能否對同一問題得出相符的結論。兩者皆不可或缺，但任何一方都無法替代對研究情境、不確定性以及累積證據整體權重的綜合考量。

因此，一次未能成功再現的嘗試，並不自動意味著先前的研究毫無價值；同樣，再現過程中的困難也不應被輕率忽視。它往往能揭示出先前遺漏的技術細節、隱蔽的變量差異、脆弱的實驗方法，或是值得深入探索的新課題。科學之所以變得愈發強大，不是因為避開了這些時刻，而是因為它擁有足夠的耐心與合理的激勵機制，去誠實地調查並釐清這些差異。

我們也應當勇於對科學出版與傳播的範式展開探索與實驗。傳統期刊依然舉足輕重，但它們不必獨自背負所有的功能重擔。如今，一些創新嘗試選擇先以預印本形式公開研究成果，隨後公開評議意見與編輯評估；另一些嘗試則組織跨共同體的預印本評估。這些探索並未消除對專業同行與審慎編輯的需求，其價值在於將過去常常被強行擠壓在「發表」這單一節點上的多項任務進行了有效解耦，即分享成果、審視檢驗，以及評估其值得賦予多少信任。

同樣的原則亦適用於科研資助與人才評價體系。資源與學術認可的分配當然離不開價值判斷，但一個健康的學術生態，絕不應當只獎勵可預測的結果、快速的產出或輕車熟路的研究路徑。它必須為長期深耕的探索、跨學科研究、對重要發現的重複驗證，以及那些短期內顯現不出直接價值的深層追問保留充足的生存空間。

人工智能的快速發展使這項任務變得更加緊迫。AI 能夠顯著輔助文獻檢索、代碼編寫、文本翻譯與日常文稿起草，極大地提升科學傳播的速度與數量。然而，人工智能絕對無法替代人類承擔科學責任。工具無法解釋潛在的利益衝突，無法為學術錯誤承擔後果，也無法最終判定證據是否足以支撐某項結論。在這個強大工具井噴的時代，作者所肩負的人類天職——誠實、披露與責任——非但沒有被削弱，反而比以往任何時候都更加關鍵。

這對於我們應當如何培養下一代研究者帶來了深遠啟示。青年學者當然需要扎實的專業技能，但他們更需要學會如何提出真正有價值的科學問題、保持獨立思考、客觀評估他人的學術證據，並向更廣泛的受眾清晰闡述自己的研究。科學聲譽絕非個人頭腦上的光環，它是整套共享信任體系中不可割裂的一環。

我們的目標並不是要倒退回那個想像中更加簡單的「科學田園時代」。當今的現代科研事業比以往任何時候都更為龐大、多元且能力卓著。我們真正的任務，是確保科學領域的各項制度與機制能夠配得上這一巨大的成功。持久的信任絕不會來自一個聲名顯赫的標誌、一個冰冷的高評分，或是某位單一的把關者。它必須根植於這樣一種科學文化：主張可以被公開放大核查，學術貢獻能夠被負責任地歸屬，不確定性絕不被刻意掩蓋，而人類的好奇心依然被鼓勵去勇敢冒險。

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