科学研究

科学研究的伦理问题向来是人们关注的焦点。著名智库美国兰德公司（RAND）此前发布《科学研究中的伦理》报告认为，科学研究应遵循社会责任、规避利益冲突、知情同意、诚信正直、不歧视、不剥削、保护隐私等共同的伦理原则，而科研伦理又存在地区差异和文化差异，“伦理倾销”隐患需要认真应对。科研伦理受世界各地重大事件的影响而发生变化，科学进步和文化价值观的变化也会推动伦理规范发生变化，旁观者风险、大数据、开放科学、公众参与科学等新兴议题引发关注。从执行监督层面看，还需要把遵守伦理规范的承诺转化为内在机制，消除促使研究人员违反伦理原则的诱因。科学研究的十大共同伦理原则为了解各个学科领域、国家和社会共同遵守的伦理原则，兰德公司考察了跨越国家疆界的伦理规范，阅览了200多份文献，从中辨识出各学科领域大体上应共同遵守的十项伦理原则。 一是社会责任，研究人员和研究必须为社会谋福利。二是仁慈 ，研究人员应以研究参与者的利益为目标，争取研究的利益大于风险。三是利益冲突规避 ，研究人员应尽量减少财务和其他因素对研究和研究参与者的可能使研究结果产生偏差的影响。四是知情同意 ，所有研究参与者必须自愿同意参与研究，不受经济利益或其他胁迫的压力，必须了解研究及其风险。当参与者不同意参与研究或弱势群体参与研究时，研究人员及其机构必须采取具体行动保护参与者。五是诚信正直 ，研究人员应诚信正直，充分报告调查结果，尽量减少或消除方法中的偏见，披露基本假设，不捏造数据、伪造结果或遗漏相关数据。六是不歧视 ，研究人员应避免研究对特定群体带来好处。七是不剥削 ，研究人员不应剥削或不公平地利用研究参与者。八是隐私和保密 ，研究参与者有权控制研究人员获取其个人信息，包括如何看到、接触或获取其信息。九是专业能力 ，研究人员应只从事有资格从事的工作，并参与培训，提高自身技能。十是专业纪律 ，研究人员应通过实践、出版和交流、指导和教学等活动，推动符合伦理的行为，开展符合伦理的研究，并帮助其他研究人员开展符合伦理的研究。 科研伦理的“多棱镜”科研伦理受世界各地重大事件的影响而变化。历史上，纳粹的虐行激发了国际社会研究人员的协作，个别国家的失当做法促使各地改善监管工作，学术团体的反省和质询能推动国际社会改进伦理标准。 《赫尔辛基宣言》影响深远。有恶劣影响的重大历史事件促成国际社会制定伦理准则。二战后，针对纳粹的不道德实验活动，世界医学会（WMA）1964年颁布《赫尔辛基宣言》，这是“为涉及人类对象的研究活动制订的第一套国际伦理道德原则”。它要求医者“有责任保护研究受试者的生命、健康、尊严、完整性、自我决定权、隐私，并为研究受试者的个人信息保密”。 《生物多样性公约》侧重于生态保护。《赫尔辛基宣言》聚焦生物医学研究，其他国际协定则侧重于生态环境，其中最突出的也许就是《生物多样性公约》及其衍生公约。国际社会于20世纪80年代末、90年代初共同制定了《生物多样性公约》，目的是在可持续发展、保护环境、避免物种灭绝、公平公正地分享遗传物质等各方面的利益之间取得平衡。可持续发展的概念强调要更加重视生态系统，人类的获益不能以牺牲生物多样性为代价，这弥补了生态环境领域伦理规范的缺失。 谨慎预防原则呼吁规避风险。1998年美国、欧洲和加拿大的科学家、哲学家、律师和环保人士在温斯布雷德大会上提出的谨慎预防原则要求在作出关于公众卫生和环境隐患方面的决定时务必规避风险，尤其要求在预计会造成危害，而科学不确定性显著的情况下采取行动。这种对规避风险的要求正是诸多情境中谨慎预防原则适用性争论的核心。谨慎预防原则使人们在作出关于研究和实践的决定时倾向于克制、求稳，随之就有可能冷却探索和创新的热情。如何随着新的领域和研究前沿的出现而灵活变通地运用该原则，这将是一项长期的挑战。 科研伦理存在地区差异。世界各地的文化差异导致科研伦理的差异。各国对待科研伦理的不同处理方式既可能给国际协作带来难度，也会给调查科研不端行为造成困难。 “伦理倾销”隐患需应对。“伦理倾销”是指在伦理道德准则严格的国家接受培训的研究人员到伦理道德准则和监管松散的国家进行研究活动，其目的不是研究当地人民，而是绕开本国的法律法规、政策或程序。此举也许是为了降低成本或减少官僚手续，但被绕开的手续却正是为保护研究活动参与者而设立的。 解决办法有两种：一是敦促研究人员遵守与母国一样的标准和准则。欧盟要求到其他国家从事研究活动的研究人员奉行与在欧洲一样的标准：研究活动遵守一切相关的欧洲法律、国家法律以及国际标准；国际研究项目必须对所有利益相关方有益，尤其以研究参与者及社会群体的利益为重；有偿使用当地资源；将潜在的文化差异、经济和语言障碍及学历和文化程度纳入考虑，给予弱势人群真正的知情同意；即便没有充足的科学和伦理道德基础设施，仍然需要当地独立提供伦理方面的准许。二是要求研究人员与当地团体共同制订研究方案。例如，为期三年的“欧盟信任项目”（EU TRUST）为非洲土著的桑人提供支持，帮助他们制定能够保护参与研究活动的桑人的科研伦理准则。 制定国际标准。由于与软件系统相关的隐私权、安全保障以及内在偏差等问题（包括而不限于与人工智能相关的这类问题）日益受到关注，计算机、信息和数据科学领域中的伦理问题也重新受到重视。这些领域的国际性极强。近期，大型专业学会美国电气电子工程师协会（IEEE）和计算机协会（ACM）就针对人工智能引起的新问题而修订和增补了它们的伦理准则。 总的来看，生物医学研究涉及的利害关系太明显，推动了全球对科研伦理的重视。纳米技术自兴起以来就引得大家关注它在伦理、法律、社会方面的影响，而人工智能加剧了人们历来就担心的网络安全、数字隐私等问题，也引起了对相关科研伦理问题的重视。随着自然科学、计算机科学、信息科学和数据科学的伦理维度引起更多关注，科研伦理担忧的重心也许还会改变。 伦理规范的监督难题执行伦理规范并进行监督，能消除促使研究人员违反伦理原则的诱因，并揭示需要修改的伦理原则和规范。要让研究工作符合伦理规范，还需要把奉行伦理规范的承诺转化为内在机制，辅之以关于规范和妥当研究方法的教育与培训，提供指导，建设能够促进伦理道德水平、提高科研活动透明度的工作文化，还要提供让研究人员能够分享体验、共话挑战的平台。 伦理与法律既有区别又有联系，伦理并非法律，而是属于“软法律”，是各种指导原则和不属于法律的规范的结合体，因而执行的严格程度就参差不齐。学科和文化体系之间的差异也使得统一规范的概念很难落实，因此伦理道德规范的宣扬和执行也相应是分散式的。 伦理规范通过教育和培训产生影响。研究人员接受的培训不仅限于课堂或教科书，还包括在实验室的活动。导师制是这套系统的关键部分之一。实验室活动对职业生涯的影响最大。尤其在生物医学领域，入职初期的人员在实验室中的工作既能够极大地推动研究进步，又是促进个人发展的重要阶段。不过，伦理培训都是与对人类研究对象的保护相关的，相关程序的质量参差不齐，而且由于研究人员日益更多地需要展示合规性，随之就产生了循规蹈矩的心理，这样的效果又可能会适得其反。 专业学会通过会员制制订和传播伦理规范。专业学会是重要的自治机制，且可与官方治理联系起来，但它没有执法权限，通过开除会员不能有效惩处违反伦理原则的行为。 实验室、企业和大学等科研活动承担机构有权监督科研行为，也有责任坚守伦理规范。这些机构设有专职人员和委员会负责监督研究工作，确保研究人员的行为负责任且符合伦理道德规范。研究机构应建立并维护诚信的科研环境，包括建立规章制度，设立相关职能，负责任地回应对科研不端行为的指控。监督者须察知、调查并处理问题，但各方面又有自身的不足之处。尽管学术期刊为推动落实伦理规范发挥一些作用，而真正要监督并落实伦理规范，还得靠执行研究活动的机构。 坚守伦理规范遇到的终极挑战还是诱因。在让研究工作符合伦理规范时，遇到的挑战是系统性的，任何或所有部分都可能出现问题，而坚守伦理规范时遭遇到的终极挑战还是诱因。有学者考察科研事业不断变化的性质，越来越担心当前的诱因所产生的有害效应。基金、职位和晋升机会方面的竞争变得十分激烈，随之就改变了实验室的氛围，也产生了让研究人员“急于付梓、抄捷径、夸大研究结果、夸大工作重要性”的压力。 新兴的伦理议题科学进步和文化价值观的变化会推动伦理规范发生变化，旁观者风险、大数据、开放科学、公众参与科学等成为新兴议题。 旁观者风险——旁观者风险是指研究活动对不参与研究活动，也没有同意参与研究活动的人，也就是“旁观者”的影响。这种影响包括：有些人不参加基因检测和遗传研究活动，但他们的血缘亲族参与，这可能对他们产生影响；个人隐私及身体状况可能暴露在自主系统所在的周围环境中，如无人机和自动驾驶汽车在运行中使用摄像头等成像设备感知周围环境，旁观者的信息在没有知情同意的情况下可能会被采集；在社交媒体中，用户可通过查看“好友”或“粉丝”的信息获取他人的信息。 大数据——大数据引起的伦理道德问题包括：一是泄露隐私；二是数据被用于其他用途；三是大数据算法能够生成关于研究对象、但并非由研究对象自己提供的新数据，如金融机构的信用评级；四是开放数据增加。由于大数据可用于众多研究活动，每个研究团队应制订与本团队内大数据使用相关的行为守则。为支持精确医疗发展，美国国家卫生研究院（NIH）组建专门团队，负责制订授权和隐私权方面的原则及公共规制。 开放科学——开放科学旨在方便公众获知研究结果及研究过程。如果共享程序被操纵，就有可能产生伦理道德问题。开放科学能扩大研究参与程度，但其程序有待完善。就开放数据而言，随时查阅数据能方便回顾和理解以往研究，并开展新的研究，但当研究人员认为，其应得的奖励来自对数据和代码的掌控时，开放数据就会受到抵制。就开放出版而言，通常研究人员需为发表论文支付费用，而读者花费较低成本阅读论文，但这随之会引发一系列问题：如果期刊只接受付费发表的论文，那么提供给读者的是怎样的科学？期刊是否会为了赚钱而发表质量低或违背道德的论文？ 公众参与科学——21世纪以来，公众参与科学研究、生物DIY、创客空间以及调动无资质人员参与科学工程的活动得到了发展。数字化推动了生物DIY的发展，后者可降低设备成本，提高一体化程度，方便非专业人员使用。但是，人们在家里或社区实验室以外的场地从事生物DIY活动，这意味着监管者鞭长莫及。生物DIY引起业界对发生意外的担忧，如无意间把影响生态系统或带有致病转基因的生物漏泄到环境中，或造成安全事故。 （作者：袁珩，系中国科学技术信息研究所助理研究员；刘润生，系研究员）本文图片均为光明图片/视觉中国

文/小宋同学英国严肃评论周刊《经济学人》又双叒叕把中国话题作为封面了。最新一期杂志讨论的话题是我国在基础科学研究领域的惊人进步。在本周的封面标题中，经济学人编辑使用了“中国将主宰科学吗？”这样一个疑问句。2019年第二期《经济学人》封面属于中国（图源：经济学人）2018年部分中国话题封面的《经济学人》（图源：经济学人）正文部分，该杂志提出观点：现代科学依赖金钱、研究所、科学人才，三个要素。中国已经凑齐了三要素，因此在诸如暗物质、中微子、基因组、量子通信、再生能源、先进材料等资本密集型、技术密集型的科学领域表现抢眼。至于标题取名为“红月亮”，则是表示因为红月在西方宗教文化中有着大灾难、末日的意涵。杂志的封面图片中的信息量也很丰富，基因、机器臂、集成电路等现代技术的标志融入了树木、流水之中。而图片正中的大熊猫、稍有中国山水画风格的意境，也许是要说明现代技术已经和谐地融入了中国传统文化之中。杂志的封面图构思巧妙（来源：经济学人）近期对我国科学技术日趋进步的加以关注的外媒可不止一家。日媒《日经新闻》在上周联合国际著名的学术科研出版社爱思唯尔对全世界科学家们最关注的30个前沿科学领域研究论文数量进行按国别分类的排名。我国在全部30项中有23项取得了排名第一，其中还有12项的研究成果是遥遥领先（占据全球的5成份额以上），整体可以说是领跑态势。我国在前沿产业研究方面的论文表现惊人（图源：日经新闻）批评者当然可以说，中国的论文很多都是学术垃圾，无实用价值。可事实上美欧各国的论文也大抵有类似的状况，而且我们中国的发展道路从来就是从量的积累转到质的提升。长久以来，日本以亚洲科技最强国自居，现在却逐渐开始正视未来科学技术竞争中自己讲无法再与中美抗衡，就是最好的例证。美媒的报道则明显带有偏见。本周，纽约时报毫无根据地指责中国或华裔的科学家在美国国家卫生研究院（NIH）资助的生物医学研究项目中获取了过多机密，以帮助中国类似的科学研究。正如我国政府每年拨出大量经费支持研究所、大学等机构进行科学研究，美国的国家卫生研究院、国防部、能源部等机构也大力支持美国的科研院所进行科学研究。中国或华裔学者愿意在美国进行科学研究本身就是科学无国界的体现，美国却因为担心自身在科学领域的全球优势地位受到动摇而无端指责，显得十分不自信。不过，这也从侧面印证了我国的科学研究持续进步，使美国感到看重重压力。美国国家卫生研究院为世界顶级科研经费支出机构（图源：美联社）接连引来美日英等传统科研强国的关注是否意味着我们真的已经站在了全球科学研究的顶峰了呢？的确，我国的科学研究水平，随着改革开放的进程，已经快速追上了国际水平。但仅仅有科学理论是不够的。一般来说，先进科学与我们日常生活吃饱穿暖的关系并不是很直接，与生命与医疗、工业制造业、信息技术产业，当然还有最重要的国防技术等高精尖行业息息相关。但也只是有关系而已。实验室的科学研究成果，是高科技产品工业化量产的理论基础。从科学，到技术，再到工业化，是需要不同的人和组织去实现整个链条的。目前，世界各国共同存在的一个问题是，高校和研究所与工业生产部门之间的交流不够充分。这导致了高校和研究所出现了许多没有价值的研究，而生产部门却没有技术去进行产业升级。我国就非常注重高校和研究所与企业共同推进的研发，为新产业的萌芽提供基础。西方国家的霸权，正有赖于掌握了科学技术和工业的整个链条。也正因此，我国从科学开始，将动摇西方霸权的根基之一。所以美日英等西方国家反应激烈。这一状况在历次工业革命时期尤其明显。工业革命的可怕之处，概括可以是两个字“代差”。国力之间的竞争，必须在同一技术环境下才有可比性，如果实现代差那比较起来就会惨不忍睹。过去的例子是，英国第一次工业革命之后对清朝实现了技术代差，结果早已为人熟知。美国作为世界霸主70年，很大程度上同样依靠技术代差，二战时，在大舰巨炮相对平衡的基础上，核技术对日本形成代差；冷战时，在航空航天技术相对平衡的基础上，计算机电子通信技术对前苏联形成代差。在第四次工业革命中，除了5G、人工智能（AI）、物联网（IoT）等偏软件的高新技术，与电池相关的纯电动汽车（EV）、可穿戴等新式互联网设备、支撑5G基础设施的传感器和设备等提供电源、以及支撑航空航天等制造业的低成本化和高功能化的新材料，癌症等先进医疗等都是研究方向。可以说，有这些科学理论基础，我国才有可能成为制造强国。特约作者：小宋同学参考来源：纽约时报、经济学人、日经新闻等。

美丽山水科学研究的重要性不言而喻。1978年，邓小平同志在全国科学大会上重申，“科学技术是生产力”是马克思主义观点。1988年，他更是提出科学技术是第一生产力。改革开放以来，我国一直重视科技的投入。2018年，我国的研发投入达到4748.1亿元，全球排名第二，占全球份额的21.68%[1]。当今世界，正面临百年未有之大变局。国家间的竞争日趋激烈，科技竞争更加引人注目。2019年，中国现代国际关系研究院张力研究员在《瞭望》撰文指出，全球科技竞争决胜未来大势。科技成果束之高阁当然不能成为生产力，必须要转化到生产领域。1996年，我国就颁布了《促进科技成果转化法》，2015年也进行了修订。近年来，科技成果转化的例子也层出不穷。2017年，山东理工大学科研团队的新材料专利转让费高达5.2亿元；同年，同济大学的一项专利转让也达到3800万元。2019年，我国首次发布科技成果转化年度报告《中国科技成果转化2018年度报告（高等院校与科研院所篇）》。报告显示，科技成果转化合同金额达121亿元，同比增长66%；合同项数为9907项，同比增长34%。但也存在成果与市场需求脱节的问题，承接企业科研能力不足的问题等。这些海量科技成果转化费令大众眼羡，尤其是社会科学学者。其实，社会科学研究服务社会管理，间接效益更大。比如村庄规划是一种行政管理工作，但规划编制、实施、评估等过程都离不开科学研究。笔者之前提出一个观点，科学研究就是要建立一套标准化体系，降低认识世界的成本或者提高工作的效率。行政管理纷繁复杂，又有诸多层级，其标准化的方法就是“约定俗成类”。为降低分歧、便于传播，管理者就会把社会事务简化为一些较为通俗的概念。比如，“四个现代化”、“改革开放”、“一个中心，两个基本点”。这样，既方便行政工作，又有利于抓住重点。以村庄管理为例，2005年，党中央关于社会主义新农村建设提出了“生产发展、生活富裕、乡风文明、村容整洁、管理民主”的要求。2017年，党的十九大又将乡村振兴战略上升为国家战略，党中央、国务院印发了《关于实施乡村振兴战略的意见》，编制了《乡村振兴战略规划（2018-2022年）》等，提出了“产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕”的总要求。根据国家空间规划体系改革精神，村庄规划是我国农村区域的详细规划。作为村庄尺度的“多规合一”的实用性规划，村庄规划应该兼具发展规划和空间规划的特性。因此，我们在编制任何一个村庄规划的时候，要按照产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕要求，结合村庄的实际情况，研究存在的问题和解决问题的方法，最后用规划的语言体系表达出来。从村庄规划的科学研究需求看，至少包括三个层次的研究：一是村庄规划编制技术研究。我国幅员辽阔，村庄众多，自然禀赋差异、经济水平差异、公共基础设施差异等都使得村庄规划没有放之四海而皆准的模板。因此，各地都需要结合自身的实际，形成一套较为实用的编制技术规范体系。如湖南省印发《湖南省村庄规划编制技术大纲（试行）》、四川省印发《四川省村规划编制省级导则（试行）》等，很多省已经行动。二是村庄规划实施技术研究。村庄规划正是“麻雀虽小五脏俱全”。比如，村庄规划实施需要借助国土综合整治工作，这就需要结合村庄实际，编制村庄的全域国土综合整治方案。再比如，历史文化名村的保护修复工作，还需要研究地方建筑材料、施工工艺等。三是村庄规划涉及的基础研究。这些研究不只针对一个村或者一个镇，但其研究成果可以成果转化支持村庄规划，如农业灌溉技术、土壤改良技术、道路施工工艺等。笔者2013年在陕西参观了陕西地建开展的“砒砂岩与沙复配成土造田”研究，该成果对于我国黄河中游砒砂岩区的村庄规划就具有转化价值（该成果获得2019年度国家科学技术进步奖二等奖）。当然，编制村庄规划的过程中，不一定都要从零开始。规划编制单位更多地侧重于第一项研究，同时，也要吸收后面研究的成果，降低规划的编制成本。最后，用通俗的语言来阐述社会管理和科学研究的关系，那就是行政管理把复杂东西简单化，科学研究把简单东西复杂化。通过“两化”，纷繁复杂的社会问题就变成系统的科学问题。问题找准了，剩下的就是解决了，正所谓研究的目标导向、问题导向。

对于科研工作者来说，在刚刚踏上自己的科学研究之路时，一定是对未来充满了美好的憧憬，也同时有一点点恐慌和不安，因为你们无法预测未来的科学研究是否会一帆风顺。以下是施一公教授基于自己的切身经历所提出的对学术品味、学术道德、学术道路的一些看法。一、做一个优秀的研究生，时间的付出是必须的所有成功的科学家有一个共同的特点，那就是他们必须付出大量的时间和心血。实际上，一个人无论从事哪一种职业，要想成为本行业中的佼佼者，都必须付出比常人多的时间和心力。有时，个别优秀科学家在回答学生或媒体的问题时，轻描淡写地说自己的成功凭借的是运气，不是苦干。这种客气的回答避重就轻，只是强调成功过程中的一个偶然因素，常常对年轻学生造成很大的误导；一些幼稚的学生甚至会因此开始投机取巧、不全力进取而是等待所谓的运气。说极端一点：如果真有这样主要凭运气而非时间付出取得成功的科学家，那么他的成功很可能是攫取别人的成果，而自己十有八九不具备真正在领域内领先的学术水平。神经生物学家蒲慕明先生在多个神经科学领域做出了重要贡献。十几年前，身处加州大学伯克利分校的蒲先生曾经有一封电子邮件在网上广为流传，这封邮件是蒲先生写给自己实验室所有博士生和博士后的，其中的一段翻译过来是这样说的：“我认为最重要的事情就是在实验室里的工作时间，当今一个成功的年轻科学家平均每周要有60小时左右的时间投入到实验室的研究工作......我建议每个人每天至少有6小时的紧张实验操作和两小时以上的与科研直接有关的阅读等。文献和书籍的阅读应该在这些工作时间之外进行。”这封邮件写得语重心长，用心良苦。其中的观点我完全赞同，无论是在普林斯顿还是在清华大学我都把这封邮件的内容转告实验室的所有学生，让他们体会。我从小就特别贪玩，不喜欢学习。但来自学校和父母的教育与压力迫使自己尽量刻苦读书，保送进了清华。尝到了甜头以后，我在大学阶段机械地保持了刻苦的传统，综合成绩全班第一、提前一年毕业。当然，这种应试和灌输教育的结果就是我很少真正独立思考、对专业也提不起兴趣。大学毕业后我去美国留学。博士一年级，因为对科研和专业没有兴趣，我内心浮躁而迷茫，无法继续刻苦，而是花了很多时间在中餐馆打工、选修计算机课程。第二年，我开始逐渐适应科研的“枯燥”，对科学研究有了一点儿兴趣，并开始有了一点儿自己的体会，有时领会了一些精妙之处后会得意地产生“原来不过如此”的想法，逐渐对自己的科研能力有了一点儿自信。这时，博士学位要求的课程已经全部修完，我每周五天从上午9点做实验到晚上7、8点，周末也会去半天。到了第三年，我已经开始领会到科研的逻辑和奥妙，有点儿跃跃欲试的感觉，在组会上常常提问，而这种“入门”的感觉又让我对研究增加了更多兴趣，晚上常常干到11点多。1993年我曾经在自己的实验记录本的日期旁标注“这是我连续第21天在实验室工作。”，以激励自己。到第四年以后，我完全适应了实验室的科研环境，再也不会感到枯燥，时间安排则完全服从实验的需要。其实，这段时期的工作时间远多于刚刚进实验室的时候，但感觉上好多了。研究生阶段后期，我的刻苦在实验室是出了名的。在纽约做博士后时期则是我这辈子最刻苦的两年，每天晚上做实验到半夜三点左右，回到住处躺下来睡觉时常常已是四点以后；但每天早晨八点都会被窗外街道上的汽车喧闹声吵醒，九点左右又回到实验室开始了新的一天。每天三餐都在实验室，分别在上午9点、下午3点和晚上9点。这样的生活节奏持续11天，从周一到第二周的周五，周五晚上乘坐灰狗长途汽车回到巴尔地摩的家里，周末两天每天睡上近十个小时，弥补过去11天严重缺失的睡眠。周一早晨再开始下一个11天的奋斗。虽然很苦，但我心里很骄傲，我知道自己在用行动打造未来、在创业。有时我也会在日记里鼓励自己。我住在纽约市曼哈顿区65街与第一大道路口附近，离纽约著名的中心公园很近，那里也常常有文化娱乐活动，但在纽约工作整整两年，我从未迈进中心公园一步。我常常把自己的这段经历告诉我实验室的学生，新生常常问我：“老师，您觉得自己苦吗？”我回答，“只有自己没有兴趣的时候觉得很苦。有兴趣以后一点也不觉得苦。” 是啊，一个精彩的实验带给我的享受比看一部美国大片强多了。现在回想起当时的刻苦，感觉仍很骄傲、很振奋！我在博士生和博士后阶段那七年半的努力进取，为我独立科研生涯的成功奠定了坚实基础。二、做一个优秀的研究生，必须具备批判性的思维要想在科学研究上取得突破和成功，只有时间的付出和刻苦，是不够的。批判性分析（critical analysis）是必须具备的一种素质。 研究生与本科生最大的区别是：本科生以学习人类长期以来积累的知识为主、兼顾科学研究和技能训练；而博士生的本质是通过科学研究来发掘创造新的知识，而探索新知识必须依靠批判性的思维逻辑。其实，整个大学和研究生阶段教育的很重要一部分就是培养critical analysis的能力，养成能够进行创新科研的方法论。这里的例子非常多，覆盖的范围也非常广，在此举几个让我难忘的例子。1.正确分析负面结果（negative results）是成功的关键作为一名博士生，如果每一个实验都很顺利、能得到预期的结果，除个别研究领域外，可能一般只需要6至24个月就可以获得博士学位所需要的所有结果了。然而，在美国，生命学科的一个博士研究生，平均需要6年左右的时间才能得到PhD学位。这一分析说明：绝大多数实验结果会与预料不符，或者是负面结果。很多低年级的博士生一看到负面结果就很沮丧，甚至不愿意仔细分析原因。 其实，对负面结果的分析是养成批判性思维的最直接途径之一；只要有合适的对照实验、判断无误的负面实验结果往往是通往成功的必经之路。一般来说，任何一个探索型研究课题的每一步进展都有几种、甚至十几种可能的途径，取得进展的过程就是排除不正确、找到正确方向的过程，很多情况下也就是将这几种、甚至十几种可能的途径一一予以尝试、排除，直到找到一条可行之路的过程。在这个过程中，一个可靠的负面结果往往可以让我们信心饱满地放弃目前这一途径；如果运用得当，这种排除法会确保我们最终走上正确的实验途径。 非常遗憾的是，大多数学生的负面实验结果并不可靠，经不起逻辑的推敲！而这一点往往是阻碍科研课题进展的最大阻碍。比如，对照实验没有预期结果，或者缺乏相应的对照实验，或者是在实验结果的分析和判断上产生了失误，从而做出“负面结果”或“不确定”的结论，这种结论对整个课题进展的伤害非常大，常常让学生在今后的实验中不知所措、苦恼不堪。因此，我告诫并鼓励我所有的学生：只要你不断取得可靠的负面结果，你的课题很快就会走上正路；而在不断分析负面结果的过程中所掌握的强大的批判性分析能力也会使你很快成熟，逐渐成长为一名优秀的科学家。 我对一帆风顺、很少取得负面结果的学生总是很担心，因为他们没有真正经历过科研上批判性思维的训练。在我的实验室，偶尔会有这样的学生只用很短的时间（两年以内，有时甚至一年）就完成了博士论文所需要的结果；对这些学生，我一定会让他们继续承担一个富有挑战性的新课题，让他们经受负面结果的磨练。没有这些磨练，他们不仅很难真正具备批判性思维的能力，将来也很难成为可以独立领导一个实验室的优秀科学家。2.耗费大量时间的完美主义阻碍创新进取Nikola Pavletich是我的博士后导师，对我影响非常大，他做出了一系列里程碑式的研究工作，享誉世界结构生物学界，31岁时即升任正教授。1996年4月，我刚到Nikola实验室不久，纯化一个表达量相当高的蛋白Smad4，两天下来，蛋白虽然纯化了，但结果很不理想：得到的产量可能只有预期的20%左右。见到Nikola，我不好意思地说：“产率很低，我计划继续优化蛋白的纯化方法，提高产率。”他反问我：“你为什么想提高产率？已有的蛋白不够你做初步的结晶实验吗？”我回敬道：“我虽然已有足够的蛋白做结晶筛选，但我需要优化产率以得到更多的蛋白。”他毫不客气地打断我：“不对。产率够高了，你的时间比产率重要。请尽快开始结晶。”实践证明了Nikola建议的价值。我用仅有的几毫克蛋白进行结晶实验，很快意识到这个蛋白的溶液生化性质并不理想，不适合结晶。我通过遗传工程除去其N端较柔性的几十个氨基酸之后，蛋白不仅表达量高、而且生化性质稳定，很快得到了有衍射能力的晶体。 在大刀阔斧进行创新实验的初期阶段，对每一步实验的设计当然要尽量仔细，但一旦按计划开始后对其中间步骤的实验结果不必追求完美，而是应该义无反顾地把实验一步步推到终点，看看可否得到大致与假设相符的总体结果。如果大体上相符，你才应该回过头去仔细改进每一步的实验设计。如果大体不符，而总体实验设计和操作都没有错误，那你的假设很可能是有大问题的。这样一个来自批判性思维的方法论在每一天的实验中都会用到。 过去二十年，我一直告诉实验室所有学生：切忌一味追求完美主义。我把这个方法论推到极限：只要一个实验还能往前走，一定要做到终点，尽量看到每一步的结果，之后需要时再回头看，逐一解决中间遇到的问题。3.科研文献（literature）与学术讲座（seminar） 的取与舍在我的博士生阶段，我的导师Jeremy Berg非常重视相关科研文献的阅读，有每周一次的实验室文献讨论，讨论重要的相关科研进展及研究方法，作为学生我受益匪浅。作为学生，我以为所有的科学家在任何时期都需要博学多读。 刚到Nikola实验室，我试图表现一下自己读文献的功底、也想与Nikola讨论以得到他的真传。1996年春季的一天，我精读了一篇《自然》周刊上发表的文章，午饭前遇到Nikola，向他描述这篇文章的精妙，同时期待着他的评述。Nikola面色尴尬地对我说：“对不起，我还没看过这篇文章”。我想：也许这篇文章太新，他还没有来得及读。过了几天，我精读了一篇几个月前发表于《科学》周刊的文章，又去找Nikola讨论，没想到他又说没看过。几次碰壁之后，我不解地问他：“你知识如此渊博，一定是广泛阅读了大量文献。你为什么没有读我提到的这几篇论文呢？”Nikola看着我说：“我阅读不广泛。”我反问：“如果你不广泛阅读，你的科研怎么会这么好？你怎么能在自己的论文里引用这么多文献？”他的回答让我彻底意外，大意是“我只读与我的研究兴趣有直接关系的论文。并且只有在写论文时我才会大量阅读。” 我做博士后的单位Memorial Sloan-Kettering Cancer Center有一个优秀的系列学术讲座，常常会请来各个生命科学领域的著名科学家来演讲。有一次，一个诺贝尔奖得主来讲，并且点名要与Nikola交谈。在绝大多数人看来，这可是一个不可多得的好机会去接近大人物、取得好印象。Nikola告诉他的秘书：请你替我转达我的歉意，讲座那天我已有安排。我们也为Nikola遗憾。让我万万想不到的是，诺贝尔奖得主讲座的那天，Nikola把自己关在办公室里，早晨来了以后直到傍晚一直没有出门，当然也没有去听讲座。以我们对他的了解，十有八九他是在写paper或者解结构。后来，我意识到，Nikola常常如此。 在我离开Nikola实验室前，我带着始终没有完全解开的谜，问他：如果你不怎么读文献，又不怎么去听讲座，你怎么还能做一个如此出色的科学家？他回答说：（大意）我的时间有限，每天只有10小时左右在实验室，权衡利弊之后，我只能把我的有限时间用在我认为最重要的事情上，如解析结构、分析结构、与学生讨论课题、写文章。如果没有足够的时间，我只能少读文章、少听讲座了。 Nikola的回答表述了一个简单的道理：一个人必须对他做的事情做些取舍，不可能面面俱到。无论是科研文献的阅读还是学术讲座的听取，都是为了借鉴相关经验、更好地服务于自己的科研课题。 在博士生阶段，尤其是前两年，我认为必须花足够的时间去听各相关领域的学术讲座、并进行科研文献的广泛阅读，打好批判性思维的基础；但随着科研课题的深入，对于文献阅读和学术讲座就需要有一定的针对性，也要开始权衡时间的分配了。4.挑战传统思维从我懂事开始，就受到教育：但凡失败都有其隐藏的道理，应该找到失败的原因后再重新开始尝试。直到1996年，我在实验上也遵循这一原则。但在Nikola 的实验室，这一基本原则也受到有理有据的挑战。 有一次，一个比较复杂的实验失败了。我很沮丧，准备花几天时间多做一些对照实验找到问题所在。没想到，Nikola阻止了我，他皱着眉头问我，“告诉我你为什么要搞明白实验为何失败？”我觉得这个问题太没道理，理直气壮地回答：“我得分析明白哪里错了才能保证下一次可以成功。”Nikola马上评论道：（大意）“不需要。你真正要做的是把实验重复一遍，但愿下次可以做成。与其花大把时间搞清楚一个实验为何失败，不如先重复一遍。面对一个失败了的复杂的一次性实验，最好的办法就是认认真真重新做一次。”后来，Nikola又把他的观点升华: （大意）“是否需要找到实验失败的原因是一个哲学决定。找到每一个不完美实验结果原因的传统做法未必是最佳做法”仔细想想，这些话很有道理。并不是所有失败的实验都一定要找到其原因，尤其是生命科学的实验，过程繁琐复杂；大部分失败的实验是由简单的操作错误引起的，比如PCR忘记加某种成分了，可以仔细重新做一遍；这样往往可以解决问题。只有那些关键的、不找到失败原因就无法前行的实验才需要刨根究源。 我选择的这些例子多少有点“极端”，但只有这样才能更好地起到震荡大家思维的作用。其实，在我自己的实验室里，这几个例子早已经给所有学生反复讲过多次了，而且每次讲完之后，我都会告诉大家打破迷信、怀疑成规，而关键的关键是：Follow the logic跟着逻辑走！这句话，我每天在实验室里注定会对不同的学生重复讲上几遍。严密的逻辑是批判性思维的根本。三、科学家往往需要独立人格和一点点脾气对社会人而言，科学研究是个苦差事；对真正的科学家而言，科学研究实在是牵肠挂肚、茶饭不思、情有独钟、妙不可言。靠别人的劝说和宣讲来从事科学研究不太可行，真正自己从心里感兴趣直至着迷、一心一意持之以恒地探奇解惑，才有可能成为一流的科学家，正所谓“不疯魔、不成活”。在这个过程中，独立人格和脾气显得格外重要。所谓独立人格，就是对世界上的事物有自己独立的看法。恰恰是一些有脾气的人不会轻易随波逐流，可以保持自己的独立人格。因为时间关系，这里就不举例了。四、不可触碰的学术道德底线做学问的诚实反映在两方面。首先是有一说一，实事求是，尊重原始实验数据的真实性。在诚实做研究的前提下，对具体实验结果的分析、理解有偏差甚至错误是很常见的，这是科学发展的正常过程。可以说，绝大多数学术论文的分析、结论和讨论都存在不同程度的瑕疵或偏差，这种学术问题的争论往往是科学发展的重要动力之一。越是前沿的科学研究，越容易出现错误理解和错误结论。 比较有名的例子是著名物理学家费米1938年获得诺贝尔奖，获奖的重要原因之一是他发现了第93号元素。实际上，尽管费米在1934年曾报道用中子轰击第92号元素铀可以产生第93号元素，德国的化学家哈恩在1939年1月发表论文，证明产生的元素根本不是93号元素，而是56号元素钡！但这个错误并没有改变费米是杰出的物理学家的事实，也没有影响他继续在学术上的进取。费米很快提出后来用于制造原子弹的链式反应理论并于1941年在芝加哥大学主持建成世界上第一座原子反应堆。 再举一个生命科学领域的例子，Edmond Fischer和Edwin Krebs因为发现蛋白质的磷酸化于1992年获得了诺贝尔生理学或医学奖，但如果仔细阅读他们发表于二十世纪五十年代的几篇关键学术论文，你会发现他们当时对不少具体实验现象的理解和分析与我们现在的理解有一定差距，用今天的标准可以说不完全正确；但瑕不掩瑜，这些文章代表了当时最优秀最有创意的突破。 举这两个例子是希望大家区分error与misconct的区别。比如一个实验由于条件有限，做出了一个结论，后来别人用更高级的实验手段、更丰富的实验数据推翻这个结论，那么第一篇只要详实地报道了当时的实验条件，更重要的是基于这些描述其他实验室都可以重复出其报道的实验结果，就情有可原，无须撤稿。但如果明知实验证据不足，为了支持某个结论而编造实验条件或实验证据，这就是造假了，视为学术不端。 但诚实的学问还有另外一层重要含义：只有自己对具体实验课题做出了相应的贡献(intellectual contribution)后，才应该在相关学术论文中署名。这一点，很多人做不到。大老板强势署名的事情屡见不鲜；更有甚者，利用其学术地位和影响力，使一些年轻学者不得不在文章里挂上自己的名字，有时还以许诺未来的科研基金来换取论文署名。这种做法不仅有失学术道德，更是会严重阻碍创新，对整个学术界风气的长远恶劣影响更甚于一般的造假。五、你不习惯的常识1.我们有限的认知不足以支撑一成不变的真理你们在课堂里学到的所有定律、公理等等，都是前人对自然现象的归纳总结，是现状下最好的归纳总结，可以有效解释这些现象、甚至预测一些还未发现的现象。也许这些定律和公理可以非常接近真理；但是，这些定律和公理仅仅是对现实的近似描述，都不是永恒的真理；随着人类对周围环境和宇宙认识的加深，这些定律和公理都会有失效的时候。这里最有代表性的例子应当是强大的牛顿万有引力定律；它可以解释太阳系行星围绕太阳的公转，但它无法完美解释水星近日点进动的问题，而需要引入爱因斯坦的广义相对论。所以，请同学们牢记：科学研究中没有绝对的真理，只有不断改进的人类对自然的认识！ 2.科学和民主是两个概念科学研究是探寻未知，其结果是科学发现和规律定理；而民主通常是指在决策过程中每个人都有发言权的现象和过程。很遗憾，但也许是很幸运，在科学研究的过程中，从来没有“少数服从多数”这一原则。实际上，在前沿和尖端的科学研究领域，常常是极少数人孤独地探索，做出一些有违常规的意外发现，这些发现也常常被大多数人排斥甚至攻击。但最终，极少数的这些科学探索者的发现还是会被学界和社会所接受。从苏格拉底到布鲁诺、哥白尼，这里的例子不胜枚举。虽然科学真理最初往往被极少数人发现的道理人人知晓，但到了日常科学研究中，在各种噪音中，真正能够全力探索、冷静辨别真伪的又有多少人能真正做到呢？ 其实，真正优秀的科学评价也不是简单的一人一票。我从霍普金斯大学读博士到普林斯顿大学做教授的这18年间，常常看到一个有趣的现象，那就是在一场激烈的学术讨论过程中，初始阶段大多数人坚持的观点逐渐被少数几个人的观点说服，成了实实在在的多数服从少数。这些少数人制胜的法宝就是精准的学术判断力和严密的逻辑。这种现象，在基金评审、科学奖项评审、重大科研课题讨论及评审等等过程中也常常出现。3.科学是高尚的，但科学家未必高尚走上科研的道路，每个人的动力都不同。有人可能是基于兴趣，有人可能是因为成就感，也有人就是把科研当成#科学#了追求名利、甚至仅仅是谋生的手段。所以，大家没有必要盲目崇拜所谓学术权威、盲目崇拜教授专家。 然而，在科学评价中，却是“论迹不论心”。也许以名利为手段的会最终心想事成，做出重大科学成果名利双收；也有清高淡泊醉心学术却因为种种原因一事无成的。这都是实实在在会发生的。但不论每一个个体是以什么目的、什么动力在做科研，科学的本质就是求真，科研的目标是不断拓展人类知识的边界、推动技术进步。而哪怕你的初衷只是把科研当成一份普通的工作、当成谋生的手段，如果你坚持走下去了，我也祝福你能够慢慢从日复一日的重复、无路可走的焦灼，到柳暗花明、灵光乍现的起伏中逐渐体会到从事科研的幸福感、满足感和成就感。真正的科研动力来自于内心的认同！真正的学术道德在完善科研管理体制之外，也有赖于每一个个体对于科研之道的认同而实现的自律。

9月12日，创立于1991年的“搞笑诺贝尔奖”在美国举行了2019年颁奖典礼。该奖项的宗旨是奖励那些让人发笑，同时又激发人思考的科学研究。本届获奖成果主要包括以下研究：化学奖：儿童每日唾液分泌总量约500毫升。日本北海道医疗大学的研究人员评估了米饭、香肠、土豆泥、曲奇饼干、苹果以及日式酸萝卜分别对5岁孩子唾液分泌的影响，最后推算出一天共计分泌500毫升的结论。研究人员强调，唾液有助于保持口腔湿润度，清洁口腔，使牙齿免受橙汁等酸性物质的侵蚀。和平奖：挠痒痒能带来愉悦感。英国、沙特阿拉伯、新加坡和美国的研究人员在对身体不同部位的瘙痒感进行对比后发现，背部和脚踝处的瘙痒感要强于前臂，因此在挠痒痒时，背部和脚踝处的愉悦感更强烈一些。医学奖：食用披萨或有助预防疾病、延年益寿。来自意大利的研究团队发现，意大利披萨对急性心梗、乳腺癌、卵巢癌、前列腺癌的发病都有抑制效果，不过他们承认，这或许与当地的地中海饮食习惯有一定关系。心理学奖：叼笔会让人微笑，但不会使人快乐。早在1988年，德国科学家曾发表研究结论称，嘴里叼一支笔会让你微笑从而产生快感，这是一种面部反馈机制的结果。但近期，该研究小组的试验又否认了自己当年的结论，该研究指出，叼笔无法让人变快乐。医学教育奖：“响指训练”有助提高外科医生的手术精确度。打响指时产生的声学反馈对动物训练有较好的效果。美国研究人员进一步试验发现，“响指声”是一种不需要使用语言，也不涉及任何评判的强化手段，同样可以用于训练人类的行为。研究结果显示，与对照组相比，使用“响指训练”法的医学生在手术中表现出了更高的精确度。▲ （张 芳）

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正在犹豫是否考研的同学，可能心里都产生过这个疑问：研究生三年时间都做什么？和本科阶段有什么区别？上了研究生的同学，可能也时不时会想：研究生这三年我应该做什么？怎么做才能不虚度光阴？作为一名研究生导师，我认为研究生最应该学会的是“科学研究”，这样才不负“研究生”这个称呼。你可能会想：学了科学研究有什么用呢？以后工作不搞学术，学了也白学，用不上。等等，你确定知道科学研究的真正涵义？科学研究虽然包含“科学”两个字，但是可不表明它只和科学有关、不能用在日常生活中。下面就让我们一起来看一看科学研究是什么。1、科学研究是一种方法百度百科上说：科学研究是指利用科研手段和装备，为了认识客观事物的内在本质和运动规律而进行的调查研究、实验、试制等一系列的活动。我觉得这个回答指出了科学研究的目的和一部分内容，但并没有说出科学研究的概念——科学研究是什么。科学研究是一种方法，一种寻找答案的方法。不管是在学习中还是生活中，你都有需要寻找答案的时候。想想当你面对自己不知道的东西时，是不是会不由自主产生一些疑问？例如，面对新冠疫情，很多人都想知道“新冠病毒是从哪儿来的”。在尝试回答这些疑问的时候，可以采用不同的方法。有的人凭自己的直觉或常识来回答。也可以直接从专家那里询问答案。还可以上网阅读一些文章后形成自己的判断。在所有寻找答案的方法中，科学研究是其中一种。与其他方法不同的是，科学研究这种方法，能够在最大程度上确保答案是真的。为什么科学研究能做到，而其他方法不能？这是因为：一，科学研究收集数据的过程严谨、客观；二，科学研究遵循一个自我验证的流程。正是因为这些原因，尽管不同领域的科学家们研究的问题不同，但是他们在为未知的问题寻找答案时，都采用科学研究的方法。可能是被科学家们广泛采用的原因，我们将这种方法称为“科学研究”。但是，这种方法并不是科学家的专利。如果你想在生活中找到最可靠的答案来解决实际问题，你也可以用科学研究这种方法。下面就让我们一起来看一看怎么应用科学研究。2、科学研究的步骤我以“新冠病毒哪里来”这个问题为例，来说明科学研究方法的实施步骤。1）根据现有事实提出假设目前已知的事实有：新冠病毒是一种冠状病毒，和导致非典（SARS）、中东呼吸综合征（MERS）的病毒属于同一个家族。这三种冠状病毒都能感染人类，导致呼吸系统疾病。导致非典和中东呼吸综合征的病毒都根源于蝙蝠（病毒天然宿主），分别通过果子狸和骆驼（病毒中间宿主），传染给人。最初的一些病人有很多都曾去过武汉华南海鲜市场。在585份从华南海鲜市场采集的环境样本中，33份含有新型冠状病毒。在这33份中，14份集中在交易野生动物的商铺。根据以上事实，一些科学家们运用溯因推理，假设“新冠病毒根源于蝙蝠，通过某种或多种动物作为中间宿主传染给人”这一可能的答案。虽然目前这个答案只是假设，但是它指明了一条可以探索的方向，让科学家们可以着手去做一些具体事情，来验明事情的真相到底是不是假设的那样。2）从假设推出若干推论一般情况下，提出的假设比较抽象，没有办法直接去验证它，需要将它分解为一些可以直接去验证的部分。怎么分解呢？科学家们通过演绎推理，从假设推导出一些可以被验证的推论。一，新冠病毒与蝙蝠身上的某种病毒比较相似。二，在华南海鲜市场上贩卖的某种野生动物身上的病毒与新冠病毒一样或非常相似。三，这种野生动物与蝙蝠之间有交集，病毒有机会从蝙蝠身上传到这种野生动物身上。因为这些推论都是从假设演绎推理出来的，所以如果假设是真的，那么这些推论就是真的。如果科学家们能够验证这些推论是真的，那么，他们提出的那个假设就非常可能是真的。反过来，如果这些推论被验证不是真的，那么，假设不是真的可能性就很大。之所以不能全盘肯定或否定假设，是因为我们不能排除自身的局限性：很可能从假设可以推导出更多的推论，只不过我们现在并不知道。只有我们能够验证所有推论，才能完全肯定或否定假设，否则只能说可能性很大。因为推论和假设之间有上述的真假联动关系，所以科学家们就可以通过验证推论来探索所提答案的真假。3）根据推论设计并实施观察或实验怎么验证推论呢？针对每个推论，科学家们亲自去观察或做实验，通过自己收集来的数据来检验推论。为了验证推论“新冠病毒与蝙蝠身上的某种病毒比较相似”，一些科学家们对收集到的新冠病毒样本进行了全基因组测序。然后将新冠病毒的基因序列与许多来自蝙蝠的冠状病毒基因序列进行对比。科学家们在观察和实验时都遵循特别的规定和严格的步骤，所使用的工具也往往是标准的。为什么要观察或实验呢？因为通过观察或实验收集的数据，才是世界给我们的真实回应。这种数据比道听途说、主观猜想、引用权威这些方法得来的数据都要可靠。我在文章信息洪流中，如何辨别信息真伪？第一步：查看是否有可靠证据支持中有详细解释。4）分析观察或实验结果得到结论观察或实验的结果常常是很多数据，科学家们通过分析这些数据，运用归纳推理，得出数据所表明的意思。继续我们的例子。在将新冠病毒的基因序列与许多来自蝙蝠的冠状病毒基因序列进行对比之后，科学家们发现：新冠病毒与一种蝙蝠冠状病毒RaTG13有96.2%的基因序列相似。另外，他们还发现，这两种病毒的S蛋白基因都比其他SARS类冠状病毒要长。根据这些实验结果，科学家们推出结论：新冠病毒与蝙蝠冠状病毒RaTG13非常相似。大家需要注意，从实验结果到推论其实是有一个逻辑跳跃的：基因序列一致到什么程度算非常相似，以及是否基因序列相似就能说明两个病毒相似，这些判断都是偏主观的。只要使用归纳推理，这个跳跃就不可避免。因此我们并不能百分之百确定这个结论是真的。5）比较观察或实验结论与所提推论，验证假设科学家们把经过观察或实验所得的结论，与之前提出的推论进行对比，通过对比结果来决定是支持还是抛弃假设。继续我们的例子。科学家们的实验结论是新冠病毒与蝙蝠冠状病毒RaTG13非常相似，这与推论一“新冠病毒与蝙蝠身上的某种病毒比较相似”是一致的。可以在一定程度上支持假设。然而仅这一个推论成立并不足以证明假设是真的。这是因为截至目前为止，另外两个推论尚未得到验证。如果不能完全支持或抛弃假设，那么就需要等待更多的事实出现，或者尝试从假设推导出更多的推论进行验证，或者探索其他假设的可能性，或者修改假设、使其更加精确。最后总结科学研究是一种寻找答案的方法。与其他方法相比，科学研究能够在最大程度上确保答案是真的。研究生最应该学会的是科学研究。虽然经常应用于科学和哲学中，科学研究这种方法也可以应用到日常生活里。本文作者学亦思，关注研究生阶段的师生关系、科学研究、论文写作。

近几年，“基础科学”被提得越来越多，不仅国务院发布了《关于全面加强基础科学研究的若干意见》，华为、阿里、腾讯等知名企业也纷纷加大了对基础科学研究的投入。（图片来源：央视、澎湃等网络截图）随着中国载人飞船、月球探测、量子通信等科技成果的逐渐显现，很多人逐渐认识到加强基础科学研究对国家发展的重大意义。当然，对基础科学缺乏了解、认为其没什么实际用处的也大有人在。中国基础科学研究在世界上到底处于什么水平？我们耗时耗力研究基础科学真的值得吗？库叔就此专访了中国科学院院士、中国科学院高能物理所所长王贻芳。中国科学院院士、中科院高能物理所所长王贻芳（图片来源：必应图库）王贻芳院士是首位获得“基础物理学突破奖”的中国科学家，2012年，他领导的大亚湾反应堆中微子实验发现新的中微子振荡模式，被《科学》杂志列为当年全球十大科学突破。（本文根据访谈内容综合整理。）文 | 王贻芳 中国科学院院士编辑 | 李浩然 瞭望智库本文为瞭望智库原创文章，如需转载请在文前注明来源瞭望智库（zhczyj）及作者信息，否则将严格追究法律责任。1中国曾因不重视基础科学吃了大亏什么是基础科学？我认为基础科学应该具有三方面的特征：1.有一定的规律性，反映了自然界的基本规律；2.不能直接应用到实际中，但是它是解决实际问题的基本原理，比如牛顿力学并不能教你怎么盖房子，这是土木工程需要解决的问题，但是牛顿力学是土木工程的基础；3.基础科学内部还有层次性，比如很多领域里虽然有独有的基础研究，但是都离不开数学，所以数学在基础研究里更为基础。（图片来源：veer图库）很多人经常问“基础科学看起来离我们生活非常远，好像没什么实际用处”，这种想法有些急功近利。我们无法说出某个方程、某个定律有什么具体的用途，但是整个科学体系是自洽的，基础研究就像盖房子所需的一块块砖头，虽然你不知道某一块砖有什么用，但如果把这块砖抽掉，房子就会坍塌。包括物理学在内的基础研究是为了让我们认识自然界，如果我们不了解自然，就没有办法发展和利用它。换句话说，基础研究是社会发展的最根本动力。当然，这些是不能即刻带来经济效益的。它带来的更多是短时间不能见效的东西，包括科研水平的提高，即创新能力的提高、人才的培养、对技术的推动和发展等。中国古代虽有四大发明、也有 “勾股定理”等发现，但我们只停在了“发现”阶段，并没有进一步发展出抽象的、纯粹的科学。鸦片战争失败后，中国打开大门向西方学习，引进了大量西方技术，购买枪炮，但北洋舰队还是在甲午战争中失败了，为什么?如果没有掌握科学规律，人们就不能举一反三，只能单纯就事论事，那么就永远摆脱不了落后的命运。当时我们只认为学习西方的技术才是有用的，而没有把科学体系引进到中国来。相比之下，日本在明治维新时期不仅买枪、买炮，同时还引进了西方的科学，比中国早几十年建立起了完整的科学体系，以至于中国很多科学名词都是从日本传来的。所以从根本上来说，科学应该是主干，技术是主干上发展出来的枝叶，没有科学只去做技术，最终可能什么也得不到。2基础科学水平提升 欧美国家的崛起回看世界历史，欧美国家的崛起也无不与其基础科学水平的提高有关。没有热力学、牛顿力学以及麦克斯韦的电磁学等科学作为基础，两次工业革命根本无从谈起。只知道烧煤的人是没法做出蒸汽机的，必须要有热力学理论的支撑。不把电磁学搞清楚，也不可能有电的应用，如果你去问麦克斯韦他的电磁学方程有什么用，他可能没法想到我们今天享受的科技成就与此有关，包括电和电器都是他奠定的基础。拿高能物理领域来说，在研究过程中产生过很多意想不到的新技术。比如上一代美国最大的加速器“Tevatron”，给我们带来了超导磁铁技术的突破与普及，现在，医院临床所用核磁共振设备中就采用了超导磁铁。Tevatron粒子加速器（图片来源：必应图库）还有伴随我们生活的万维网，很少有人知道，它是谁发明的，实际上万维网也是在高能物理研究过程中产生的。1989年，欧洲的物理学家建设了大型强子对撞机来寻找希格斯粒子，而科学家之间需要相互交流大量的数据和程序，这成为了一个重大的问题。过去，交流依靠的是美国军方发明的E-mail（电子邮件），显然它已经不能满足科学家频繁交流的需求了，于是，欧洲核子研究中心的计算机科学家Tim·Berners-Lee开发出了世界上第一个网页浏览器，架设了第一个网页服务器，推动了万维网的产生，促进了互联网应用的迅速发展。欧洲核子研究中心（图片来源：https://news.cnblogs.com/n/180532/）不仅如此，基础科学还带来了科学的方法论。科学的方法论有两个：一是逻辑推理，二是归纳。古希腊以来，人们总结出一整套推理的方法，而弗朗西斯•培根之后又有了实证科学，科学体系就是建立在归纳推理以及实证等根本支柱上。目前，在我国经常会出现一些违背科学的言论与事件。比如很多人相信各种“大师”们的言论，却没有用科学的思维问一下是不是真的合理、有没有证据支持。如果能通过发展基础科学，让更多人掌握科学的方法论，整个社会将更进一步。除此之外，还有很重要的一点是，基础科学研究是文明的一部分。国家经济发展起来并有一定的基础后，就会发展艺术、音乐、文学以及科学，人们这时就会仰望天空，探索世界是怎么回事、宇宙的根本构成，我们为什么来、将来到什么地方去？这些探索让我们永远有动力追求未知。（图片来源：视觉中国）3中国的基础科学在世界上是什么水平？1.怎么评价一个国家基础科学水平的高低呢？基础科学研究的重要性就体现在它对整个科学领域的影响，一个国家有影响力的基础研究成果越多，这个国家的基础科学水平就越高。如何判断基础研究的成果有没有影响力？看看我们的教科书就会明白。无论学的是数学、物理还是化学，无论是在中学、大学还是研究生阶段，教科书里都会写到一些用科学家名字命名的基础研究成果，这些就是最经典的基础研究，它们会永远流传下去，比如，现代物理学绕不开爱因斯坦的相对论，不可能不用量子力学。（图片来源：视觉中国）当然，还有一些研究成果是被论文引用较多的，虽然也有较强的影响力，但跟写进教科书相比还是差点。到目前为止，我国已有的这些重大科学成果能够写进教科书的几乎没有。2. 中国古往今来的基础科学的水平前面也提到，中国古代没有建立起基础科学的体系，所以中国的基础科学基本就是从“零”开始，经过多年努力，中国的科技水平如今已经在世界高科技领域占有一席之地了。但因为起步较晚，中国基础科学研究跟欧美的发达国家还存在一定差距，教科书中也很少有用中国人名字命名的公式、定理等。近几年有媒体报道说，在国际上，中国的科技论文被引用数排到了第二。这是科技进步的反映，毕竟30多年前中国在国际上有一定影响力的基础科学研究很少，现在能被国际同行认可并引用，算是跨越了一个很大台阶。我们国家善于集中力量办大事，所以我们能够看到某个领域突然冒头，但总体看来依旧是薄弱的。像高能物理领域，其中北京正负电子对撞机，大亚湾中微子实验、江门中微子实验这些成绩，无论是科学还是技术的，使得我们基本上站在国际的平均水平。中国基础科学研究还有很长的路要走，我们只是某个项目在国际上取得了领先的地位，但若要说整个高能物理，从规模和人员上，我们跟国际上还有相当差距。我们国家必须产生更多的重大成果，而不仅仅是一般成果，这才是质的转变！而质的转变不可能一蹴而就，必然要经历这样一个路径：从几乎为“零”开始到出现大批一般成果，然后才是重大成果。3. 怎样实现从“零”到有的转变呢？首先要摆正心态，不能急功近利，更不能揠苗助长。基础科学具有规律性，需要经过几代、十几代甚至几十代人的共同努力，我们要遵循其发展规律。很多搞基础科学研究的科学家，随着年龄增长可能很难再出新成果，这就需要下一代人才的继续接力。值得开心的是，现在中国做基础科学研究的人才队伍更加壮大，国际交流更加密切，与老一辈科学家相比，年轻一代科学家在国际上的影响力有了很大提升。其次就是人才，基础科学的发展离不开人才。人才怎么来呢？先从教育开始。一所好大学一定有非常强的基础科学实力，无论清华、北大等国内名校，还是国外名校，都是如此。很多大学实力不强，说到底还是基础研究能力不足。很多大学老师只会教学生基本的知识，但有了知识并不代表就有创新能力，创新需要有方法并在实践中锻炼，大学老师不但要教给学生知识，更重要的是教授方法并给学生“练”的机会，知识会过时，但方法永远不会！对于基础科学，最需要的就是培养学生“从无到有”的方法论，要让他们学会做前人未做过的事，这跟培养工程师的思路是不一样的。基础科学承担的任务基本处在“无人区”，都是需要思考别人没解决的问题。有了更多掌握“从无到有”方法论的人，我们社会的整体创新性才能提高。（图片来源：视觉中国）除此之外，基础科学发展也离不开国家的经费投入。在我国的研发经费里面，基础研究的经费比例偏低，只占5%左右，其中包括基础性研究和应用基础研究，和美国相比，我们国家过去三十年真正用于基础科学研究的经费实在是少的可怜。现在我国一些重点研究所、重点大学的基础研究经费已经能达到国际水平，而在10多年前，这可能连发达国家的十分之一都不到，40多年前，大概只有发达国家的百分之一。用别人百分之一的钱，还要做得比别人好，这根本不可能。所以，之前的很多年，我国的基础科学研究落后于发达国家，而现在5%的水平，只能够维持跟跑世界先进水平，但如果我国有未来引领基础科学研究的雄心，就必须加大经费投入。只有大幅度增加基础研究的投入，才能在根本上解决这个问题。到了我们成为了能够产生科学知识、而不只是消费西方产生的科学知识的时候，我们的原始性创新、颠覆性创新，就会源源不断地产生出来了。4均衡支持基础研究 发展大科学装置谈到经费投入，很多人可能会问：基础研究领域众多，对国家来说，怎么判断在哪些项目上投得多一点，哪些投得少一点？其实最基本的原则就是要均衡支持，不能因为某个领域是冷门就不支持，某个领域是热门就死命支持，从而影响了全面发展。对于一个国家特别是大国来说，在基础科学方面一定要均衡发展，每个领域都要得到持续的支持。经费投入的研究很复杂，一般需要政府管理部门进行非常精准的专门研究，组织各领域的专家进行研讨，参照国际做法及整个国家基础科学发展的历史来敲定。而均衡支持要注意两个问题。一是不要以“是否有用”来判断。基础科学的领域，一个都不能废弃。20多年前，没人会想到统计学这样一门学科会对今天的人工智能发展起到大作用，如果当时觉得没用就不发展统计学，那今天别人都在发展人工智能时，我们就傻眼了。还有很多年前，有些人认为动物学、植物学是“死掉的科学”，但现在的基因科学都跟这些学科有关。热点过段时间后可能就过时了，盲目地集中投入研究资金也会造成过剩。二是不能盲目跟风。现在美国一大半的科研经费都用于生命科学的研究，超过一半的院士都在从事生命科学研究，所以有的人觉得我们也应该大力发展生命科学，而不是发展物质科学。（图片来源：人民网）这种想法存在很大问题。在基础科学研究方面，国外已经走过的路，我们是很难避开或绕过去的。虽然美国现在大部分的精力在做生命科学，但他们是从探索物质科学的路上走过来的，如果我们跳过了物质科学阶段，直接参与到生命科学的竞争中，就会带来一个很严重的结果：只能买国外的仪器设备。无论哪个学科，研究过程中都离不开各种仪器。这些仪器的基础是物质科学。而我国目前各种科学仪器主要依靠进口，反映了物质科学研究水平及人才不足的缺陷，需要大大加强。为什么物质科学的研究会跟仪器设备有关系呢？在美国，很多仪器设备是商业公司研制出来的。在研制仪器的过程当中需要两个条件，一个是需求，一个是人才。这其中人才尤为重要，但仪器创新方面的人才，学校是很难培养，必须要在科学仪器设备的研制过程中培养。而进行物质科学研究，关注自研设备包括大科学装置的建设，就是培养设备研制人才的一种最好途径。从上世纪五十年代开始，美国就开始研制大科学装置，如今五六十年过去了，在这个过程中孵化了很多仪器设备企业，比如说著名的示波器公司LeCroy（力科），其创始人LeCroy之前是一位高能物理的工程师，长期研发高能物理专用的读出电子学。最后他成立了自己的公司，专注于高速和复杂信号测试设备。现在世界上最好的仪器设备都是国外企业做的，所以他们研究生命科学的条件很优越。但我们中国很多实验室的设备基本都是进口的，说明我们物质科学的基础还很薄弱。如果我们只做生命科学的研究，就要大量进口仪器设备，导致资金外流，对国内的工业发展并无助益，同时还会受制于人。所以中国现在应该大力发展物质科学，特别要关注自研设备，包括大科学装置（注：大科学装置是指通过较大规模投入和工程建设来完成，建成后通过长期的稳定运行和持续的科学技术活动，实现重要科学技术目标的大型设施），我们需要在技术和科学目标上都领先的大科学装置，而不是跟随美国的脚步。北京正负电子对撞机（图片来源：https://ke.sogou.com/v224241.htm）大科学装置中的基础科学专用装置，比如我国的正负电子对撞机、聚变堆、专用空间科学卫星、天文望远镜等，具有确定的科学目标，应用范围广泛，投入规模大，技术先进，可以产出重大成果，对学科发展具有重大的引领和带动作用，还有一些溢出效应如重大技术的积累、突破和推广应用，国际合作与技术引进，关键技术人才的培养，企业技术水平与研发能力的提高等，因此在国家创新体系的建设中占有突出的位置。5基础科学的竞争也是国力的竞争基础科学的竞争也是国力的竞争，这在高能物理领域表现得尤为明显。单就高能物理领域来说，与发达国家相比，我们总体上处于“并跑”和“跟跑”的水平，与美国、欧洲、日本等相比都有一定的差距。这一点从研究人数对比上也能看出来，我们的研究人员人数与美国相比大概只是其十分之一，跟欧洲比大概是其五分之一，跟日本比可能是其二分之一到三分之一。美国的大科学装置总体来说是从上世纪50年代开始建设，高峰在2000年左右，这50多年的投入、建设、运行等，给他们带来了巨大收益，很多非常重要的技术成果在社会上得到了广泛应用。跟他们相比，我们的北京正负电子对撞机起步较晚，技术上也不是国际领先，基本上是采用国际已有的成熟技术。可以想象，一个科学上、技术上不是最领先的装置，自然在技术的辐射能力方面会有相当的限制。20世纪80年代，建设中的北京正负电子对撞机（图片来源：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2018/11/420228.shtm）所以，如果要想有所谓国际领先的、重大的技术突破，能够辐射到社会、对国民经济有重大作用，科学装置本身必须是先进的、别人没有的，否则早就被别人辐射完了。我们希望未来有一个高能物理的装置走在欧美前面，这也是我们提出建立“超级对撞机”的原因。如果最终建成，其规模将数倍于目前世界上最大、能量最高的粒子对撞机——建于欧洲核子研究中心的大型强子对撞机LHC，科学目标和技术创新性自然可以实现。（图源片来：中青在线）2012年希格斯粒子的发现，是国际高能物理发展的转折点，使我们有可能规划这样一个加速器。这是科学上的时机，技术上的时机，也是国家经济实力发展的时机。二十年前，这样大规模的装置想都不敢想，更不可能有钱来做。高能物理这个系统比较庞大，要想做到国际领先首先要有高远的科学目标，这样的目标很多国家都有，但是都会面临重重困难。所以接下来比拼的就是实现这些目标的能力，这里面至少会涉及二三十个技术门类，最后哪怕有一个螺丝钉没拧好，整个系统就可能出问题。加速器转起来还要放探测器，就像显微镜的镜头一样，可以看到整个过程，从而进行数据分析，所以又有人工智能、大数据、计算机、网络等领域参与进来，更不用说背后还有财务、计划、管理、采购等一整套的后勤保障系统。要把整个团队凝合起来，奔向同一个目标，这是包含成百上千人的“团队作战”，这种规模的科学研究体现的就是国力。建这样一个大型设备，能培养出机械、电子、真空、微波等各个领域的创新人才，这里面会有大批科学家、工程师解决大量的技术需求，这些需求很多都是从未出现的，如果能解决，这些人才就是“从无到有”的创新人才。所有的技术发明和科学成果，最先发现的人肯定是有一定的优势。如果只是享受别人的成果，那你就是一个“土豪”，既不能得到大家尊重，也不会很好地掌握知识，也很容易就被别人逐出圈外，夺走财富。而掌握了最前沿的基础科学知识，自然就会有最前沿的技术，从而成为引领全球科技发展的大国。库叔福利总监制：王磊监制：夏宇责编：戴丽丽 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从最初的物理定律到神秘的量子力学，科学界一直神秘而又充满着魅力的话题，全世界经费不断拨下，科技无法发展到足够进步。好在为了消除对量子计算的这些神秘的误解，量子论学会今天在大会上公布了最新的科学观点，证明量子计算是可以被发展起来的。这将证明量子计算机可以解决物理定律以外的问题。而且量子计算比以往发展得更为迅速，必将有更广阔的前景。举例来说，那些当今人们正在看着或想着进行的实验要求通过计算机来实现。量子论学会的一位科学家在清华大学举行的量子论学术研讨会上（量子学术大会是中国唯一的中学生量子力学学术论坛，从2008年至2017年度连续召开多届）对这一量子论的来龙去脉给出了如下的分析。“量子论之父”陈景润提出新的科学理论在量子计算领域中，和人们的直觉是不同的是，科学研究人员的理论总是在现实世界中，而且同时不能和我们看到和研究到的问题完全等同。他们之所以有这种想法，是由于他们不仅把量子解释力带到了和我们所能看到的物理学方面的问题完全相同的地步，而且把方程外的数学性质放到更大程度上去了。比如，速度就是是方程所要求的解。因此，也就是在这个意义上来说，量子解释力是要超过粒子数的。甚至对量子力学一些本质的猜想也是在数学意义上的，一些人认为其中有很多数学定律和我们现在所熟悉的物理理论不一样。最新的实验表明，量子计算机并不像它们我们从公开论文中能够看到的那样，那么是天才智慧的杰作。我们都知道的是，我们已经知道量子计算机也就是量子比特的数量实际上太少了，而且可以从公开发表的论文得到证明，因此就应该认为我们已经掌握了真正的量子计算机的解释力。尽管量子计算机可以解决我们看到的物理问题，但它要在物理上获得突破，这个问题并不能成为我们关注的问题。而且量子计算机必须要从几十至几百亿量级的，具有解释力的原始意义的问题来解决。因此这一物理目标也同样是不可能通过定义我们已经知道的量子比特的数量来满足的。基于这个物理要求，我们目前没有必要关注那些原子比特和电子比特。如果是这样的话，目前有一种基于单个量子比特量子计算机的过去才是必要的，现在它还太年轻。因此在目前看来，它并不是解决物理理论层面的问题。对于量子计算机需要用到这些在物理上强有力的概念，或者它们相互之间有什么关系，我们还不清楚。因此在科学上，没有量子力学所需要的定义来帮助我们解决这些问题，因此我们今天可以直接的否认现有的发展量子计算的方法。