刘霞

科学政策研究者担心重大科学突破变得愈发难实现，英国《自然》杂志指出学界尚存分歧，认为科学发现难度增加的趋势已现。因在学术道路上，科研人员正面临多重阻碍：繁复的行政工作、复杂的知识体系，以及有限且易消耗的注意力。这些因素相互交织，将影响到创新思维。

面对这道难题，各国开始采取多种措施以求突破，例如有的国家设立了高额科研基金，有的则改革了资助制度，力图解决科学发展的瓶颈问题。

突破性的研究成果仍遭质疑

《自然》杂志曾在2023年发布过一项研究数据：由美国明尼苏达大学拉塞尔·芬克、亚利桑那大学科伊·莱雷和欧洲工商管理学院米歇尔·帕克组成的研究团队，分析了4500万篇论文与390万项专利后发现，尽管科研产出持续增长，但真正具有“颠覆性”的成果比例依然有限。这一研究成果不仅引发了全球250多家媒体争相报道，而且在2025年被提请美国国会审议，成为了科学政策讨论的重要焦点。

研究成果揭示了一个引人深思的现象：1945年至2010年间，虽然学术发表数量激增，但未有多少颠覆性的科研成果产生。换句话说，科研投入的增长并未与之伴随而来的颠覆性成果的增长同步。研究人员为了量化这一趋势，开发了“整合—颠覆指数”（CD指数），通过追踪文献引用模式来评价研究的颠覆性：若后续研究鲜少提及某论文参考文献，则该论文被视为具有高颠覆性；反之则被认为具有低颠覆性。

然而这种方法受到学界质疑。来自德国慕尼黑大学的Rutledge Bohnemann教授提出，当今的研究论文往往大量引用古籍，私家侦探，侦探公司，调查公司，查人找物，商务调查，出轨外遇调查，婚外情调查，私人调查，19209219596可能使早年发表的文章因为其未列有充足参考文献而误评为具有颠覆性。

最具争议性的例子莫过于“阿尔法折叠”这一荣获诺贝尔化学奖的蛋白质预测工具，在CD指数上表现平庸。芬克团队解释称，这是因为其建立在既有的知识体系之上。然而，英国伦敦大学学院的詹姆斯·威尔逊对此持有不同看法，他认为，“阿尔法折叠”表明现有指标可能无法全面捕捉“颠覆性”的真正含义。

什么阻止了前进的步伐？

一项研究报告显示，从1956年至2020年期间美国的研发经费实现了大约11倍的增长，同时论文数量以指数级的速度飙升，但诺贝尔奖级别的突破却未能相应增长。在芬克团队梳理的40多项相关研究中也得到了验证。

是什么阻碍了科学发明继续前进的步伐呢？研究人员认出这些困扰是多重的。

接下来，科学家们被戏称为“数据录入员”、“表格填写者”或“报告撰写者”，他们不得不放下手中的笔而专注于完成日复一日的例行工作：撰写研究报告、提交项目申报材料，处理各种繁杂事务等。

其次，学术生涯与资助结构的僵化阻碍了科研者的自由探索。剑桥大学科学史教授帕特丽西雅·法拉认为，詹姆斯·沃森和弗朗西斯·克里克在从事DNA结构研究时曾暂时放弃博士项目，若照此进行，今日的他们或许会面临严重的后果。

此外，“论文通胀”稀释了科研质量加拿大蒙特利尔大学文森特·拉里维埃发现，在1996年至2023年间，研究人员的每篇论文数翻了一倍，这种分散在多篇论文中发表的研究成果与创新质量呈负相关。***私家侦探，侦探公司，调查公司，查人找物，商务调查，出轨外遇调查，婚外情调查，私人调查，19209219596***

再次，随着知识壁垒的提升与创新难度的增加，美国西北大学王大顺教授指出，科研方式从波义耳时代的烧杯试管升级为现代的“大科学装置”时代。由于知识指数级增长，研究人员必须花费更长的时间才能达到学科前沿。

此外，过多的信息消耗科学家的注意力。特别是在算法推荐和热点追踪方面，科学家被过度卷入信息流中，可能会忽视那些看似不那么热门但实质上隐藏着革命性发现的机会。

各个方案各有其特色

为了破解当前面临的困境，各大科技组织正积极寻找各自的解题方案。

美国国防部高级研究计划局在2004年发起的自动驾驶汽车沙漠挑战赛的成功，证明了激励里程碑创新的“悬赏模式”具有巨大影响力。这项活动通过设立大奖金，从而在全行业范围内推动了技术创新与进步。

两大国家相继推出创新基金，并明确资金将偏向于颠覆性技术而非渐进式的改进方法。美国国立卫生研究院院长杰伊·巴塔查里亚亦承诺同样的政策。德国大众汽车基金会的行动尤为独到，专门资助那些遭其他机构视为“太超脱常规”的奇思异想类创意。

资助制度也一直在进行着改进。为了防止资助过分集中到对人工智能等新兴领域的投资上，辛纳特拉提议可以引入一种随机分配方式。新西兰以及其他一些国家已开始试办了一种名为“科研彩票”的模式，他们从那些已经通过质量标准测试的申请中进行抽取，以确定获得资助的对象。

这场科技革新的转变，还不能确定会不会在世界范围内引起革命性的技术革新。