最近一段时间，科普博主“耿同学讲故事”把几所名校、多位知名学者的论文推到公共质疑场，也把自己推到了舆论中心。

随着关注度上升，外界开始讨论他的打假动机：是不是靠打假获得流量？背后是否有机构运作？为了避免被怀疑，他甚至解除了与MCN机构的签约，以证清白。

这种选择可以理解，但其实没有必要。学术打假需要专业、证据和程序，却不必要求打假者“无利可图”。如果打假只能依靠少数人的热情和自我牺牲，它就很难长期持续。

真正有效的学术纠错，恰恰需要外部激励，也需要市场机制参与。国外顶级期刊同样发生过严重造假事件，一个典型案例，就是阿尔茨海默病研究领域那篇最终被《自然》撤回的论文。

*一、十六年后才被撤回的论文*

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2022年7月，《科学》杂志发表了一篇深度调查报告，内容直指美国明尼苏达大学神经科学家西尔万·莱斯内的多篇论文可能存在学术不端。

这份调查迅速在科学界引发震动。因为被质疑的论文中，包括莱斯内2006年发表在《自然》上的一篇阿尔茨海默病研究论文。

这篇论文当时被认为意义重大。它提出，一种名为Aβ*56的β淀粉样蛋白聚合体，可能与记忆损伤有关。此后多年，这篇论文被大量引用，也影响了阿尔茨海默病研究中的一条重要路径。

也就是说，这不是一篇无关紧要的小论文。围绕它，后续研究、经费投入、学术声誉和研究方向，都可能受到影响。

《科学》的调查历时数月，方法却并不神秘。它邀请独立图像分析专家和阿尔茨海默病研究人员，一起核查相关论文中的实验图片。

最后发现，多篇论文中的图片存在疑似人为处理痕迹，其中就包括2006年《自然》论文中的关键图像。

两年后，事情有了最终结果。

2024年6月，《自然》正式撤回这篇论文。撤稿说明指出，论文中的相关图片存在过度处理，包括拼接、重复和使用橡皮擦工具等问题。

这意味着，围绕这篇论文长达十几年的争议，不再只是外部质疑，而已经进入期刊正式处理程序。

这件事真正让人震惊的地方，不只是“顶刊也会出错”，而是一篇高度影响力论文，如果本身存在严重瑕疵，为什么需要十六年之后，才被推到撤稿这一步？

在《科学》公开调查之前，学术界并非没有人怀疑过这篇论文。一个重要原因是，很多实验室长期难以重复相关发现。

但怀疑是一回事，推动正式纠错却是另一回事。

学术共同体并不是没有纠错能力，而是很多时候缺少足够强的纠错动力。最后实际上推动纠错的，还是来自学术圈外部的市场机制。

这和耿同学打假暴露出来的问题非常相似。论文中的图片和数据问题，也许早就有人看见过，也许早就在小圈子里被议论过，但真正把问题推到公共视野、迫使机构回应的，往往不是原来的同行评议系统，而是系统之外的人。

这才是问题的关键。

（图片来源 Science官网）

*二、学术造假并不新鲜*

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很多人以为科学界是一片净土，科学家天然追求真理，论文天然代表正确。

这种想象可以理解，但并不符合现实。

现代科学早已高度职业化。科研人员需要经费、职位、学生、实验室、期刊发表和同行声誉。论文不只是知识成果，也是职业资本。

只要论文可以带来职位、基金、荣誉和资源分配，就一定会有人有动机包装成果、夸大结论，甚至篡改数据。

这不是对科学家的道德指控，而是对科研激励结构的基本描述。

越是顶级期刊、知名课题组和权威学者，越容易让外界放松警惕。因为光环本身就是一种信用。很多时候，人们相信的并不只是论文内容本身，而是发表论文的人、机构和期刊。

阿尔茨海默病论文争议正是如此。它来自知名课题组，发表在《自然》，又处在一个高度重要的医学研究领域。这样的组合，本身就会产生强大的权威感。

但问题是，科学不能靠权威感维持信用。

过去几十年，科学史上类似案例并不少见。

2018年，美国心脏干细胞研究者皮耶罗·安维萨被曝出多篇论文存在篡改数据问题。哈佛医学院和布莱根妇女医院曾建议撤回其多篇论文，最后相关撤稿数量高达数十篇。他主持和影响过的研究项目，也因此受到严重质疑。

2002年，贝尔实验室的物理学家亨德里克·舍恩被发现系统性伪造实验结果。短短几年间，他在《自然》《科学》等顶级期刊上连续发表论文，一度被视为物理学新星。最后，贝尔实验室调查确认其造假，他被开除，博士学位也被撤销。

这些还只是现代科学中较有影响的案例。科学史上，围绕图片、实验、数据和样本的争议，从来没有真正断过。

人们熟悉的巴斯德、密立根、黑克尔等科学人物，也都曾留下过不同程度的研究伦理争议。更不用说，在一些依赖数据处理和模型设定的领域，选择性使用数据、剔除不合意样本、过度包装结论，几乎长期存在。

所以，问题从来不是“科学家会不会造假”。真正的问题是，当造假收益很高、造假成本很低时，任何共同体都不可能只靠道德自律长期维持洁净。

同行评议当然重要，但同行评议不是万能的。

评审人通常不会重新做一遍实验，不会逐张复核所有图片，不会审查全部原始记录。它更多是在判断论文的问题意识、研究设计和结论表达是否符合发表标准。

也就是说，同行评议并不等于事实审计。论文发表时，同行评议常常被用来强化论文信用；论文出事后，同行评议又退回到有限责任，强调自己并不负责事实核查。

这就形成了一种权责错位。发表时，它是背书；出事时，它是流程。

正因为如此，学术打假不能只依赖学术共同体内部自我净化。内部纠错当然必要，但远远不够。尤其当论文牵涉到经费、职位、荣誉和机构利益时，内部纠错往往会变得缓慢、迟疑，甚至沉默。

这时，外部力量就变得非常重要。

*三、打假也离不开市场机制*

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科学需要共同体，也需要同行评议。但学术打假有时候不能只靠科学精神和一腔热情，还需要市场机制提供持续动力。

阿尔茨海默病论文造假争议中，一个关键人物是范德堡大学神经科学家马修·施拉格（Matthew Schrag）。正是他推动了相关问题进入公共视野。

但有意思的是，施拉格最初并不是在一个纯粹学术项目中启动调查，而是受一家投资机构委托，审查一家制药公司的研究材料。

这家机构一开始并没有直接盯上《自然》的那篇论文，而是关注一家制药公司的股票。该公司声称，自己的药物能够修复人大脑中的某种蛋白质，从而改善认知能力。

投资机构怀疑相关研究数据有问题，想要做空这家公司。但做空不能只凭感觉，更不能靠情绪。因为做空者要承担资金风险，也要承担声誉风险。如果判断错误，损失会非常直接。

所以他们请施拉格出手，希望找到更确凿的证据。

施拉格长期关注阿尔茨海默病研究，此前也注意到相关数据和图片中的异常。借助这次委托，他对相关材料展开深入核查，结果顺藤摸瓜，发现问题可能不仅存在于一家公司的研究材料中，还可能追溯到这一研究方向更早、更基础的论文。

也就是说，论文数据早就有人觉得不对，相关结论也长期难以重复验证，但真正把问题系统性推向公共视野的，却是一套来自市场的外部激励。

这个细节很重要。

做空机制听起来不那么友好，甚至常常被认为是在“攻击企业”“破坏市场信心”。但从市场功能看，做空也是一种信息发现机制。

做空者要赚钱，就必须找到别人没发现的问题。企业如果没有问题，财务真实，业务可靠，信息披露充分，做空者很难得逞。只有当企业确实存在虚假陈述、数据造假、估值泡沫或重大风险时，深入调查才可能转化为收益。

这正是市场机制的力量：它让发现问题本身，变成一件有回报的事。

国外资本市场中，类似盈利性打假并不少见。

做空机构通过调查上市公司财务、供应链、业务真实性和信息披露问题获利；专业调查机构通过接受投资者、律师事务所或患者组织委托，核查企业研究数据；独立图像分析专家和科研诚信顾问，也可以通过为期刊、大学、基金会、药企和监管机构提供专业服务获得收入。

这些人不一定都是出于纯粹理想，也不必都被包装成公益英雄。他们可以逐利，也可以赚钱。关键在于，只要他们提供的信息是真的、证据是扎实的，逐利并不妨碍他们推动公共利益。

很多人对“靠打假赚钱”有天然反感，好像只要赚钱，动机就不纯粹；动机不纯粹，事情就不正当。

这种看法并不成立。

市场经济最重要的功能之一，就是把一部分人的逐利行为，转化成对他人的约束和监督。餐馆怕差评，企业怕审计，上市公司怕做空，产品怕检测，服务怕投诉，本质上都是外部监督在发挥作用。

科学打假也一样。

如果打假没有回报，甚至只有风险，那么打假就不可能成为稳定机制。发现别人论文问题的人，要投入大量时间和专业能力，还可能得罪同行、影响合作、承受压力；但最后能得到什么？很多时候几乎什么都没有。

于是，大量问题只能停留在“有人怀疑，但没人推动”的状态。

耿同学的出现，恰恰提供了一个中国语境下的样本。

他未必是传统意义上的学术权威，也不在原来的同行评议链条之中。但短视频平台给了他一种新的外部激励：把论文中的图片重复、数据异常、补充材料漏洞，转化成公众能够理解的内容；流量、声誉和关注度，也成为继续打假的动力。

这当然有风险。外部打假可能误伤，也可能把复杂学术争议简化为舆论审判。所以它不能替代正式调查，也不能替代专业判断。

但不能因为有风险，就否认它的价值。

真正成熟的学术纠错机制，不应该排斥外部打假，而应该建立接口：外部提出疑点，期刊及时回应；公众发现问题，学校启动调查；独立专家参与核查，原始数据接受复验；最终由正式机制给出结论，并承担责任。

中国的学术打假，也应该允许出现更多专业化、职业化，甚至可以盈利的机构和个人。

盈利没有错。靠揭露造假赚钱，也没有错。

真正有问题的，不是有人通过打假获得收益，而是造假者通过问题论文获得职位、经费、荣誉和资源，却长期不付代价。

科学不怕质疑。科学真正害怕的，是质疑没有出口，错误没有成本，权威不能被追问。

所以，学术打假也需要市场。

不是让市场替代科学判断，而是让市场提供外部动力，迫使那些被忽视、被压制、被拖延的问题，更快浮出水面。

真正值得公众信任的科学，不是从不出错的科学，而是有能力发现错误、承认错误、纠正错误，并让错误承担代价的科学。