近代科学最伟大的创造，或许就是建立了一套允许人类不断犯错、纠错的知识发现与积累制度。观察代替神谕，实验验证猜想，实证约束权威。无数定律和发现由此产生，人类也获得了前所未有的自然力量。
然而，一套依靠质疑建立起来的制度，也可能在成功之后变得不容质疑。
近代科学走的正是这样一条路。机械论、物质主义和还原论曾经帮助人类打开世界，后来却逐渐从工作假设凝固为关于世界的终极判断。科学的巨大成功，某种程度上也开始成为限制科学继续发展的禁锢。
今天，全球科研投入持续增长，论文、专利、实验平台和数据规模迅速扩张，真正改变知识方向的成果却没有同步增加。一项发表于《自然》的研究分析了六十年间4,500万篇论文和390万项专利，发现打破既有知识路径的论文与专利整体上越来越少。尽管科学产出仍在增长，但结构性突破却明显减少。
AI又把对象化、测量和计算推向新的极致。它可以阅读海量文献、寻找数据规律、生成研究假说，甚至参与实验设计。知识生产速度将大幅提升，一个更根本的问题也随之出现，当机器越来越善于生产答案，由谁定义什么是知识，又该由谁提出怎样的问题？
现代科学的深层危机，很可能来自知识生产方式自身。知识高速增长，未知却不断受到挤压。科学需要重新审视自己的概念来源、认知边界、权威结构和制度基础。
“科学”这个词的含义一直在变化。在中世纪和早期近代，拉丁文 scientia 泛指具有确定性的知识，尤其强调从第一原理出发，通过演绎证明获得必然结论。哥白尼1543年发表《天体运行论》时，从事的仍是数学天文学与自然哲学，并不会把自己称为今天意义上的科学家。
培根在《新工具》中把知识的可靠性更多地交给观察、实验和经验归纳；伽利略推动自然的数学化；牛顿把数学推演、系统观察和实验检验结合起来，完成现代科学的方法论综合。然而，牛顿仍把自己的工作称为“自然哲学”。直到1834年，英国学者威廉·惠威尔才创造出 scientist 一词，这一称谓到19世纪后期才逐渐成为稳定的职业身份。
这段历史说明，现代科学既是一种认知方法，也是一套近代以来逐步形成的知识分类、职业身份和权威制度。它有自己的诞生过程，但不应成为知识演化的终点。
现代科学依靠对象化、还原、测量、实验和计算取得成功。这套方法特别适合处理相对封闭、边界清晰、因果关系稳定的对象，却很难完整解释生命、意识、生态和社会等多层级开放系统。可测量性一旦成为科学性的唯一尺度，仪器暂时无法捕捉的现象便可能被视为不存在；第三人称观察取得绝对优先地位，意识、感受和意义等第一人称经验也会失去知识资格。
机械论最大的代价，是把方法的边界误读为世界的边界。未来科学需要从物质扩展到物质与关系，从部件扩展到部件与系统，从线性因果扩展到多尺度制约，从静态实体扩展到动态过程。还原论仍然有效，但它应当回到工具的位置。
现代科学的方法形成于17世纪，科学的社会权威却主要建立于19世纪。科学职业化、大学研究体制、专业学会、学术期刊和国家科研机构相继出现，科学由一种探索活动变成现代社会最重要的知识制度。
法国思想家孔德是这一转变中的关键人物。他把人类精神的发展划分为神学、形而上学和实证三个阶段，将实证知识视为精神成熟的标志，并希望用“社会物理学”重新组织社会。孔德后期还创立了“人类宗教”。这套宗教不能简单等同于科学崇拜，却赋予实证知识整合社会、规定进步和重建秩序的使命。
科学的宗教化与实验室是否讨论神学无关。它表现为科学结论获得超出证据范围的权威，科学机构逐渐取得规定何者可以质疑、何者无须再问的权力。其间发生了三次扩张：方法优势扩张为本体判断，可测量的东西被视为真正存在；知识权威扩张为精神权威，科学逐渐成为“正确知识”的化身；技术力量扩张为社会合法性，“能够实现”悄然转化为“应当实行”。
19世纪后期的社会达尔文主义就是典型例子。生物演化中的竞争与选择被移植到社会领域，贫富分化、种族等级、殖民扩张甚至优生政策，都曾被包装成自然规律。特定权力由此借用科学声望，为既有秩序和政治目的辩护。
20世纪初的数学公理化运动又强化了对完备形式体系的追求。随后出现的哥德尔不完备定理表明，足够强的一致形式系统无法在自身内部证明所有真命题，也无法完全证明自身的一致性。这个结论不能被简单推广为对全部科学的否定，却足以说明，即便是最严格的形式知识也存在内部边界。
物理学的巨大成功还形成了广泛的“物理学崇拜”。社会科学、人文学科乃至公共治理不断模仿定量、预测和定律化方式。复杂的人、历史和社会，由此被压缩为变量、模型和一般规律。
科学的意识形态化发生在事实、理论与价值的边界被抹去之后。实验提供事实，理论解释事实，政策则要在风险、利益和伦理之间作出选择。当三者被压缩成一句“科学已经证明”，价值选择便披上客观真理的外衣。
科学可以估计技术风险，却无法独立决定谁来承担风险；可以预测政策后果，却无法替代社会决定何种后果可以接受；可以创造巨大财富，却无法回答财富应当如何分配。健康的科学共识必须公开事实、模型、推断与价值判断之间的边界。共识可以成为行动的依据，不能成为停止思考的指令。
现代科研体制最深刻的矛盾，是它公开奖励原创，实际奖励可预测性。更深一层看，它正在用科学研究世界的方法管理科学本身：科研活动被对象化，科学家被还原为绩效单位，知识贡献被转化为指标，未知被加工成可管理项目。
基金申请要求研究者在实验开始前说明目标、路径、阶段成果和成功概率。真正的未知恰恰无法预先写成完整路线。为了获得资助，研究者必须把探索包装成计划，把不确定性改写成确定性。越接近真正的科学前沿，越难满足这套论证体系。
同行评审也存在结构性局限。评审人最有能力判断一个项目是否符合现有知识，却未必能够判断一个新范式是否正在诞生。多数意见适合筛选规范研究，不擅长识别少数人率先看见的未来。评审制度通过提高原创的生存成本，使研究者主动把问题调整到安全范围。
同样，论文制度也进一步改变了科研行为。短周期、阳性结果、清晰故事和热点方向更容易发表；重复验证、负面结果、长期观察和基础工具建设回报有限。研究者逐渐从追问重要问题转向生产标准成果。
2023年诺贝尔生理学或医学奖得主卡塔林·考里科的经历极具象征意义。她长期坚持mRNA研究，却因方向不受重视而难以获得经费和稳定职位。后来改变全球疫苗技术的研究，在相当长时间内无法通过科研体系关于“价值”和“成功”的判断。制度未必缺少识别成果的能力，却经常缺少等待成果出现的耐心。
这种变化无需任何人操纵。只要晋升奖励发表速度，基金偏爱初步结果，期刊追逐显著结论，采用激进路径的团队就会在职业竞争中处于劣势。斯马尔迪诺和麦克尔里思把这种机制称为“坏科学的自然选择”：即使每个人都在理性行动，制度也可能持续奖励较差的方法。
相反的证据同样存在。比如，对霍华德·休斯医学研究所与美国国立卫生研究院两类资助机制的比较发现，更长周期、更大自主权以及对早期失败的宽容，更容易带来突破性成果。天才的数量固然重要，制度还必须允许天才暂时看起来像失败者。
于是，主流范式影响经费配置，经费配置塑造研究成果，研究成果再被用来证明主流范式稳固。科学仍在高速运转，未知却被加工成适合管理、评审和发表的形状。现代科研体制本身，正是对象化、还原论和可计算性崇拜的制度化产物。
科学具有强大的纠错能力，却无法独自完成对科学的重建。它可以通过新证据修正结论，却无法依靠实验决定自身的目的；可以揭示因果关系，却无法从因果中推出价值；可以扩大人类控制世界的能力，却无法回答这种能力应该用于何处。
对象化难以容纳第一人称经验，测量无法穷尽意义，重复实验难以完整解释历史与个体，计算可以优化手段，却不能创造目的。科学能够认识世界的某些结构，无法独占人类对世界的全部理解。
因此，未来需要建立一种“知识宪政”。科学研究事实、机制和因果，哲学审查概念与认知边界，人文学科理解历史与人的处境，伦理学讨论目的与责任，艺术呈现尚未被概念化的经验，公共理性决定风险承担与共同选择。各种知识形式各有边界，也彼此制约。
知识多元不等于相对主义。疾病是否由某种病毒引起，应当接受科学验证；是否强制实施某项公共措施，则同时涉及自由、公平和权力边界。事实不能由投票决定，价值也不能由实验室垄断。
“科学宪政”由此成为“知识宪政”的一部分。科研体系内部仍需改革经费、评审和评价制度，为高风险研究、少数意见与长期失败留下空间。但这些改革只能改善科学，无法代替哲学、伦理和社会对科学目的的审视。
AI使这种分工更加迫切。它正在把对象化、计算和预测推向极致，也把科学方法的边界暴露得更加清楚。AI可以阅读全部论文、生成大量假说、优化复杂实验，却无法独立判断什么问题值得提出、什么未来值得实现。
当机器越来越善于生产答案，人类最重要的责任，是选择问题、确定目的、承担后果并守护意义。
科学走向未来，需要结束知识主权的无限扩张，回到自己的边界之内，与其他知识形式共同构成人类认知秩序。
科学的伟大，首先来自容错、纠错；而科学的未来，则越来越取决于它能否接受并承认自身的边界。
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邵 青
教育管理学博士，生物医学与生物制药领域专家。旅美学者、企业家，苇草智酷创始合伙人，博腾股份股东及战略投资顾问，莫干山研究院专家咨询委员会委员、副院长，美国希望基金会常任董事。