从科学发现看信息时代科学知识生产方式的新特征

    随着互联网和数字化技术的迅猛发展，科学发现呈现出数据驱动型和互联网大规模在线协作方式两种新趋势。一方面，在大科学领域，科学家利用海量数据和计算建模研究遗传与疾病的关系、气候问题、研发新材料等；另一方面，以互联网为载体开展科研协作、分享实时在线记录、依靠群众自发性的在线网络协作来完成此前由专业人士完成的各类“百科全书”“Q&A（问答）”。

    信息时代科学发现在认知方法与技术手段、生产力和生产关系上呈现出三方面新特征：

    一是，数据驱动型发现以相关性替代因果性解释，采用“数据+建模”而非观察与实验的认知方式，技术上更依赖模型、软件和人工智能，“局外人”甚至AI也可以参与科学发现。

    二是，知识生产主体更多元，涵盖跨学科研究者、AI及爱好者；研究对象转向非实体数据，特别是在天文学、生物学等领域对数据的分析很大程度上代替了对原始客体的分析；生产资料借助互联网实现无边界连结，互联网承担起传统实验室的功能。

    三是，生产资料从专有转向共享，工程式的科研方式兴起并成为常态；在线协作使得知识生产主体认定标准被重构，专家不再是特定的人，而是因解决某个问题应运而生的某个人；研究模式从“学院科学”转向“后学院科学”，开放科学成为新趋势。

    由此，也对知识生产、科研组织、社会组织及机制带来新挑战：其一，知识边界泛化，数据客观性与算法可靠性存疑导致的认知偏差；其二，数据研究方式边缘化传统研究、挤占学术资源，语言壁垒造成对非英语科研团队的忽视，加大科研竞争的不平衡性；其三，受资金技术、评价机制限制，“众包科学”面临数据基础设施不足、主体协同不畅及监管难题。

    （《云南社会科学》2025年第3期 王娜 张芮宁）