他們說科學假說是負擔，激起多位學術大牛反對

在《基因組生物學》雜志的夜間科學系列中，分子生物學者 Itai Yanai 與 Martin Lercher提出了一個具有爭議性的觀點：科學假說是一種負擔。他們強調開放式探索的重要性，認為過早的假說可能反而束縛創造力，是科學探索中的“負擔”。在文章發表后，同一期刊刊登了另一派的觀點，是由五位不同領域的杰出學者組成的跨學科團隊，他們堅信科學離不開假說的指引，認為任何觀察都不可避免地預設理論框架，數據只有在假說的照亮下才具有意義。兩方立場不同，背景迥異，卻共同試圖回答一個關于科學方法的核心問題：假說和數據的關系，我們究竟如何“看到”數據，又如何從中產生理解？這一場橫跨生命科學、認知科學與科學哲學的爭論，也恰好展示了科學知識和思想的復雜形成方式——數據與假說彼此牽引，在對話之間不斷生成新的理解。

撰文 | Kestrel

在“夜間科學”系列文章中，《反教科書觀點：假說是科學探索中的負擔》（A hypothesis is a liability，作者Itai Yanai和Martin Lercher）[1]發表后，五位不同領域的當代杰出學者——戰略學教授Teppo Felin[注1]、物理學與心理學家Jan Koenderink[注2]、認知與心理科學教授Joachim I. Krueger[注3]、系統生物學先驅Denis Noble[注4]和數學物理學家George F.R. Ellis[注5]持相反觀點，就相關話題與原作者產生了一系列討論文章【均發表于同一期刊《基因組生物學》（Genome Biology）】，雙方交鋒兩個回合。持相反觀點的五位作者某種意義上也是夜間科學的實踐者，他們從更廣闊的交叉領域探索認知、演化以及科學方法論等。本文沿用各自在文章中對對方的指代，將雙方分別縮寫為Y&L和FENKK（姓氏首字母）。

首先，FENKK回擊的文章為《數據—假說關系》（The data-hypothesis relationship）[2]，隨后Y&L進行了回復《數據—假說對話》（The data-hypothesis conversation）[3]，而FENKK再次回應發表《數據偏愛》[4]（Data bias）。

在第一篇回復《數據—假說關系》中，FENKK開宗明義對“假說是科學探索的負擔”表示不同意。他們雖然認為壞的假說可能是負擔，但指出并不存在毫無假說的數據探索，觀察結果及所收集的數據總是帶有某種假說或理論的色彩；即便是很不正式的一點點直覺或者猜測也是一種“原型假說”（proto-hypothesis）；而那些看似不需要假設的統計工具和計算技術，其實也蘊含著關于“什么才是重要的”“什么值得被測量或關注”的潛在假說與理論。因此。FENKK認為，不基于假說的數據分析既不可能實現，也不可取；而假說才是推動科學創新與發現的主要動力。

大猩猩實驗的玄機

Y&L原文提出了一個大猩猩實驗，旨在隱喻科學探索中出乎意料或者隱藏的線索。FENKK則認為在現實中的科研中，這樣無關緊要的發現并不能模擬真實的科學洞察——“就像氣象學家看到一朵長得像大猩猩的云朵一樣”，并無科學價值。并且，他們認為Y&L關于“假說存在風險”的這一總結，本身正依賴于他們自己的一個強烈假說。

FENKK指出，原始的大猩猩實驗類似于魔術中的“注意力誤導”，“實驗是被刻意構造出來用在證明某個特定假設，即人類會忽視視覺場景中的巨大物體”。而視覺場景和數據中蘊含著無數的可能性、用途及意義，總會有許多東西被忽略掉。如果沒有正確的提問方式、假說或理論作為指導，我們往往無法理解某些現象的含義。

由于大猩猩圖是一種視覺信息，而在FENKK團隊的背景中有視覺領域專家，他們從這一實驗探討了更深層次的還原論科學范式的問題：還原論認為，線索和數據會憑借其自身的特性（即物理世界）主動“顯現”相關性和重要性。他們使用另一版本的大猩猩實驗來說明這里面的邏輯漏洞：

研究者將大猩猩的圖像嵌套到病人的CT掃描影像中，并且大猩猩圖像是結節的48倍大，然后讓執行肺癌篩查的影像科醫生在圖像上找肺部結節，結果83%的醫生沒有發現嵌套的大猩猩。FENKK用該實驗說明，圖像異常的奇異程度和大小跟其視覺凸顯性（salience；視覺科學和認知科學中的概念）關系不大。也就是說，在還原論中大猩猩圖像和圖像的大小是兩個“物理的”異常值，應該能被自然發現并顯示出其意義，但大部分醫生都沒發現。

FENKK寫道，“若是一開始就提示他們去找圖像中的異常，他們八成就能夠找到大猩猩”。而如果有警惕的被試一開始就懷疑任務的目的，他們可能故意不去管給的任務而去猜他們應該要得到什么樣的發現。FENKK使用此例是想說明，原始線索或數據向信息與證據的“轉化”并非一個簡單直接的過程——它需要某種形式的假說作為支撐。

在《數據—假說對話》中，針對FENKK對大猩猩實驗的批評，Y&L也做了相應的回應。他們指出，注意力誤導并不是他們實驗設計的缺陷，而恰恰是他們實驗設計的目的——他們想要去驗證，帶著假說去看數據會不會真的有分散注意力的作用。他們實驗設計中的大猩猩只是一個驗證學生們有沒有去對數據作圖的工具。同時反駁，“一朵云的形狀可能對氣象學家來說無關緊要，但是對科學家分析數據來說絕不是：它引導我們發現聚類結構、識別異常值、解釋數據趨勢對分組的依賴性，這些都需要靠繪制數據完成。”

爭議假說定義

在《數據—假說關系》中，FENKK肯定了Y&L提到的被稱為“捕魚式取證”中的核心觀點有意義，即更具探索性和想象力的研究方式對科學研究至關重要。但是，他們強調“捕魚式取證”不是沒有假說的：你要捕魚，要有漁網，什么樣的漁網捕什么樣的魚，捕魚的每一步都蘊含假設。因此，FENKK認為對研究數據，不管是如何初步的探索，就算只是粗看一下，都必然會帶著某些“原型假說”。

FENKK指出，別人可能會認為他們在嘗試拓展假說的定義，從而把期望、猜想甚至統計學和計算工具包括進來；但他們認為，很重要的一點是，任何工具，不管是認知的、計算的，還是統計的，作用就像魚鉤一樣，已經包含了一些關于什么重要、什么不重要的隱性假說。所謂假說，就是“關于研究人員尋找或者想要發現的事物的某種形式的期望或者問題”。在FENKK看來，Y&L提出的相關性研究就是一種魚鉤，但這種相關性的強度很難說明問題。他們用全基因組關聯研究舉例，除了少見的異常情況，如罕見遺傳病，絕大多數關聯水平都很低；通過定量建模進行嚴格檢驗因果假設，才能揭示遺傳變異、表觀遺傳與疾病之間的關聯。

Y&L認為FENKK提出“原型假說”就是擴展了假說的定義（“寬泛得離譜”），原型假說可以涵蓋任何潛在內容、猜想和期望，那么就“假說”變成了“精神構想”的同義詞，這樣一來，任何有意識的人類活動都不可能是“不涉及假說的”。Y&L認為FENKK完全錯失了假說對科學的意義。他們回到了假說在科研中最基本的層面，即待驗證的想法，研究者應該用開放的心態而非某種預先假設來對待數據。從這個意義上講，假說可能成為一種負擔。

核心觀點的交鋒

實際上，在《數據—假說對話》開篇，Y&L就對FENKK的文章進行了諷刺。“某些思想家還像古人一樣認為人類處于宇宙的中心，堅持認為人類思想具有特殊性，能夠通過純粹的直覺和哲思獲得新的洞察，而不需要依靠數據和觀察。但科學思想和假說并不憑空降臨于人腦，一旦出現就完全成型可以放到日間科學里去驗證。”“FENKK忽視了重要一點，即整個現代科學不僅僅是一個科學家與科學家之間長長的對話，還是數據與假說之間的長對話。”Y&L引用Leonard Cohen的名言，“科學不是理性的勝利游行，而是與數據之間冰冷而破碎的對話。”

在最初的文章《反教科書觀點：假說是科學探索中的負擔》中，Y&L的核心觀點是“沒有數據則沒有科學發現”。而在《數據—假說關系》一文中，對于Y&L的觀點，FENKK表示即使這是原則上正確的說法，但他們通過偏向數據，錯誤地規定了“數據—假說”的關系；他們忽視了理論和假說的時間優先性。“假說告訴我們應該尋找什么樣的數據。數據在響應假說時出現并成為證據。”

FENKK用了物理學里面的一個例子，引力波的存在早已被預言，一直是一個假說。這個假說引導科學家們設計和建造了激光干涉引力波天文臺（LIGO和VIRGO），直到2015年終于發現了引力波的存在。數據的最終出現是由于為測量而設計并建造的設備出現，數據因為假說而顯現，而不是相反。

FENNK還引用了愛因斯坦對于數據和假說之間關系的觀點：“你是否能夠觀察到一個東西取決于你用哪種理論。什么能夠被觀察到是由理論決定的。” FENNK還指出，愛因斯坦的觀點可以用所謂的DIKW層級來說明，即由下而上分別是數據（Data）—信息（Information）—知識（Knowledge）—智慧（Wisdom）。目前流行的數據優先的方法是認為科學理解是由下而上建構的，即通過數據最終得到知識和理論。但他們強調反過來的重要性，許多偉大的科學發現是由上而下的，例如狹義相對論的構建始于對“同時性與運動狀態無關”的基本假設的質疑。

DIKW通常被視為“自下而上”的模式。但FENNK認為，自上而下的機制在發現數據中的關聯性及內在含義方面發揮著至關重要的作用。圖源：Felin, T., Koenderink, J., Krueger, J.I. et al. The data-hypothesis relationship. Genome Biol 22, 57 (2021).

FENKK擔心，由下而上的方法——相當于Y&L提出的“無假說數據探索”的概念，會不經意地導致過于描述性的科學，即物理學家盧瑟福（Ernest Rutherford）所說的“集郵”。FENKK引用了達爾文寫給朋友信件里的文段，里面有一句話：“但凡要產生一點用途，任何觀察都必須用來支持或者反對某種觀點。”

在《數據—假說對話》中，Y&L回擊了FENKK。Y&L首先指出，“研究人員要去驗證的假說從來都不是憑空而來的，而是從數據的手里艱難獲得的。如果假說都可以常規地從不涉及數據的哲思中產生，那我們都可能還做著亞里士多德所做的自然哲學。”Y&L認為FENKK所誤解的是：“正如數據是從思想上建構起來的，同樣程度地，思想也是從數據上建構起來的。它們互相交換，循環往復，最好稱其為一種對話。”

對于愛因斯坦的觀點，Y&L指出，愛因斯坦也不是一開始就質疑經典力學時空觀的基本假設，在此之前，他花了數年嘗試修正麥克斯韋方程組，以讓它與實驗數據相符。只是在這個嘗試失敗之后，他才意識到需要修改的是時間的概念。

為了闡明“數據—假說”之間的關系，Y&L反過來舉了Denis Noble（FENKK中的“N”）和其合作者的一項具有影響力的工作的例子。該工作是關于心率模型的，Denis Noble還在自己著作《跟隨生命的旋律起舞》（Dance to the Tune of Life）中描述了研究歷程。該工作關鍵的開端是一個特別的電流的發現，這個電流被叫作if，這里的f是funny的縮寫，因為他們覺得這個電流“有趣”。Y&L設問，這個“有趣”是哪里來的呢？是實驗前的假說的一部分嗎？是理論的產物嗎？在Y&L看來，這些都不是。它是憑借與關于“正常電流是什么樣子”的背景知識的對照發現的，但不是實驗者一開始想要去驗證的；而有了數據，他們得以做出新工作。“數據帶來的問題比它解答得多，這是任何偉大數據集的標志。”

Y&L以此例說明，知識是遵循曲折路徑形成的，實際過程比DIKW分層模型復雜得多。這個例子正印證Y&L關于數據導致新問題，進而做出新假設和模型，最終在日間科學中驗證的模式。此外，Denis Noble等人的工作也符合Y&L在最初文章中寫的，實際的科學發現歷程很少被直接說明，只是傳聞于研究人員溝通時，或者像Denis Noble一樣寫一本相關的書。

Y&L提出，數據—假說對話可以抽象為一個螺旋，在日科學和夜科學的迭代周期中發生。圖片來源：Yanai, I., Lercher, M. The data-hypothesis conversation. Genome Biol 22, 58 (2021).

在Y&L看來，FENKK的批評最令人驚詫的是，他們完全忽視了原文章的語境，即原作者在夜間科學系列文章中論述的日間科學與夜間科學之間的區別與聯系。拋開語義的爭論，將問題還原到本質，這場爭論其實是先有蛋還是先有雞的問題，只是兩者變成了數據和假說、日間科學與夜間科學。FENKK認為假說應該占主導作用，但Y&L認為兩者并不能有一方占據第一性。

在共識中辯論

在Y&L的《數據—假說對話》發表后，FENKK仍未結束關于假說在科學研究作用的爭論。FENKK再次發表了文章《數據偏愛》。FENKK認為，Y&L錯誤地規定了數據和假說在科學中的角色，后者的論點中帶著一種對數據的偏愛，即數據可以某種程度上獨立于假說和理論。而FENKK則強調，沒有某種假設或理論，數據本身不會具有任何特質——“只有當蘋果的落地被一個問題或假說所引導時，它才具有意義。”“如果沒有假說或理論，數據便沒有任何性質——不重要，不驚人，不有趣。只有當遇到了問題或者假說時，數據才帶上了意義。分析蘋果掉下來這件事情，把掉落事件選作數據去考慮的過程，說明了假說在科學發現中的中心作用。”

在經過前面的交鋒之后，雙方也得到了共識——關于科研中知識背景的重要性，以及科學是遞歸的，是數據與理論的對話（在FENKK看來，這兩點使Y&L的原始觀點變得溫和）。

不過，FENKK認為，“這些并不意味著科學發現和進步是決定性或必然的。”特別針對《數據—假說對話》中提出的“每個新的問題或假說又反過來由早期數據集的分析所觸發”，FENKK指出這種循環并非自動發生，科學發現過程必然受到人類推理和做出假說的創造力的影響。FENKK再次強調，任何觀察必然帶著假設，無論多么非正式；有假說才能告訴我們尋找什么數據、構建什么實驗以及如何解釋發現。

對于假說可能讓科學家誤入歧途這一觀點，FENKK也表示同意，但他們認為并不存在無假說的替代選擇，“壞的假說的替代選擇只能是換一個假說”。FENKK強調，數據、經驗發現和顯然的事實有可能讓科學家誤入歧途；任何觀察必然是充滿假說的，不管其包含的假說多么不正式。數據中并不存在任何固有的東西來告訴我們如何去做假設。

在《數據偏愛》中，針對Y&L舉的關于Denis Noble和其合作者工作的反例，FENKK予以了回擊。Y&L所設問的，“該數據的有趣性是實驗前假說的一部分嗎？”做出了該工作的原作者們的回答是：“是的。”他們的結果建立在當時心律模型的爭議之上（那時主流理論是McAllister-Noble-Tsien（MNT）提出的傳導系統心率模型）。1979年，團隊將心肌傳導系統的MNT理論拓展到竇房結，發現了一個離子通道，其門控動力學和電壓范圍幾乎完全符合預測，但是它在超極化（hyperpolarization）的時候不逆轉。FENKK強調，電流跡線（trace）“有趣的性質只在那個模型的語境下才是funny的，許多別的離子通道也會在超極化時顯示出電流繼續增加。如果沒有在電生理的理論框架下去看，便沒有什么funny可言，研究者會迷失在過量未解釋的數據中，甚至不知道為何他們可以預期出現逆轉電位。”

對于Y&L說“Noble及其合作者終于找到了構建模型所需證據”，FENKK表示這是一個更深的誤解。他們是先建立了將逆轉電位數據和門控動力學數據區分開來的理論，再依賴這個理論來進行實驗。實驗數據本身并不會自己告訴你哪部分是所需要的（關于門控動力學的），哪部分是誤導性的（關于逆轉電勢的）。而這個理論提供了因果解釋，為何一個常態傳導起搏點節律中最大部分去極化電流的離子通道會被伊伐布雷定（ivabradine）阻斷——“不存在一種與假設無關的方法能夠揭示這一現象”。總之，FENKK認為Y&L的觀點是對Denis等人的工作的誤讀。

涌現的觀點

在《數據偏愛》的最后，FENKK也提到了Y&L在這系列文章中所引用過的《自私的基因》，認為Y&L對數據的重視隱含著一種科學還原論的觀點，以及將研究對象視為獨立于具體生物體的存在這一理念；以數據為中心的方法鼓勵科學研究的還原論形式，常常忽視科學中自上而下、特定于生物體和觀察者的因素。FENKK解釋說，演化不僅在基因水平上發生，也依賴涌現性質和生態語境。對演化的理解除了應該關注自下而上的基因因素，也應該同等地關注自上而下的生物體特異性和環境因素（即生理、表觀遺傳因素，這些對基因來說是環境因素）。這一點是回應他們在前文中提到的DIKW模型“從上到下”和“從下到上”都具有意義。他們擔心，由于能夠輕松獲取低層次數據（如遺傳信息）以及擁有強大的計算工具，研究人員過于專注于低層次數據的研究，而忽視了對各種自上而下作用機制的探索。

最后，FENNK提到了人類擁有進行科學研究的獨特能力，能夠形成預測和猜想，但比較生物學家發現，所有生物在探索環境時都會進行某種形式的問題解決和探測。這不能被還原到基因和任何其他形式的低水平數據。最后這點有回應Y&L在《數據—假說對話》中批評其像某些思想家“還像古人認為自己的世界是宇宙的中心那樣，堅持認為人類思想具有種特殊性”的意味。

結束語

縱觀以上觀點交鋒，雙方在假說的定義方面始終存在分歧。FENKK的假說定義具有理論和哲學色彩，而Y&L的假說定義則有些偏向實用。FENKK所說的假說包含對所關心科學問題的整個思路、對科學基礎的審視，而Y&L所說的假說關注的是科學問題的一個個末端。因此雙方對“假說是否是科學探索中的負擔”這個問題所持有的看法也呈現出不同的風格。FENKK的觀點純粹而截然，假說引領了科學，其重要性先于數據；而Y&L的觀點更加調和，數據和假說是兩條腿走路，假說即使先于需要的數據存在，也是從對以往數據的觀察中得來的。

雙方的爭論由Y&L的爭議性標題引起，而Y&L將這個“在科學探索中的假說”的議題置于“夜間科學”的語境下，但FENKK則始終沒有采納這個語境。筆者認為這反映了雙方對人與科學探索之間關系的不同心境。Y&L引入“夜間科學”的說法和“無假說數據探索”的手段，似乎是在訓練自己的大腦，去更好地做科學研究，讓自己的大腦能夠更經常處于能夠捕獲好的科學思想的狀態下。“無假說數據探索”是一種大腦的漫游，其方向是隨機的。但FENKK的“假說優先”的心境則是更主動的，科學探索的方向是“我”發起，即科學研究者決定的，假說就是這里所指的方向。

無論如何，雙方都是杰出的科學家，他們的爭論也可以表明兩種心境都能做出優秀的科學研究，也許這樣的心境的形成與他們所從事的不同領域的特點有關。

學者點評：

科學探索并非在“日間”與“夜間”中二選一，二者實為互補而非對立的有機整體。理想的科研流程應當在兩種模式間靈活切換：先開啟“夜間模式”進行頭腦風暴，挖掘無限可能的假說；隨后切換至“日間模式”執行快速驗證（MVP），精準測試核心指標；在得出初步結論后，再次回到“夜間模式”對數據進行整體掃視，確保沒有遺漏“意外驚喜”。

以抗體中和機制研究為例，這一流程的具體應用如下：

夜間模式（發散）： 研究之初，不要預設抗體只能“阻斷受體結合”，而是開放構想它可能通過病毒交聯沉淀、衣殼破壞或誘導吞噬等多種路徑起效。

日間模式（MVP執行）： 挑選可能性較高的1-2個方向（如受體阻斷和交聯沉淀），設計一個快速實驗進行驗證。這能保證效率，避免無休止的“捕魚式”空轉。畢竟科學工作者也是人，需要適當的正向反饋來維持熱情，否則容易因長期迷茫而失去興趣。

夜間模式（整體掃視）：拿到實驗數據后，不要只盯著“阻斷率”這一個數值。再次打開“遠光燈”，審視是否有其他可能。

正是這一步“回馬槍”，能讓你發現被“受體阻斷”假說掩蓋的真相——即抗體實際上是通過“扭曲病毒導致裂解”發揮作用的。通過這種“發散—聚焦—再審視”的循環，我們既避免了假說帶來的視野盲區，也保證了科學探索的高效與嚴謹。

——南京農業大學生命科學學院副教授徐穎

注釋

[1] Teppo Felin是牛津大學賽德商學院的戰略學教授，在組織理論、戰略管理和微觀基礎（microfoundations）研究領域的有開創性貢獻。他主張，若要真正理解宏觀的組織現象（如企業能力、績效和變革），必須深入探究其微觀基礎——即個體層面的認知、決策、偏好與互動。他的研究巧妙融合了經濟學、哲學、心理學乃至生物學視角，提出了“感知先于激勵”等觀點，重塑了學界對個體在組織中角色的認知。

[2] Jan Koenderink是代爾夫特理工大學物理系的著名視覺科學家和心理學家，在計算視覺、心理物理學和圖像感知領域的貢獻廣泛。他開創性地提出了“尺度空間”理論，為圖像的多尺度分析奠定了數學基礎，深刻影響了計算機視覺和圖像處理的發展。

[3] Joachim I. Krueger是布朗大學認知、語言與心理科學系教授，他提出并發展了“社會投射”理論，揭示個體在推斷他人態度與行為時，往往傾向于以自身認知為參照，形成“虛假共識效應”。他通過整合進化心理學與認知實驗，剖析了社會判斷中啟發式（heuristics）與偏見的根源，其工作深刻影響了人們對社會互動、群體決策與身份認同的理解。

[4] Denis Noble是牛津大學生理、解剖與遺傳學系榮譽教授，他通過計算機建模揭示了心臟節律的起源，挑戰了傳統的基因中心論，提出了“生物體自上而下”的調控理論。作為現代系統生物學的奠基人之一，他的研究證明了生物復雜性不能簡化為分子層面的簡單加總，強調生物體是多層級相互作用的結果。這些思想深刻影響了當代生物學哲學，推動了對生命本質的重新思考。

[5] George F.R. Ellis是開普敦大學數學系榮譽教授，是理論宇宙學和廣義相對論領域的巨擘，他與斯蒂芬·霍金合著《時空的大尺度結構》（The Large Scale Structure of Space-Time），為現代宇宙學的理論基礎做出了奠基性貢獻。Ellis深入研究了宇宙的初始奇點、因果結構與整體演化，并率先將復雜性科學、意識等跨學科思想引入宇宙學，探討人擇原理與宇宙的道德維度。作為“宇宙學標準模型”的構建者之一，他始終強調科學的哲學基礎，倡導一種兼顧物理嚴謹性與人文關懷的“有原則的宇宙學”，深刻影響了我們對宇宙起源、演化及人類在宇宙中地位的理解。

參考文獻

[1]Yanai, I., Lercher, M. A hypothesis is a liability. Genome Biol 21, 231 (2020). https://doi.org/10.1186/s13059-020-02133-w

[2] Felin, T., Koenderink, J., Krueger, J.I. et al. The data-hypothesis relationship. Genome Biol 22, 57 (2021). https://doi.org/10.1186/s13059-021-02276-4

[3] Yanai, I., Lercher, M. The data-hypothesis conversation. Genome Biol 22, 58 (2021). https://doi.org/10.1186/s13059-021-02277-3

[4] Felin, T., Koenderink, J., Krueger, J.I. et al. Data bias. Genome Biol 22, 59 (2021). https://doi.org/10.1186/s13059-021-02278-2

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