科学的终结，还是科学发现方式的革命？

xiejin77 · 发表于 4 天前

科学的终结，还是科学发现方式的革命？
9 J+ M8 _# ^, o( U! M" s——从人工智能的认识论变革，重新审视谢耘教授的“科学停滞论”

2026年10月10日，谢耘教授在观察者网发表《科学停滞，AI狂欢：人类文明到了最大拐点？》，提出了一个颇具冲击力的判断：现代科学在经历数百年的迅猛发展之后，基础物理学的原理性探索已经进入长期停滞，而人工智能的兴起，或许正是人类告别科学时代、进入所谓“后科学时代”的标志。

文章以2024年诺贝尔物理学奖授予约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿为切入点，将这一事件视为基础物理学创新衰退的象征，并通过回顾近代科学革命、20世纪的太空探索以及现代文明的发展历程，进一步将基础科学的发展瓶颈与人类文明的历史性转折联系起来。
这种思考并非没有价值。20世纪上半叶，相对论与量子力学的建立确实构成了人类认识自然的重大飞跃。此后，虽然科学技术持续发展，但与这两大理论体系具有同等革命性意义的基础物理学突破相对罕见。与此同时，前沿科学研究的成本、复杂性与组织规模不断上升，科学发展是否遭遇了某种结构性瓶颈，已经成为科学史、科学计量学与科技政策研究中值得认真讨论的问题。
然而，从承认这种瓶颈的存在，到宣布现代科学时代已经落幕，两者之间仍然存在巨大的论证距离。

真正值得商榷的，并不是谢耘教授对科学发展现状的忧虑，而是其论证背后所隐含的科学发展观：当人类认识世界的方式本身正在发生变化时，是否仍然能够依据过去几个世纪形成的科学突破模式，判断科学发展的未来？

尤其值得注意的是，人工智能正在从辅助人类处理信息的计算工具，发展为能够参与知识表征、模型构建、假设生成乃至实验探索的认知系统。它的意义或许并不只是为人类增加一种新的技术手段，而是开始触及科学知识生产机制本身。

如果忽略这种变化，那么所谓科学停滞的判断，可能从一开始就遗漏了最需要观察的历史变量。
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一、科学是否停滞，首先取决于如何理解基础科学

科学停滞论面临的第一个问题，是如何界定基础科学，以及怎样判断基础科学是否取得了进步。

如果将基础科学主要理解为揭示自然界最底层原理的理论物理学，并以相对论、量子力学这类高度统一的理论体系作为科学革命的典型，那么过去数十年确实容易被理解为一个缺乏重大理论突破的时期。

但这种判断实际上预先设定了科学进步的形式：只有出现足以重构既有理论体系的新原理，才能被认为是基础科学取得了真正的发展。

这个标准具有科学史上的合理性，却未必能够完整概括科学认识活动的本质。

从信息论与知识表征的角度观察，基础科学的一项重要特征，是通过抽象、概括与形式化，将大量复杂而分散的自然现象组织为具有高度解释力、预测力与可检验性的知识体系。

牛顿力学的伟大，不仅在于提出了几条新的运动定律，更在于通过相对简洁的数学结构，将地面物体运动与天体运动纳入统一的解释框架。麦克斯韦方程组的重要性，也不仅在于增加了若干物理公式，而在于将原本相互分离的电学与磁学现象组织为一个统一的理论体系。

从这个意义上说，科学理论的进步，可以理解为人类对现实世界进行更深层次抽象、更有效知识压缩的过程。科学理论以有限的概念和原理，解释更广泛的经验现象，并进一步对尚未观察到的事实作出预测。

当然，知识压缩并不等同于科学发现。一个模型可以很好地拟合数据中的统计关联，却未必揭示产生这些现象的因果机制。科学理论还必须具有经验可检验性，并能够在适当条件下对未知现象作出可靠解释与预测。

因此，更为严谨的理解应当是：基础科学的重要认识论特征，在于形成能够以相对简洁的原理解释广泛现象、产生可检验预测，并在实践中持续接受修正的知识体系。

沿着这一思路，科学发展的内涵就不能仅仅被限定为新公式、新粒子或者新物理定律的发现。知识表征方式的变化、理论结构的重新组织，以及形成与验证科学理论的方法发生重大改变，同样可能深刻影响基础科学的发展。

这里尤其需要区分三个不同层面：科学已经取得的知识成果、科学产生新知识的方法，以及科学认识活动所具备的能力。
某个时期革命性理论成果相对稀缺，并不必然意味着科学研究方法停止演进，更不能直接证明人类继续探索自然的能力已经枯竭。
谢耘教授的论证，恰恰在这几个不同层面之间发生了值得警惕的转换。

二、诺贝尔奖不能成为科学发展能力的终极尺度

2024年诺贝尔物理学奖授予霍普菲尔德和辛顿，是谢耘教授论证中的重要支点。

但这一事件实际上存在另一种同样合理、甚至更值得从科学发展史角度加以研究的解释。
诺贝尔物理学奖的颁奖理由，强调的是两位研究者利用物理学中的思想和方法，为人工神经网络与机器学习奠定了重要基础。霍普菲尔德网络与统计物理中的能量模型密切相关，辛顿等人的工作则进一步推动了基于统计机制的学习方法。

它们所体现的，并不是物理学与人工智能之间简单的学科替代，而是物理学、计算科学与认知研究之间长期存在的理论交叉和方法迁移。

如果一定要为这一奖项赋予某种时代象征意义，那么它至少同样可以被理解为：物理学发展形成的理论方法，正在新的研究对象和知识领域中产生重要影响。

这与宣告基础物理学已经停滞，显然不是同一回事。

更重要的是，诺贝尔奖本身并不是基础科学进步的完整计量体系。奖项设置、遴选机制、学科传统、成果验证周期等因素，都会影响获奖结果。一次颁奖选择并不能直接证明某个学科整体创新能力的变化，更不能用来判断整个科学时代是否终结。

即使不讨论奖项选择的问题，过去几十年基础物理学也绝非毫无进展。希格斯玻色子的发现、引力波的直接探测、中微子振荡的实验证实，以及量子信息科学的发展，都在不同层面拓展了人类的知识边界。这些成果未必构成与相对论或量子力学同等规模的新理论体系，却也不能因此被排除在基础科学发展之外。

当然，列举这些成果，并不足以否定某些基础科学领域创新放缓的可能性。但它至少说明，科学停滞需要通过明确的指标、系统的历史比较与知识结构分析加以论证，而不能凭借少数具有象征意义的事件作出文明史级别的判断。

这个问题还有一层现实意义。

2026年4月30日，习近平总书记在加强基础研究座谈会上的讲话中，明确强调要健全符合基础研究特点的分类评价体系，重视原创性和学术价值，并要求扭转包括唯奖项在内的科研评价倾向。

这项要求主要针对科研评价改革，并非直接回应任何具体的科学停滞论。但其反映的评价理念值得重视：科学发现的实际价值，不能由少数外部荣誉体系加以完全替代。

当我们试图判断整个科学文明是否衰退时，尤其要避免把特定历史条件下形成的科学评价标准，误认为科学发展的客观边界。
三、从符号主义到大语言模型：计算正在触及知识形成机制

对于计算机技术的认识，传统上主要围绕它能够为人类完成什么任务展开。

从数值计算、工程仿真到信息处理，计算机极大地扩展了科学研究和社会生产的能力。但在这一认识框架中，科学家通常首先建立理论模型，将问题转化为明确的数学形式，再利用计算机完成求解和验证。

计算机承担着不可或缺的辅助角色，但知识形成的主要环节仍然由人类研究者主导。
然而，计算科学的发展早已开始突破这种单纯的工具定位。

回顾人工智能的演变，可以发现其研究历程本身就包含着对认知机制的持续探索。

早期符号主义人工智能试图通过显式定义知识、概念和逻辑规则，实现对人类智能活动的模拟。其典型思想是，只要能够将世界知识组织为足够完备的符号系统，机器就可以依照既定规则进行推理。

这一方向在封闭、确定的任务环境中取得了重要成就，但现实世界并不是一个能够被完整预先定义的逻辑系统。面对开放环境中的不确定性、模糊性与复杂背景知识，依赖显式规则的系统逐渐暴露出明显局限。

联结主义则提供了另一条道路。

知识不必完全以显式逻辑规则的形式存储，也可以体现为神经网络内部的分布式表征；复杂规律不必全部由研究者预先编写，也可能通过数据驱动的学习过程逐步形成。

这构成了一次重要的认识论转向：机器不再只是执行人类已经明确表达的知识规则，还能够从经验数据中学习人类尚未显式形式化的结构。

当代大语言模型则进一步拓展了这种变化。

大语言模型通过对海量数据进行训练，形成复杂的内部表征，并在一定条件下展现出上下文学习、概念迁移、问题求解与推理能力。其能力并不完全来自研究人员逐条编写的知识规则，而是相当程度上来自学习过程形成的统计结构与表征能力。

这并不意味着模型已经完整理解现实世界，更不能认为它所学习的一切统计规律都对应真实的自然机制。

但它已经揭示了一种重要的可能性：复杂知识与智能能力的形成，并不必然以人类预先完成全部知识形式化为前提。
而这恰恰触及了科学发现的一项核心活动。

科学研究的重要任务之一，就是从复杂的经验现象中识别隐藏结构，将其转化为具有解释力和预测力的理论模型。如果计算系统能够参与这一结构发现过程，那么它的意义就不再局限于提高既有研究流程的执行效率，而是开始进入科学知识形成的环节。

当然，从数据中学习表征，到真正发现新的科学规律，中间仍然存在巨大的距离。但这种距离应当成为进一步研究和技术发展的对象，而不能成为否定其认识论意义的理由。

计算科学正在发生的深层变化，不只是机器越来越善于处理人类已经掌握的知识，而是机器开始参与原本主要由人类承担的部分知识形成过程。

这是理解当前人工智能革命不可忽视的关键。
四、预测、压缩与理解：人工智能为什么可能改变科学发现

在认知科学与机器学习的发展中，一个颇具启发性的思想，是预测与知识压缩之间存在深刻联系。

从赫尔姆霍茨关于感知是无意识推论的思想，到当代贝叶斯大脑假说和预测编码理论，认知科学逐渐形成了一种新的研究视角：认知并不只是被动接收外部信息，而是通过内部模型解释感官输入，并根据预测误差不断修正对世界的认识。

这种理论框架并非没有争议，也不能将生物大脑简单等同于贝叶斯计算机。但它确实提供了一个重要方向，即将认知理解为持续建模、预测与修正的动态过程。

大语言模型的发展，使这一思想获得了新的技术参照。

以自回归语言模型为例，其基础训练目标之一，是根据已有上下文预测下一个词元。这个任务看起来只是概率估计，但当模型需要处理大量涉及语言、知识、概念与复杂逻辑关系的数据时，单纯依靠局部词频统计已经不足以解释其表现。模型需要学习对数据分布具有一定概括能力的内部结构。

从信息论角度看，有效预测与数据压缩之间存在密切联系。能够发现数据中稳定规律的模型，通常能够减少对可预测信息的重复描述。最小描述长度原则等理论，为这种关系提供了重要的数学和方法论基础。

进一步说，科学理论在某种意义上也是一种特殊的知识压缩。它通过有限的概念与规律，对大量复杂现象进行统一解释，并尝试预测尚未观察到的事实。

因此，机器学习与科学认识之间，并不是毫无关联的两种活动。它们都涉及从经验信息中提取结构、构建模型和形成预测。
但这种联系也必须加以严格限定。

预测不必然等于理解，压缩也不必然等于发现真理。模型可以通过捕捉统计关联实现优秀的预测效果，却未必形成能够支持因果解释和跨情境干预的理论结构。

尤其是在开放世界中，已有数据的分布与未来需要解释的现实并不总是一致。某个模型在封闭数据集上表现良好，并不能保证它在未知环境中依然成立。

因此，人工智能能否真正参与基础科学发展，关键并不只是提高预测准确率，而是能否形成可以迁移、可以检验，并在一定条件下支持因果推断与实验干预的知识表征。

这也使得主动推理、因果建模与物理接地等研究方向具有重要意义。

如果模型能够从已有数据中生成假设，通过主动获取新证据减少不确定性，再利用实验结果修正自身模型，那么它便可能进一步接近科学研究中最具创造性的认知活动。

这种路径并不能证明人工智能必然产生新的基础科学革命，却为理解其潜在作用提供了清晰的理论依据。

人工智能革命的深层意义，或许并不是用统计预测取代科学解释，而是通过预测、学习与实验验证之间的新型结合，拓展科学解释得以形成的机制。
五、从被动预测到主动探索：科学知识生产机制的重构

如果说大语言模型已经展示了从大规模经验数据中形成复杂知识表征的技术可能，那么下一阶段真正决定其科学价值的，将是模型能否与现实世界形成可靠、持续的验证关系。

这正是当前人工智能发展仍然面临的关键瓶颈。

语言模型主要从人类已经产生的文本、代码及其他数据中学习知识。即使这些数据包含丰富的科学理论和实验记录，模型所获得的也主要是经过既有认知活动加工的经验表征。

它能够重新组织知识、辅助推理并生成假设，却不能仅仅通过输出一个形式正确的理论表达，就完成真正的科学发现。
科学发现需要面对独立于模型之外的现实世界。

因此，人工智能对于科学研究真正具有范式意义的变化，可能不是模型单独生成了多少理论结论，而是它能否参与形成一个持续运行的知识生产闭环。

在这一体系中，模型利用已有知识形成对研究对象的表征，识别现有理论不能充分解释的现象，生成可供检验的假设；随后通过计算工具、仿真环境、实验平台以及外部数据获取新证据，对假设进行检验和筛选；最终根据验证结果更新知识结构、修正模型，并进一步确定新的研究方向。

整个过程不再是单纯的知识检索、语言预测或逻辑推演，而是逐渐形成从理论假设到经验干预、再从实验反馈回到理论修正的循环机制。

这也是为什么近年来AI Agent、自动化实验平台、主动学习以及机器学习与物理仿真的结合，具有超越一般人工智能应用的意义。

它们的核心价值，不在于制造某种拟人化的机器研究员，而在于通过人、模型、计算工具和实验系统的协作，使一部分原本高度依赖研究者个体能力的认知活动，能够以更加系统化的方式展开。

不过，知识生产闭环并不是简单地让大模型不断调用工具、生成内容或者修正回答。它必须具有外部可验证的研究目标、严格的实验约束、可靠的误差反馈机制，以及能够追溯证据来源与研究过程的治理体系。

模型可能产生幻觉，实验可能受到系统性偏差影响，自动生成的假设可能缺乏真正的科学价值。尤其是模型根据既有理论体系训练形成的内部表征，还可能反过来强化既有科学范式，使其难以识别真正突破现有理论边界的异常现象。

因此，机器生成假设的能力越强，独立验证、因果识别、反常发现和纠错机制就越重要。

这也说明，人工智能并不会使科学方法变得不再必要。恰恰相反，当假设生成和知识重组的成本不断下降时，科学验证可能成为更加重要的认识论约束。

从这个意义上说，正在形成的新型科学研究体系，并不是用机器取代科学家，而是尝试重新组织科学知识的生产过程，使研究者、模型、计算环境和现实实验之间形成更加紧密、动态的协作关系。

如果这种机制能够逐步成熟，那么科学研究能力的增长，就可能不再完全依赖于增加科研人员数量、扩大实验规模或提高单个研究者的知识水平，而是同时来自知识生产过程本身的结构性优化。

当计算系统开始参与科学发现的认知过程时，科学技术的发展便不再只是增加新的知识成果，还可能改变产生知识成果的能力结构。
六、科学发展的瓶颈，不等于科学认识能力的终结

回到谢耘教授提出的问题，我们必须区分两种性质完全不同的判断。

一种判断是，现代基础科学在某些重要领域遭遇了理论突破难度上升、实验成本增加和原创成果相对稀缺等问题。

另一种判断则是，现代科学已经失去持续推动文明发展的能力，人类因此进入基础科学衰退的后科学时代。

前者可以通过科学史、研究投入、科研生产率和重大成果等证据展开讨论。后者却需要进一步证明，导致既有科学发展模式放缓的约束，已经构成科学认识能力无法突破的根本边界。

二者之间并不存在必然的逻辑关系。

科学发现能力，从来不是一个与工具、方法和研究组织形式相互独立的常量。

从望远镜和显微镜到粒子加速器，从数学分析、概率统计到计算机模拟，科学史上的每一次重要方法变革，都在重新规定人类能够观察什么、计算什么、验证什么，以及能够提出什么样的研究问题。

特别是现代计算科学的发展，已经使许多无法直接求得解析解的复杂问题获得了新的研究方法，并在气候科学、材料科学、生命科学和天体物理等领域形成了重要影响。

因此，基础科学的发展瓶颈，不能脱离科学研究的现实技术条件加以讨论。

一个可能的历史情景是，人类在部分传统理论研究方向上确实面临越来越高的探索门槛，同时却通过计算科学和人工智能的发展，逐渐获得突破这些门槛的新型认知技术。

研究对象可能更加复杂，实验条件可能更加苛刻，单个研究者的认知能力仍然有限，但人机协同的知识生产体系，却可能重新拓展科学探索的可达范围。

这并不意味着人工智能能够消除所有科学研究的物理限制，也不意味着更强的计算能力必然带来更深刻的科学理论。理论创新的不确定性、实验验证的现实成本以及复杂系统的不可规约性，都可能构成持续存在的约束。

但正因为未来具有这些不确定性，我们才更不能依据既有科学发现模式的阶段性瓶颈，直接宣布科学发展的终结。

真正值得重视的问题，是新的认知技术能否改变科学发现的条件，以及这种变化将通过何种机制体现为实际的理论创新。
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这也使所谓科学停滞论面临一个深层次的认识论挑战：如果科学发展的历史本身包含着科学方法与认识能力的持续演进，那么任何试图宣布科学发展抵达终点的判断，都必须首先说明，为什么这种演进已经不再可能。

否则，它所证明的或许只是某种既有科学发展模式面临困难，而不是科学本身已经丧失未来。
七、从科研范式变革到新质生产力：重新理解科学发展的战略意义

如果说前面的讨论主要从认识论和科学史角度，分析人工智能对知识生产机制可能产生的影响，那么近年来关于基础研究、新质生产力与人工智能发展的中央战略部署，则进一步提供了观察这一变化的宏观视角。

值得注意的是，2026年10月9日，也就是谢耘教授文章发表的前一天，中共中央、国务院《关于发展新质生产力的意见》正式公开发布。

文件以科技创新为引领，以全要素生产率大幅提升为核心标志，强调推动技术革命性突破、生产要素创新性配置和产业深度转型升级，并明确提出要以人工智能引领科研范式变革，助力提升科研效率。

这一部署并非孤立提出。

2025年8月，国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》将“人工智能+科学技术”列为重点行动，明确要求探索人工智能驱动的新型科研范式，加速“从0到1”的重大科学发现，推动科学大模型建设应用、重大科研基础设施智能化升级和跨学科融合发展。

2026年4月30日，习近平总书记在加强基础研究座谈会上的讲话中，进一步强调基础研究的重要性，指出当前科学发现与技术发明互促共进，原创性颠覆性创新的重要性日益凸显，并提出重视人工智能赋能基础研究，开发科学基础大模型和学科领域专业模型，建设智能化科研平台系统。

这些部署形成了相互衔接的战略逻辑：不仅关注如何取得新的科学技术成果，也关注如何通过新的技术手段、研究组织方式和制度安排，改变科学技术成果产生与转化的条件。

从生产力发展的角度看，这种认识具有更加深刻的含义。

传统生产力的提升，主要依靠劳动者技能提高、劳动资料改进、劳动对象拓展以及生产组织方式优化。科学技术通过发现自然规律、形成技术成果，再进入生产过程，推动社会生产力持续发展。

但人工智能带来的变化，可能触及这一过程的更上游。

当人工智能开始参与知识表征、理论推理、科学假设生成和实验设计时，技术创新就不再只是科学发现之后的应用环节。用于形成科学知识的认知活动本身，也开始成为技术变革的重要对象。

计算能力不仅参与已有知识的利用，还可能参与新知识的形成；智能系统不仅改变生产活动的执行方式，还可能改变推动生产力发展的科学发现机制。

由此，科学、技术与生产之间原有的相互促进关系，便有可能形成反馈更加紧密、迭代更加迅速的循环结构：科学研究为人工智能提供理论基础和研究对象，人工智能为科学研究提供新的表征与探索能力，科学发现推动技术创新与产业发展，而真实世界的生产实践又为科学研究提供新的问题、数据和验证条件。

这种循环并非完全由人工智能创造。现代科学与工业发展本来就存在科学发现、技术发明与生产实践相互促进的历史过程。人工智能真正可能改变的，是这些环节之间的连接方式、反馈效率，以及部分知识生产活动的组织形态。

这也为理解新质生产力提供了一个值得深入研究的视角：新质生产力不仅可能体现为新的技术成果和产业形态，还可能体现为知识生产能力的重构，以及这种能力与现实生产过程之间形成的新型协作关系。

这不是对新质生产力政策概念的简单重新定义，而是从人工智能和科学认识机制出发，对其潜在发展动力所作的进一步理论推演。
需要强调的是，战略部署本身并不能代替科学验证。提出推动人工智能引领科研范式变革，并不意味着这种变革已经全面完成，更不能据此断言人工智能必然带来新的基础科学革命。

恰恰因为这一过程仍然充满不确定性，才需要加强基础研究、重大科研设施建设、人才培养、实验验证、科研评价改革和科技创新制度保障。

最新《关于发展新质生产力的意见》同时强调原创性颠覆性科技创新，要求防止脱实向虚、盲目投资和泡沫化倾向，也说明发展新质生产力并不意味着用新技术概念替代科学发现，更不是以人工智能的商业繁荣证明基础科学已经突破瓶颈。

真正需要关注的，是如何把新的认知能力转化为可靠的科学发现能力，并进一步转化为现实生产力。

从这个角度重新审视“科学停滞，AI狂欢”的判断，就可以发现其中一个值得追问的认识论问题：当科学与技术之间的关系正在发生变化，尤其是技术系统开始参与科学知识的生产过程时，是否仍然能够依据传统基础理论突破的频率，直接推断整个科学文明的发展前景？

对基础科学创新瓶颈的忧虑，当然具有合理性。但如果因此将人工智能的发展与科学认识能力的持续拓展对立起来，就可能忽略当代科技革命中最值得研究的一种可能性：人工智能不仅是科学发展的产物，还可能成为改变科学发展条件的重要力量。

因此，对科学发展前景的战略判断，既要研究现有科学体系面临的瓶颈，也必须考察新的技术条件、知识组织方式和实践验证机制，是否正在形成新的科学发展能力。

科学发展的历史，从来不只是已知规律不断增加的历史，也是人类发现规律的能力不断演进的历史。

如果忽略后一种变化，那么即使准确描述了某些传统科学领域面临的现实困难，也仍然可能低估正在形成的新一轮科学变革的潜在动力。
结语：真正需要重新认识的，可能是科学本身

谢耘教授提出“科学停滞，AI狂欢”，试图揭示技术繁荣背后可能存在的文明困境。他对于科学曾经如何改变人类精神世界、如何激发人类探索自然的雄心，以及当代文明是否正在丧失这种开拓精神的思考，具有值得重视的思想价值。

但文章真正值得商榷的，并不是它对科学前景的悲观态度，而是其所依据的科学发展观，是否充分考虑了科学认识机制自身的历史演进。

如果将基础科学主要理解为少数重大物理原理的发现，将科学进步主要衡量为类似20世纪初理论革命的再次发生，那么科学发展的评价就容易被过去已经取得成功的范式所限制。

然而，科学的历史恰恰表明，人类认识世界的方式从来不是一成不变的。科学不仅不断改变人类对自然的理解，也不断改变自身获取知识的方法。

从数学形式化到实验科学，从概率统计到计算模拟，科学进步既体现为理论内容的扩展，也体现为认识机制的演进。而人工智能所提示的更深层变化，是计算系统开始具有参与知识结构形成和科学探索的能力，使原本主要由人类研究者承担的部分认知活动获得了新的技术实现方式。

它并不意味着人工智能已经完成了一场新的基础科学革命，也不意味着预测和压缩能够取代因果解释与实验验证。恰恰相反，只有清晰认识现有模型的能力边界，并将其置于能够接受现实检验的科学实践体系中，人工智能才有可能真正发挥改变科学发现方式的作用。

从更深层次看，谢耘教授的“科学停滞论”所暴露的，或许并不是科学发展本身的困境，而是一种值得警惕的认识论局限：当科学技术发展已经开始触及知识生产机制自身的变革时，却仍然以既有科学革命的历史经验作为衡量未来的终极尺度，将特定历史阶段形成的科学发展方式，误认为科学发展的一般规律。

这种思维方式表面上高度尊重科学，实际上却可能把科学凝固为一种静态的知识体系；表面上忧虑人类文明丧失探索能力，却未能充分认识到人类探索能力本身也在不断发展。

从历史唯物主义的视角看，科学技术既是生产力发展的重要动力，其自身的发展方式又受到现实生产条件、技术手段与社会组织形式的深刻影响。当人工智能开始参与知识生产，当科学发现的认知条件与组织方式正在发生变化时，仅凭既有理论突破的相对稀缺，便推导出科学时代的衰落，实际上存在着以历史的阶段性代替发展的开放性、以既有的知识成果遮蔽新的知识生产能力的理论风险。

这样的判断，真正值得反思的不是它对科学前景的悲观，而是它可能在无意中，以维护科学精神之名，限制了我们理解科学革命的思想空间。

因此，当我们讨论科学是否停滞时，不能只问人类是否还在发现新的自然规律，也必须追问：人类发现自然规律的能力和方式，是否正在发生根本性的变化？

前一个问题关乎既有科学成果，后一个问题则关乎科学发展的未来条件。两者不能相互替代，更不能用前者的阶段性困难，否定后者正在孕育的可能性。

在这个意义上，人工智能时代真正值得关注的文明转折，或许并不是科学让位于技术，而是科学开始借助新的认知技术，重新塑造自身生产知识的方式。
科
学并没有因为人类尚未发现新的伟大理论而抵达终点。真正值得追问的是，当人类开始创造能够参与发现理论的系统时，我们是否正在进入一种尚未被充分理解的科学新形态？

如果这一变化最终得到科学实践的证实，那么今天回望所谓“科学停滞”的争论，最耐人寻味的或许不是我们为什么迟迟没有找到新的自然规律，而是我们为什么一度没有意识到，寻找自然规律的方式本身，正在发生变化。

参考链接：9 h# `0 a3 ?, P

谢耘：《科学停滞，AI狂欢：人类文明到了最大拐点？》，观察者网，2026年10月10日。

习近平：《在加强基础研究座谈会上的讲话》，2026年4月30日讲话，2026年9月公开发表。

国务院：《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，2025年8月。

中共中央、国务院：《关于发展新质生产力的意见》，2026年10月9日公开发布。

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