同濟大學、中山大學等多所高校學者被舉報涉嫌學術不端，已啟動調查程序，有人被免職，科研人員：“大咖” 太忙，甚至不清楚手下在做什么

（原標題：同濟大學、中山大學等多所高校學者被舉報涉嫌學術不端，已啟動調查程序，有人被免職，科研人員：“大咖” 太忙，甚至不清楚手下在做什么）

據新華每日電訊，一整列數據的末尾數字全是5，兩列數據之間精準相差0.3，還有的數據小數點后時而一位、時而兩位……這種明顯不是真實實驗得出的數據，竟來自一篇“長江學者”團隊的《自然》論文。

近期，同濟大學、南開大學、中山大學等多位擁有“長江學者”“杰青”“院長”等頭銜的學者，被公開實名舉報涉嫌論文造假，所涉高校已啟動調查程序，有的學者已被免職。

引人深思的是，戳穿這層窗戶紙的，不是同行評審，不是高校院所，而是一個做科普視頻的博主。這種公開打假會否帶來實質改變？科研誠信的底線又是如何失守的？

圖為科研論文造假相關漫畫圖

有些數據十分荒誕

今年4月，國家杰出青年科學基金獲得者、教育部“長江學者”特聘教授、同濟大學生命科學與技術學院院長王某團隊被科普博主“耿同學講故事”公開舉報論文涉嫌造假。

“耿同學講故事”表示，該團隊2024年11月發表于國際頂刊《自然》的一篇論文中存在許多規律性的人為編造數據，編造手段之低級，甚至“沒使用隨機數生成器”。例如，一整列數據的末尾數字全是5，兩列數據之間精準相差0.3，還有的數據小數點后時而一位、時而兩位等。

小鼠的體重同樣奇怪。“不知道大家有沒有在實驗室里給小鼠稱過體重，小數點后兩位的克數根本就稱不準。”“耿同學講故事”說，因為小鼠的活動會影響稱重，精確到小數點后一位就可以了。而王某團隊這篇論文中的196只小鼠，只有一只體重精確到小數點后一位，其余全部精確到小數點后兩位。

根據同濟大學調查后的通報，受質疑論文存在學術不端等行為，論文第一作者金某某與學校高等研究院聘用關系被解除。王某未盡到通訊作者對論文數據真實性和可重復性等方面的應盡責任，被免去院長職務，并降低專業技術崗位等級兩級。

“耿同學”提出論文中的數據問題（視頻截圖）

緊隨其后，南開大學生命科學學院院長陳某、中山大學生命科學學院副院長鄺某某、中山大學腫瘤防治中心實驗研究部副主任康某某、上海大學轉化醫學院院長蘇某某也被公開舉報論文涉嫌造假。相關高校已啟動調查程序。

多位受訪者表示，這次學術打假之所以備受關注，一方面是因為所涉學者數量多、級別高、影響力大，擁有“長江學者”“杰青”“院長”等頭銜，得到過各類項目經費支持；另一方面，則是被曝光的數據編造手段實在粗糙，即使是不懂科研的人也會覺得荒誕。

學術造假利益大而約束小

科研是一個高度依賴誠信和自律的體系。有受訪者直言，此次被曝光的造假套路，不過是表象。真正值得追問的是：那些并不隱蔽的疑點，為何會等到圈外人士推動才被發現？

首先是掛名的風氣。

受訪科研人員說，“長江學者”“杰青”等頭銜往往伴隨行政職務的躍升，不少人的精力轉向行政管理，投入一線科研的時間銳減。但為了維持頭銜，甚至進一步往上走，他們會選擇摘取團隊成員的科研成果。

一位近期發表了頂刊論文的研究人員坦言，越是“大咖”，越容易對論文的真實性和可靠性失察失管，“他們太忙了，甚至連手下做的是什么都不一定清楚”。

其次，高校院所是否會對論文進行審查？一位國家級科研機構的研究人員以自身經歷舉例，科研處多數情況下只承擔“備查”職能，而非實質性審查。“課題組整理好論文相關數據交到科研處備查，學術誠信主要依賴課題組自律。”他說，與此同時，論文數量龐大、涉及專業廣泛，靠科研處全部審查也并不現實。

其三，評價導向“多多益善”，失信成本有待提升。“很多高校院所沒有主動查處學術不端的動力。”多位受訪人士指出，頂刊論文等數量指標，是個人申請“帽子”和待遇所需的業績，也是高校院所學科評估和各類排名的重要參考。當鼓勵產出成為硬任務，質量把關卻靠軟約束，學術誠信的防線便形同虛設。

此外，一位長期與期刊合作的數據平臺負責人表示，一些期刊編輯存在被公關、專業審查能力不足等問題，期刊層面的隱憂也不容忽視。

系統推進誠信建設

在新華每日電訊記者采訪的近十位受訪者看來，雖然此次學術打假取得了一些進展，但這種個案式糾錯難以持續。只有從制度層面系統性推進，才能提升科研誠信水平。

近年來，《科研失信行為調查處理規則》《教育部關于加強高等學校科研誠信建設和學術不端治理的指導意見》《高等學校學術不端行為調查處理實施細則》等文件相繼出臺，明確加強誠信建設、強化學術不端問題治理，構建健康的學術生態。

受訪者呼吁，進一步落實相關政策，壓實高校院所的學術不端行為預防與處理主體責任，對學術不端零容忍、快處置。

“其他高校還未公布調查結果，這次同濟大學的調查速度和處置力度，希望能對其他高校形成示范。”北京一位學者說。

同時，加強科研數據管理，探索利用技術手段支持科研誠信管理，提升管理部門和期刊編輯評判數據質量的能力。一些職業學術打假人會使用專門的軟件檢測論文，將原本高度依賴專業經驗的學術不端查驗，變成公開、高效的技術流程。

上海一位教授表示，在審稿環節，人工智能目前雖只能承擔初步篩查工作，但是有望通過不斷訓練，提升對大規模科學數據的評估與鑒別能力，發現審稿人難以察覺的漏洞。

更關鍵的是改變評價體系導向，回歸科學價值本身。受訪者建議，引導高校院所從發論文、發頂刊的“數字競賽”轉向營造潛心育人和科研的土壤。科研人員評估應著重看其在立德樹人、原始創新、產業賦能以及對國家戰略的實際貢獻。