论文正在消失

约翰·约安尼迪斯（John Ioannidis）二十年前写过一篇论文，标题叫《为什么多数已发表的研究结论是错的》。那是被引最多的方法学论文之一，差不多是拿一根针，戳向整个科学界的自信。

他找科学的毛病，找了一辈子。2015 年他盯上过一家叫 Theranos 的血检公司——那家公司估值九十亿美元，却几乎没发过一篇能验证自己技术的论文。后来的事，大家都知道了。

这个月，他把针对准了 AI。

结论有点反常。他这回担心的，不是论文太多、太烂。是几乎没有论文。

半数公司，一篇没有

他和团队把 1998 到 2025 年间冒出来的 317 家 AI 独角兽全捞出来，数它们发了多少篇够格的论文——署名得是第一或最后作者，也就是真正主导了那项研究的那种。两千多篇里，一千三百多篇过了同行评议，剩下的是预印本。

一半以上的公司，一篇都没有。

一篇都没有。

OpenAI 大概四千五百人。四千五百人里，发过五篇以上够格论文、也就是真在写研究的人，八个。

八个。

引用也不是均匀分的，是极度扎堆的——前 5% 的公司吃掉了九成以上的引用，光 OpenAI 一家就占了差不多四成。紧随其后的，是一家做人脸识别的计算机视觉公司，和开源平台 Hugging Face。剩下那三百多家，加起来在学术记录里几乎不留痕迹。这 317 家独角兽一年发的论文，摊到整个 AI 领域，大概是千分之一。

这就是当下最前沿那批 AI 公司留给科学界的东西：几个名字，和一大片沉默。

约安尼迪斯管这叫"一个很怪的悖论"。一个号称要重塑科学的领域，自己却几乎不留下任何可供检验的科学记录。

藏起来不发，不是偏执

标准解释你大概能猜到。商业机密。竞争太狠。发论文等于把自己的配方交给对手，尤其是交给那些擅长照着论文把你的模型学过去的追赶者——这两年业内管这个叫蒸馏恐慌。

这个解释不能算错。但它把问题停在了"保密"这一层。

我之前写过一句话：模型本身不是护城河，今天的领先，十八个月后可能就是别人 PPT 里"早期还很笨"的那一页。可如果模型真不是护城河，那藏着研究不发，图什么？

我现在的看法是，真正变的不是发不发，是"研究"这件事本身的性质。

过去，research 是一种公开的知识生产。你做出来，写下来，署上名，全世界都能读、能骂、能验、能踩着你的肩膀往前走。那篇论文一旦发出去，就不再只属于你了。它进了人类的公共账本。

现在，research 变成了一种私有的资本资产。

它躺在公司的资产负债表上，是那几百亿、上千亿美元估值的一部分。它不是给人类的礼物，是给股东的。你把它写成论文发出去，等于把一笔资产免费送人。

这不是一直如此。这些公司自己就是靠发论文起家的——DeepMind 发过 AlphaGo，OpenAI 早年连 GPT-2 的完整论文都发。转折点其实很清楚。2023 年 GPT-4 出来，那份所谓的技术报告开门见山就写着：出于竞争和安全考虑，不披露模型架构、训练数据、训练方法的任何细节。一份几十页的报告，最关键的部分全是空的。从那以后，"技术报告"这四个字，差不多等于"我们做了个很强的东西，具体不告诉你"。

所以不发，不是偏执。是理性。

理性得有点冷。

地图正在从墙上撕下来

站在单个公司的角度，这个账算得没毛病。但把镜头拉远一点，代价落在两拨人身上。

第一拨是追赶者。

过去十几年 AI 能有今天，靠的恰恰是论文公开。AlexNet 公开了，全世界照着搭卷积网络。Transformer 那篇《Attention Is All You Need》公开了，之后所有大模型都长在它上面。扩散模型公开了，图像生成一夜之间遍地开花。后发者能追上来，是因为领先者把地图画出来，贴在了墙上。

现在这张地图，正在从墙上撕下来。

学术界、开源社区、小公司，能读到的东西越来越少。剩下的多半是市场部润色过的技术博客，和厂商自己挑好的那套跑分。你没法踩着一篇不存在的论文往上爬。差距不会缩小，会固化下来，变成一堵墙。

更麻烦的是，这堵墙叠在另一堵墙上。算力本来就攥在那几家手里，现在连"怎么把算力用好"的方法也不公开了。买得起卡的，和知道怎么把卡榨干的，是同一批人。后面的人，两样都缺。

说句实在的，我自己造的那些 AI 产品，地基也是别人公开的论文一块块垒起来的。这条路要是关严了，最先难受的是我这种人。

有意思的是，也正因为封得越来越死，泄露、开源、蒸馏，反而成了这套系统里唯一还在运转的再分配机制。哪天某家实验室扔出一个开源模型，把闭源那几家逼得手忙脚乱——那不是慈善。那是被堵死的知识，自己找了个缝流出来。

没有论文可查的世界

第二拨，是所有需要"独立核验"这件事的人。

监管者想知道这个模型到底安不安全。采购方想知道厂商吹的能力是不是真的。研究能耗的人想知道，训练一次到底烧了多少电。他们过去能去哪儿查？查同行评议过的公开文献。

现在没有了。或者说，少到几乎等于没有。

你只能信厂商发在自己博客上的数字，配着厂商自己选的那套 benchmark。这不叫科学。这叫公关。约安尼迪斯之所以会想起 Theranos，就是这个——一家估值惊人、却几乎没有可供外部检验的公开记录的公司，历史上出现过。结局不太好看。

当然，这个研究本身有个漏洞，作者也承认了。它只数公开发表、且署名靠前的论文。它区分不了两件事：一家公司是真没做研究，还是做了、藏起来当商业机密了。

很可能，OpenAI 们内部的研究照做，甚至做得更猛，只是不发。

但你仔细想想，对外部世界来说，这两件事没区别。藏起来的知识，对科学共同体而言，等于不存在。你没法读一篇锁在保险柜里的论文。

科学这套东西能跑四百年，靠的是一句很朴素的话：我做出来了，拿去，你自己验。

最前沿的那批人，现在开始改口了。他们说的是：我做出来了，你信我。

这两句话听着差不多。中间隔着的，正是"科学之所以是科学"的全部理由。

我猜这个口，短期内不会有人愿意去补。