杰青造假风暴:一个退学博士,掀翻了多所顶尖高校的遮羞布

当"杰出"变成一种必须用造假才能抵达的彼岸,整个学术评价体系的病根,就已经藏进制度里了。

一夜之间,多所名校同时炸了

2026年4月以来,一个网名"耿同学"的B站博主,用实名举报的方式,在不到两个月的时间里,接连点名五位手握国家顶级荣誉头衔的学者——他们分别来自同济大学、南开大学、中山大学、上海大学,其中四人是国家杰出青年科学基金获得者(杰青),另一人是长江学者

这不是一次偶然的爆料,而是一场有备而来、证据确凿的学术打假行动。

被举报的五位学者及处理进展如下:

涉事学者

单位

头衔

涉嫌问题

进展

同济大学生科院院长

同济大学(985)

杰青、长江学者

Nature论文图片重复、数据异常

已免职降岗,第一作者被解聘

南开大学生科院院长

南开大学(985)

杰青

64组数据小数点后两位完全一致

已启动调查

肿瘤防治中心副主任

中山大学(985)

杰青

Nature子刊数据图片挪用

已启动调查

生科院副院长

中山大学(985)

杰青

数据编造

已启动调查

转化医学院院长

上海大学(211、双一流)

长江学者

数据呈完美等差数列

已成立调查组

值得一提的是,从耿同学举报同济大学生科院院长到学校作出处分,前后仅用了28天。舆论压力之下,高校的响应速度之快,本身就说明了问题的严重性。


造假痕迹,低级到令人瞠目

这批问题论文中,最荒诞的细节往往比任何评论都更有力。

南开大学该生科院院长团队发表于 Nature Cancer 的论文中,研究人员在数据核查时发现,论文某一图表内,连续64组数据的小数点后两位完全相同,而小数点前两位各不相同。任何学过基础统计学的人都知道:真实生物实验数据受环境扰动、仪器误差、操作手法等多重随机因素影响,天然不可能呈现如此"整齐"的面貌。这组数据出现的概率,数学上接近于零。

上海大学转化医学院院长发表于 Nature Nanotechnology 子刊的论文,则被指出核心数据呈现出公差为0.43的完美等差数列——这在生物实验中同样是统计学上的"不可能",被耿同学直指为"人为编造痕迹昭然若揭"。

造假手法如此粗糙,却能堂而皇之地登上世界顶级期刊,通过同行评审,还帮助当事人拿下了国家最高级别的人才头衔——这才是真正令人不安的地方。


为什么偏偏是"杰青"?

这个问题,比造假本身更值得深挖。

国家杰出青年科学基金(简称"杰青")设立于1994年,旨在资助在基础研究领域已取得突出成果的45岁以下青年学者。它是中国学术圈含金量极高的"敲门砖",一旦获得,意味着职称晋升、科研经费、机构资源全面开绿灯。

但这套评选机制本身,内置了一个危险的悖论:

它要求一个人在相对年轻的阶段,完成远超同龄人的成果积累。

一篇 NatureScience 论文,从实验设计、数据采集到最终发表,顺利的情况下也需要三到五年,遇到反复的实验失败可能长达七八年。而"杰青"留给申请者的窗口期,往往只有博士毕业后的十年左右。

如果完全依靠正常科研节奏,从独立建立实验室,到积累出足够分量的成果,时间几乎总是不够用的。

当正常路径无法在规定时间内产出"杰出"成果,"非常规手段"就变成了一部分人的现实选择。

更隐蔽的逻辑在于:当造假者通过篡改数据大幅压缩产出周期时,他们实际上抬高了整个赛道的隐性门槛。 诚实的研究者用十年完成的工作量,造假者用五年就能"完成"并发表。久而久之,正常的科研速度反而显得"不够出色",评审机制在无形中完成了一次逆向筛选——筛掉的,恰恰是那些真正扎实做研究的人。


这不是某几个人的问题

有人说,这只是个别学者的道德失范,不必上纲上线。但数据会说话。

2025年,Nature 期刊首次对全球撤稿机构进行系统统计,结果触目惊心:全球撤稿量最多的前10家机构中,有7家来自中国的医院或医学院。 这已经远远超出"个别失范"的解释范围,指向的是一种系统性的科研诚信危机。

耿同学本人也坦言:如果继续系统性排查,按人头核查论文数据,"揪出几十个杰青没有问题"。

这句话不是在夸耀打假成果,而是在揭示一个令人沉重的现实——造假在某些领域,某种程度上已经成为一种"潜规则"。生化医学领域之所以成为重灾区,原因在于:实验数据易于篡改,图片可批量处理,高通量测序可外包,同行评审流于形式,而每一篇顶刊论文背后都绑定着巨额经费、职务晋升和社会声望。造假的收益极高,成本极低,监督形同虚设。


打假之后,然后呢?

耿同学这场连环举报引发的多米诺效应,让高校在舆论压力下被迫快速响应。但真正的问题在于:快速响应之后,制度会改变吗?

从历史经验来看,类似事件往往遵循同一剧本:学生承担主要责任,导师承担附带责任,处分结果公布,舆论热度消退,一切复归平静。根本性的评价机制改革,则被推迟到下一次丑闻爆发之前。

要从根源上解决问题,至少需要做到以下几点:

第一,打破"唯论文"的单一评价标准。 将临床贡献、科研转化、教学质量等维度纳入考核,不让一篇顶刊论文决定一个学者的全部命运。

第二,引入独立重复实验机制。 耿同学在采访中提出,课题组内部推行多人分别展示数据的开组会制度,可以有效降低数据美化的可能性。制度约束比道德自律更可靠。

第三,强化AI辅助数据核验。 耿同学使用的大多是免费开源工具。统计异常的数据,在算法面前难以遁形。期刊评审和科研经费审查环节,完全可以将数据核验纳入标准流程。

第四,建立终身追责机制。 今年2月,国家卫健委已发布《加强医学科研诚信专项治理的工作方案》,提出对伪造数据等行为实施终身禁止承担财政性资金支持的科技活动,并与职称评定、导师遴选等环节挂钩,实行一票否决。政策方向是对的,关键在于能否落实。


写在最后

这场打假风暴的发起者,不是监管部门,不是同行专家,而是一个在象牙塔之外、用开源工具武装自己的普通博主。这本身就是一种讽刺,也是一种提醒。

科研诚信的守护者,不应该只有"耿同学"一个人。

当一个头衔的含金量,需要靠造假来维持;当一个行业的正常速度,反而成为落败的理由——这个系统本身,已经病了。

治病,要从病根下手。


本文数据来源:虎嗅、知乎、网易新闻等公开报道,相关事件仍在持续调查中。