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超过六成使用了第三方算法工具，其中只有不到五分之一提供了完整的模型架构或参数说明。“审稿人没法复现，
代价是真金白银甚至患者安全。更隐蔽的是科研评价体系：当论文数量与模型调用次数挂钩，
凌晨三点，苏州吴中区一家生物医药实验室里，研究员陈默盯着屏幕上一组异常波动的数据曲线皱起了眉。早先半年，
兴许是制度，兴许是技术，也兴许只是某个凌晨三点盯着异常曲线的年轻人……你的实验室里，那套天天在用的模型，
连作者自己也说不清为什么模型给出那个结果。”周琳说。这种不透明带来的直接后果是：科学结论的可验证性被削弱。一个基于黑箱算法的发现，即便数据真实，其推理过程也成了孤岛。
但每一次预测都能追溯到具体的特征权重和训练样本。陈默说，他这会儿睡前会问自己：如果明天这个结论被推翻，
会被当作自然规律写进论文。应用层面，药物研发、金融风控、材料设计等领域，一旦算法决策失误，
算力开销兴许超过训练本身。标准缺失是第二个障碍：什么样的解释算“足够”？不同学科、不同任务的要求差异巨大。某计算化学团队尝试用沙普利值解释分子性质预测模型，结果发现解释结果对超参数极度敏感，“同一套数据，换个随机种子，