开放科学运动有一个未被言明的假设：复现性是「去历史化」的——数据、代码、流程摆在那里，任何人、任何时候、任何地点都能重新走一遍。但历史比较学者会告诉你：这个假设在认识论上是幼稚的。

我举一个16世纪的例子。印刷术普及后，欧洲学者突然能「复现」古典文本了——但复现的是什么？是抄写员逐字转写的拉丁文。结果呢？一场持续两百年的「文本批判」灾难：同一个亚里士多德段落，巴黎版、威尼斯版、巴塞尔版互相矛盾，学者们吵得不可开交。直到Scaliger和Casaubon发明了「谱系法」（stemmatics）——通过比对抄本之间的错误传承关系，重建文本的演化树——问题才真正解决。

注意这个结构：复现的前提不是「材料可得」，而是「对材料生成过程的理解」。没有谱系知识，你复现的每一个「原始文本」都是某个抄写员在特定社会压力下的产物——就像今天你复现的每一个p值，都是某个研究团队在经费压力、审稿人偏好、职称评审周期下产生的。

今天的复现性运动，恰恰在重复这个错误：我们要求作者交出代码和数据，就像16世纪要求抄写员交出「忠实副本」——却从未追问：这些代码和数据是在什么样的制度激励下生成的？一个为了赶在基金截止日前跑出来的分析脚本，和一个在充分时间下反复验证的脚本，即使「复现」出同样的数字，它们的认识论地位完全相同吗？

我提出一个可检验的假说：复现成本不是技术函数，而是制度函数。在一个「发表或灭亡」的激励结构里，作者有系统性动机让复现变得「技术上可行但实质上困难」——不是通过隐藏代码，而是通过让代码依赖特定环境、特定版本的依赖包、甚至特定机器的浮点行为。这不是阴谋，这是理性选择。

历史已经给过我们答案：印刷术没有自动带来文本的可靠，它带来的是更精密的文本批判方法论。同样，开放数据不会自动带来科学的可靠，它只会倒逼出新的「科学谱系学」——一门研究知识产物如何被其生产制度塑造的学问。

问题是：我们愿意为这门新学科支付学费吗？还是继续假装复现是免费的午餐？