西方司法证明科学的新发展

【出处】《证据科学》2008年第2期
【摘要】本文对西方当代司法证明科学领域几项突出的新发展作了介绍和评析：运用贝叶斯定理对事实判定者的认知过程加以量化；适用似真推理弥补传统形式逻辑推理的不足；建立相应的似真推理平台——对话理论；将信息科学引入证明过程。这些新发展突破了传统司法证明理论的瓶颈，为司法证明科学的发展注入了新的活力。
【关键词】司法证明；贝叶斯定理；似真证明；人工智
【写作年份】2008年


【正文】

　　在过去的几十年间，西方司法证明科学的研究呈现出富有启示性的发展趋势：越来越多地关注证明过程的科学品性，开始引入其他学科中已臻成熟的理论和方法。那么，在这一趋势之下具体有哪些方面的内容？又该怎样客观公允地看待这些新发展？这是一个很值得我们认真研究和思考的问题。笔者在本文中将对过去西方几十年证明科学的发展予以梳理，希望能够达致“他山之石，可以攻玉”之效。

　　一、贝叶斯定理的运用

　　当证据学鼻祖吉尔伯特在1761年出版《证据法》一书时便注定了司法证明与盖然性的不解之缘，[1]也为后世贝叶斯定理应用到司法证明研究中来做了铺垫。自18世纪以来，所有关于证据规则的专着都暗含着这样一种思维——一项事实主张必然具有一定程度的盖然性，这种盖然性通过逐层的推论最终将转移到结论中去。[2]这些对盖然性的定义准确地说属于“古典盖然性”。就特定案件而言，推理者可以看似为真的事实前提为基础进行推理，得出案件结论。也就是说，即便推理者对前提的真实性并不确信，依然可以将前提看作具有一定可能性，并且在推理的过程中将这种可能性转移到结论中去。谓其“古典”是说它不同于现代统计学中盖然性的概念。[3]这种古典盖然性并不以数值的大小作为衡量可能性高低的标准，它以一个正常人在通常情况下的行为决策作为衡量标准，即一个人正常情况下根据公众经验能否得出与已有结论相同的结论。它更似于似真性——以一个暂时视为真的前提，暗示即使日后有新的信息出现，现在所推导的结论依然有可能为真。进行这种推理时，保证信息的开放性至关重要，通过不断对新信息进行分析来验证先前结论的有效性。这种古典盖然性理论虽能有效地解释通常情况下裁判者做出胜负断定的缘由，但无法动态地解释司法证明过程中在信息不对称的情况下，一方当事人所示证据盖然性的高低变化与证明过程之间的关系。于是，在证明科学领域利用贝叶斯定理对事实裁判者的认知过程加以量化，便成为这种“古典盖然性”证明理论的现代化身。

　　所谓贝叶斯定理是概率理论中的一个基本知识点，是由贝叶斯爵士创造的以主观性为特征的数学概率理论，用于分析原有的概率和新证据引入后概率的变化及决策方式，强调先验信息与新信息的结合，但先验信息的确定一直是理论研究的难点。就司法证明来说，证明的起点对被告人所做的是无罪推定，则概率赋值为零，随着新证据的不断涌入，相应的概率随之发生变化。4如果我们以p和d分别代表原告和被告，P（p）代表原告事实主张为真的概率，P（d）代表被告事实主张为真的概率，而U（p，d）代表错误判决被告有罪的社会成本，U（d，p）代表错判被告无罪的社会成本。在刑事案件中，既有的社会信念告诉我们错判被告有罪的社会成本要远远超过了因此所得的收益，也就是说U（p，d）>（1-P）U（p，d），所以，证明标准应当是：

　　在民事案件中由于U（p，d）=U（d，p），所以我们对证明标准的设定界限为P=0.5。总之，在任何的案件中最佳的证明标准设定点的公式可以表达为：

　　在此，O（G）代表被告人有罪或应承担责任的几率；O（G/E）代表新证据引入后判定被告人有罪或应承担责任的几率；P（E/G）代表如果被告有罪或应承担责任获得解决案件争议的关键证据的几率；P（E/not-G）代表如果被告无罪或不应承担责任获得解决案件争议的关键证据的几率。

　　自1950年沃尔德（A.Wald）的判决统计理论产生后，贝叶斯定理开始成为证据学者进行分析判断的重要工具，他们将贝叶斯定理主要用于分析证明责任、在证据信息不确定情形下的判决过程等，另外，贝叶斯定理最重要的贡献在于它为诸如相关性规则等证据规则的分析开启了另一扇视窗。根据贝叶斯定理，证据的相关性主要取决于该证据能在多大程度上改变预先的可能性，而这又取决于假定该证据所主张的事实确实存在，以及人们能够在多大程度上获得该项证据。例如，欲证明留在犯罪现场的头发源于被告，在基因匹配理论问世之前，事实判定者认为毛发来源于被告与非来源于被告的比率是2：1，但如果它引入了贝叶斯定理对上述问题进行分析，他就有可能运用“似然函数”乘以原先的2：1的比率，以此随着新信息的引入不断更新他对上述比率的判定。“似然函数”是由专家证言证实现场遗留毛发与被告的毛发相匹配的概率比上专家证实毛发与被告的毛发不匹配的概率，两种概率相比之后得出的一个统计数据。如果专家证言证实相匹配的概率与不匹配的概率相比为10：1，则运用贝叶斯定理，事实判定者得出的毛发源于被告与非源于被告的比率就变成了20：1。

　　“贝叶斯定理”最突出的特征是将证据的形式与内容进行了二元分类，更多地关注证据的逻辑属性而非内容本身，以此来凸现那些原本为我们所忽视的盖然性推理的细节。但这种方法也有它的不足之处。以“贝叶斯精炼”为例，“贝叶斯精炼”强调“有条件的完全非独立（conditionalnonindependence）”，并把它作为该理论的主要分析工具，用来捕捉和表征建立在证据基础上的逻辑推理中的细节，但“有条件的完全非独立”的前提假设是两个或多个证据（即证据群）的证明力，显然不同于这些证据个体所具有的证明力。然而我们无法断言，人们将采取怎样的推理路径来对一堆证据中的单个证据进行组合，构成一个闭合的逻辑链条，即诸多证据组成证据群的排列组合是任意的，也就无法预计在这些证据个体间将产生怎样的反应——或增强或削弱证据个体原有的证明力。显然，上述前提假设也就难以成立。

　　所以，对贝叶斯定理，学者们也是褒贬不一。贝叶斯定理的重要倡导者、密歇根大学法学院的弗莱德曼教授（Friedman）认为，不确定性是诉讼的固有主观特征，无论贝叶斯定理与我们在其他自然科学探索中所使用的方法有何不同，它都为我们分析司法证明过程提供了帮助。他还认为，任何一种其他的方法都不会得出与贝叶斯定理相反的结论，所以它的正确性毋庸置疑。正如一出好戏需要有具有一定欣赏能力的观众一样，想让作为数学外行的事实判定者掌握并运用复杂的统计学知识，着实是一件难事。[5]但耶鲁大学的客座教授斯坦（Stein）则认为，贝叶斯理论的要素“主观盖然性”不具有合理性，缺乏现实、确定的判定标准。[6]贝叶斯定理的反对者认为，在司法证明中应用贝叶斯定理，由于计算的过于复杂而可能引起事实判定者产生不必要的混乱；另外概率的大小也不能成为对个体权利剥夺的依据。将贝叶斯定理应用到证明过程，并不是简单地对统计学原理的移植，它还涉及心理学和社会学的层面。而结合心理学与社会学来分析司法证明过程已成为较为普遍的研究方法。近来，围绕着贝叶斯定理展开的争论不再如往常那般炽热，两大阵营的学者更愿意进行对话而不是争吵，致力于开展怎样能够运用贝叶斯定理的某些优势，帮助事实判定者做出准确结论的实证研究。

　　二、似真推理的发现

　　威格莫尔将基本的逻辑推理方法归纳为两大类——归纳推理和演绎推理，他认为，司法证明中的论辩形式主要是归纳推理；而演绎推理则并非如先前亚里士多德经典三段论所预想的在司法证明过程中占据主要位置。这是因为，司法证明体系是一个相对开放的系统，在这个系统中结论并不必然总是建立在经过严格逻辑定律验证的基础上，因为要在司法证明过程这样一个相对无限开放的情境下挑出一个永恒为真的前提是不可能的，总会有这样或那样的例外或偶然，并且对案件背景的概括往往隐藏在论辩中，人人皆知不必挑明，如果硬要照搬经典三段论，无异于在众目睽睽之下将本已被大家熟悉的东西翻出来再说一遍而已。[7]笔者认为，威氏如此说自有他的道理，在时间有限的法庭之上，将所有或者相当数量的相关前提概括并逐一陈述，未免过于冗长乏味而且不合时宜。同时，事实裁判者的使命仅在于对讼争做个了断，如果硬要板着一副怀疑主义的面孔对那些被我们视为知识的“共识”的自明性进行证成，则无异于打开了潘多拉的魔盒。

　　西方最近的法律论证理论认为除了上述两种推理之外，还存在第三种推理方法：似真推理（presumptive reasoning/plausible reasoning）。似真推理又被称为溯因推理、推定推理或合情推理。对于似真推理目前尚无统一的定义，并且对上述三种称谓间的区别也无明确界定。[8]“似真推理”的一般表达是：在一般情况下，如果x是F，那么x是G；由于，a是F；因此，a是G。如果出现了新的证据作为推理的前提，则原先的推论完全可被推翻。合情推理建立在概率理念的基础上，之所以断定某一命题为真，是因为它与该案的其他证据吻合不悖，并且根据事物出现的一般概率，这种推论也具有合理性。换句话说，根据特定的证据，某一命题具有可能性；根据其他的证据，它的反命题同样具有可能性。庭审中两造根据各自收集的不同证据对同一事实争点提出不同版本的解说，就是这种情况的典型。合情推理总是与支持它的相关证据密切联系，如果依赖的证据不同，则一切皆有可能。反之，这种可能性就不存在了。[9]当然，无论我们以怎样的名称来命名这种除归纳推理和演绎推理之外的第三种推理，它存在于法律论辩中都是不争的事实。其实，威格莫尔在撰写《司法证明原则》一书时已经认识到这种似真性问题的存在，但囿于当时逻辑学的发展，威格莫尔只能将它们列为归纳推理的一种类型。在他的书中列出了这样一个例子：“A本欲杀死B，所以有可能A杀了B。虽然这种情况与传统的三段论没有任何相似性，但我们依然可以将它演变为归纳论证的形式：

　　大前提：具有特定意图的人往往会采取行动实现他的意图。

　　小前提：A具有杀B的意图。

　　结论：A有可能实施了他的意图，杀死了B。”

　　采用似真推理的角度来分析上述例证，已知B被杀害，根据A平时的言行得知A具有杀害B的企图。根据上文所述，虽然如上前提的证明力大小可以转移到结论中来，但这种推论是可变的，它本身并不足以证明A杀害了B，一旦有新的证据引入，上述结论就有可能被推翻。威格莫尔显然也认识到了这种推理的特殊性，“对于作为证明基础的事实的解说，除了目前提出的事实解释版本，一定也还有其他的解释版本。就某一案件而言，对于推论真伪的根本判定标准是：目前提出的事实解释版本是否在诸多的解释版本中是最佳的？”[10]

　　按照似真性理论，整个证明过程可以划分为三大阶段。与之相应，证据也被划分了三种不同的类别。第一阶段，证据材料的收集阶段。这一阶段所收集的证据材料是整个证据的根基，它由一个或几个主张组成，这里的主张未必都是真的，它们只是对一种状态的语言说明，这种说明只是把与结论相关的事实组合起来。第二阶段，根据上述证据材料作出对案件的推论，并由推论形成初步的结论。这一阶段中需要有目的地对证据进行归类，判定它们是否具有足够的证明力来证成或者证伪某个争点。笔者把该阶段称为证据的对话层面，它与证据的运用目的有着密切的联系，从而帮助我们更好地理解“相关性”概念。根据派特森（Patterson）在1965年提出的证据功能分析理论，“相关性是证据与欲证明的结论间的本质联系，由证据得出的推论决定了证据的相关性。”[11]根据似真性理论，相关性不仅由推论间的紧密性决定，这些推论形成一条闭合的链条指向欲证明的结论，同时论辩所使用的对话类型也对相关性有着决定性的作用。自然科学对证据的定义显然不同于司法证明中对证据的理解，根据似真性理论，所谓的证据就是那些与事实发现工作相联系的东西，要完成事实发现的使命就不得不采用任何合理的手段来收集这些东西，并与这些东西发生对话，使它不单成为证明己方观点的一种工具，同时也是反驳相反论调的经得起考验的结论。所以，在似真性理论的视角下，证据不再是单一的反映事实的片断，而是一种理性与欲求结论密切相关联的、整个论辩推理链条的一部分。证据的核心并不限于反映事实，还在于契合整个论辩的逻辑需求，因而，由这种证据推导出的推论也可被视为证据的一种。在似真推理看来，证据是论辩必不可少的构成部分，它是一系列事实和事实主张的集合体，从中推导出的推论本身就可以用来证成或证伪某个论断。第三阶段是论辩主张的证成。那么，按照上文所言，证明某项主张的证据与论辩之间是否就可以划上了等号呢？虽然两者都是支撑主张的框架，但证据较之论辩则更具有证明力，它意味着存在一个前提具有似真性的论辩，它的前提在正常的理性人眼中具有真实性，如果没有与上述前提相悖的信息引入，那么他的结论就是正确的。可见，证据对结论的证成具有限定性，随着时间的流逝，原先被认定为具有真实性的证据有可能不再具有了证成效力。例如，当DNA作为证据被引入到法庭中时，建立在血型鉴定基础上的证据有时就可以轻而易举地被证伪。所以说，证据的证明力是一个具有情境限制的概念，它与案件发生，审判的时间、地点，社会环境密切联系。

　　三、似真推理的平台——对话理论的应用

　　目前，似真证明得到前所未有的重视，但是进行似真证明需要一个处理它的系统平台，这就是理斯切尔（Rescher）提出的“对话系统”。所谓的“对话”，是指多方主体参与的、多目的性的推理过程，通过一问一答来实现论证过程。以司法证明为例，其中一方是负有证明责任的正方，正方通过似真推理来断定自己的主张为真；而反方则通过对正方的诘问来质疑对方的主张，在这一过程中，双方必须遵循对话规则。对对方主张的理性接受是对话理论的中心理念，如果接受了对方论辩的前提，并且对方论辩符合逻辑的结构要求，则必然要接受对方的结论，除非自己能提出恰如其分的质疑。于是，说服对方同时也说服事实判定者就成了法律论辩的中心，但这不是法庭论辩的惟一目的。现代论辩理论认为，在法庭论辩中存在着不同种的对话形式，不同的对话有不同的目的。

　　研究对话理论的代表人物除了理斯切尔之外，还有佩雷尔曼（Chaim Perelman）、莱内斯（Ronald Leenes）、科恩（Jonathan Cohen）、沃尔顿（Douglas Walton）等学者，他们提出了形形色色对话理论的标准模型。这些模型仅仅是对审判特征的抽象化，它并不能完全囊括审判的各个方面。所以，我们评判这些模型的最佳策略也许就是在透视镜前同时涂上理想主义与现实主义的色彩来看待这些模型——它们既代表着理想化的审判进程，又反映了囿于现实情形的不得已的对公正的异化。

　　其实，对话理论并不新鲜，它是由古希腊的论辩术衍化而来。正反两方通过语言交换来辩解某一目标，尽管在这一过程中两者的关系主要是对抗性的，但又不得不遵循着交换原则。它要求任何一方采取的行动必须与对话所处阶段相适宜，能够在一定限度内为对方所接受，绝不能像小孩子撒野般的捣毁对方所能接受的底线，否则谈话将无法继续。这种对话分为四个阶段：开场白阶段→质询阶段（取得一致并明确争点）→论辩阶段（提出、证明己方观点并接受对方诘问）→最终陈词阶段。对某个对话阶段有效的论辩一旦转到对话的其他阶段则未必有效。换句话说，对于证明的评判是整体性的，它不以某个或者某几个推论的有效与否为依据，而是将整个证明过程视为一条逻辑链条，是一个整体化的故事。前一阶段的行为可以直接决定后一阶段论证的有效与否，同时证明的目标也是评判阶段性论辩是否有效的重要依据。一般说来，把对话分为五种类型：[12]

　　（一）说服对话

　　正方通过令人信服的论证证明自己的主张为真，并使反方接受自己的观点。而反方的主要目的则是对对方提出的论证进行质疑，或者证明与正方完全相反的主张为真。在这种对话中，双方进行论证的前提都是为使对方接受己方观点，而不是设定论证的前提。说服对话最为典型的就是批判对话。按照艾默伦（Eemeren）和葛鲁顿第斯特（Grootendorst）的观点，这种批判对话的目标是为了解决在对话中双方的冲突，它必须遵循如下几项规则：[13]

　　（1）双方不得阻止对方提出主张。

　　（2）必须对对方的诘问进行回应。

　　（3）只能就与对方论辩相关的问题进行质疑。

　　（4）只能通过与主张相关的论辩来对对方的观点进行反驳。

　　（5）主张者可不明示众所周知的前提。

　　（6）由双方可接受的前提推出的符合逻辑推理要求的论辩被视为确定的论断。

　　（7）如果有其他新的未言明的前提出现，论断的结论依然有效。

　　（8）论断必须清晰。

　　对说服对话的理解离不开“认诺（commitment）”这一概念。认诺不同于信奉，信奉要求某事代表我们接受并肯定某种观点，并且我们相信该观点是真的。而认诺则不然，持有认诺的人很有可能不认为他的主张是真的，更不必说从精神上信奉他所提出的主张，他所做的只是一种证明方式的尝试，用论辩技巧来达到自己的目标，它是论辩者接受了什么、又采取了哪些策略来证实自己的主张的一种记录。根据汉宾（Hambin）在1970年提出的观点，参与到对话中的任何一方都有一组主张，我们把这种主张的集合体称为“认诺库存”。对话参与人由认诺出发来证明他的理论，然后在对话的不同阶段采取不同的策略，根据策略对库存中的主张进行调整，或增加或删除他原先的主张。认诺库存代表了对话者立场的理想模型，在库存中的主张都是能够有力证明对话者观点的主张，同时库存中主张的内容又影响了对话人论证目标的实现。[14]

　　（二）问询对话

　　此对话是渐进性的，对话者在已有的前提上逐层推进自己的主张，前面的结论成为后面的前提，整个对话结构是线型的，因此那种反复的循环论证在这种对话中并无用武之地。问询对话可分为3个阶段：信息收集阶段→分析、讨论、解释信息并最终得出结论的阶段→将结论拿到更广泛的范围内接受审视的阶段。法官与当事人的对话往往属于此类。问询对话的主要目的无非是证明主张或真或伪，或无法证明它的真伪。一旦某项主张在对话的某个阶段被接受为“真”，则无法在下个阶段进行否定。整个寻求信息对话的结构式是树状的，在它的上面分布着诸多具有关键作用的证据事实构成的节点，如果我们认可了这些证据事实，则进入一条论证路径，否则将是不同的道路。道路不同，得出的结果也不同。

　　（三）信息对话

　　此对话的目的是为了交流信息。具体说来，这种类型的对话又可以分为如下两种：（1）面对面对话；（2）咨询对话或专家意见对话。在面对面的对话中，获得对方信息是惟一的目的。咨询对话的目的是为了获得对方对某事的意见，以此来作出某个行为或解决问题，对话双方并无对抗的意味。专家意见对话可以说是咨询对话的另一种形式，当非专业人士遇到某一专业化问题或者需要某种专业知识时，需要专业人士提出建议来帮助他以一种理性的方式完成他的行为或者解决他所面临的难题。在这种对话中专家有义务使用明确清晰的语言向他的当事人提供最佳建议，同时允许当事人对他的建议提出质疑。当事人则有义务用清晰的语言进行提问。当事人向律师的咨询就是这种专家意见对话的典型。

　　（四）协商对话

　　此对话的主要目标是在不断的讨价还价中达成一种双方都能接受的协议。这是一种博弈的过程，双方都竭力想套出对方最想要的东西和能够接受的成本。仲裁便是这种协商对话的典型。

　　（五）争斗对话

　　对话双方完全是对抗性的，战胜对方的目的需要远远超过了通过合乎逻辑的推理和正当的程序来发现事实真相的要求。这种对话中正反双方采取一种类似争吵的态度，双方将彼此当作攻击的目标，原先被压抑的情感不断升级直至最后迸发。用平和、有礼、有节来形容这种对话状态并不恰当，在这种争论性对话中对话的思路是跳跃式的，抓住对方的小辫子由一个话题引向自己最为熟悉和拿手的另一个话题。与批判型对话不同，在此双方决非要开诚布公地交换双方的意见，也非致力于逻辑规则的攻讦，相反则是一种潜在、隐藏的情感的宣泄，任何一方都试图通过指责对方论证的不合理性和逻辑来占据对话的上风。争斗型对话这种看似作为情感宣泄途径的毫无章法可言的对话形式，实则具备独有的优势，它能够使双方在情感的表达中增进双方的了解并改善双方的关系，它可以作为原始形态复仇的一种更为文明的替代形式。

　　在司法证明过程中，参与对话的不仅仅有原被告两方实质参与论辩的律师，还有第三方——裁判者。尽管反复强调第三方的“中立性”，然而双方辩手却要费尽心思地去讨好第三方，却是不争的事实。裁判者潜在地控制着论辩的进行。除了中立的裁判者之外，还有其他主体和因素影响着对话的进行——律师仅是当事人意图的代表，当事人的行为选择直接决定了律师在对话中采取的策略。律师就像剧目中的演员，却不是剧本的作者，只是在庭审中剧本并不是提前撰写好了的，而是由当事人表达一种基本的意图，律师进行创造性的表演，裁判者如同观众般跟上演出行进的步伐并从中作出评判。其实更为公允地说，司法证明活动与争斗型对话更具相似之处，双方当事人及其律师进行对话的惟一目的在于战胜对方、赢得官司。这就使得整个证明对话更像是一种纯粹的为了一争高下的论战。另外，对话形式的转换——由一种类型的对话转为另一种类型的对话，也是在司法证明中具有重要意义的现象。如，律师的开场论辩本应是说服性的，但当律师在询问证人时，他希望从与证人的对话中获得对他有益的信息，而证人有可能是普通的目击证人，也有可能是专家证人，但都是向法庭提供信息的人，此时对话的形式转为寻求信息的对话。一旦质证完毕转入论辩阶段，此时的对话形式又与争斗型对话更具相似之处。

　　四、信息技术的引入

　　将信息技术引入到法律中来发端于上世纪40年代。在上个世纪60年代，人工智能研究在司法证明领域主要集中于借助计算机读取信息，由Yaakov Chouek（雅科夫·切克）主持的以色列希伯莱大学的Responsa项目为该国的律师在亲属法领域提供了重要的信息索取资源，探索庭审决策的模式是该项目研究的重点。法哲学家亨利克·冯·赖特将道义逻辑定义为在逻辑模型下义务与许可的逻辑。这一定义使得70年代的学者的焦点转向了人工智能对自然语言的理解和专家系统的建构。这一时期的代表作有布坎南（James Buchanan）[15]发表的《关于人工智能和法律推理若干问题的考察》。该文将人工智能与法律推理联系起来，强调人工智能对描述法律知识、处理开放性结构的重要性，沿着模拟归纳推理和法律分析这两条路径展开对建构专家系统的研究。此时的研究主要集中于利用人工智能对法律条文进行逻辑分析。80年代，人工智能在法律领域的研究试图将法律规则转化为以文本形式出现的模版，把证据规则与概率理论结合起来，以此来表述不同信仰程度下得出的结论的差异性。自此，人工智能对法律的渗透开始进入更为细化的领域，人们开始重视将模糊数学理论应用到对布尔逻辑的研究中去，从而得出在信息不断变化的情境下影响判决的重要因素。[16]将人工智能应用到司法证明是“人工智能与法律”起步较晚的领域，至今是否应将统计学应用到司法证明过程依然是人们争论不休的话题。与此同时，采用图式形式对论辩过程进行分析再度得到了重视。在上世纪80年代，被人们遗忘的威格莫尔图式伴随着舒姆（Schum）等结合人工智能知识提出的新模型再度走入人们的视野，司法证明的科学性也得到了空前广泛的探讨。上世纪80年代，加拿大滑铁卢大学哲学教授保罗（PaulThagard）的ECHO（Explanatory Coherence byHarmony Optimization）项目与奈森（Nissan）的ALIBI项目均试图将人工智能与司法证明融合起来，前者侧重于事实解释的协调性，在这一项目中研究者试图借助人工神经网络来模拟陪审团对谋杀案件的判决，而且这一案件是已经发生在美国加州并由当地法院作出判决的真实案件。奈森的项目则强化将控诉分解为几个基本的行为和责任形式，然后对它们按照树状结构进行重构。

　　人工智能技术为整个司法证明过程提供一种科学性的模型，这种模型中存有已经被验证了的知识和推理方式。为了确保这种科学方法科学效用的最大发挥，我们需要对计算机已有的嵌入式、传统的人机交流的处理证据方式进行改进。如同对专家意见的采信设立了种种程序上的限制一样，我们也需要对计算机分析证据设立一系列的程序限制，以此保证数据分析的公正性，同时也为实现数字化审判奠定基础。

　　如果将司法证明视为一种向事实裁判者出示信息的过程，那么在这份长长的信息名单上将包括：指控、被告人答辩、控方陈词、辩方陈词、证人证言、事实裁判者对证人的观察、证人对法官的观察、控方最后陈述、辩方最后陈述、指导事实裁判者做出裁判的程序规则、证据规则和实体法要求等。那么，事实裁判者做出裁断的整个过程可以被简化为图1。

　　在获取了上文所述的信息之后，事实裁判者所要做的第一步就是对所有的信息进行解码——找出它们的真正含义；接下来是选取那些按照法定标准具有可采性的证据，即只考虑那些具有可采性的证据；在划定了事实判断的范围之后，便是对证据的可信性进行判断，他们选取最具可信性的证据条目建构案件故事，如果确定这个版本的故事完整且无懈可击，不需要新的证据来帮助他澄清其中的疑惑之处，那么，他便根据所建构的故事版本做出对事实的相应判断。也就是说，无论担当事实裁判者的是职业法官还是普通民众，他进行断案的第一步都是听取当事人两造所输入的信息。在这一阶段他并没有提出多个案件故事版本的组合，相反，就像DOS命令下的子目录与根目录一般，在听取这些信息的同时，事实裁判者就已经选取了他的故事路径，只是人类的精神思维考虑的是这些叙事与日常生活经验的契合度，而信息技术的模型分析的是它所接受的词句的语义。像人类精神思考时所作出的作为故事框架粘连之处的推论一样，信息技术模型也在特定的语义分析之下建立了由多个推论构成的子集和，并从这些子集和中选取适当的推论分别与先前它根据词句语义分析所得出的子目录根目录建构起来的故事框架进行配对。如果匹配，那么便可完成证明过程，如果不匹配便重新进行运算。如果说信息技术模型与人类精神思维相比较有什么突出优势的话，那便是在人类精神思考的过程中，证据出示的顺序对裁决的作出具有决定性的影响。实验数据表明，人类更容易受到证据出示先后顺序、双方律师煽动性言论的干扰，从而无法在脑海中完全排除那些本来不具有可采性的证据的影响。[17]

　　基于上述原理，西方证据学者开始了对证明过程中“叙事模型”的建构。这一模型以诉讼效率、司法公正、社会伦理道德等价值的考量作为固有的限制性参数，采用信息采集技术对证据的语言进行深层次的分析。如迈克·戴尔（MichaelDyer）花费了数年心血在1983年开发出BORIS系统来分析叙事结构，奈森和他的学生进行的ALIBI项目的研究，代表了这一研究领域的前沿状况。该项目设计的情境是一名想要基于公众常识而非充分的法律理由为自己作无罪辩护的被告人，在ALIBI的项目中采用了树状的循环结构来表示可供选择的行为策略。在输入信息时，所有的语言输入都采用自然语言的形式，并且任何一项指控都用平实的语言解释它所隐含的含义，如“盗窃”用“悄悄地拿取别人财物”来表示。在接受了所有的信息之后，模型所要做的就是对所有的信息进行重组，进而合法化被告人的行为。也就是说，采用计算机能够接受的语言来对事实进行表述，进而得到一种事实的模拟解释。法律符号学者本纳德·杰克逊（Benard Jackson）根据叙事分析的目的和用途对它们作出了如下分类：案件事实的修辞叙述；对事实可能性的评估；建构在陪审员看来具有似真性的故事；为证人出庭作证进行的心理学分析；对判决正当性进行的论证等等。这些研究成果已卓有成效，它们为信息技术在司法证明中发挥更大作用指明了方向。

　　总之，人类的司法证明活动不可避免地受到人类观察能力的客观限制，同时又可以受益于新科学技术带来的人类认知范围的扩张。虽然上述论及的新发展难免有不完备之处，但它毕竟为我们提供了一种可资参考的研究视角与方法，它有助于突破传统司法证明理论的瓶颈，为司法证明科学的发展注入新的活力。




【作者简介】
卞建林，中国政法大学教授。王佳，单位为中国政法大学。


【注释】
[1]See Gilbert Geoffery，The Law of Evidence，5th ed.，Philadelphia：John Crukshank，1788.
[2]See Jeremy Bentham，An Introductory View of the Rationale of Evidence，Works of Jeremy Bentham，Mill J.S.ed.，Edin-burgh：William Tait，1843；W.D.Evans，A General View of the Decisions of Lord Mansfield in Civil Cases，London：Print-ed for Richard Phillips，1804.
[3]现代盖然性理论是在盖然性上附上精确的数字，代表它可能为真的机会大小。
[4]这方面的具体论述可以参阅尼森（Nissan）、艾伦（Ronald J.Allen）、雷德梅因（Mike Redmayne）等就贝叶斯定理专门出版的一本探讨贝叶斯精炼的特刊。See R.J.Allen and M.Redmayne（eds.），Bayesianism and Juridical Proof，1 Interna-tional Journal of Evidence And Proof，Special Issue，（1997）.
[5]R.D.Friedman，Answering the Bayesian skeptical challenge，In R.J.Allen and M.Redmayne（eds.），Bayesianism and Ju-ridical Proof，1 International Journal of Evidence And Proof，Special Issue，s276～s291（1997）.
[6]Alex Stein，Against Free Proof，31 ISRAEL L.REV.，573（1997）.
[7]See John H.Wigmore，The problem of proof，8 ILLINOIS L.REV.，77～103（1913）.
[8]根据约瑟夫森（Josephson）在1994年提出的定义，溯因推理是指为现象寻找最佳解释方案的推理过程。推定推理是指在缺乏确定性及相关知识时，在事实的探索或对话中试探性地提出某种能够为普遍接受的假说来推进推理的过程，直至将来有新的证据表明这种假说的非真性，姑且将其视为真，推定推理有一点是与归纳推理相似的，它们都是非单调性推理。非单调逻辑是由麦卡锡在上个世纪70年代提出的。经典逻辑遵循由已知事实推出结论的方法，并且即使已知事实增加，结论依然有效，因此逻辑学者将其称之为“单调的”。然而实际生活中人类面临的往往是信息的不对称性，随着事物的发展变化和人类认识水平的提高原有的结论被否定或取消，也就是说现实生活中的“非单调逻辑”（nonmonototic logic）可因事实的增加而使结论丧失其有效性。在刑事诉讼中非单调逻辑的典型例证是“无罪推定”原则。非单调逻辑的简单表达可概括为“如果我们不认为那个证明p为真，我们便假定它为假”，而无罪推定的逻辑表述恰恰是如果不能证明某人有罪，则假定他无罪，而一旦发现了新的证据证明其有罪，该人依然可以被判定为有罪。SeeJohn R.Josephson and Susan G.Josephson，ed.，Abductive Inference：Computation，Philosophy，Technology，Cambridge U-niversity Press，（1994），p.27-29。
[9]它与归纳推理的区别在于，概率计算定理中的排除规则（negation rule）不适用于合情推理，却适用于归纳推理。似真推理早在古希腊和古罗马时代就已被当时的哲学家和司法审判者熟知，后来伴随着传统逻辑学的兴盛逐渐淡出人们的视野。将似真推理作为人类能力所及的最佳论辩方案是在后柏拉图时代的事情，卡尼阿德斯（Carneades）是似真推理的最早倡导者。在他看来，所谓的似真性是指某些事物看上去为真，或者说它与周围看似为真的事物相协调，如果经过了检验并且这些事物是相对静止的，此时它就具有了更大的似真性。卡尼阿德斯（Carneades）的理论被后世称为“似真性理论”，它与现代数学、统计学中的概率观点有着异曲同工之妙。虽然卡尼阿德斯（Carneades）笔下的“可能性”的概念不同，然而他依然针对当时带有垄断色彩的抽象哲学——将真理视为独立于人类思想之外的客观存在，提供了另一种解答——哲学并不是一种抽象的理论，而是一种生活方式。在日常生活中人们采取各种标准来评判发生在他们周围的事物，而这些标准却未必总是正确的。卡尼阿德斯（Carneades）提出了解决这种悖论的方法：当主体在面临某个陈述时，一种陈述显然为真，另一种显然为假。在这些被主体判定为显然为真的陈述时必然有些内容是模糊不清的——例如那些看似瘦弱的人有可能十分强壮。也就是说当前提并不必然是真的，判断主体可以姑且暂时将其视为真。See John R.Josephson and Susan G.Josephson，ed.，Abductive Inference：Computation，Philosophy，Technology，Cambridge University Press，（1994），p.27-29。
[10]前引7，第78页。
[11]See L.Ray Patterson，Evidence：A Functional Meaning，18 VAND.L.REV.875，1965.
[12]Douglas N.Walton and Eric C.Krabbe，Commitment in Dialogue：Basic Concepts of Interpersonal Reasoning，New York：State University of New York Press，1995，p.179.这五种分类也许并不能完全囊括所有类型的对话形式，但其他形式的对话实际上都是如下五种对话的复合体，如法庭论辩实际上就是说服型对话与争斗型对话的混合；在选举或立法机关出现的政治论辩是具有争斗色彩的说服对话。
[13]See Frans H.van Eemeren，Rob Grootendorst，J.Anthony Blair，and Charles A.Willard，Argumentation：Perspectives andApproaches，Foris Publications.1987，p.382.
[14]See C.L.Hamblin，Fallacies，London：Methuen，1970.汉宾的上述言论代表了美国新近实证主义者的观点。他们力图跳出传统哲学信仰的定义，强调存在着这样一种精神状态：我可以暂时相信看似为真的某个主张的真理性，但伴随着其他新信息的涌入，这种信奉状态极有可能发生变化。在说服对话中对话人可以自由地改变他的认诺库存而无需付出任何代价。
[15]See Buchanan&Headrick.Some Speculation about Artificial Intelligence and Legal Reasoning，23StanfordL.R.40-62（1970）.
[16]布尔逻辑得名于乔治·布尔（George Boole），他是国立科克大学（College Cork）的英国数学家。他在19世纪中叶首次定义了逻辑的代数系统。现在，布尔逻辑在电子学、计算机硬件和软件中有很多应用。
[17]参见[美]黑斯蒂主编：《陪审员的内心世界：陪审员裁决过程的心理分析》，刘威、李恒译，北京大学出版社2006年版，第132页。