西方司法证明科学的新发展
卞建林;王佳
【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
【全文】
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：
