史 長 青

（上海大學 法學院，上海200444）

一、引言

司法證明本體論，包括“證明某事意味著什么”以及“證明何以實現(xiàn)”這樣的本質(zhì)問題，如艾倫所言，正在成為中國證據(jù)法學界研究的重點問題。［1］證明是什么，解決的是司法證明的性質(zhì)問題；證明如何實現(xiàn)，解決的是司法證明的手段問題。但這兩個問題并不能截然分開，用何種手段或路徑來實現(xiàn)證明，很大程度上決定著證明的性質(zhì)，而證明的性質(zhì)在某種程度上則是對證明手段或路徑的抽象和歸納。如果司法證明采用量化計算的手段，那么反映在性質(zhì)上就是數(shù)學性，反之，則是非數(shù)學性。如果司法證明采用個別化進路，那么反映在性質(zhì)上就是原子主義，反之，則是整體主義。如果司法證明采用科學解釋的手段，那么反映在性質(zhì)上就是科學性，反之，則是人文性。

司法證明性質(zhì)與手段的上述爭論，可以歸結為一個問題，即司法證明到底要努力追求可視性還是繼續(xù)保持其模糊性。對這個問題的回答，直接左右著司法證明本體論的走向。證據(jù)制度史上的法定證據(jù)制度，是人類早期對司法證明可視化的追求。通過對證據(jù)證明力事先明碼標價的方法，擠壓乃至排除法官在司法證明過程中的裁量空間，從而實現(xiàn)整個證明過程清晰可見的目標。自由心證制度的后來居上，則反映了人們對司法證明模糊性本質(zhì)的接受和認同，司法證明只有依靠法官的自由裁量與模糊心證才能最大限度地實現(xiàn)個案正義。但是，也有另一種觀點指出，在認識論層面，采納自由心證原則是一種無奈的退縮，是一種退而求其次的選擇。如果有朝一日能夠針對證據(jù)證明力的大小設計出一套可靠的方案，那么，肯定會有人呼吁，將這一方案轉化成具有強制性的證據(jù)法規(guī)范。［2］213這種聲音表達了人們對于止步于證明黑箱的不甘，希望有朝一日設計出“更好的規(guī)則”，取代自由心證制度，回歸法定證據(jù)時代。由此看來，無論是法定證據(jù)還是自由心證都無法始終占據(jù)統(tǒng)治地位，兩者很可能呈現(xiàn)反復和交錯的態(tài)勢。［3］

如果說可視化是理想，模糊性是現(xiàn)狀，那么在理想不能觸及的當下，讓證明中的模糊性變得可以接受，就是最為可行的現(xiàn)實選擇。為了實現(xiàn)證明可視化，數(shù)學和人工智能依次被引入司法領域，然而爭訟事件的復雜性非數(shù)學公式所能駕馭，而人工智能從對過去數(shù)據(jù)的處理到對新鮮事物的情、理、法綜合判斷，或者說從不及人類的模仿階段走向超越人類的創(chuàng)造階段，還有一段較長的未知之路。因此，司法證明的完全量化和可視還只能是遙不可及的理想。與此同時，經(jīng)驗主義在司法證明中還有很大的適用空間，經(jīng)驗與直覺構成的“隱性知識”仍然是事實認定過程不可或缺的組成部分，事實認定者的主觀因素難以被完全剔除也是不爭的事實。在證明“黑箱”難以打破的情況下，如何讓司法證明中的模糊性、主觀性和不確定性變得可以接受，則是一個正當化問題。從可視化轉向正當化，既是現(xiàn)實之舉，也是司法證明在當前情勢下的最好出路。

二、司法證明的性質(zhì)

威格摩爾認為，司法證明是“對與待證事實有關的、總體的證據(jù)事實進行的有說服力的活動”，［4］“致力于爭論性說服的推理過程，心靈對著心靈，律師對著法官或者陪審員，每一方當事人都力求打動裁判庭的內(nèi)心”。［5］181由此，司法證明對當事人而言旨在說服法官，對法官而言旨在形成內(nèi)心確信。司法證明的過程則表現(xiàn)為一系列的推理，包括證據(jù)對中間性命題的推理，中間性命題對次終待證事實的推理，以及次終待證事實對最終待證事實的推理。通常，人們會被告知一個推理的結果，但推理的過程卻很少公之于眾。因為這些推理過程的確具有可意會不可言傳的意味。長期以來，不僅司法證明過程長期處于黑箱狀態(tài)，連對司法證明本身的研究也長期處于荒蕪狀態(tài)。①威格摩爾曾經(jīng)指出，可采性原則已經(jīng)隱然成為我們正式研究中的最大一塊——實際上已經(jīng)壟斷了這些研究，而一般意義上的證明則幾乎被忽略了，只是留在實務過程中去獲得偶然性的、經(jīng)驗性的認識。參見［英］威廉·特文寧：《反思證據(jù)：開拓性論著》，吳洪淇、杜國棟譯，中國人民大學出版社，2015年版，第74頁。不過，自20 世紀60 年代開始，這種狀況發(fā)生了巨大改變。一場關于概率的世紀之爭將人們的目光從可采性規(guī)則轉向了證明本身，司法證明的本體論問題隨之成為證據(jù)法學的研究熱點。

（一）司法證明的數(shù)學性與非數(shù)學性

馬克思曾說，一門科學只有在成功地運用數(shù)學時，才算達到了真正完善的地步。［6］然而，盡管長期以來事實裁判者主要關注“蓋然性而不是確定性”，但法律人幾乎未曾對所涉及的蓋然性的性質(zhì)有所注意。直到20 世紀中葉，人們才開始關注概率和統(tǒng)計方法在司法證明中的應用，而1968年人民訴科林斯（People v. Collins）一案中發(fā)生的一些基本的概率錯誤，則引發(fā)了一場有關概率在法庭上運用的大討論。一開始，主要的參與者并不認同在法庭上訴諸數(shù)學論據(jù)作為一種政策具有可行性和可欲性。然而，到了20世紀70年代晚期，所有的著作開始呈現(xiàn)出致力于將統(tǒng)計學和數(shù)學性概率運用到法律當中。直至1977年，喬納森·科恩指出，并非所有關于蓋然性的推理都主要是數(shù)學性的（帕斯卡主義），有些概率判斷可以客觀的、非數(shù)學的（培根主義）標準來恰當?shù)刈C成和批判，法律提供的就是一種非帕斯卡主義歸納推理的范例。［7］88根據(jù)科恩的觀點，不精通數(shù)學的法官和普通陪審員足以勝任對爭議事實的裁決之職，其依賴“日常經(jīng)驗”通常也是正當?shù)?。?］337

實際上，射幸-帕斯卡式與歸納法優(yōu)越論-培根式，是概率推理的兩種基本模式，只是兩者在邏輯上彼此有別。喬納森·科恩解釋道：帕斯卡函數(shù)在評定概率的時候，是基于“所有相關的事實都已被證據(jù)載明”這樣一個假定（assumption）；而培根函數(shù)在評定概率的時候，是根據(jù)“所有相關的事實都已被證據(jù)載明”的程度（extent）。［8］帕斯卡式的概率評估，抓住了可能性（chance）這個維度，而培根式的概率評估，則抓住了不確定推理的另一個維度，旨在通過將證據(jù)與爭議事實相關聯(lián)，來確定決策者所持有的證據(jù)的信息充分性（informative）。因此，培根式評估確定了現(xiàn)有證據(jù)能夠涵蓋待檢驗假設的程度。培根歸納法更青睞于個案的或個別化的證明，而不是赤裸裸的統(tǒng)計（naked statistics）。①所謂赤裸裸的統(tǒng)計，是指任何關于一類人或一類事件的信息，它們并非個別化地證明涉及任何人或事件的相關事情。當一項證據(jù)在具體案件中發(fā)揮作用，是通過將該案件歸入某一類案件這種方式的時候，這樣的證據(jù)便具有赤裸裸的統(tǒng)計性質(zhì)。參見［美］亞歷克斯·斯坦：《證據(jù)法的根基》，樊傳明、鄭飛等譯，中國人民大學出版社，2018年版，第51頁。決策者通過測量證據(jù)的實然狀態(tài)與它的應然狀態(tài)之間的距離，來確定證據(jù)的相對強度或者說信息充分性。證據(jù)的支持強度隨著該距離的減小而增加，隨著該距離的增大而減少。決策者不會粗略地計算正反兩方的幾率，而是評估現(xiàn)有信息的范圍。決策者不會以數(shù)字化的方式進行評估，因為這種評估太復雜，難以轉化成一套可量化的基數(shù)。人們在日常生活以及在司法事實認定中使用的常識性推理，是培根主義方法的最典型例子。［9］50-51

帕斯卡主義者或稱貝葉斯主義者主張，運用貝葉斯定理對事實的認定過程予以量化以解決事實蓋然性問題。其核心思想是用標準的數(shù)學與概率邏輯公式對證據(jù)予以量化，通過公式演算獲得事實蓋然性的準確數(shù)據(jù)。并認為，所有有爭議的事實問題與證明推理問題大致上都是數(shù)學性的，在裁判真?zhèn)螘r，采用量化的數(shù)學推理可以對證明標準與事實可能性予以科學評估。［10］6-7貝葉斯主義者通常強調(diào)貝葉斯推理在庭審壓力之外的價值，以及在評估排除證據(jù)規(guī)則或者衡量某種證據(jù)之證明力方面的價值。一個基本的貝葉斯視角會追問新證據(jù)會在多大程度上改變我們對事實為真的幾率的估計，而且還會告訴我們將事實為真之情況下發(fā)現(xiàn)證據(jù)的幾率與事實為假之情況下發(fā)現(xiàn)證據(jù)的幾率進行比較。［11］290

貝葉斯懷疑主義者則對上述主張進行了一系列反駁。其中勞倫斯·卻伯的意見頗具代表性：（1）從交流角度看，只要法官和陪審員被假定為不精通數(shù)學，就應該以他們能聽懂的語言對他們演說；（2）數(shù)學上的論據(jù)很容易過度誘導或引發(fā)偏見，因為看似“硬的”、量化的變量很容易驅(qū)逐“軟的”、非量化的變量；（3）對某些問題進行量化，比如對無辜者定罪之風險的可接受水準，在政治上是不合適的。［7］336貝葉斯懷疑者們繼續(xù)指出，在審判的整個過程中運用貝葉斯定理所做的漸進更新在計算上是如此之復雜，以至于其可能超出事實認定者的能力。此外，審判并不是以一種利用貝葉斯更新的方式來接收信息。［12］另有無數(shù)的實證研究顯示，在大部分時間里，人類并沒有根據(jù)貝葉斯理念來行動。一般來說，人類過于保守，無法將他們的先前評估矯正至理性決策之貝葉斯模式所要求的程度。在一種更為根本的方式上，貝葉斯模式無法把握人類決策者的決策過程。陪審員們似乎不是通過連續(xù)的更新而是通過建構能夠說明證據(jù)的合理敘事來評估證據(jù)。①相關實證研究參見Nancy Pennington and Reid Hastie，“A Cognitive Theory of Juror Decision Making：The Story Model”，13 Cardozo L.Rev.519，549-50（1991）；Nancy Pennington and Reid Hastie，“Explaining the Evidence：Tests of the Story Model for Juror Decision Making”，62 J. Personality an Soc. Psychol. 189，202-03（1992）。

然而，曠日持久的爭論并非總是“井水不犯河水”，雙方并不否認對方在某些方面的合理存在。比如，艾倫，一名主要的貝葉斯懷疑主義者，已經(jīng)承認說“很有可能存在一些幾乎僅僅涉及純粹的統(tǒng)計證據(jù)基礎的情境，在這樣的情境中貝葉斯定理將是一種有用的分析工具”，而且他還承認“貝葉斯懷疑主義者并不否認貝葉斯定理被用來作為一種分析工具”。［13］科恩也承認，在法律背景中的確為帕斯卡推理預留了一定的范圍，只不過這一范圍無論是在理論上還是在實踐中都比帕斯卡主義者所主張的要有限得多。［7］146弗里德曼，一名主要的貝葉斯狂熱主義者，也承認，在那些統(tǒng)計證據(jù)而不是其他證據(jù)起了關鍵作用的案件中，“常常缺乏關鍵理由來對概率理論作出一個清楚的表述；事實認定者可能在很大程度上像他們處理日常生活中的普通問題那樣來處理這一證據(jù)”。［11］290另有研究則顯示了兩者結合適用的優(yōu)勢互補效應，即在那些通過法庭匹配證據(jù)來補充人類敘事的案件中，有些經(jīng)驗證據(jù)表明，通過運用一個貝葉斯圖式向裁判者顯示先驗概率的評估應該如何隨著法庭科學證據(jù)而改變，人類決策可以獲得提升，或者至少更靠近貝葉斯標準。②相關研究參見Dale A.Nance，“Naturalized Epistemology and the Critique of Evidence Theory”，87 Va.L.Rev. 1551，1610-16（2001）；Dale A. Nance and Scott B. Morris，“An Empirical Assessment of Presentation Formats for Trace Evidence with a Relatively Large and Quantifiable Random Match Probability”，42 Jurimetrics J.403，437-45（2002）。

司法證明的數(shù)學性與非數(shù)學性之爭，不僅是司法證明手段的選擇問題，更關系到司法證明制度的未來走向。雖然兩者明顯存在優(yōu)勢互補關系，數(shù)學性進路的精確計算、量化、可視等優(yōu)勢，正是非數(shù)學進路的劣勢所在，而非數(shù)學進路的個別化、靈活性、直覺及隱性知識的合理利用，也是數(shù)學進路僅憑公式計算無法實現(xiàn)的。

然而，讓數(shù)學進路與非數(shù)學進路在司法證明中共存，又會產(chǎn)生以誰為先的問題。若以數(shù)學進路為主導，則事實裁判者僅在輔助的意義上進行直覺判斷或經(jīng)驗推理。若以非數(shù)學進路為主導，則數(shù)學公式成為事實裁判者手中的工具，數(shù)學或統(tǒng)計專家只能充當法官的“奴仆”。這樣一來，數(shù)學性與非數(shù)學性的高下之爭，終將演變?yōu)閷＜遗c法官的權力之爭。誰才是司法證明過程的主宰者，這個問題伴隨著科學技術的日新月異，特別是人工智能時代的降臨，變得越來越撲朔迷離。

（二）司法證明的原子主義與整體主義

司法證明過程中的證據(jù)評價與事實認定，大致遵循了兩種模式。一種被稱為原子主義。該理論主張，事實認定的智力過程可以分解為相互獨立的各個部分。證明力取決于個別存在的單個證據(jù)、離散式的系列推論，最終的事實認定則由這些彼此分離的證明 力 以 某 種 疊 加 方 式 聚 合 而 成。［2］68-69應 當說，在英美有關證據(jù)的話語傳統(tǒng)當中，有關司法證據(jù)的組織和評價的主流觀點依然是“原子主義理論”。［7］320前文在數(shù)學性與非數(shù)學性方面存在巨大分歧的培根主義與帕斯卡主義，在這里也不謀而合地采用了原子主義進路。因為兩種方法都需要將證據(jù)的獨立項與某一論證中的命題視為分析的個體化單位。作為培根主義者，邊沁提出的否定性推測方法包含的意思是，對個體假定對一個或多個證據(jù)項之于某一特定中間或最終待證事實的支持強度所產(chǎn)生的影響進行逐個審視；威格摩爾認為，以獨立的個別化的方式對證據(jù)群進行分析不但是可能的而且是可欲的，這些項中的每一個都可以被表述為一個編號后的要件列表中的一個獨立的命題；科恩的歸納支撐理論要求相關變量的有序排列。類似地，貝葉斯理論則傾向于為獨立的概率判斷的結合提供一個公式。［5］280-281

與原子主義相對立的另一種進路被稱為整體主義。該理論主張，一項材料的證明力源于所有已輸入信息材料之間的相互作用，單項證據(jù)自身的證明力，無法游離于證據(jù)的總體判斷。因此，事實認定取決于尚未清晰表達的整體思考以及各種意志因素，而且，充分證明的標準難以用蓋然性術語進行表達，反而要求助于內(nèi)心信念或類似的精神狀態(tài)。［2］69整體主義者一方面強調(diào)證據(jù)群的整體評價，例如，阿布·哈雷拉指出，我們應該將證據(jù)群作為一個整體、一個完全形態(tài)或布局來加以考察，并用一種與分析方法背道而馳的方式來對其整體證明力或可信性加以評估；①參見M. A. Abu Hareira，“A Holistic Approach to the Analysis and Examination of Evidence in Anglo-American Judicial Trials”，PhD thesis，University of Warwick，1984；M. A. Abu Hareira，“An Early Holistic Conception of Judicial Fact-finding”，Juridical Review，79（1986）。轉引自［英］威廉·特文寧：《反思證據(jù)：開拓性論著》，吳洪淇、杜國棟譯，中國人民大學出版社，2015年版，第320頁。另一方面也反對對證據(jù)評估心路歷程的“過分表達”（over-articulate），例如皮特·蒂勒斯認為，系統(tǒng)、全面地闡述我們推論所依賴的這樣一種努力可能導致在事實發(fā)現(xiàn)的過程中產(chǎn)生嚴重的曲解，這部分（但只是部分）是因為這種系統(tǒng)的闡述混淆了我們評估證據(jù)的實際的復雜心理過程與應然的心理過程。我們能說出所有我們知道的，這是異想天開，那種想要說出比我們能夠說出的更多話的努力很可能減少我們的知識并且降低我們運用這些知識的能力。［7］320

司法證明中的原子主義與整體主義，實際上是微觀視角與宏觀視角的關系。司法證明不僅需要從微觀視角考察單個證據(jù)的證明價值，也要將所有證據(jù)置于經(jīng)驗、直覺之下進行宏觀上的綜合考察。正如特文寧所說的，盡管關于爭議性事實問題的推理的一種合理理論需要將敘事融貫性和其他整體論理念考慮在內(nèi)，但將原子論和整體論視為敵對的或者不可調(diào)和的進路則是錯誤的。［7］97并且，作為后發(fā)的整體主義并沒有全盤否定原子主義的打算。確切地說，他們強調(diào)的是，描述、量化或分析的努力，幾乎難以避免曲解和對要素的篩選，而且還存在這樣一種危險，即比起“軟”數(shù)據(jù)來說，容易量化的“硬”數(shù)據(jù)將受到偏愛，或者以數(shù)學術語表述的論證將具有一種比非數(shù)學論證更強的說服效果。由此，他們的關切點在于指明某些類型的分析與論證的危險與局限性，而不是全盤否定其有效性或效用。［5］282-283

（三）司法證明的科學解釋與人文解釋

司法證明在一定程度上遵循了科學解釋的方法，①科學方法按照慣例被分解成四個基礎性要素：（1）觀察；（2）假設，例如，對由觀察得出的發(fā)現(xiàn)進行科學解釋；（3）在假設基礎上進行預測；（4）進行實驗，檢驗預測。對假設的系統(tǒng)檢測，在法律當中不會清楚地擁有一個直接的類似之物。然而，看起來一個確定的相似性可能會在司法證明的諸要素和至少科學方法的前三個要素之間得以澄清。參見［以色列］多倫·梅納什（Doron Menashe）：《對事實的司法證明是一種科學的解釋形式嗎？一種對“臨床式的”法律方法的初步研究》，楊菁譯，載《法律方法》2017年第2期，第72頁。而且科學解釋與對事實的司法證明之間確有顯著的相似性。首先，在科學和法律中，被檢驗的對象都是經(jīng)驗的現(xiàn)象世界。檢驗的目的也看起來大體相似，科學家以及法官努力求得理解經(jīng)驗的現(xiàn)實，以揭示其模型和認清因果規(guī)律?？茖W和法律都必須創(chuàng)造普遍規(guī)則，這些規(guī)則能夠被視為預測或事后估計（有關事實的結論）的基礎。其次，對事實的司法證明和科學解釋都要運用歸納邏輯。科學上通過觀察有限的實驗得出理論實體的假定，如“藍色石蕊試紙浸入酸性物質(zhì)會改變顏色”。相似地，法官在評估某一事實時必定會用到個人經(jīng)驗和司法經(jīng)驗，而這些經(jīng)驗可以看作其歸納先前觀察或經(jīng)歷過的相關事件而獲得的普遍性規(guī)則。最后，科學解釋與司法證明同樣需要處理因果解釋。任何單純的統(tǒng)計數(shù)據(jù)收集，或者建立在隨機變量基礎上的推論或預測，因為不具有因果解釋的維度，所以不可能作為司法證明或科學解釋的基礎。［14］72-75

然而，司法證明在本質(zhì)上真的是一種科學解釋嗎？許多學者對此持否定態(tài)度。首先，司法證明追求個體性，法律上的事后評估必須集中于一個單一的、在特定的時間、地點并以一種特殊形式發(fā)生的事件，對普遍發(fā)生的事件不太關心。相反，科學解釋只關注普遍性事件，對不可重復的獨特事件不感興趣。其次，司法證明中的因果關系不是必然因果關系，法官使用的是“更軟性的”、建立在合理性基礎上的因果關系假設，而科學假定則要求必然效果。再次，司法證明廣泛適用類推，而科學解釋適用枚舉歸納。枚舉歸納的概括通常涉及無窮多的案件，而一個類推的論證可能只處理有限的案件，由此枚舉歸納推出的結論更具普遍性。而且，法律中的類推缺乏科學解釋中的兩項關鍵要素，即實驗方法和系統(tǒng)觀察。最后，法律中的發(fā)現(xiàn)與證明沒有明顯區(qū)分，單純的發(fā)現(xiàn)（假設）在沒有獲得證明之前并無獨立存在的意義和價值，發(fā)現(xiàn)與證明相伴而行，或者說發(fā)現(xiàn)是司法證明過程必不可少的一部分。相反，科學發(fā)現(xiàn)無論事后是否獲得證明，都不影響其獨立存在。換言之，科學上的發(fā)現(xiàn)與證明是彼此獨立的兩種存在。［14］75-82

由此，司法證明在本質(zhì)上并非屬于科學解釋，兩者之間存在巨大的分歧。而形成這一分歧的原因，很大程度上源于科學與法律各自的關注點和研究對象的不同?？茖W和科學家追求關于外部現(xiàn)實的知識，而法律和法學家是在創(chuàng)造作為一個更大社會組織及其治理結構之重要組成部分的人造制度。法庭科學完全被知識的追求所吸引；而法律和法制制度則被引向許多不同的方向，比如，證據(jù)法在求真之外，還關注成本、激勵的價值、總體公平以及錯誤風險等。［15］434-437另應注意的是，日常生活比科學更復雜，這就是法律研究在證據(jù)領域的主要困境。假如你做了一項關于某證人是否說謊的研究，那么，何種原因會迫使你相信，這將同樣適用于其他證人。相比之下，當人們做電子聚變或裂變實驗時，它們的反應總是一樣的。人比電子更復雜。［15］394

既然司法證明無法采用科學解釋的進路，就只能從關注人自身的角度進行解釋。在諸多人文解釋中，歷史解釋與司法證明具有較多契合之處。兩者都是對過去事件的認知，都需要對有關過去的某一具體結論為真進行證明，在證明過程中都會涉及推理、證據(jù)守則和證明標準等問題。然而，兩者的不同也比較明顯，尤其是，歷史學家的任務在于對過去的事件進行選擇、描述、解釋和排序，［7］127因而無法避免主觀評價。正如19世紀德國歷史學家奧利波德·馮·蘭德所主張的那樣，“歷史學家們幾乎總是將他們自己的觀點裹挾進他們的描述當中，要么是明示地進行（提出自己的歷史哲學），要么是悄然地進行（通過旨在達致連貫的敘述而達致連貫性）”。［15］88另外，歷史學解釋旨在說明有關事件并不是偶然事件，而是鑒于某些先行條件或同時性條件而被料想到的。這種料想不是預言或占卜，而是建立在普遍規(guī)律的假定之上的科學預見。［16］這就是說，歷史解釋旨在發(fā)現(xiàn)一般規(guī)律，然后以此進行理性的、科學的預測。然而，法律的關切與此不同，它既不同于歷史學研究中的科學觀念，也顯著不同于解釋性的描述。在審判中，人們實際上總是致力于重建某一事件，其目的不是發(fā)現(xiàn)一般的因果規(guī)律，也不是要清楚地表達某一事件的歷史解釋。相反，一般性的因果規(guī)律被作為證據(jù)所援用，證明發(fā)生的某些事件。對該事件的歷史解釋或者任何其他解釋，與其說是重建活動的結果，不如說是重構活動的“仆人”。［15］88

鑒于科學解釋與歷史解釋皆未命中司法證明的本質(zhì)，有學者在對科學、歷史學、數(shù)學以及蓋然性解釋全盤否定之后，提出對司法證明更好的解釋是最佳解釋推論（inference to the best explanation，IBE）。［15］87-97所謂最佳解釋推論，該術語最早由哈曼（G.Harman）于1965 年提出。這類獨立的邏輯推理模式涉及推理和說明，其特別之處在于按照“最佳說明”這一目標來進行推理，或者說，推理的合理性應在于它是證據(jù)的最佳說明。在推理與說明的關系上，該理論顛覆了人們關于推理優(yōu)先于說明的自然看法，認為說明優(yōu)先于推理。最佳解釋推論的核心觀點可以概括為：說明上的考慮是推理的指導。科學家依據(jù)可得到的證據(jù)提出的假說如果為真就很好地說明了證據(jù)，即被說明的現(xiàn)象最終給出了相信說明正確的重要理由。［17］

最佳解釋推論的過程可以表述為：如果假說H為真，那么，假說H對證據(jù)E所作出的解釋的充分程度就是我們根據(jù)證據(jù)E推出假說H 是否真實的依據(jù)。［18］最佳解釋推論包含兩個因素：一是解釋（或稱敘事、故事、假說）；二是證據(jù)。解釋是一種主觀的假設，證據(jù)則是客觀的論據(jù)。解釋通常存在多個，因此，最佳解釋推論最終面臨的是在多個解釋之間進行抉擇。解釋與證據(jù)，兩者之間是一種相互支撐、相互加強的循環(huán)證明關系。具體而言，基于現(xiàn)有證據(jù)，可以萌生出多種解釋或故事，哪一個故事與現(xiàn)有證據(jù)更加契合，抑或是現(xiàn)有證據(jù)更有利于證成哪個故事，那么這個故事就取得了最佳地位，成為被采信的故事。不過，從敘事的角度看，故事與證據(jù)的地位并非完全平等。正如班尼特和費爾德曼的觀察，庭上律師和事實裁判者在對事實的重構中，似乎把理論（甚至證據(jù)）當作故事的附庸。［7］319由此可見，最佳解釋推論想要解決的問題，不是“為什么這樣”，而是“為什么是這樣，而不是那樣”。換言之，這個推論的過程并不是在求真，而是在求哪個故事更似真。這里的評價和判斷標準通常會審查故事的內(nèi)部連貫性和描述的恰當性或完整性。也有學者認為，肯尼思·伯克的社會行為要素的五個因素——場景、行為、動因、動力和目的——在這種語境下提供了一個適當?shù)臉藴剩哼@個總的社會參照系將幫助我們根據(jù)這五個因素的完整性和連貫性來對它們之間的關系進行組織和評價。［19］

最佳解釋推論所采用的敘事進路，被廣泛認為是重要的，甚至可能是不可或缺的，除了填補缺陷、為嚴密的邏輯分析加以補充以及“為了理解一個案件”之外，它還作為論證的一個組成部分。但它同時也是危險的，故事之所以被接受，不一定因為它們是真實的，也有可能因為它們是耳熟能詳?shù)?，或令人心安的，或令人難忘的。好的故事可能驅(qū)逐真實的故事。［7］286由此，通過最佳解釋推論而選定的故事版本，并不總是可靠。而實證研究者的觀察結論，也在一定程度上說明法庭上的敘事存在潛在風險。①從故事所表現(xiàn)的情境真實性來看，對故事建構的判斷在許多重要的方面是無法驗證的。裁判者通過故事中的符號之間的某些結構性關系來評判一個故事的合理性。盡管可能存在書面證據(jù)來支持故事中的大多數(shù)表征，但是故事的講述者和詮釋者對某些關鍵表征符號的控制總是有其邊界。因此，對故事加以評判是通過結合表征符號的書面或經(jīng)驗性憑證與故事所展現(xiàn)的符號集合間的內(nèi)在結構關系來展開。換句話說，我們是根據(jù)雙重標準來對故事加以判斷：“它是否是那樣發(fā)生的？”“它能否按照那樣的方式發(fā)生？”在任何一個案子中，經(jīng)驗性標準都無法單獨提供一個完整、充足的判斷，并且，在許多案件判斷故事真實性的過程中，結構性特征都遠不是決定性因素。參見Bennett，W.Lance&Martha Feldman，Reconstructing Reality in the Courtroom，Tavistock Publications，1981，p33。

綜上，關于司法證明性質(zhì)的爭論，可以簡化為兩種進路：一種進路力求司法證明過程的可視化，例如數(shù)學主義、原子主義以及科學解釋論，均試圖量化司法證明過程，打破證據(jù)推理過程的黑箱。另一種進路則容許司法證明過程存在模糊地帶，留給事實裁判者充分的裁量空間，例如非數(shù)學主義、整體主義以及最佳解釋推論等，都將事實認定的裁量權留給法官，而不是拱手讓與數(shù)理運算公式、形式邏輯抑或冷酷的科學。這兩種進路各自有其合理性，前者可視為司法證明的理想狀態(tài)，是一個依賴科學和技術進步的長期工程，未來充滿未知和不確定性。后者則是對司法證明現(xiàn)實狀況的描述，正如有學者所言，對事實進行法律上的發(fā)現(xiàn)，是一個令人困惑和迷惑的現(xiàn)象，發(fā)現(xiàn)的程序在很大程度上是隱藏在直接觀察不到的地方，司法證明的生命在于邏輯和經(jīng)驗。［14］85

三、司法證明的可視化

司法證明的可視化進程早在邊沁時代就開始了，邊沁提出說服刻度表來對證明程度進行量度。之后，威格摩爾提出圖示法，借助邏輯、符號與圖式，對證據(jù)證明事實的推理過程進行全面而精細的說明。20 世紀60 年代在司法領域興起的概率理論，則將司法證明可視化推向一個新高度。概率分析方法旨在通過對蓋然性程度的量化，促使以往對心證形成過程所作的定性判斷轉向定量判斷，這無疑有助于人們獲得更為精確的裁判結論。［20］150而隨著人工智能時代的到來，有望打破自由心證黑箱，人工智能算法相對于生物算法更具可讀性與直觀性。

（一）邊沁的說服刻度表①該部分有關邊沁說服刻度表的內(nèi)容，參見［英］威廉·特文寧：《證據(jù)理論：邊沁與威格摩爾》，吳洪淇等譯，中國人民大學出版社，2015年版，第81-89頁。

邊沁雖然明確反對將數(shù)學應用于證據(jù)評估的可能性，但他卻認真地提出：證明力程度和說服程度可以有效地通過數(shù)學術語加以表述，而且法官以及證人的確信程度應該被添加在一起，而不要僅僅去計算“聲音的數(shù)量”。關于證人的說服強度、言詞或間接證據(jù)的證明力以及對法官就某一特定事實或作為整體的案件的說服強度，這些都是程度問題。對這些程度如何加以度量和表述？邊沁的解決方案是說服刻度表（The thermometer of persuasion），或稱證據(jù)尺、道德刻度表。在邊沁看來，通過一種合理精確的方式來對說服程度和證明力程度進行度量、表述及定級，這是有充分的現(xiàn)實理由的。法官需要對每一位證人就其自身證言的說服程度進行估算。在另外一些情況下，有必要知道對法官個人就某一特定事實或案件的說服程度?？傊?，許多情形都需要“精確的司法工具”。

邊沁考察并否定了現(xiàn)有的表述形式。他認為日常語言的層級太少，并且太不精確，無法測算說服程度。邊沁轉而向數(shù)學尋求幫助。但他明確拒絕幾率學說（一種先驗概率理論），也未曾考慮將蓋然性和證明力概念翻譯成對發(fā)生頻率的統(tǒng)計學評估，雖然邊沁曾明確將表述說服程度和證明力的問題比作賭博和保險，但他只是用這一類比來尋找表現(xiàn)說服程度的術語而已，并沒有使他的理論在現(xiàn)代決策論的方向上演變?yōu)橹饔^主義概率論。最終，邊沁提出自己的說服刻度表，建議將肯定性說服程度劃分為0-10的刻度，同時也將否定性說服程度或不確信性劃分為0-10 的刻度，而0 是指“對于待證事實是存在還是不存在完全缺乏確信”。

然后，每個證人都會被要求根據(jù)該刻度表達他關于某一特定事實的說服強度。如果證人是可信的且沒有相反證據(jù)，那么，對法官的說服程度應當?shù)扔谧C人的說服程度。如果有幾個可信的證人都針對同樣的事實作證，但確信程度各不相同，那么，他們證言的說服力則會累加起來；如果其證言彼此相悖，則他們證言的說服力將會被扣除。同樣，單個法官可以用這種刻度的方式累加他在大量證據(jù)上的說服程度。因此，在有多名法官合議的情況下，通過計算每個法官的說服力程度比僅僅通過表決的方式能更加精確地度量出“證言的實際強度”，因為“三位法官的確信程度之和可能少于其他兩位法官之和”。這個相當突兀的結論與按重量而不按個數(shù)的原則在邏輯上是一致的，該原則不是計算證人的人數(shù)，也不是計算法官的表決，而是計算他們說服程度的總和。

綜上，邊沁的說服刻度表非常類似于學生成績等級表（A+，A，A-，B+ … F）或其他在實踐中廣泛采用的刻度尺。這種0-10 的刻度設定只是出于方便，在表達方面通過其他非數(shù)字方式如詞匯（必然的、占優(yōu)勢的）或字母（A，B，C）也能實現(xiàn)同樣的效果。數(shù)字并沒有什么魔力。以刻度的形式來反映說服或證明力程度，只是對證據(jù)所產(chǎn)生的證明結果的一種中性表達，是從外部對司法證明的精確度量，而非致力于一種主觀概率理論。

（二）威格摩爾的圖示法

關于證據(jù)證明事實的過程，威格摩爾借助邏輯、符號與圖式進行了全面精細的揭示。威格摩爾創(chuàng)設圖示法的目的在于，讓事實裁判者在面臨一堆雜亂無章的證據(jù)時能夠清晰地理出其思維過程?！皬母旧险f，我們的目標是完成對所有的事實細節(jié)同時進行思考的邏輯（或心理）過程，以此理性地得出一個對案件事實的判斷。鑒于人類大腦無法同時思考大量的事實細節(jié)，因此我們必須將那些在細節(jié)要素上相協(xié)調(diào)的想法捏合到一起，并將它們不斷精簡為單一的想法，直到人類的思維能夠?qū)@些精簡后的單一想法賦予合理的注意力以得出對案件事實的一個惟一的最終裁斷?！保?1］78

圖示法是一種能使分析者建構、檢驗和重建關于事實問題論證的技術。它要求分析者在一個論證中，清晰闡述每一步驟，把論證分解為簡單命題，然后圖解或圖示這些命題與次終待證事實之間的全部關系。其中的邏輯是二元的：每一個相關命題都有助于支持或否定一個單一假設或結論（最終待證事實）。技術是辯證的：圖示制作者的目的，應當是為支持或反對最終結論而建構最可能令人信服的論證，并使對抗性論證在一個單一聚合結構中聯(lián)系起來。圖示法區(qū)別于其他分析方法的兩個主要產(chǎn)品，一個是論證中所有命題使用的關鍵事項表（keylist），一個是表明如何從證據(jù)數(shù)據(jù)中推斷出命題的詳細路徑圖。［22］156-157正是通過這樣一個路徑圖，人們可以清晰地理順證據(jù)是如何證明事實的。特文寧甚至認為，“直至今天，還沒有人發(fā)展出分析證據(jù)群的，在成熟度和清晰度上足以與之匹敵的替代性方法”。［5］274

圖示法盡管不能完全避免主觀判斷，正如威格摩爾所承認的，邏輯圖式的確會反映制作者關于已知事實和待證事實間相互關系的內(nèi)心信念與一般經(jīng)驗，［21］78但其對證明過程的客觀呈現(xiàn)卻是一項重大貢獻。這種客觀呈現(xiàn)主要從兩個維度展開：從邏輯學維度看，它是對所有命題之間關系的客觀反映，即“對于什么應該是——在制圖者看來——數(shù)據(jù)之間的邏輯關系的一個理性重構”；從心理學維度看，它也是對圖示制作者內(nèi)心狀態(tài)的一個忠實記錄，懷疑、確信程度等都被表述在圖示中，“它是一幅有關制作者確信的圖表，既包括制作者對一群命題之間關系的確信，也包括制作者對他的暫時性結論的確信”。［5］200正是因為圖示法所呈現(xiàn)內(nèi)容的客觀性與推理路徑的可視化，使得“任何對證據(jù)的信奉或懷疑都變成可量化的邏輯路徑的選擇”。［23］而這也正是圖示法的主要價值所在，即通過對推論的隱含步驟的仔細剖析，幫助我們辨認出邏輯跳躍和謬誤，并且在一般意義上幫助我們通過訓練如何將那些通常隱而不言的東西明確表述出來進而評估某一論證的強度。［5］225

威格摩爾圖示法的邏輯非常簡單，但對證據(jù)材料的分析、命題列表的提煉卻存在相當大的困難。圖示法對如何組織一組數(shù)據(jù)給予了指導，但對如何編制這些數(shù)據(jù)則未置一詞。構建一個關鍵事項表是一項既非機械也非容易的任務，對經(jīng)濟的考量、對何為重要或恰當?shù)呐袛嘁约凹夹g性考量（比如證據(jù)排除規(guī)則）都包含在收集數(shù)據(jù)的過程之中。［5］202甚至有學者認為，圖表法給證明帶來了更多的認知障礙。掌握如此龐大復雜的符號系統(tǒng)并學會繪圖制表，是一項艱苦的工作，顯然需要付出比“自由心證”多得多的努力。這些努力不得不依賴持久的智力技能訓練和大量的時間精力耗費。況且，其中適用符號的隨意性和繪圖制表的機械性也大大損害了其應用的空間，至今為止，以此方法認定事實的例子寥寥無幾。［24］

威格摩爾圖示法雖然遭遇實踐應用上的困難與不適，但它類似于算法的特性，使其在當下以及不遠的未來，必將再次展現(xiàn)其重要意義。圖示法與算法類似，它是為解決某一充分界定的問題的一套精確的指令，能夠通過圖示的方式展現(xiàn)出來。具體而言，通過將一個復雜的規(guī)則（或數(shù)據(jù)群）分解成許多簡明的組成部分，并且以一種特殊的順序?qū)⒚恳粋€展現(xiàn)出來，它能使讀者在一個復雜的規(guī)則叢林中找到自己的出路并且找出屬于他自己具體問題的答案。因此，與算法一樣，這種方法似乎為將來與新的信息技術相連接提供了可觀的可能性。這在很大程度上還是一個尚待開發(fā)的領域，但看起來威格摩爾的方法相當有可能在計算機時代占據(jù)一席之地。［5］202，204

（三）概率理論及貝葉斯定理

英國物理學家、數(shù)學家詹姆斯·克拉克·麥克斯韋曾經(jīng)指出，“這個世界真正的邏輯在于概率計算過程，即一個理性者頭腦中認為概率是多大，或應該多大”。［25］161概率分析最基本的規(guī)則是從全局視角審視情境，然后定義一個包括所有可能事件的樣本空間，并確定這些事件間的邏輯關系。一個關于用概率進行解釋的整體感覺如下：它是基本演繹邏輯的擴展，是基于外部事件發(fā)生頻率計算出的實際數(shù)字，是對頭腦中的主觀可信度而非外部世界的量度。心理學家認為，概率分析能夠幫助我們戰(zhàn)勝由代表性思考、可用性思考、錨定—調(diào)整以及其他偏差引起的系統(tǒng)性錯誤。［25］163-167

盡管概率與證明直到20 世紀六七十年代隨著新證據(jù)法學的興起才在證據(jù)法領域備受關注，但其實早在吉爾伯特時代，英美學者就認識到，任何事實認定本質(zhì)上都不過是對蓋然性的評估。只不過長期以來人們僅僅憑借常識和經(jīng)驗來對事實的蓋然性程度作出判斷。到了20世紀中葉，人們開始關注概率和統(tǒng)計方法在司法證明中應用的可能性。隨著1970 年《證據(jù)同一認定的貝葉斯方法》一文的發(fā)表以及次年學者對數(shù)學方法的駁斥，一場圍繞貝葉斯定理運用的激烈爭論隨即展開。［20］150

貝葉斯定理是概率理論中的一個基本知識點，是由貝葉斯爵士創(chuàng)造的以主觀性為特征的數(shù)學概率理論，用于研究人們對于某一命題的原有信任程度及其在新證據(jù)出現(xiàn)后，信任程度的變化規(guī)律。原有信任程度的確立和新舊信息的更替對于信任度的影響是該理論研究的重點。［10］7貝葉斯公式表述如下：

h 表示假設，e 表示新的證據(jù)，P（h/e）表示h相對于e的后驗概率，P（e/h）被稱為似然性，P（h）是h 的先驗概率，P（e）是e 的先驗概率。P（h）到P（h/e）的轉變被稱為貝葉斯條件化。［26］下面是一個用來說明貝葉斯定理的假設案例：［25］184

某城有兩個出租車公司，根據(jù)它們各自出租車的顏色，分別命名為藍色公司和綠色公司。在所有出租車中85%的出租車是藍色，15%的是綠色。

一輛出租車涉嫌一樁深夜肇事逃逸案。目擊者事后確信那輛車是綠色的。法庭測試了該目擊者在夜間視覺條件下辨別藍色和綠色出租車的能力，發(fā)現(xiàn)他在80%的次數(shù)中能夠正確辨別各種顏色，但20%的次數(shù)卻與另一顏色混淆。

那么，肇事車輛如目擊者所言是綠色的概率是多大呢？

讓我們將這些信息依據(jù)貝葉斯定理一一呈現(xiàn)：

P（h），即綠車撞人的先驗概率為0.15；

P（e/h），即綠車撞人的似然性，或者說，綠車肇事的假設為真的情況下目擊證言的可信度為0.8；

P（e），即目擊證言的先驗概率為0.85*0.2（如果肇事車輛為藍車，目擊證言的先驗概率）+ 0.15*0.8（如果肇事車輛為綠車，目擊證言的先驗概率）；

P（h/e），即有了目擊證言的情況下綠車肇事的后驗概率為：

由上面的案例看出，首先，貝葉斯定理的確能夠糾正人們基于直覺判斷而發(fā)生的錯誤。比如，在獲得目擊證言之后，我們的直覺判斷是僅依靠目擊者的可信度即獲得綠車肇事的概率，即0.8，而普遍忽視目擊證言出現(xiàn)之前的先驗概率或基礎概率。其次，即使僅用這個公式來組織思維而非用于計算，基于以下原因也會提升判斷的準確性：（1）能夠識別問題的不完全或模糊描述；（2）考慮到計算時所需要的不明顯信息；（3）有動機去搜尋某些特殊信息以及去思考與假設不一致的信息（例如，假定出租車確為藍色時目擊者說“綠色”的概率；嫌犯并非兇手但DNA 檢測匹配的概率）。最后，貝葉斯公式有助于培養(yǎng)利用圖表來表征情境的習慣，從而引導信息搜索、推斷和計算。［25］186-187

貝葉斯定理不僅如心理學家所言能夠改變?nèi)藗冊谌粘Ｅ袛嘀邪l(fā)生的錯誤，同樣的改變也發(fā)生在司法證明領域，而這正是新證據(jù)法學派的觀點，即運用貝葉斯定理對事實認定者的內(nèi)心確信進行量化計算，并將待證事實的蓋然性以數(shù)字的形式予以精確表達。即使是貝葉斯懷疑主義者也承認，從有助于理解人類思維是怎樣理解并應對外部環(huán)境的視角，我們探索貝葉斯理論的價值在于該理論能夠為我們實際操作人類思維提供一種模型或者提供一種思維應當并且能夠怎樣運作的描繪模型。［10］111

然而，貝葉斯懷疑主義者真正的質(zhì)疑在于，貝葉斯理論是否能夠準確描繪庭審中人類的推理過程，還是僅僅能夠為這種描繪提供一種有價值的表述？［10］116他們對于前者的懷疑主要基于以下原因：一方面，司法證明所處的庭審環(huán)境，無法滿足貝葉斯理論得以運行的基本條件。①貝葉斯理論得以運行的基本條件如下：（1）形成相互排他假設的概率空間；（2）為該空間內(nèi)每一假說的概率賦值，并且它們的概率值之和=1.0；（3）在所賦值的范圍內(nèi)認定所有假設的賦值表示的都是該主張在邏輯上為真的可能性大?。唬?）所有這些值是根據(jù)截至某一時間點的證據(jù)所作出的。參見約翰·爾曼（John Earman）在1992年的論著，轉引自［美］羅納德·J·艾倫：《理性認知證據(jù)》，栗崢、王佳譯，法律出版社，2013年版，第118頁。因為目前為止在法律領域內(nèi)尚不明確如何為各個先驗概率賦值，而且在司法背景下對各種數(shù)據(jù)間的依賴關系進行解釋也是不可能的。另一方面，貝葉斯推理與庭審之間存在著嚴重的矛盾，因為庭審比科學實驗要復雜得多，如果按照貝葉斯理論要求新的信念程度必須按照與概率公理相一致的形式進行分配，那么其結果只能是蒂分那提（de Finetti）定理中所講的毫無趣味的主觀主義。另外，在自然科學和哲學中，貝葉斯理論被看作是證成知識的手段，而不是發(fā)現(xiàn)知識的手段；而在司法背景下，當事人雙方總是在試圖證成他們的假設，而事實裁判者卻總是在試圖發(fā)現(xiàn)真相。［10］116-142當然，對貝葉斯定理在司法證明領域的有效性的懷疑本身并非目的，無論是貝葉斯狂熱主義者還是貝葉斯懷疑主義者，都希望找到一條合適的進路來闡釋司法證明的屬性，只不過前者認為他們能夠用貝葉斯理論精確量化司法證明，而后者則擔憂這種對精確的追求會讓人們誤入歧途。

（四）人工智能算法

科學技術進入司法領域是以層級遞進的方式進行的，分別是支持性技術（supportive technology）、替代性技術（replacement technology）和革命性技術（disruptive technology）。［27］支持性技術具體表現(xiàn)為技術為司法活動提供便利和協(xié)助。例如，當事人可以在線獲得法律咨詢服務。替代性技術在于通過技術運用使傳統(tǒng)的司法活動被新的形式所替代，但司法活動的實質(zhì)并未改變。例如，我國當前開展的互聯(lián)網(wǎng)法院、微法院，就是利用互聯(lián)網(wǎng)技術改變了以往面對面的訴訟形式，從立案、開庭到送達都是線上進行，實現(xiàn)了線上訴訟對線下訴訟的替代，但訴訟的根本性質(zhì)與實質(zhì)內(nèi)容并未改變。相比之下，革命性技術則會使傳統(tǒng)司法發(fā)生實質(zhì)性改變，最典型的是人工智能技術的運用。例如，已有學者指出，在審判的多個環(huán)節(jié)引入智能機器人之后，庭審中心的內(nèi)涵可能發(fā)生變化，事實調(diào)查、證據(jù)認定可能由法律機器人在庭外全部或部分完成，定罪量刑也已經(jīng)由智能機器人通過大數(shù)據(jù)比對給出多個選擇及過往判例的百分比。若案件涉及的科學技術知識超出法官的知識結構，智能專家系統(tǒng)可能說了算。法官的心證可能不再自由，法官的確信有時要基于智能機器人的確信。［28］

人工智能作為一項革命性技術，在改變傳統(tǒng)司法性質(zhì)的同時，也有望解決自由心證算法的黑箱問題。②算法并非僅局限于計算機科學領域，生命科學領域的研究表明生物本身也包含了一定的算法設計。法定證據(jù)是一種人工算法，而自由心證運用的是“生物算法”。參見周慕涵：《證明力評判方式新論——基于算法的視角》，載《法律科學》2020年第1期，第50頁。正如實務界人士所指出的，“我們完全無法得知法官的所思所想，這也是一種算法黑箱，相比之下，COMPAS（一種人工智能司法輔助系統(tǒng)）盡管存在算法黑箱問題，但卻仍能保證基本的透明度”。［29］而且，即便人工智能算法進行深入學習的過程是個黑箱，但算法的可解釋性和可視化是可以用技術加以解決的，一旦法律提出了相關要求，技術界便會想方設法作出回應。［30］例如，谷歌研究團隊在2018 年3 月6 日發(fā)表了一項題為“可解釋性的構建模塊”的研究成果，該成果解決了神經(jīng)網(wǎng)絡這種最令人難以捉摸的算法的可視化問題，谷歌將其比喻為人工神經(jīng)網(wǎng)絡的核磁共振成像（MRI）。這種可視化解釋技術簡化了相關信息，使算法的工作狀態(tài)回到了“人類尺度”，能夠被普通人看懂和理解。①Chris Olah，etc.，The Building Blocks of Interpretability，https：//distill. pub/2018/building-blocks/2020.5.29訪問。

人工智能技術雖有可能突破自由心證算法黑箱，但具體實施卻面臨巨大的技術難題。首先是數(shù)據(jù)輸入難題。人工智能介入事實認定的第一步，是供給人工智能可分析的數(shù)字化信息，即將全案信息轉化為數(shù)據(jù)。然而，案件事實基礎是證據(jù)，證據(jù)是實體而非數(shù)據(jù)。證據(jù)形態(tài)將成為信息輸入的第一障礙。計算機如何理解一張照片的含義或一段視頻的內(nèi)容?“一把帶血的刀子”如何進入電腦，使電腦意識到這把刀子的證明信息及價值?即使智能識別技術可以對證據(jù)實體進行識別，但這僅是對形式外觀的識別，并不涉及對內(nèi)容的理解，它與一個人認出了張三，意義完全不同。司法證明需要的，是能夠探知并理解證據(jù)內(nèi)容與涵義的智能方式。此外，數(shù)據(jù)輸入還會遭遇數(shù)據(jù)的結構化改造和語言識別等方面的難題。其次是如何組織數(shù)據(jù)得出結論。即使完成了數(shù)據(jù)輸入，又會遇到以何種方式組織這些數(shù)據(jù)使其得出結論的難題。人腦完成因果推理的心證歷程，在人工智能中還難以實現(xiàn)。人工智能并不依賴因果，確切地說，它無法理解因果，它的推理依靠概率。可計算是人工智能通往司法的基石，但事實與法律并不具備可計算基礎。［31］119-125人工智能所遇到的計算難題，也正是貝葉斯定理在司法證明領域遭遇的困境。

人工智能涉足司法領域，不僅面臨技術難題，更遭遇了倫理困境。②既然人類的科學家和國王都不能擔任或代替法官，那么，智能機器即使超過科學家和國王也不能獨立擔任或代替法官。司法是社會爭端解決的最后一道防線，司法裁決涉及人的生命、自由、財產(chǎn)和人格等權利，關乎人類命運，這最后一道防線還是由人類法官來把守為好，這是“政治適當性”問題的含義所在。因此，如果要給智能機器立法，“不能獨立擔任法官職務”可以成為一條最重要的禁止性規(guī)定。參見張保生：《人工智能法律系統(tǒng)：兩個難題和一個悖論》，載《上海師范大學學報》2018年第6期，第38頁。對于人工智能技術在司法領域的快速發(fā)展與深度入侵，有些國家已經(jīng)開始采取防范行動。例如，法國立法機關于2019 年3 月23 日頒布2019-222 號法律第33條：“法官和書記處成員的身份資料不得用于評價、分析、比較或預測其實際或假定的專業(yè)做法?！痹摋l文雖然只是禁止基于身份的定向挖掘或者法官/書記官“畫像”，并沒有禁止判決預測，也沒有禁止裁判文書的大數(shù)據(jù)分析，［32］135然而其中隱含的擔憂卻昭然若揭，即技術與人類法官之間的競爭關系開始出現(xiàn)。也就是說，由于人工智能的裁判預測功能，使得在法官裁判之外又出現(xiàn)了另外一套基于技術作出的裁判。而且，隨著智能技術的發(fā)展，技術開始作為法官案件質(zhì)量評價的重要標準，并且由于“智能”的外衣在社會公眾認知層面已經(jīng)形成共識，技術話語對于案件質(zhì)量的評價往往比法官乃至法院系統(tǒng)的自我評價更具有正當性和說服力。由此，案件評價的話語權就潛在地可能由系統(tǒng)內(nèi)轉向系統(tǒng)外。更進一步，隨著技術對司法滲透范圍的擴大，司法全過程都可能被納入技術治理的視角之下。［32］142正是基于這種深深的倫理擔憂，法國的“禁令條款”叫停了技術對司法領域的進一步入侵。

法國“禁令條款”對于司法領域中“技術熱”的冷處理，也讓我們清醒地看到，人工智能技術還遠未發(fā)達到能夠代替人的程度。法國司法系統(tǒng)于2017 年在雷恩和杜埃兩家上訴法院進行了司法人工智能判決結果預測軟件Predictice 的試點。試點結論是，軟件并無顯著價值，它無法判斷案件中的細微差別，也無法充分考量一些案外因素。［32］138我國學者也總結了技術在司法應用中的短板：首先，司法大數(shù)據(jù)應用面臨著圖譜構建、情節(jié)抽取、模型構建等一系列技術難題，相關應用不僅深受案由的限制，也面臨不同程度的對準確率的質(zhì)疑。其次，現(xiàn)有司法大數(shù)據(jù)的方法論強調(diào)情節(jié)與結果之間的函數(shù)關系挖掘，它實際上將法官案件審判工作簡化為相關性的挖掘，忽視了司法判決過程中對政策背景、社會關系的考量，導致分析結果的機械主義與片面主義。最后，司法大數(shù)據(jù)高度依賴用以分析的判決數(shù)量，數(shù)量不足的情況下，準確率也會相應降低。［32］144-145

即便人工智能技術的邏輯能力和計算能力已遠超人類，但在其擁有心靈之前，既無法對事件和當事人狀況獲得感應、直覺，也無法對某一決定將會產(chǎn)生的社會效果進行事先評估，它在很大程度上缺乏價值考量能力，無法像人類法官那樣做出裁量性決定。［33］1128即使隨著情感技術的發(fā)展，AI 法官可以對人類情感作出適當回應，但終究也只是模仿人類作出反應。它可以高效準確地處理信息，但卻不能理解信息背后的意義。其中的差異就如同語法與語義之間的不同。［33］1130

四、司法證明的正當化

司法證明的可視化進程取決于科學技術的革新和倫理困境的化解，而這一切都非短時間內(nèi)可以解決，司法證明的模糊狀態(tài)還將在很長一段時間內(nèi)存在。立足當前的條件，與其暢想未來的AI 法官，不如考慮一個更為現(xiàn)實的問題，即模糊證明的正當化。

（一）司法證明為何需要正當化

如果司法證明揭示的是事實真相，那么真相本身就是最大的正義，不需要一個正當化的過程。如果司法證明沒有能力揭示真相，更甚至，司法證明在某種程度上不以真相為目的，那么，經(jīng)由這一過程而認定的事實本身不能代表正義。如果人類因為認識能力有限而不得不止于這樣一個結果，那么就需要將這樣一個證明過程正當化，使之能夠為當事人和全社會所接受。由此，司法證明的正當化需求，不僅源于司法證明生成的不是真相而是“新”事實，而且源于認識論不足以獨撐司法證明全過程，非價值論不能收場。

1.司法證明生成的是“新”事實

司法證明是一個從證據(jù)推知未知事實的過程，司法事實的認定通常是兩類不同證據(jù)相互作用的結果：基礎性證據(jù)和推論性證據(jù)?；A性證據(jù)包括證人、書證和物證。基礎性證據(jù)僅能證實其自身存在，它不能僅憑自身證明其他任何事實。事實認定者知道W 關于E 發(fā)生的證詞，以及W 與審判結果沒有個人利害關系這個事實，仍然無法得出“E確定發(fā)生”這一結論。為了得出該結論，事實認定者還需要如下概括：“總的來說，沒有利害關系的證人會誠實作證，因此是可信的?！逼渲小皼]有利害關系的證人通常是誠實的”這一概括，就屬于推論性證據(jù)種類。［9］111-112

基礎性證據(jù)總是個案具體化的，而推論性證據(jù)，也被稱為二階證據(jù)（second-order evidence）或 中 間 性 主 張（intermediate proposition）①推論性證據(jù)或者位于證據(jù)性事實與推斷性事實之間，或者位于兩個推斷性事實之間，或者位于推斷性事實和要素事實之間，因此也被稱為中間性主張。參見［美］羅納德·J·艾倫：《艾倫教授論證據(jù)法》（上），張保生等譯，中國人民大學出版社，2014年版，第123頁。，在性質(zhì)上總是一般化的。基礎性證據(jù)確定了當前案件的具體特征，它所顯露的是關于單個事件的信息，而不是關于事件之常規(guī)過程的信息。推論性證據(jù)沒有揭示與任何單個案件之特征相關的東西，但它指出了反復出現(xiàn)的規(guī)律性，這種規(guī)律性轉換為概括，并通過將基礎性信息轉換為證據(jù)來推動推論過程向前發(fā)展。事實認定者結合基礎證據(jù)和概括，并將其轉化為當前案件中的事實認定的過程，就是事實生成型論證。該論證既是從基礎性證據(jù)中提取出事實的唯一方法，也是從可用的概括中提取出事實的唯一方法。［9］113

上述基于事實生成型論證所認定的事實，與其說是過去發(fā)生過的事實，毋寧說是通過證據(jù)推論產(chǎn)生的“新”事實。既然“新”事實不等于事實真相，卻要作為裁判基礎，那么就極有必要建立相關規(guī)則或方法，使推理過程正當化。只有這樣，敗訴方才甘于接受這一“新”事實，基于這一“新”事實作出的裁判也才能夠服眾。

2.司法證明始于認知終于道德

證據(jù)法首先是一個認識論問題。“人類有能力認識世界”這一命題，已經(jīng)成為主流證據(jù)法研究的共同理論前提。特文寧的研究表明，英美證據(jù)法傳統(tǒng)大體上共享了一個可以被稱為樂觀理性主義的共同視角，即認知主義，它假定對外部世界的正當認知是可能的。這一傳統(tǒng)的核心假設在于對事實問題的審判、裁定應該建立在證據(jù)和論證的基礎上。簡言之，為了更進一步的正義和/或效率目標，我們盡量在對證據(jù)進行理性評價和分析的基礎上獲得有關事實主張之真相的正當裁判。［7］107，121

然而，除了認識論，證據(jù)法也會涉及價值論。在證據(jù)法學的理性主義傳統(tǒng)中，雖然對真相的追求被賦予了崇高的地位，但卻不具有必然壓倒一切的優(yōu)先地位。［7］91又或者說，證據(jù)法并非只關心求真，它是一個同時追求許多不同利益的法律制度之不可分割的部分，這些常常具有競爭性的利益包括準確裁判、成本、社會普遍價值、整體公平以及錯誤風險分配等，其中既有道德使命，又有非常實際和功利的需求。［15］435-437甚至有學者指出，司法中的事實認定是實踐推理（practical reasoning）的個例，這種目標導向（goaloriented）的推理活動，旨在產(chǎn)出所能夠得到的最好的裁決，而不是為了自身目的去追求真相。［9］40還有法官給出了這樣的結論：即使查清真相并達到非常高的確定性在理論上是可能的，司法制度及證據(jù)規(guī)則是否就是為了追求真相，也是值得懷疑的。在我們的司法制度中，審判活動不僅僅是要確定發(fā)生了什么。審判是承載了多項功能的實踐活動。在除了發(fā)現(xiàn)真相之外的眾多目標中，有節(jié)省資源、鼓勵信任、支持獨立的社會政策、便于預測與適用、提高整個法律制度的效率以及安撫糾紛各方。［34］

價值論之于司法證明的重要意義，不僅在于司法證明除了追求真相還要兼顧其他社會價值，而且在于司法證明對于真相的不可得性。如前所述，司法證明是一個生成新事實的過程，這就注定了司法證明也是一個分配錯誤風險的過程。那么，事實認定者應當如何區(qū)分可接受的錯誤風險與不可接受的錯誤風險呢？對于這一關鍵問題，認識論罷手了。認識論原則只能幫助事實認定者做出概率評估，并確定這些概率評估的相關分量。然而，認識論原則沒有設置關于證據(jù)分量的最低標準，也就無法提供用以區(qū)分可接受的和不可接受的概率評估錯誤風險的標準。因此，將司法裁判后果附屬到認識論規(guī)則上，本不是認識論的分內(nèi)之事。任何司法裁決都以此種或彼種方式分配著錯誤風險，這里涉及的是道德和政治因素?？梢哉f，道德和政治選擇遍布司法事實認定的所有階段。［9］158

由此可見，司法證明中的認識論與價值論是一個接力和互補的關系。證據(jù)法大致可以分為認識論和道德兩個領域。認識論領域被一個寬泛的“最佳證據(jù)”原則所統(tǒng)攝。道德領域則由分配錯誤風險的規(guī)則和原則所組成，它們基于道德和經(jīng)濟的理由，為讓訴訟中的某一方承擔錯誤風險提供正當化理由。在這個領域中，“好與壞”的問題代替了對“發(fā)生了什么”的認識論探究。當某個關于“發(fā)生了什么”的認識論問題變得無法回答時，這一轉變就出現(xiàn)了。在窮盡了解決相關證據(jù)或事實問題的認識論理由之后，裁判者從最佳證據(jù)原則轉到錯誤風險分配。無法解決的證據(jù)或事實問題轉換成這樣一個問題：“誰應當承擔潛在的錯誤認定風險？”這里的標準只能基于道德和政治理由（公平正義和功利等）而劃定。總之，“認識論罷手處，道德接手”。［9］13-15

（二）司法證明正當化的方法

司法證明的正當化需要兼采原子主義和整體主義，既要對每一項證據(jù)進行個別化檢驗，也要將所有證據(jù)整合起來考察，這兩種方法缺一不可。只專注個別證據(jù)的檢驗，就會只見樹木不見森林。反之，僅做整體考量不關注個別證據(jù)，則會千里之堤潰于蟻穴。與此同時，兩種進路也反映了訴訟主體間的分工合作，以當事人為主進行具體證據(jù)的個別化檢驗，以法官為主進行整體證據(jù)的融貫性檢驗。

1.最大個別化檢驗

從原子主義角度，所有用來推論事實成立或不成立的證據(jù)基礎都應成為個別化檢驗的對象。這里的證據(jù)應當做寬泛解釋，如艾倫教授所言，證據(jù)不僅僅限于當庭所出示的材料、品格證據(jù)和推理規(guī)則，也包括事實認定者充足的知識儲備和運用它們品評當庭所示證據(jù)的充分智慧。［10］19也就是說，需要進行個別化檢驗的證據(jù)，既包括基礎性證據(jù)，也包括推論性證據(jù)。

推論性證據(jù)不像基礎性證據(jù)那樣在庭審中處于顯著位置，它常常作為一種隱性知識帶有主觀性和不確定性，它來源于社會“知識庫”，但卻在很大程度上取決于事實認定者的個人知識。正如邊沁指出的，蓋然性的評估與每個法官個人對一般性自然過程的確信密切相關。例如，邊沁曾數(shù)次提及暹羅國王的故事。當荷蘭人告訴暹羅國王冬天水會結冰，堅硬得如同干燥陸地一樣足以承受人和貨車的重量時，他們遭到了暹羅國王輕蔑的嘲笑。［5］54推論性證據(jù)雖然在很大程度上受制于事實認定者，但它卻如基礎性證據(jù)一樣應由當事人負責提出。實際上，在一個基礎性證據(jù)與待證事實之間并不存在固有的先驗規(guī)則，它完全取決于具體案件中事實認定者的知識范疇和當事人提供的證據(jù)。當對某個基礎性證據(jù)與待證事實是否相關存有疑問時，當事人必須清楚地表達其中間性主張（推論性證據(jù)），從而使事實認定者合理相信該基礎性證據(jù)與待證事實之間是相關的。而且，法官運用自己的知識對推論性證據(jù)所做評估也不是最終的，允許當事人進一步提供證據(jù)，以彌補法官知識儲備之不足，從而說服法官接受該推論性證據(jù)。［15］125

事實生成型論證包含三個要素：基礎性證據(jù)，推論性證據(jù)（概括），結合基礎性證據(jù)和概括推論出“新”的事實。無論是基礎性證據(jù)還是概括，都具有永久不完整性，因此，事實生成型論證本質(zhì)上是推測性的。［9］116如果說基于經(jīng)驗的概括只涉及錯誤風險，而事實生成型論證則蘊含認識風險。錯誤風險是可知的也是可控的，而認識風險則難以計算和規(guī)制。［9］118事實生成型論證的困境主要由個案證據(jù)缺失所造成。缺失的證據(jù)可能將事實認定者帶往不同的方向，因此其不可得性造就了每一個別案件的信息開放性。如何克服開放性問題，或者如何設置一個信息閉合口，斯坦提出了最大個別化原則（principle of maximal individualization，PMI）。該原則包括兩個要求：第一，事實認定者必須接受和考量所有與本案有關的具體個案證據(jù)。第二，除非生成事實認定的論證，以及該論證所依賴的證據(jù)，經(jīng)受且通過了最大個別化檢驗，否則事實認定者不能做出任何不利于訴訟一方的事實認定。［9］119

在最大個別化原則框架下，最大個別化檢驗是一個剛性的但也是實踐性的標準。這個標準要求，事實生成型論證及其背后的證據(jù)和概括，向每個關于相關性和真實性的實踐性檢測開放，從而使該論證的反對方能夠檢驗其對當前案件的適用性。在“無利害關系的證人”例子中，事實認定者需要得到所有能夠得到的關于證人可信性的證據(jù)，而該證人證言的反對方必須有足夠的機會來對證人進行交叉詢問。這些基礎性要求是法律中必不可少的組成部分。在這個例子中，如果所有可用的證據(jù)和交叉詢問沒有揭示任何關于該證人可信性的特殊之處，那么認定者下結論說這個證人確實沒有特殊之處，在認識論上就是正當?shù)摹Ｊ聦嵳J定者接下來就能夠適用“無利害證人在絕大多數(shù)案件中誠實作證”這個概括。根據(jù)這個概括，事實認定者能夠得出結論：這個證人向他們提供了誠實的證詞。［9］120上述論證可以表述如下：無利害關系的證人（X）通常是可信的（Y），本案中的證人是無利害關系人（X1∈X），所以本案證人（X1）的證言是可信的（Y）。即，X→Y，X1∈X，X1→Y。

最大個別化檢驗，首先要檢驗推論性證據(jù)的蓋然性程度。比如，“無利害關系證人通常是可信的”這一概括的蓋然性程度。概括通常是一種隱性知識，這種知識由無法轉換成語言形式的復雜經(jīng)驗和直覺構成。盡管如此，概括仍須接受正當性檢驗。也就是說，只有當對隱性知識不存在合理爭議的時候，或者說當這個知識是被普遍接受的時候，事實認定者才被允許應用隱性知識。事實認定者對于不能明確表達的直覺和理由的運用應該最小化，而正當化要求的范圍將相應地擴大。［9］46正如喬納森·科恩所要求的，裁判者應通過接受（acceptance）機制而非信念（belief）機制來裁決事實。信念是一種被動的心智狀態(tài)，是某些心理因果關系的產(chǎn)物。信念不過是在吸引人們、抓住人們和影響人們。人們持有信念時，可能未經(jīng)反思性的認可。與此相反，接受是根據(jù)外在于事實認定者的信念系統(tǒng)的標準，將關于事實的命題區(qū)分為真實、虛假或可能。這一過程涉及事實認定者對證據(jù)的反思，以及對事實生成型論證的構建和批評檢驗。

其次要檢驗本案證據(jù)是否與推論性證據(jù)的前提相吻合，即“本案證人是否為無利害關系證人”。這里應當注意的是，這一檢驗并不要求X1=X，而是強調(diào)X1∈X。也就是說，它強調(diào)的是“這是一個關于X 的個別案件”（特殊的），而不是“X的定義”（普遍的）。這正是約翰·威茲德姆（John Wisdom）的“逐案論證”（case by case argument）概念，不強求事先界定X 的界限，只是說“這是X 的一種情形”即可。［35］這也說明個別化檢驗并不要求做到精確，它主要采用排除法，由對方當事人提出本案證人存在這樣或那樣的可疑之處，將其從X的范圍中排除出去，若不能成功排除，則視為是X的一種情形。雖然并不精確，但因事先給予了對方當事人實施排除的機會，由其承擔這一不精確的結果就具有了正當性。

最后是對證據(jù)內(nèi)容的可信度或證明力進行檢驗。仍以證人為例，針對證言內(nèi)容的真實性或證明力的檢驗，需要從抽象和具體兩個層面展開。抽象層面考察的是，該證言所闡述的事實（命題）在現(xiàn)實生活中發(fā)生的幾率，或者如邊沁所言，宣誓作證的事實（命題T）與法官所理解的“既定自然過程”（the established course of nature）是否相符？如果證人闡述的事實是“X進入Y的房間”，這是一件司空見慣的事情，所以一般經(jīng)驗不會削弱該命題的概率。不過，如果T 是一件非常罕見之事，或這件事有悖于法官所確信的既定自然過程，那么，作為否定性間接證據(jù)的一種方式的“一般性證言”將會降低法官內(nèi)心的說服程度。不信任的程度將取決于法官對其自身在自然規(guī)律（物理事實方面）上或人性（在道德非概率性方面）上所具有的知識的信心。因此，如果命題T的內(nèi)容是主張X騎著掃帚飛走了，即使是邊沁也會承認這與其既定自然做法如此相悖，因此，即使有再多的言詞證據(jù)也無法改變其對該命題T的懷疑。［5］79

抽象層面的檢驗雖然會影響法官心證，但它不具有最終性。證據(jù)內(nèi)容揭示的事實在現(xiàn)實生活中發(fā)生的概率即使很低，也不代表該事實不會發(fā)生，關鍵要看該具體證據(jù)能否通過個別化因果關系檢驗。亦即，具體證據(jù)對待證事實的證成主要源于兩者之間存在的個別化因果關系。正是這種個別化因果關系使具體證據(jù)區(qū)別于純粹的概率。例如，證言內(nèi)容是“我看到張三用左手在合同上簽下了自己的名字”，如果證人的誠實性得以證明，證言內(nèi)容與其他證據(jù)沒有矛盾，那么基本可以認定張三用左手簽署合同的事實，即便現(xiàn)實生活中用左手簽字的概率很低。反之，再高的統(tǒng)計概率，比如人民訴柯林斯案中專家提出的抓錯人的概率為一千二百萬分之一，①參見People v Collins 68 Cal. 2d. 319；438 P. 2d. 33（1968）。如果沒有具體證據(jù)支撐，也不能直接用來推論待證事實?？傊聦嵳J定者對一個概率評估的理性依賴，既取決于這個概率評估有多高，也取決于它的證據(jù)根據(jù)有多強。忽視這兩個因素中的任何一個，都是不理性的。［9］98

2.融貫性檢驗

從整體主義角度，法官在證據(jù)的個別化檢驗之后，需要綜合所有證據(jù)情況進行自由心證，并就事實存在與否形成內(nèi)心確信。根據(jù)現(xiàn)代自由心證理念，所謂自由，僅僅是證明力不得由法律規(guī)則預先加以規(guī)定的自由，這一自由既不包括不受理性推理規(guī)則約束的自由，也不包括無視經(jīng)驗規(guī)則的自由。單純訴諸事實裁判者的內(nèi)心確信，已經(jīng)不足以擔保裁判不會被高級法院撤銷，法官作出的有罪判決必須合乎理性。［2］214而法官在自由心證中遵循的理性規(guī)則或方法，歸根結底是一種融貫性檢驗方法。

所謂融貫，存在諸多定義，而每個定義又都不盡完美。鑒于融貫本身存在的不精確性，只能用模糊語言予以描述，即從直覺出發(fā)，雖然一個被證成的信念集合必須是邏輯一致的，但僅僅是一致性并不能提供充分的理由來說明一個信念的證成，必須有更多的東西來提供理由，而這個更多的東西就被稱為融貫。［36］149

在司法證明和事實推理的背景下，融貫之所以應該被追求，主要基于認識論上的理由。雖然目前證成的融貫論標準還不能成為一種完全充分的認識證成標準，但它并不注定是失敗的，很多關于融貫論的文獻都表明，融貫和“真”是正確地聯(lián)系在一起的，或者說，融貫是具有“真”之導向的。①例如，邦久（Bonjour）認為，從長期來看，融貫的最佳說明加一個滿足觀察要求的信念系統(tǒng)的穩(wěn)定性，就可以表明它是符合外部世界的。根據(jù)薩迦德（Thagard）的觀點，當一個理論是關于證據(jù)的最佳說明，它隨著時間擴展證據(jù)，以及它被關于它為什么會成功的說明所深化時，（說明性）融貫就會導致近似的“真”。其他哲學家如雷爾（Lehrer）和戴維森（Davison），則試圖在融貫和“真”之間建立一種概念性的聯(lián)系。根據(jù)雷爾的觀點，在他的融貫論中扮演核心角色的自我信任，允許我們在融貫和“真”之間建立一種概念性的聯(lián)系。而戴維森則是利用在他的解釋理論中被定義的“信念”這個概念，來建立這種概念性的聯(lián)系。參見薛愛昌：《敘事、融貫與真實——事實認定的整體主義模式研究》，吉林大學2016年博士論文，第155頁。融貫之所以能夠成為檢驗“真”的標準或方法，是因為探究“真”的過程中，我們唯一可以利用的一種方法就是系統(tǒng)化的方法，而融貫主義就是這種系統(tǒng)化方法的一個典型代表。對于融貫主義來說，知識并不是一種培根式的磚墻（Baconian brick wall），磚塊之間相互支持，并建立在一個堅實的基礎之上；而是一個蜘蛛網(wǎng)，在其中每一個知識項目都是一個節(jié)點，并且通過細的證據(jù)聯(lián)系鏈與其他的項目聯(lián)系在一起，就單個的知識項目來說它們是微弱的，但把所有的項目集合在一起，它們就足夠形成一個強的結構。融貫論的方法主張，事實領域中的“真”，是通過最佳匹配這種方式來獲得的，不需要任何確定性的基礎。對于組織信息的網(wǎng)絡方法來說，它并不試圖把整個信息結構都建立在一個由基礎元素形成的基礎之上，它也沒有必要遵循一種從基礎性的元素到派生性的元素這樣一種單向的證成路徑，或者是從簡單到復雜以及類似的這樣一種路徑。［37］

司法證明中的融貫性檢驗同時包含敘事融貫和說明性融貫，兩者雖有交叉融合之處，但側重各有不同。敘事融貫，即檢驗假設（故事）的合理性，可以被理解為是發(fā)現(xiàn)過程中的溯因推論的一個例子，它提供了一種在接受歸納的檢驗之前，確立初步看起來合理的假設的方法。［36］124麥考密克認為敘事融貫為未感知的事物和事件之“真”或“可能真”提供了一種檢驗，并且得出結論說，“這樣一種檢驗證成了信念”。［38］其實，融貫在這里發(fā)揮的作用主要是選出一個更合理的故事，或者說，因為某個故事更融貫因而能夠提升推理者對某信念為真的信心?？履系罓柟P下的福爾摩斯故事，就是敘事融貫的典型例證。

一匹價值不菲的賽馬在夜里從馬廄被偷走了。馴馬師也死在邊上。警察抓住了形跡可疑的陌生人并提出了謀殺指控。但是，福爾摩斯從目擊者那里得出信息，他們夜里并沒有聽到狗叫?！肮窙]叫”和“陌生人偷走了馬”并非相互矛盾的。但是，如果狗對著陌生人狂吠，基于這種常識原則，“狗沒叫”和“陌生人偷馬”之間就是矛盾的，除非有進一步的解釋，或者對以上的常識有些例外情況。［39］

在這里出現(xiàn)了兩個不同的故事，警察的故事是“陌生人偷走了馬”，福爾摩斯的故事則是“偷馬的是熟人”。兩個故事相比，后者在敘事上更加融貫，因而，福爾摩斯的故事更容易受到偏愛。這里的敘事融貫很大程度上運用了最佳解釋推論或者溯因推論，也就是說，命題（故事）與證據(jù)之間可以相互解釋，循環(huán)論證，從而使命題的可信性得以加強。狗沒有叫這一證據(jù)，能夠解釋熟人作案這一命題，從而使“偷馬的是熟人”這一故事更可信。

說明性融貫，即命題之間、命題與證據(jù)之間、證據(jù)與證據(jù)之間能夠相互說明而具有融貫性。正如巴提博斯（Thomas Bartelborth）所指出的，對于融貫來說，一致性是不足夠的；避免矛盾也是不足夠的；演繹性的關系也是不足夠的，只有說明性的關系才是融貫概念的關鍵。［40］在關于說明性融貫的討論中，薩迦德提出的說明性融貫概念無疑具有代表性。他認為，在說明性融貫中，元素是描述假設或證據(jù)的命題。通過下面這些表明說明性融貫的原則，肯定的和否定的約束得以建立：（1）對稱性，（2）說明，（3）類比，（4）材料優(yōu)先，（5）矛盾，（6）競爭，（7）接受。［41］薩迦德的說明性融貫理論，以及它通過計算的實現(xiàn)，已經(jīng)被應用到科學推理、日常推理和法律推理中。在法律背景下，它已經(jīng)被用來說明陪審員在一些刑事案件中的推理、從證詞的推論和一個事實認定者的信念是否超越合理懷疑的判斷。［42］

融貫性檢驗既是發(fā)現(xiàn)事實的方法，也是法官在自由心證過程中必須遵循的理性規(guī)則。融貫性檢驗雖然本身不具有精確性，但存在大致可循的方法和檢驗標準，法官采用該方法對全案證據(jù)和命題（故事）進行綜合考察時，不再是完全的心證黑箱。其推理過程是有章可循的，甚至在很大程度上是可以描述的，從而大大提高了裁判說理的清晰度和裁判結果的可接受性。而且，法官主持下的融貫性檢驗，使得事實認定不單純是雙方對抗的結果，也不只是選出一個更好的故事了事，而是由裁判者以中立客觀立場縱覽全局后作出的審慎判斷。

五、結語

關于司法證明的性質(zhì)，可謂眾說紛紜，但實現(xiàn)證明的手段無非兩種，要么是看得見的手段，要么是看不見的手段?？吹靡姷氖侄萎斎蛔詈?，所以司法證明可視化才成為人類孜孜以求的理想，但囿于技術與倫理的雙重制約，可視化目標難以一蹴而就。相比之下，看不見的手段意味著司法證明將長期存在法官心證黑箱。這種模糊狀態(tài)不僅在證明過程上遭人詬病，而且也難以令敗訴方乃至全社會欣然接受這一結果。因此，將模糊的司法證明予以最大限度地正當化，就成為亟待解決的現(xiàn)實問題。從價值論角度，司法證明的正當化在很大程度上是錯誤風險分配的正當化。錯誤風險直接由當事人承擔，正當化首先意味著令當事人信服；同時，個案風險分配也會觸及社會公平正義觀，因此，正當化也意味著被全社會普遍接受。司法證明之于當事人的正當化，由當事人憑借對具體證據(jù)的個別化檢驗得以完成。司法證明之于全社會的正當化，則由法官通過對所有證據(jù)的融貫性檢驗得以達成。依靠這兩種檢驗方法，我們雖然不能說司法證明已經(jīng)實現(xiàn)了正當化，畢竟檢驗的完成度很難達到百分之百，但至少標志著司法證明已經(jīng)走上了一條有意識的正當化之路。