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季卫东:法律与概率——不确定的世界与决策风险

更新时间:2021-02-04 22:32:22
作者: 季卫东 (进入专栏)  
为了具有更抽象的概念性质,需要实现内在于概念性质之中的选择作用。正是这一缘故导致了程序这样一种特有的行为秩序的发展。”[11]不言而喻,法律不可能完全像近代科学那样,对诉讼上的因果关系做精准的证明。诉讼上因果关系的论证,始终是以高度盖然性的证明作为目标的;在一定程度上,它也是以法官、陪审员们对真实性的确信作为目标的。在这个意义上,法庭上的事实也就是法律上虚拟的、拟制的事实,而法官内在的自由心证只是对真实性的一种确信。显然,在“确信”与“客观的因果关系证明”之间,存在着相当大的差异。当人们试图在法律上对因果关系做科学的证明时,基本上都是以对真实性的确信作为出发点,然后不断找出能够证明或者修正这种确信的证据与暂时性的主张。因此,法庭诉讼上因果关系的证明本身也是具有盖然性的。比如在侵权类民事案件中,举证责任的分配规则具有非常重要的意义。负有举证责任的一方,容易处于不利的地位。“谁主张、谁举证”的证明规则主要是要求受害者承担举证责任,这实际上是一个颇具难度的负担,同时,这也意味着在司法实践的过程中,证明活动或多或少具有某种固有的盖然性。当然,在科学发达的当代社会,出现了作为补救手段的科学鉴定程序以及专家陪审员制度,这使得因果关系的证明与证据的确认能够变得更加科学与明确。但不可否认,司法实践还是先天地存在“非确定性”的问题。

   正是在上述背景下,法学领域出现了“作为科学的法学”运动以及法律实践的科学化倾向,试图克服司法的非确定性。这个运动主要的推动者是曾担任过哈佛大学法学院院长的兰德尔(Christopher C. Langdell),他也曾推动过著名的“判例教学法”,“作为科学的法学”运动使得法律实践越来越科学化[12]。比如,刑事审判中强调科学证据的勘验匹配,特别是随着科学技术的发达,对于弹孔、指纹、声纹、血液等证据样本的勘验匹配,与之相适应的即是科学证据理论的不断发展。再比如,在民事案件中应用大数据的科学审判和关于物证的法庭科学(forensic science)。科学鉴定往往会邀请很多专家,不同的专家对科学鉴定的结果可能会做出不同的解释,而在不同的解释中间最终做出取舍的是法官——虽然法官在科学判断的领域是外行。由此观之,虽然证据的科学化进程已经取得了不小的成就,但根据司法的终局性判断原则,在对法律与审判问题最后做判断的时候,仍旧不得不依赖法官自身。在日本著名的判例“东京大学附属医院腰椎穿刺案件”中,日本最高法院明确指出:“与自然科学上的证明绝不容许任何疑义的标准不同,诉讼上的因果关系证明是对照经验法则来综合考察所有证据,确认特定事实引起特定结果的关系,从而证明一种高度概率性。后者的标准是只要能达到普通人能对真实性确信无疑的程度,就必须而且足以做出判定”,这一论述颇具代表性,也广为日本法学界反复引用、提及。[13]在此意义上,司法程序中的科学鉴定实际上处于一种两难境地:一方面,人们不断通过科技手段来预防和减少司法实践中的非确定性问题;但另一方面,即使在导入了这样一系列的科技方法之后,司法的“非确定性问题”仍然难以克服。

   (② 不确定性与风险问题)

   在“非确定性问题”之外, 法律还不得不面对“不确定性”与概率的难题,与之紧密关联的是作为风险治理术的法学。最近三十几年来,这个话题一直受到广泛的关注,主要的缘起是1986年德国社会学家乌尔里希·贝克的《风险社会:新的现代性之路》这本书的出版。在中国对风险社会问题的公开讨论还仅有十余年的历史,但突如其来且席卷全球的新冠疫情,使得这一话题的讨论热度不减,社会的不确定性与风险问题也再一次浮现出来。

   在日常生活中被谈论的风险,指的是一种不确定的状况,在这种状况中就会出现行为的风险、决策的风险;但严格来讲,社会的不确定性与风险概念不能混为一谈。完全的不确定性表现为偶然、无知以及出乎意料,根据卢曼风险社会学的分析框架,如果从一开始就没有把灾难纳入到设想之中,那么这种完全的不确定性所造成的危害便主要是源自环境,跟人的主观因素没有太多的直接关系,因此难以进行问责。风险的发生也具有不确定性,但其与完全的不确定性有一点最大的不同,即风险可以通过概率来把握,换言之,人们可以对风险进行预期值的计算。风险所造成的危害与预测是否准确、防范举措是否适当和及时相关,因此对风险的管理可以追究责任的。在此意义上,卢曼曾对“风险”和“危险”这两个概念做出区分:“一种是在有些场合或许产生的损害被认为是决定的后果,因而归咎于决定。这样的场合就称之为风险。更详细地说,就是决定的风险。另一种场合是或许产生的损害被认为是由外部因素引起的,即归咎于环境。这种场合称之为危险。”[14]在这里,危险的本质在于完全的不确定性,而风险具有一定的概率计算的可能性。

   结合此次新冠疫情所带来的风险社会与不确定性问题,我们不妨从以下两方面加以审视:一方面,是预防原则与规制举措可能导致的新型风险或潜在风险问题。比如,在新冠疫情的防疫过程中,过于严格的隔离措施可能会导致经济的严重问题,也有可能挤压其它疾病治疗的空间,这时便可能造成新的风险:因新冠病毒感染而产生的患者减少了,或者致死率下降了,但是其它疾病所导致的致死率可能反倒增加了。对于政府而言,采取预防和规制措施的费用是确定的,但是防治风险的收益却是不确定的,这会导致政府在防疫措施方面处于犹豫状态。比如从疫情爆发之初,欧美很多国家就已围绕着新冠疫情的防控出现了尖锐的意见对立,这进一步使得防控举措迁延日久、带来更严重的风险后果。

   另一方面,则是社会互动关系中的风险意识与风险沟通问题。在政府公权力推动的防控举措之外,我们也可以发现此次疫情中从社会内部出现的一系列新现象与新难题,这尤其在“风险沟通”的维度上有所体现。专家关注损失的概率与数额,而群众却更关注损失的多少、痛苦以及风险分配的公平性。在风险评估方面,群众与专家的想法常常是不一样的,大众传媒对风险发生的概率和实际危险的忽视也具有不均等性和非对称性,如传媒和舆论对于某些特殊危害的特别关注可能会引发疫情判断上的偏差,导致“主观危险的先行”。与此同时,在风险沟通过程中还会出现所谓“群体极化”的现象,如相同价值观的群体就某一现象发表类似的意见,这种意见经过反复的积累、交织与共振,导致原有的价值取向越来越鲜明、甚至越来越极端化,这在微信朋友圈、微博、抖音等社交平台上时有发生,也是在风险社会的治理中必须面对的问题。笔者就曾提出:“现代社会是根本就无法完全回避风险的,我们所能做的只能是甄别、权衡、减少以及管控风险。因此,围绕风险的沟通活动必然成为决策过程中最重要的环节……要避免风险沟通的过激化,演化为层出不穷的抗议运动,那就必须加强决策的民主参与程序,以预先划定政治系统的内在沟通与外在沟通之间的边界线。”[15]社会的不确定性增大,导致社会治理变得更加复杂了,决策和司法判断都应该考虑这些不同的因素,注重风险沟通;同时,这些因素又会反过来影响法学,使法学本身发生非常深刻的变化。

   (③ 概率问题)

   风险治理与概率的计算和解释是密切相关的。在决策的过程中,需要将概率的计算纳入到风险治理的视野之中。从科学技术的层面来看,所谓概率,指的是某种现象发生的可能性或可信度及其数值;从数学上来看,它的数值不会大于1,也不会小于0,而且不为负数。概率意味着某种不确定性,但也具有实现可能性。在这样的情形下进行决策,首先要对概率或不确定性的现象进行预测,然后在这个基础上来考虑社会治理和法律判断。

   一般而言,概率计算的概念存在着四种类型:第一种是人们通常最熟悉的算术概率。法国的天文学家与数学家拉普拉斯(Pierre-Simon Laplace)曾就同等可能性做出定义[16],例如在抛掷骰子的游戏中,骰子的6个面中每个面出现的投掷概率是1/6,在此基础上,人们可以根据已经出现的情形做计算,对出现的频度做出解释。第二种是统计概率。统计概率在现代社会应用得非常普遍,由奥地利著名经济学家冯·米塞斯(Richard von Mises)提出。[17]通过不断的试行,然后根据经验性的数值来为相对频率下定义。统计概率的本质,是针对一种现象以什么样的频率出现所做出的解释。值得注意的是,算数概率和统计概率,都属于频度解释。例如在新冠疫情的防控过程中,涉及到感染率、入院率、治愈率、致死率等数据,就都是统计学上的概率。第三种是公理概率。它由俄罗斯数学家柯尔摩戈洛夫(Andrey von Kolmogorov)提出,并根据三个公理来做出定义,这里涉及到上文波普尔所提到的倾向性解释。公理概率的运作逻辑在于:从公理出发并通过概率的计算最终找出事物演变的倾向。

   与上述三种情况稍有不同的是第四种类型,即主观概率,它是人们根据经验、知识和信息所做出的可能性的判断,此时对概率的解释是主观化的。在涉及法律决策和司法裁判的场合,经常使用的便是主观概率,因为法官会根据自己的专业知识和经验,结合观察所得的信息,首先产生“这个人是不是犯罪了”的心证或者内心确信。然后,他再找证据来否定、修正或证实自己的判断,并不断通过事实验证来使主观性逐步缩减,最终确定真实性。在概率用于判断和决策的方面,贝叶斯定理及其推定方法在近些年受到非常广泛的关注。在某种意义上,贝叶斯方法就是一种主观概率的计算类型,跟法律判断是密切相关的。在上述四种概率中,主观看率看似最缺乏确定性与可预测性,但却具有公理概率所无法替代的作用:“如果强调某种测度作为先验的原则,这与波普尔可错主义的立场是冲突的,而主观贝叶斯主义却是与可错主义立场相容的。与演绎逻辑的形式类比表明,主观概率(除了概率演算的限制外)并非需要确定的指派规则。”[18]由此,我们可以设想这样一个流程:首先,根据过往的经验和知识并结合现在获得的信息,提出一个先验概率或假说,即法官的内心确信;其次,根据假说来搜集各种各样的证据,一般情况下也就是所谓的数据;再者,求得在一定条件下可能形成的概率,即条件概率;最后,再根据这些数据来验证自己的假说,即内心确信,此时得出的判断就是后验概率。

   在这里,我们可以发现“不确定性”与人的行动以及相应的决策机制是紧密关联的,而且社会的不确定性状况也需要做出更加精密的类型分析。它至少可以区分和表述为下列五种情况:(1)确定性,即已知的某一事物确实已经发生或者肯定要发生。(2)风险,即在复数的事物当中,某一事物可能发生或已经发生,我们虽然不确定它是否已然发生了,但却知道其发生的概率,比如各种事故的概率,这也就是上文所述的“风险”。(3)真正的不确定性,也就是在复数的事物中,不知道哪一事物可能发生或者已经发生,也不知道其发生的概率,这就属于真正的不确定性。在此基础上,如果无法列举所有可能发生或已经发生之事物的话,那就是(4)预想之外的不确定性。最终,如果完全不知道哪一事物可能发生或者已经发生,那就是(5)无知。此处,确定性、风险、真正的不确定性、预想之外的不确定性、无知等概念都可以从概率论的角度做出更加明确的界定,尤其是将风险和不确定性做出更加清晰的区分,这样一来,对很多问题的把握都会变得更加精准。

在清晰界定的基础上,如何在风险和不确定性的状况下做具体的决策?对此,经济学曾经给出过精彩的分析,其对于法律问题的解决也颇具参考价值。芝加哥学派的创始人之一弗兰克·奈特(Frank H. Knight)就对风险的不确定性以及在这种状况下所做的经济决策进行过详细的分析,其中展示的分析框架也可应用于法学研究。[19]在奈特的分析框架里,特别重要的一点在于对“目的和复数手段选项”的分析。一般而言,在对一个目的存在复数的手段选项的情况下,需要找出一个最优的手段、一个最优的解决问题方案,这是一个决策最优化的问题。但是,在不确定性的情况中做决策,其实很难做出最优方案的选择。对此,弗兰克·奈特给出了一些具体的“决策辅助线”,(点击此处阅读下一页)


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