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法的学科交叉沙龙
中国法与社会研究院“法的学科交叉沙龙” 第十四讲顺利举行
2022年09月26日 【作者】中国法与社会研究院 预览:

【作者】中国法与社会研究院

【内容提要】

9月21日下午,上海交通大学中国法与社会研究院主办的“法的学科交叉沙龙”第十四讲以线上方式顺利举行。本次讲座由上海对外经贸大学统计与信息学院副教授刘海主讲,主题为“证据学中的概率与证明”。上海交通大学文科资深教授、中国法与社会研究院院长季卫东担任主持人,上海交通大学凯原法学院访问特聘教授秦裕林,和上海交通大学凯原法学院教授、中国法与社会研究院副院长林喜芬担任与谈人。来自全国高校、研究机构和实务部门的数十名师生线上参加了本次讲座。




季卫东院长首先对刘海副教授的讲座表示欢迎和感谢。他指出,法学时常会从决定论的角度看待各种各样的现象,但是在司法领域中,特别是对证据的认定过程中,概率论的思维却有非常重要的意义。另外,当下司法人工智能在中国发展非常迅猛,但如何真正将其与司法推理、证据评估和认定过程相结合,却有待进一步深入研究。季卫东院长特别指出,刘海副教授从概率论和贝叶斯网络角度入手对司法过程中的证据使用做出分析,体现了跨学科研究的魅力,相信与会嘉宾都非常期待本次精彩演讲。




刘海副教授首先介绍了证据学的三波浪潮:第一波浪潮是由威格摩尔(Wigmore), 麦奎尔(Maguire), 麦考密克(McCormick)和摩根(Morgan)等人推动证据学转向系统化研究;第二波浪潮的标志是1975年美国国会颁布的《联邦证据规则》;第三波浪潮指的是1986年新证据学(new evidence scholarship)诞生,主要贡献者包括伦伯特(Lempert)等。新证据学渊源自边沁(Bentham)、塞耶(Thayer),威格莫尔(Wigmore)等思想家,主要是综合运用数学、心理学、哲学等学科的见解,从仅仅解释证据规则的研究,转向分析证据证明过程(evidentiary proof process)的研究。


其次,刘海副教授详细介绍了作为证据证明过程的概率理论。他指出为了实现证据证明过程中促进事实认定的准确性,避免事实错误和以公平合理的方式分配错误的风险的目标,证据证明需要为证据的相关性、证明力、证明标准和推论强度提供一套融贯性的合理解释。结合具体的实例,刘海副教授对相关性、证明力、证明标准和推论强度的内容进行了深入的数学分析。紧接着,刘海副教授列出证据证明过程中七个常见证明悖论与证明困境,并以初始概率数字难题和合取悖论为例,具体阐述了其悖论的具体内容以及如何破解悖论。




再次,刘海副教授介绍了贝叶斯人工智能在证据证明过程中的应用。贝叶斯人工智能以贝叶斯网络为载体,以贝叶斯公式为根基,使概率推理自动化和智能化。相对于其他方法,贝叶斯网络具有可视化、直观化、自动化、智能化、简单化,实用化的优势,能够建模单个证据的相关性、证明力;建模多个证据的证明力;建模连续推理中推论强度的传播与更新;建模整个案件的推理过程等。


最后,刘海副教授对证据推理的故事方法、论证方法和贝叶斯方法的比较和融合进行了深入的阐述,并指出这三种不同的方法都有基于溯因推理的共同特征,都是在最佳解释推理背景下进行的证据推理建模。他指出,在未来智能审判模型的建构中,需要以贝叶斯方法为核心,论证方法和故事方法为它提供相应的支持。在讲座过程中,刘海副教授为听众提供了丰富的参考文献,有助于对该研究方向感兴趣的师生进行深入了解。


秦裕林教授作为与谈人,首先对刘海副教授带来内容丰富且富有启发意义的演讲表示感谢。秦教授从以下三个方面进行了评议:第一,介绍了概率(Probability)与概率比(Odds)这个两个概念的区分,并借助这一区分澄清了波斯纳《法官如何思考》中的贝叶斯公式的内容。第二,对推论强度与证据力之间的关系运用公式推导进行了更为细致的说明和补充。第三,介绍了建立在贝叶斯理论基础上的法律推理过程的几种模型,包括记忆相关模型、无意识的动机性推理模型和递归性的推理过程模型等,并指出影响初始概率值和证据认定过程的多重影响因素。




林喜芬教授指出刘海副教授的讲座极具启发意义,并结合讲座内容与自身研究经历,就以下三个方面谈了体会:第一,对于法学(包括证据法)的研究需要有交叉学科知识的支撑。林教授结合刑事诉讼法中对证据规定的演变过程,表明对证明规则和证明过程需要结合法律、数学概率论和其它学科的方法来理解和证明。第二,学科交叉有一定的难度,如何让法学界更愿意接受学科交叉的研究成果还需要一个过程。在这一过程中,需要将交叉研究成果以法学界和社会公众更容易接受的方式进行转化。第三,合取悖论中优势证据标准(概率平衡原则)的几种情形能够对实务中不同情形证人证言的证明效力提供有力的解释。但是要注意在不同情形进行选择的过程中要注意价值权衡问题。




刘海副教授对两位老师的评议表示感谢并进行了回应,他指出具体场景的背景信息能够同时影响假设的先验概率和证据的似然度,这有助于澄清似然率模型中的谬误。另外,贝叶斯人工智能可以协助法律人完成复杂的计算过程,可为证据法学提供助力,可以作为交叉学科应用的重要尝试。


最后,季卫东教授再次感谢了刘海副教授的精彩演讲和回应,指出本次学科交叉能够自由深入地探讨问题,符合法的学科交叉研究的宗旨。此外,借助交叉学科的研究,期待后续加强对司法人工智能的理论研究。


(撰稿人:翁壮壮)