概率在司法证明中应采用何种解释?概率论应在司法证明中发挥怎样的功效?这些问题的回答都取决于司法证明对概率的需求与期待。主要表现在两个方面:一个方面是证据分量评估,另一个方面是可能性推理。证据分量评估是指透过证据的特征频率来评估证明力,包括痕迹特征评估、统计数据评估和似然率评估。可能性推理是指在建构事实论证的过程中,基于概率的建构性解释,遵循概率论公理,综合应用归纳和演绎等方法推断得出关于目标事实的概率值,通过概率值的大小反映目标事实成立的可能性。概率解释和概率论应用之所以在司法证明中具有可行性,其前提有二:第一,概率论公理得到规范地遵循和适用,包括帕斯卡式概率公理和非帕斯卡式概率规则;第二,诉讼中信息被充分利用,诉讼中信息为证据分量评估和可能性推理提供所需的数据。证据分量评估和可能性推理,分别规划了“概率与推理”在司法证明中的两条研究路线:证据评估的法庭科学路线和事实推理的概率模型路线。证据评估的法庭科学路线主要研究概率鉴识、统计支持和似然率表述;事实推理的概率模型路线主要研究贝叶斯模型、模糊逻辑、信念系统和受控实验模式。第一章“司法证明与概率的融合:一个简短的历史考察”。该章分为两条阐述路径:一条是司法证明制度演进的实践路径;另一条是“概率演算”与“证明方法”逐渐融合的理论路径。在实践路径中,概率的角色经历了从“非理性”到“理性”的转变。在理论路径中,概率论的应用经历了从“纯粹演算”到“跨学科融合”的转变。第二章“同一性认定的秘密:制造‘影子概率’”。专家证人在从物证鉴定的过程中进行同一性认定,制造极小概率是必经步骤。在物证中提取关键特征,计算关键特征的频率,应用乘积定律制造出极小概率。在“极小概率的事件通常不会发生”的机制作用下,“推定”检材和样本的“同源或不同源”,完成同一性认定。第三章“统计数据的说服力:寻找‘显著性’”。统计数据背后隐藏在一定的行为和事件规律,“显著性”数据反映规律的聚集性表现。寻找“显著性”主要有两种形式:第一种是在“基础概率”中寻找高“存在率”和高“发生率”,以反映事件发生的高倾向性;第二种是在“显著性检验”中判定数据的分布是“随机变化”还是“人为导致”的,以“统计意义上的显著性”推断“现实世界中的规律性”。第四章“证据分量的测量模型:评估‘似然率’”。相比较于使用单独概率、单个条件下获取证据的条件概率等,使用似然率有利于减少了概率评估中的偏差。“似然率”是指在两种对立假设条件下分别获取证据的概率的比率,它的取值能否反映证据相关性的强弱。法庭科学对证据可靠性的认知经历了从确定性到或然性的转变,专家证人采用似然率表述鉴证意见,是现代法庭对科学证据进行分量评估的主流形式。第五章“证据组合的贝叶斯推理:转化‘条件概率’”。贝叶斯模型在司法证明中的功能主要有两种:第一种功能是“翻译证据证明力”,将物证痕迹频率转化为法庭便于审查的概率陈述,这种功能实质上是法庭科学对证据评估的延伸。第二种功能是构造一种事实论证的智能化程序,根据证据的独立性进行组合,通过似然率的连续乘积,将事实认定者的“先验概率”逻辑更新为“后验概率”。第六章“言词证据的模糊处理:操作‘概率集’”。针对言词证据的模糊性,模糊逻辑提出了一种概率处理方法。通过语言变量将模糊命题转化为模糊概率集,并基于模糊概率集之间的逻辑关系进行组合运算。模糊逻辑的基本目标是“从数学计算到语词计算,从操纵测量到操纵感知”。第七章“事实论证的信念建构:搭建‘概率树’”。通过在“辨识可能性框架”进行信念分配,人们可以获取对可能性事件的认知概率。事实论证的信念建构包含两项任务:第一项任务是建构和选择“辨识框架”,搭建“事件树”;第二项任务是在“辨识框架”内评估证据,基于“事件树”进行概率分配,搭建“概率树”。第八章“抗拒证伪的客观归纳:排序‘培根式概率’”。“帕斯卡式概率”在司法证明中遭遇了形式的局限和现实的疑难,“培根式概率”的目标在于消解“帕斯卡式概率”的司法疑难。“培根式概率”来自于培根的排除归纳法,它主张司法证明概率“建构在证据等级上的常识评估”。“培根式概率”运作前提,是将司法证明设置为一种“受控实验模式”,编制相关变量表对假设(事实主张)进行序列测试。第九章“概率在司法证明中的趋向:在证明规范中寻求实践价值”。概率之所以能够进入到司法证明场域中,一方面来自于司法证明对于概率解释及其理论应用的工具性需求,另一方面得益于司法证明的规范性许可。前者主要表现在对特定事件发生的可能性判断中,而后者更加体现在法官基于法律规范的许可,对特定主张所作的决策性判断中。总之,概率在司法证明中目标应设定于不断寻求其实践价值,才能更好地彰显概率的现实作用与应用意义。结论“司法证明的概然逻辑:解释、演算与可信度”。主要有三点:第一,“概率”在司法证明中必须被赋予多元化的解释。作为可能性概念,概率契合了人们对司法证明相对性的理解。在自由证明的理念下,多元化的概念解释,给概率自由化运作创造了多元空间。一方面,证据证明力是一个涉及相关性、支持程度的概念,概率解释成为了一种证据分量评估的测度;另一方面,证明是一个关涉“法律事实”、“相对事实”的认定过程,概率论应用成为了一种可能性推理的方法。第二,“概率”演算的目的在于通过数理逻辑展现说服力,具有广义“证据”的意义。遵循概率论公理的演算,其基本操作是应用数理工具或逻辑方法,对各种诉讼信息进行概率化处理,说服他人相信特定假设(或事实主张)。概率演算,包括其他使用概率工具作为事实论证的方法,无法实现司法裁决的精确性。数值化的外观和精细化的操作,其背后隐含着事实的模糊性、评估的主观性、操作的可错性等。第三,通过概率的多元化解释、概率论的系统化操作所得到的概率数值,它们所反映出的“事件发生可能性”与事实认定者持有的“可信度”,两者之间依旧存在不少差距。司法证明是一个以证据为依据,并集结各种推理方法的一项系统性的事实论证工程。以概率方法为手段的事实论证,或然性标准、计算性风险难以突破司法证明对确定性的理性诉求。就司法裁决的可接受性而言,概率工具不能取代常识推理,数据演证也不能成为主导裁决的理由。以概率模型为基础的智能化推理和论证,目前依然存在于“思想实验”的运作空间里。司法证明的实践,是检验和断定某种方法能否成为一种合理且具备实用性的证明手段的根本点。在司法证明场域中,对各种概率理论、原理与方法的研究发展趋向,是在法律证明的规范中寻求实践价值。与人类对客体事物的认知一样,司法证明的实践理性的发展必将是一个不断完善的过程。在这个不断趋向于愈加理性的过程中,实践者和研究者不会放弃使用“概然性”权利,无论是应用数学上的概率,还是适用基于证据所建构的“可信度”。