[ 卞建林 ]——(2012-1-12) / 已阅17276次
如果将司法证明视为一种向事实裁判者出示信息的过程，那么在这份长长的信息名单上将包括：指控、被告人答辩、控方陈词、辩方陈词、证人证言、事实裁判者对证人的观察、证人对法官的观察、控方最后陈述、辩方最后陈述、指导事实裁判者做出裁判的程序规则、证据规则和实体法要求等。那么，事实裁判者做出裁断的整个过程可以被简化为图1。
在获取了上文所述的信息之后，事实裁判者所要做的第一步就是对所有的信息进行解码——找出它们的真正含义；接下来是选取那些按照法定标准具有可采性的证据，即只考虑那些具有可采性的证据；在划定了事实判断的范围之后，便是对证据的可信性进行判断，他们选取最具可信性的证据条目建构案件故事，如果确定这个版本的故事完整且无懈可击，不需要新的证据来帮助他澄清其中的疑惑之处，那么，他便根据所建构的故事版本做出对事实的相应判断。也就是说，无论担当事实裁判者的是职业法官还是普通民众，他进行断案的第一步都是听取当事人两造所输入的信息。在这一阶段他并没有提出多个案件故事版本的组合，相反，就像DOS命令下的子目录与根目录一般，在听取这些信息的同时，事实裁判者就已经选取了他的故事路径，只是人类的精神思维考虑的是这些叙事与日常生活经验的契合度，而信息技术的模型分析的是它所接受的词句的语义。像人类精神思考时所作出的作为故事框架粘连之处的推论一样，信息技术模型也在特定的语义分析之下建立了由多个推论构成的子集和，并从这些子集和中选取适当的推论分别与先前它根据词句语义分析所得出的子目录根目录建构起来的故事框架进行配对。如果匹配，那么便可完成证明过程，如果不匹配便重新进行运算。如果说信息技术模型与人类精神思维相比较有什么突出优势的话，那便是在人类精神思考的过程中，证据出示的顺序对裁决的作出具有决定性的影响。实验数据表明，人类更容易受到证据出示先后顺序、双方律师煽动性言论的干扰，从而无法在脑海中完全排除那些本来不具有可采性的证据的影响。[17]
基于上述原理，西方证据学者开始了对证明过程中“叙事模型”的建构。这一模型以诉讼效率、司法公正、社会伦理道德等价值的考量作为固有的限制性参数，采用信息采集技术对证据的语言进行深层次的分析。如迈克·戴尔（MichaelDyer）花费了数年心血在1983年开发出BORIS系统来分析叙事结构，奈森和他的学生进行的ALIBI项目的研究，代表了这一研究领域的前沿状况。该项目设计的情境是一名想要基于公众常识而非充分的法律理由为自己作无罪辩护的被告人，在ALIBI的项目中采用了树状的循环结构来表示可供选择的行为策略。在输入信息时，所有的语言输入都采用自然语言的形式，并且任何一项指控都用平实的语言解释它所隐含的含义，如“盗窃”用“悄悄地拿取别人财物”来表示。在接受了所有的信息之后，模型所要做的就是对所有的信息进行重组，进而合法化被告人的行为。也就是说，采用计算机能够接受的语言来对事实进行表述，进而得到一种事实的模拟解释。法律符号学者本纳德·杰克逊（Benard Jackson）根据叙事分析的目的和用途对它们作出了如下分类：案件事实的修辞叙述；对事实可能性的评估；建构在陪审员看来具有似真性的故事；为证人出庭作证进行的心理学分析；对判决正当性进行的论证等等。这些研究成果已卓有成效，它们为信息技术在司法证明中发挥更大作用指明了方向。
总之，人类的司法证明活动不可避免地受到人类观察能力的客观限制，同时又可以受益于新科学技术带来的人类认知范围的扩张。虽然上述论及的新发展难免有不完备之处，但它毕竟为我们提供了一种可资参考的研究视角与方法，它有助于突破传统司法证明理论的瓶颈，为司法证明科学的发展注入新的活力。
注释:
[1]See Gilbert Geoffery，The Law of Evidence，5th ed.，Philadelphia：John Crukshank，1788.
[2]See Jeremy Bentham，An Introductory View of the Rationale of Evidence，Works of Jeremy Bentham，Mill J.S.ed.，Edin-burgh：William Tait，1843；W.D.Evans，A General View of the Decisions of Lord Mansfield in Civil Cases，London：Print-ed for Richard Phillips，1804.
[3]现代盖然性理论是在盖然性上附上精确的数字，代表它可能为真的机会大小。
[4]这方面的具体论述可以参阅尼森（Nissan）、艾伦（Ronald J.Allen）、雷德梅因（Mike Redmayne）等就贝叶斯定理专门出版的一本探讨贝叶斯精炼的特刊。See R.J.Allen and M.Redmayne（eds.），Bayesianism and Juridical Proof，1 Interna-tional Journal of Evidence And Proof，Special Issue，（1997）.
[5]R.D.Friedman，Answering the Bayesian skeptical challenge，In R.J.Allen and M.Redmayne（eds.），Bayesianism and Ju-ridical Proof，1 International Journal of Evidence And Proof，Special Issue，s276～s291（1997）.
[6]Alex Stein，Against Free Proof，31 ISRAEL L.REV.，573（1997）.
[7]See John H.Wigmore，The problem of proof，8 ILLINOIS L.REV.，77～103（1913）.
[8]根据约瑟夫森（Josephson）在1994年提出的定义，溯因推理是指为现象寻找最佳解释方案的推理过程。推定推理是指在缺乏确定性及相关知识时，在事实的探索或对话中试探性地提出某种能够为普遍接受的假说来推进推理的过程，直至将来有新的证据表明这种假说的非真性，姑且将其视为真，推定推理有一点是与归纳推理相似的，它们都是非单调性推理。非单调逻辑是由麦卡锡在上个世纪70年代提出的。经典逻辑遵循由已知事实推出结论的方法，并且即使已知事实增加，结论依然有效，因此逻辑学者将其称之为“单调的”。然而实际生活中人类面临的往往是信息的不对称性，随着事物的发展变化和人类认识水平的提高原有的结论被否定或取消，也就是说现实生活中的“非单调逻辑”（nonmonototic logic）可因事实的增加而使结论丧失其有效性。在刑事诉讼中非单调逻辑的典型例证是“无罪推定”原则。非单调逻辑的简单表达可概括为“如果我们不认为那个证明p为真，我们便假定它为假”，而无罪推定的逻辑表述恰恰是如果不能证明某人有罪，则假定他无罪，而一旦发现了新的证据证明其有罪，该人依然可以被判定为有罪。SeeJohn R.Josephson and Susan G.Josephson，ed.，Abductive Inference：Computation，Philosophy，Technology，Cambridge U-niversity Press，（1994），p.27-29。
[9]它与归纳推理的区别在于，概率计算定理中的排除规则（negation rule）不适用于合情推理，却适用于归纳推理。似真推理早在古希腊和古罗马时代就已被当时的哲学家和司法审判者熟知，后来伴随着传统逻辑学的兴盛逐渐淡出人们的视野。将似真推理作为人类能力所及的最佳论辩方案是在后柏拉图时代的事情，卡尼阿德斯（Carneades）是似真推理的最早倡导者。在他看来，所谓的似真性是指某些事物看上去为真，或者说它与周围看似为真的事物相协调，如果经过了检验并且这些事物是相对静止的，此时它就具有了更大的似真性�？岚⒌滤梗–arneades）的理论被后世称为“似真性理论”，它与现代数学、统计学中的概率观点有着异曲同工之妙。虽然卡尼阿德斯（Carneades）笔下的“可能性”的概念不同，然而他依然针对当时带有垄断色彩的抽象哲学——将真理视为独立于人类思想之外的客观存在，提供了另一种解答——哲学并不是一种抽象的理论，而是一种生活方式。在日常生活中人们采取各种标准来评判发生在他们周围的事物，而这些标准却未必总是正确的�？岚⒌滤梗–arneades）提出了解决这种悖论的方法：当主体在面临某个陈述时，一种陈述显然为真，另一种显然为假。在这些被主体判定为显然为真的陈述时必然有些内容是模糊不清的——例如那些看似瘦弱的人有可能十分强壮。也就是说当前提并不必然是真的，判断主体可以姑且暂时将其视为真。See John R.Josephson and Susan G.Josephson，ed.，Abductive Inference：Computation，Philosophy，Technology，Cambridge University Press，（1994），p.27-29。
[10]前引7，第78页。
[11]See L.Ray Patterson，Evidence：A Functional Meaning，18 VAND.L.REV.875，1965.
[12]Douglas N.Walton and Eric C.Krabbe，Commitment in Dialogue：Basic Concepts of Interpersonal Reasoning，New York：State University of New York Press，1995，p.179.这五种分类也许并不能完全囊括所有类型的对话形式，但其他形式的对话实际上都是如下五种对话的复合体，如法庭论辩实际上就是说服型对话与争斗型对话的混合；在选举或立法机关出现的政治论辩是具有争斗色彩的说服对话。
[13]See Frans H.van Eemeren，Rob Grootendorst，J.Anthony Blair，and Charles A.Willard，Argumentation：Perspectives andApproaches，Foris Publications.1987，p.382.
[14]See C.L.Hamblin，Fallacies，London：Methuen，1970.汉宾的上述言论代表了美国新近实证主义者的观点。他们力图跳出传统哲学信仰的定义，强调存在着这样一种精神状态：我可以暂时相信看似为真的某个主张的真理性，但伴随着其他新信息的涌入，这种信奉状态极有可能发生变化。在说服对话中对话人可以自由地改变他的认诺库存而无需付出任何代价。
[15]See Buchanan&Headrick.Some Speculation about Artificial Intelligence and Legal Reasoning，23StanfordL.R.40-62（1970）.
[16]布尔逻辑得名于乔治·布尔（George Boole），他是国立科克大学（College Cork）的英国数学家。他在19世纪中叶首次定义了逻辑的代数系统。现在，布尔逻辑在电子学、计算机硬件和软件中有很多应用。
[17]参见[美]黑斯蒂主编：《陪审员的内心世界：陪审员裁决过程的心理分析》，刘威、李恒译，北京大学出版社2006年版，第132页。
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