2012-02-26 19:13:26齊老師

證明因果之難

 

因果證明遠比我們想像還要困難。所以,十八世紀中期的英國哲學家休謨(David Hume)認為驗證因果根本不可能。對於兩個相連的事實,休謨認為「我們永遠看不到它們中間有任何紐帶,它們似乎是會合在一起的,卻不是聯繫在一起的」。二十世紀中期的英國哲學家Karl R. Popper則是說,我們不可能驗證理論(當然這也應該包括因果的理論)。但是他卻又說,我們可以用否證法(falsification)來消除不成立的理論,由此可漸進獲得確定的知識。但是,稍後的科學哲學史家Thomas Kuhn卻又宣稱:我們也不可能否證理論。

雖然理論並不等於因果陳述,但是通常包括因果陳述。

我們也許可以說,我們講的是特定事件的因果,而非概括性因果,所以並無不能證明的問題。

但是,實際上,即使只是針對特定事件,我們要推論因果,還是會在某個層面上用到概括性的理論。好比我們要證明某一兇殺案件的真凶為誰,當我們使用驗指紋或血跡來支持證明某人就是兇手,這時候,我們其實是用到關於指紋或血跡的概括性理論。而如果我們並無法證明概括性理論為真,那麼,對此一特定事件的因果,我們其實也無法證明其為真。

也許有人說:我親眼看到兇手殺人,怎麼不能證明這個兇殺案的因果?但是,如果我們真是採用極端嚴格的標準,我們必須證明,我們所見為實(不是有人催眠我使我以為見到,或有人演一齣假戲,使我以為見到;或者,雖然我所見為真,死者卻非因此而死...)。

總之,要證明因果,在極端的嚴格標準下,我認為幾乎是不可能的任務。我強調這一點,是希望指出,有時候我們會要求別人證明因果關係,那是因為我們低估了證明的難度或不可能性。

我完全同意,統計相關不等於因果關係。在社會學先驅韋伯的討論中,他提到的確認因果的兩個要件是causal adequacy 與meaning adequacy。causal adequacy 是指經驗的可重複性(相當於統計相關性),而meaning adequacy是指該種因果關係的意義可完全被理解,也就是各部分可構成典型的完整意義叢結。而在一般研究法教科書裡,有些會提出四個要件:共變性、時間先後順序的合理性(因先果後)、能排除所有虛假相關、符合理論理由。

我對這樣的陳述本身沒有直接的意見。但是,我認為,理論上說,要排除所有可能的虛假相關,已經幾乎是不可能的事。因為我們無法已知所有可能的相關。再者,要符合理論理由卻又可能限制新的理論發明(譬如哥白尼的發現可能無法符合當時流行的托勒密天文學體系)。我倒覺得,韋伯的meaning adequcay比符合理論理由要適切。但是,重點仍然是,真要證明因果,總是難上難。別說在日常討論中難辦,就是嚴格的學術研究也未必能勝任。

但是,跳出這個極端要求。我們如果只是要提出一個reasonable的因果論述,那情形就又大不相同。尤其在通常的討論中,我們恐怕只能做到這樣,也只能期待做到這樣。