杜文静

华东政法大学文伯书院教授，主要从事法律逻辑和证据推理研究

[摘要] 最佳解释推论作为司法证明的新范式，逐渐成为学界关注焦点。然而，其理论本身的多样性导致实践应用中存在理解偏差。针对此问题，我们从最佳解释方法与最佳解释标准两个维度系统梳理了认识误区：一方面，故事模型与贝叶斯理论虽然特征各异，但却均以“最佳解释推论”为共同基础，由此提出定性定量平衡法，通过融合定性与定量分析以促进事实认定的准确性；另一方面，相对似真理论的“无似真选择标准”可视为最佳解释推论的子类型，这为基于最佳解释推论理解和适用刑事证明标准提供了统一框架。最后，通过引入稳健性这一特性破解最佳解释推论的“劣中选优”困境，从而强化了刑事证明标准审查，这对于推动刑事证明范式革新具有重要意义。

[关键词] 最佳解释推论；回溯推理；事实认定；刑事证明标准

最佳解释推论（Inference to the Best Explanation）作为一种新型的司法证明理论，正逐渐受到中国学界的关注。该理论的核心在于，在众多假设中选择一个最能合理解释已知信息的假设作为结论，以此做出公正裁决。不过，目前的研究只是聚焦于最佳解释推论某些特定视角的应用，如若能对其全面性和整体性进行考量，那么这对于拓展和发掘刑事证明领域的认识广度和认识深度也必将有所助益。最佳解释推论作为人类思考和推理的重要方法，已经发展出修正学说、综合学说、融贯学说等多种类型。然而，正是由于学说多样性，导致其在实际运用中产生诸多误解，与之相关的概念混乱和学说错位影响了最佳解释推论在司法实践中的效能。在司法实践中，有两个基本问题不容忽视：一是案件事实的认定问题；二是刑事证明标准的理解和适用问题。前者聚焦于证据与事实之间的推理机制，强调通过证据推理构建“发生了何事”的案件事实。后者则关联在事实认定的最终阶段对证明标准的理解和适用框架。为了更有效将最佳解释推论融入我国司法实践，本文首先对最佳解释推论的学说分类进行厘清，揭示最佳解释推论相关学说的产生背景和适用场域。在此基础上，针对最佳解释方法和最佳解释标准的认识误区，系统探讨最佳解释推论如何更好地适应诉讼活动的运行规律与庭审机制。

对最佳解释推论相关学说的现有研究主要聚焦于吉尔伯特·哈曼（Gilbert Harman）的初始概念与彼得·利普顿（Peter Lipton）的集大成理论，这种研究取向在司法领域具体体现为对迈克尔·帕尔多（Michael S. Pardo）和罗纳德·艾伦（Ronald J. Allen）相对似真理论的引介，而未能关注保罗·萨加德（Paul Thagard）的解释融贯、阿玛利亚·阿玛亚（Amalia Amaya）的最佳法律解释推论以及弗洛里斯·贝克斯（Floris J. Bex）的论证故事等具有一定影响的其他学说。此外，在概念辨析方面，关于最佳解释推论存在着两大认知误区也可能需要进一步的澄清：其一，将查尔斯·桑德斯·皮尔士（Charles Sanders Peirce）的回溯推理（Abductive Reasoning）与最佳解释推论简单等同的倾向；其二，最佳解释推论作为人类思考和推理的重要方法，其在20世纪科学哲学、法学领域的多元化发展脉络未被充分重视。

回溯推理与最佳解释推论的关系是科学哲学的核心议题。二者的共性在于均以“解释”为核心，强调从现象到假设的非演绎推理过程，但学者们对其关系的理解存在分歧，即一致说与区分说。一致论者认为，回溯推理与最佳解释推论在本质上没有区别，都是基于已知事实寻找解释的推理方式，强调推理过程中的解释性。相对地，区分论者认为，二者在推理的模式、方法和适用范围上存在显著差异。针对皮尔士的回溯推理与最佳解释推论是否等同，需结合其理论渊源进行分析。皮尔士将回溯推理界定为“由结果追溯至可能原因”的过程，即通过观察特定现象提出假设，一旦假设成立，该现象便能被视作假设的合理结果，其核心在于假设生成的创造性思维。哈曼将最佳解释推论定义为：“当有多个假设都能解释某一证据时，推论者在获得一个合理假设后，必须拒绝其他选择假设。因此，若给定假设相比其他假设能够为该证据提供更好的解释，那么该假设为真。”通过比较发现，哈曼是在回溯基础上增加了假设比较与选择的步骤，并提出“最佳解释”的标准，从而将推理从“提出假设”扩展到“择优接受假设”。尽管哈曼本人声称最佳解释推论与回溯“等同”，但其理论实质已超越了回溯推理的初始框架。

从分析中可以明确，回溯推理与最佳解释推论在以下三个维度存在差异。首先，推理类型不同。皮尔士将回溯推理归为与演绎和归纳推理不同的第三种类型，因为他特别强调创造性特征，而哈曼则把最佳解释推论视为归纳推理的拓展，因为前者不仅关注归纳推理的相关性还关注解释的择优性。其次，评价结果的区别。回溯推理不评价假设是否属实，最佳解释推论则需依据特定标准，从所有生成的解释中挑选出“最佳”的解释，或者至少是更接近真实的解释。最后，也是最为重要的，科学功能不同。回溯推理专注于构建解释性假设，而最佳解释推论不仅包含构建假设，还致力于评估和筛选这些假设。回溯推理是否等同于最佳解释推论，关键是要明确这种功能定位差异。若将回溯推理局限于形成假设的狭义范畴，它仅仅是最佳解释推论的初始阶段。而回溯推理缺失的阶段，即比较和选择假设，正是最佳解释推论指导司法实践进行论证和决策的必要环节。

20世纪以来，科学哲学、法学领域见证了最佳解释推论的多样化发展。具体而言，萨加德提出的解释融贯，强调假设与所解释对象彼此融贯；约翰·约瑟夫森（John R.Josephson）构建的逻辑回溯模型，通过持续的回溯过程排除不相容假设，以确定最佳解释；阿玛亚的最佳法律解释推论，则专注于在法律语境下探寻最融贯的解释路径；贝克斯基于论证故事混合理论指引事实认定者构建和比较手中证据的不同解释并对证明标准建模。这些基于最佳解释推论的理论学说为刑事司法证明研究提供了新的视角。为了深入探讨最佳解释推论的司法应用，本文首先对它进行分类，依据最佳解释是否更好地阐释刑事司法证明标准，分析各学说的特点及其价值。

科学哲学中，“如何选择最佳解释”存在三种学说。从最佳解释推论的起源看，其初始学说由哈曼于1965年提出。这一学说的提出源于对传统归纳推理的局限性反思。归纳法仅关注从具体事实到全称假设的推理，一旦出现竞争假设即会失效。哈曼强调，科学发现和日常推理更依赖假设性解释来构建对现象的理解，这种理解具有多元性，同一现象往往存在多种竞争解释来理解它。因此，哈曼提出一种比枚举归纳应用更广、可比较多个假设的推理形式。然而，这一学说面临一个关键性难题：“最佳解释”的评价标准如何界定？ 哈曼坦言，“最佳”这一概念具有模糊性，但至少应包含以下四个核心要素：简单性、似真性、解释力以及特设性假设的缺乏。伴随理论研究的深入，亚历山大·伯德（Alexander Bird）提出了一种特殊版本即“唯一解释推论”。该理论源于科学哲学领域，阐述了科学家通过排除所有不够好的解释，最终仅保留一种“最佳解释”的情境。伯德认为，在科学实践中，通过严格的实验设计，这种排除法是常见的，且其本质仍属于最佳解释推论，因为最终保留的解释是“唯一的好解释”。作为最佳解释推论的集大成者，利普顿对最佳解释推论模型进行了改进，我们将其称为修正学说。利普顿从辩护推理的视角强调了潜在解释与实际解释之间的关键差异。考虑到人类归纳活动的易错性，最佳实际解释推论可能误导结论，因此，利普顿主张将最佳解释推论视为探寻最佳潜在解释的推理路径。这与本文的认识论理念是一致的，借助潜在解释，可以将初始、特殊以及修正学说概括为如下推理形式：

（1）E是观察到的证据集合；

（2）到目前为止，基于证据E可获得的潜在解释一共只有n项，潜在解释H1，H2……， Hn解释E；

（3）Hi是n项潜在解释中的“最佳”解释；

（4）因此，Hi可能为真。

其中，在哈曼初始学说中，前提（3）的“最佳”指“Hi相比其他假设能够为证据提供更好解释”；在伯德特殊学说中，前提（3）的“最佳”指“Hi是 n 项潜在解释中的唯一解释”；在利普顿修正学说中，前提（3）的“最佳”指“Hi是 n 项潜在解释中的最佳解释并且它充分好”。目前这三种学说旨在寻找最佳解释，而未关涉法律领域中的证明标准；后文的四种学说或将为我们给出何时能排除合理怀疑以认定被告有罪的现实答案。

法律领域中，“最佳解释是否能够排除合理怀疑以认定被告有罪”目前来看，关于这个问题的解答，存在四种学说。“理性法律证明的解释主义观点将审判作为各种解释的一种竞争。这种观点常被批评没有得到充分发展。解释主义需进一步探讨在刑事审判中何时能排除合理怀疑地证明有罪。”因此，多种解释主义的理论都在不同程度上对刑事证明标准进行了刻画。从解释融贯角度看，合理怀疑要求有罪假设在本质上比无罪假设更真实。萨加德的理论不仅考虑刑事诉讼证明标准，还比哈曼最佳解释推论多了“本质上”要求，为刑事证明中有罪解释的充分性提供判断标准，我们将其称作改进学说。在约瑟夫森的逻辑回溯中，解释的最佳性既取决于主要假设相较于其他选择假设的优势程度，还取决于该假设自身的成立程度。这种回溯模型不仅考虑有罪解释的绝对似真性，还考虑不同解释的相对似真性，所以称作综合学说。阿玛亚的最佳法律解释推论植根于萨加德的解释融贯，并融合无罪推定等约束要素。该学说主张，最佳解释推论意味着针对争议事实，需形成一系列备选方案，并通过追问与评估，从中选择最融贯解释，因此称作融贯学说。而贝克斯通过综合运用论证和故事，构建了一套合理怀疑的解释框架，这为法官更好地理解和评估证据提供了科学方法，我们称作混合学说。

在萨加德改进学说中，前提（3）的“最佳”指“最佳解释是有罪的，而有罪解释比无罪解释本质上更似真”；在约瑟夫森综合学说中，前提（3）的“最佳”指“最佳有罪解释是唯一充分似真解释，并且比无罪解释本质上更似真”；在阿玛亚融贯学说中，前提（3）的“最佳”指“有罪解释是最融贯解释”；在贝克斯混合学说中，前提（3）的“最佳”指“有罪解释是似真解释，并且其他选择解释不似真”。

这些学说为刑事诉讼证明中的最佳解释推论提供了丰富的理论基础和实践指导。通过对它们进行系统性考察可以发现，尽管在诠释最佳解释推论的角度和方法上存在差异，但都强调了从多个潜在解释中选择最能合理解释已知事实的假设作为结论的重要性。这种比较、选择过程即构成刑事司法证明的理性过程。不过，在法律实践中，最佳解释推论的应用还面临着诸多挑战。一方面，案件事实的认定往往涉及复杂多变的证据和事实关系，需要一套科学的证据推理范式。另一方面，刑事证明标准的理解和适用也存在一定的主观性和灵活性，事实认定者必须结合案件具体情况进行合理阐释。因此，如何更有效地将最佳解释推论融入我国的刑事司法实践之中，这尚需结合证据事实认定和案件具体情况。

当前，最佳解释推论已发展出修正学说、综合学说、融贯学说等多种版本。这些理论的区分主要源于对上述推理模式中前提（3）的不同诠释。然而，这种多样性却在实际应用中引发不少误解，相关概念的混乱和学说偏差影响了最佳解释推论在司法实践中的效能。因此，我们将从两个维度进行廓清：一是作为法律证据推理的最佳解释方法；二是作为排除合理怀疑的最佳解释标准。在第一个维度中，最常见的误解主要有两个。

（一）最佳解释推论与故事模型的误解与回应

有学者提出，“最佳解释推理具有叙事的结构”，进而主张“所谓解释性事实，是指在诉讼证明中作为背景知识而存在、有助于理解控辩双方所主张之故事的生活事实”。由此，这就表明最佳解释推论与故事模型之间存在一定程度上的整合，而且这种整合趋势在理论上的定位尚有待深入探讨。此处所指的“故事模型”主要是南希·彭宁顿（Nancy Pennington）和里德·黑斯蒂（Reid Hastie）的“陪审员决策的认知理论”。在这种认知的基础上，有学者主张，故事模型的提出是基于心理学知识与方法论的经验研究，并未考察事实认定的规范性因素。需要说明的是，作为连接证据与事实的核心工具，故事模型在其发展历程中已衍生出三种流派，分别是描述性故事模型、规范性故事模型以及改进版故事模型。这三种流派在理论深度上呈现出逐层递增的关系；特别是改进版故事模型，它着重强调事实认定应遵循的规范和标准，通过融入论证方法能够更可靠地处理复杂证据和因果关系。

彭宁顿和黑斯蒂基于前人研究，进一步深化了刑事司法中的故事模型，于1991年提出了“陪审员决策的认知理论”。该模型通过综合运用知识集合、推理程序以及确定性原则来构建与评价故事，并将其归类至最匹配的裁决类别以做出决策。但它侧重于展示证据推理在实际决策中如何以相对自然、描述性的方式进行，缺乏一套规范化的指导原则来确保推理过程的合理性，因此属于描述性范畴。相比之下，锚定叙事理论具有明显的规范性特征。该理论认为，事实裁决需通过双重标准评估控方叙事：其一，故事优度，即故事有多好；其二，故事锚定，即故事有多真。通过兼顾“好故事”与“真故事”的要求，该理论不仅克服“好故事排除真实故事”的风险，更成为首个基于故事理性证明过程的规范理论。

然而，无论是描述性故事还是规范性故事，本质上均属于纯故事模型。这类模型的局限性在于证据材料在故事中的位置及其与事件之间的关系并不清晰。同时，纯故事模型无法对解释本身以及该模型的结果（即最佳解释）进行推理。针对该困境，贝克斯提出的改进版故事模型有效解决了上述问题。在改进版框架下，故事模型包含两层结构：故事层与论证层。通过将论证融入故事，证据在故事中的位置变得非常明确，已证成的论证能够为故事中的各种状态或事件提供支持。这种双层结构允许在论辩语境中，对因果联系以及证据与解释之间的联系进行推理，从而增强了故事模型的说服力与可信度。

尽管故事模型与最佳解释推论在事实认定层面紧密相关，但二者不可等量齐观。在故事模型中，推理者能够依据故事的结构构建多个故事来解释案件中“发生了何事”。因此，必须对所有可能的故事进行检验和比较，以确定哪一个是“最佳故事”。检验和比较故事径直对应于最佳解释推论的第二个步骤。所以，最佳解释推论构成了故事模型的理论基础，而故事模型本身仅是最佳解释推论的一种方法。另外，有学者指出，故事模型作为一种外部视角的心理学描述，可能忽略了事实认定过程本身的法律规范性且对证据本身关注不足。加上故事模型以英美陪审团制度之下陪审员事实认定过程作为观察对象，对研究中国刑事审判中事实认定模式的价值有限。上述主张建立在如下两个前提之上，即（1）故事模型作为心理学研究成果，其规范性不足且对证据本身的关注相对薄弱；（2）该模型依托的陪审团制度与我国刑事诉讼存在差异，由此可能限制其在处理我国刑事实践问题时的借鉴意义。就前者而言，故事模型肇始于心理学领域，但其已发展为成熟的理论体系。锚定叙事理论与改进版故事模型不仅具备规范性，而且锚定叙事理论中的“锚”定于证据中，要求故事必须基于证据展开。改进版故事模型中的论证以证据为出发点，通过证据性概称陈述为故事中的状态或事件提供有力支持，确保故事具有理性良好基础。至于后者，尽管故事模型最初是基于英美法系国家的陪审员决策提出的，但是贝克斯的改进版故事模型亦即充分融合论证以及故事的方法，为任何法律体系之下的刑事案件之中的事实认定过程提供了一套围绕证据展开探究的适当程序，从而促进了理性的证据推理。

（二）最佳解释推论与贝叶斯理论的误解与回应

在司法实践中，概率推理的应用引发了广泛讨论，特别尤以1968年美国概率审判的标志性案件——“人民诉柯林斯案”为代表。该案引发了“概率方法适当性”的两场学术论战：《哈佛法律评论》上关于贝叶斯方法适用的交锋以及《刑事法律评论》关于传统概率理论替代的论争。这两场学术论战并未就概率方法在司法证明中的应用达成共识，但进一步激发了学者对概率理论司法适用的深入探究。在此背景下，我们有必要厘清两个议题：一是概率推理能否在司法证明中发挥作用；二是贝叶斯理论与最佳解释推论是否水火不容。

针对审判实践中概率推理的应用，学者们的观点大致可分为两类。其一，秉持审慎立场。有学者指出，概率推理在司法领域的适用面临运算复杂性、“裸统计”问题以及数据化评估证据的风险，在概率推理推行中还需要保持审慎的态度。二是抱有反对意见。有学者认为，概率推理并不契合中国刑事审判场景，因而不能成为主导的推理模型。无论采取前述哪种立场，我们将反对概率推理的理由归为如下两点并依次进行回应来为概率方法的合理性进行辩护。

首先，“裸统计”问题，亦称为纯统计数据问题。纯统计数据是指在特定案件中，所有定罪证据仅限于或主要依赖于统计数据的情形。纯统计数据问题是法学家用来批判概率方法的一个常见理由，并由此构建一系列假设案例以揭示概率推理所面临的困境。例如，“囚徒案”是美国学者查尔斯·尼森（Charles R.Nesson）提出的一个刑事案例。该案件的特殊之处在于，唯一可用信息是在25名囚犯中，有 24人故意杀害监狱看守，仅1人是无辜的。这种“24∶25”的数值即为典型的纯统计数据。与“囚徒案”相似的是劳伦斯·却伯（Laurence H. Tribe）提出的“蓝色公交车案”②，这是一起关于蓝色公交车肇事逃逸的案例。在缺乏其他相关证据的情况下，唯一的信息是被告拥有小镇上 4/5 的蓝色公交车。这些假设案例的共同特征在于，除了统计数值之外，法庭没有掌握其他可用信息，因此这些案例被归类为纯统计数据案例。

纯统计数据是否具有证明价值，能否足以得出法庭判决，这一问题引发了法学家激烈争论。首先，在案件审理过程中，被告应当视为独立的主体；仅依据群体行为的统计规律来定罪，这与个体道德的尊重相悖。其次，若仅以纯统计证据成为定罪依据，这将向社会传达一个信息，即被告之所以被定罪，并非基于其个人行为，而是根据群体的统计规律。这可能会让人们意识到，个人的行为选择无关紧要，从而削弱定罪的威慑效应。最后，统计方法隐藏了法庭应该调查的原因和其他相关信息。根据法律正当程序的考虑要求，事实认定者必须对他们认为某一特定事件是如何发生的做出个体化判断。法学家从伦理学、社会学及法律程序等多个维度对纯统计证据的缺陷进行剖析，我们认同这些分析的合理性。然而，必须明确的是，上述“纯统计数据”案例均为法学家构想的假设性案例，在实际的司法审判中，事实认定者在评估证据时除了统计数据，确实还需要考虑诸多因素。由此，此类数据或可作为贝叶斯公式中的先验概率，亦即在证据出现之前已确定的某现象发生概率。法学家的批判意见至多表明在类似的“囚犯案”中，纯统计数据不足以定罪。尽管这些数据不能直接作为定罪依据，但它们能在一定程度上为事实认定者提供背景信息，辅助其形成更为全面的判断。

前述美国“人民诉柯林斯案”经常被用来反对概率推理适用，认为其最大的问题在于检控方仅根据聘请的概率专家所提供的裸统计结果，就认定柯林斯夫妇正是实施犯罪的人。实际上，这个案件所存在的错误并非纯统计数据错误，而是概率运算错误和检察官谬误。在概率运算方面，检控方所列举的六项犯罪嫌疑人的外貌特征并不满足独立性条件。比如，“蓄有小胡子的男性”与“蓄有胡须的黑人男性”这两个特征之间存在相关性，因此不能简单运用概率乘法公式进行运算，否则就犯了概率运算错误。只有事件之间相互独立，它们的合取概率才等于各自概率的乘积。除了概率运算错误之外，即便假定六项外貌特征彼此独立，依据概率乘法公式，若将计算得出的“一千二百万分之一”作为其他人犯罪概率，那就构成了检察官谬误。检察官谬误，又称为颠倒条件谬误，是指将条件概率 P(A|B)与反向条件概率 P(B|A)等同起来，这是在概率推理中事实认定者常犯的错误。在柯林斯案中，“一千二百万分之一”本应被视为柯林斯夫妇与六项外貌特征随机匹配概率，却错误地将其等同于在给定证据的条件下其他人犯罪概率。因此，许多情形中，人们所认为的概率推理谬误，实际上是对概率论基本概念的误解以及对概率运算方法的误用。

概率推理常被学者质疑的第二个原因在于其计算过程的复杂性与高难度。有学者指出，在司法审判中，运用贝叶斯公式进行计算是不现实的，因为难以期望事实认定者掌握深厚的数学基础或形式化知识。所以，艾伦的观点被广泛引用：“即使贝叶斯理论是成立的，人们也缺乏执行它的计算能力。”然而，这种对概率推理复杂性的担忧仅停留在过去。随着人工智能技术的发展，已有学者将贝叶斯理论等概率方法引入到法律人工智能，以辅助事实认定。借助贝叶斯智能工具如GeNIe软件，决策者只需通过简单的鼠标点击和键盘输入，就可以将其从这些数学计算中解脱出来。具体而言，在输入相应的证据状态后，智能软件会自动构建贝叶斯网络和生成概率分布表，随后执行复杂的运算，并输出所需的目标概率数值。这意味着，即便是不具备深厚数学基础的日常推理者，也能轻松完成概率计算来进行事实认定。因此，贝叶斯理论在司法证明中的计算难题是可以借助现代技术得以解决。不仅如此，强大的贝叶斯网络能够建模各种证据与假设之间的推论链，借助软件工具实现证据证明力的可视化和智能化计算，从而促进概率方法在司法实践中的应用。

关于第二个议题则聚焦于贝叶斯理论与最佳解释推论的关联。有学者可能认为两者相互排斥，主张用最佳解释推论替代概率理论。事实上，最佳解释推论与贝叶斯理论并非水火不容，尽管概率方法有其独特的理论特征，但仔细审视后会发现，它的推理基础根植于最佳解释推论。起初，概率推理方法通过回溯推理构建贝叶斯网络，以直观地展示证据之间的因果关系。随后，在构建好的贝叶斯网络基础上，利用智能软件进一步计算最佳概率，其目的就是要寻找对证据和案件的最佳解释，这正好对应最佳解释推论的第二个步骤。基于此，我们主张贝叶斯理论与故事模型同属基于最佳解释推论的方法。尽管二者在理论特征、评价标准各具特色，但其共享“最佳解释推论”这一共同推理基础，为方法融合提供了可能。正是在这一基础之上，我们进一步提出定性定量平衡法，既弥补了各方法的局限，又保留了各自优势，更加有效保障了事实认定的合理性。

在案件事实的认定过程之中，贝叶斯理论与最佳解释推论携手“联姻”；但在证明标准层面，高概率裁决的正当性却面临着各种挑战，其中最具影响力的当属相对似真理论。该理论强调司法证明的本质在于解释性推理而非概率运算，直接质疑了证明标准的概率化路径，并主张似真性是判断是否满足证明标准的最佳解释标准，由此引发最佳解释标准的第一个认识误区。

（一）最佳解释推论与相对似真理论的误解与回应

自国内学者引入最佳解释推论以来，帕尔多和艾伦提出的“相对似真理论”成为司法证明中的标志性成果。然而，该理论的引入也导致了相关概念的理解偏差。帕尔多和艾伦作为美国证据学家，主张相对似真理论与最佳解释推论紧密相连，它能够对特定证据的可信度进行评估，有助于做出有罪或无罪决定。所以，就有学者提出，“美国证据学学者通常将相对似真理论等同于最佳解释推论”。

在司法证明领域，相对似真理论作为一种与诉讼过程相契合的解释方法，致力于研究最佳解释推论的法律适用及其对证据可信度评估的作用。在宏观层面，最佳解释推论阐释了审判中证明的一般结构，包括构建潜在解释和推导出最佳解释的过程。在微观层面，它阐明了证据的相关性和证明力，即证据如何支持某一特定解释以及如何通过这些解释来评估证据的价值。相对似真理论深受科学哲学中解释性理论的启发，通过选择最佳假设来解释特定现象，并据此推出该假设的似真性。哈曼初始学说、利普顿的修正学说为最佳解释推论在司法实践中的适用提供有力支持。相对似真理论认为，司法证明应包含两个步骤：一是基于现有证据，形成多种可能的潜在解释；二是依据理性标准（如一致性、简洁性以及证据吻合度）来检验和比较这些潜在解释的似真性并选择最佳解释作为案件中的实际解释。

具体而言，相对似真理论主要包含以下关键要素。其一，似真性的概念。相对似真性理论的内核在于通过比较和判断控辩双方对于同一案件提出的竞争性解释来确定最佳解释是现有条件下的最似真解释。所以，如何理解似真性，是一个核心又复杂的问题。它不仅要求评估者不仅考虑解释的合理性、融贯性以及其与现有证据的一致性，而且还要衡量解释的简单性、解释力等要求。帕尔多和艾伦基于哈曼、利普顿的研究，认为一个解释如果是一致的、更简洁的，并能解释更多不同类型的事实，更符合背景信念，那么它就是似真的。其二，司法证明的性质。相对似真理论聚焦于最佳解释推论，旨在揭示司法证明的本质。在审判过程中，推理活动在解释性考量的指引下，使得审判结构特征得以明确解释。当我们对各种竞争性解释进行分析时，通过比较不同解释的一致性以及证据的吻合度，能够判断出哪些解释更能准确地反映案件事实。这种对竞争性解释优劣的评估，不仅是对单个证据的评估，更是对整个证明过程的审视。因此，该理论主张，司法证明本质上是解释性的，而非概率性。其三，证明标准的解释。相对似真理论阐明了民事和刑事案件中的证明标准并提出基于解释的方法，这与我们对陪审员决策过程的理解相契合，并且可以避免合取悖论，因为它关注的是解释的相对似真性而非概率的简单累加。据此，帕尔多和艾伦主张，最佳解释推论在司法证明中发挥重要作用，它不仅在理论层面具有解释力，而且在实践中能够更好地指引司法决策。

针对这三个核心要素，当前可能存在一些认识上的误区。首先，需要澄清一个普遍的认识误区，即将相对似真理论的范畴局限于相对似真性。实际上，尽管该理论受到最佳解释推论的启发，但其理论内涵远不止于此。它不仅涵盖相对似真性，还包括绝对似真性。相对似真理论属于法律证明的解释主义路径；解释主义将司法证明视为故事、情节或对事件发生之解释的竞争。此类观点常常招致批评，被认为其未能获得充分发展。解释主义路径需进一步关注的问题是，在法庭审判中这些竞争解释是否达到了其所适用的司法证明标准。由此便引出了第二个需要澄清的问题，亦即民事诉讼标准和刑事诉讼标准均需基于最佳解释推论来进行阐释。对于基于最佳解释推论对民事诉讼领域中优势证据标准的理解和适用并不存在疑议；然而，在刑事证明标准的理解和适用上，目前仍存在分歧。其主要争议体现为两种不同立场：一是理论困惑。有学者指出：“帕尔多和艾伦对刑事案件中最佳解释推理的运用作出了独特的解释。这样的解释虽符合刑事证明的运作机理，但是否还能称作最佳解释推理，则见仁见智。”二是强烈反对。“刑事证明标准的外部解释阈值不但偏离了似真性的比较性质，而且不符合似真性的判断规律”，由此得出“相对似真性理论对于排除合理怀疑标准的解释阈值设置，几乎完全放弃了对比较性质的强调”这个结论，而这一论断也直接挑战了排除合理怀疑是基于最佳解释推论来进行解释。

针对前述理论困惑和反对观点，我们需要对相对似真理论在刑事司法证明标准中的应用进行深入分析。帕尔多和艾伦明确指出，民事案件的证明标准采用优势证据标准。这种情境与最佳解释推论的过程直接吻合。然而，在刑事案件中，证明过程发生了显著“变化”。这种变化体现于，在刑事案件中，事实认定者并非从潜在解释中推论出最佳解释，而是每当有充分似真的符合无罪证据的解释时就应当推论被告人无罪；反之，若存在符合有罪的似真解释，那么就应该据此认定有罪。这一论述表明，尽管帕尔多和艾伦基于最佳解释推论提出相对似真理论，但在解释刑事证明标准时他们并未运用“最佳解释推论”，而是转向了“无似真选择标准（No Plausible Alternative）”。这一标准将排除合理怀疑诠释为一种非比较性的解释路径，亦即主张当且仅当有罪解释是唯一充分似真的解释时才能作出有罪判决，这就导致相对似真理论对于排除合理怀疑标准的解释与比较性质无关。因此，这一标准与最佳解释推论在似真性判断的维度上存在区别。无似真选择标准仅需检验单个解释是否独立满足似真性标准。这种针对单个解释自身表现所进行的绝对判断称为绝对似真性；相对而言，考虑解释之间相互比较的似真情况则被称为相对似真性；而最佳解释推论依赖于对解释似真性的比较和相对判断，属于一种比较性的解释路径。

然而，在指引裁判者考虑和比较不同解释时，似真性的相对判断和绝对判断虽有差异，但并非完全分野，这也就是说绝对判断可转化为相对判断。例如，基于解释A对9项证据的解释与基于解释B对4项证据解释的事实，我们可得出相对结论，即解释A比解释B多解释5项证据。据此，绝对似真性可转化为相对似真性，而基于相对似真性的最佳解释推论可视为基于绝对似真性的无似真选择的拓展。质言之，最佳解释推论不仅适用于相对似真性的判断，还能够解释绝对似真性；它提供了判断似真性的统一框架。因此，我们主张相对似真理论隶属于最佳解释推论的一种方法，并将“无似真选择标准”作为“最佳解释推论”的子类型。

最后，相对似真理论针对刑事证明标准概率化的质疑，针对刑事证明标准概率化的质疑，笔者也曾分析，其根源在于解释主义对高概率裁决模型的两种误解。一是忽视其准确性要求。高概率裁决模型并非仅要求有罪概率足够高，而且还要强调其准确性。此外，叙事性、稳定性和完全性是司法审判准确计算有罪概率所必需的保障，它们蕴含着解释主义。二是忽略其道德判断。从表面看，高概率裁决似乎仅在认识论层面约束司法审判，但实际上它也体现了刑事证明标准的道德要求。为了融合价值诉求，新法律概率主义已突破概率推理的理论桎梏，并提出裁决者作出决策时不仅依赖于其所获得的案件信息，还要结合自身的主观经验以及价值判断。在新法律概率主义的推动下，通过运用贝叶斯理论，我们同样能够基于最佳解释推论来理解和适用刑事证明标准，而该理论也为刑事司法证明提供一套科学的量化工具。

（二）最佳解释推论与刑事证明标准的误解与回应

即便上述相对似真理论和贝叶斯理论可以基于最佳解释推论来排除合理怀疑，但仍然可能存在一些质疑，认为最佳解释推论并不契合法庭场景；在法庭审判中，即便事实裁判者形成最佳解释，该解释也未必能达到刑事证明标准。我们认为，这一质疑源于最佳解释推论中的“坏的问题”（A Bad Lot），而这正是反对最佳解释推论最著名的哲学诘难。“坏的问题”主要涵盖两个方面：一是最佳解释不等同于正确解释；二是“劣中选优”的困境。

在科学哲学中，“坏的问题”往往体现为对任何基于最佳解释推论为真主张的普遍担忧。这是因为在认识论层面，人类受限于时空条件与理论工具无法穷尽所有可能的解释。虽然我们的解释比任何选择解释都更似真且没有充分理由去怀疑它，但仍然存在目前无法想象到的更好解释。据此，古斯塔沃·里贝罗（Gustavo Ribeiro）提出，事实认定者做出的最佳有罪解释，很可能因未来的新知识而被推翻。⑤在他看来，这恰恰凸显最佳解释推论在刑事审判中所面临的潜在难题，但是这一担忧忽略了刑事司法证明的特殊语境。在刑事司法领域，只要有罪的解释是好的并且比任何无罪的解释都要好得多，裁判者即可认定有罪。即便未来新证据可能改变事实认定，也不会削弱当前最佳解释推论在刑事司法证明中的价值；因为法律判决必须基于现有的证据，而不能等待未来可能的更好解释；所以，只要最佳解释推论在当前证据范围内是合理的，它就能为刑事司法判决提供充分的依据。

然而，当有罪解释相较于所有无罪解释都要好得多，被告方能否直接被定罪？若控诉方的有罪解释仅因其他解释更糟糕而被视为最佳，它就未必能达到排除合理怀疑的要求，这就是所谓“劣中选优”的困境。为了应对这一难题，学者们提出了如下解决策略。一是通过引入额外条件来增强最佳解释推论的严格性。例如，利普顿对最佳解释的要求进行修正，提出其本身必须满足充分性标准以解决所谓的“劣中选优”。然而，这种修正本质上是一种针对“坏的问题”而设计的特设性解决方案，与最佳解释推论的核心特征亦即得出相对性的结论并不契合。二是基于有罪解释的稳健性来避免“劣中选优”。稳健性是排除合理怀疑有罪证明的必要条件，强调有罪解释的可靠性。简言之，如果有罪理由缺乏稳健性，那么就不应将被告定罪。相较于其他方案，稳健性在消解“劣中选优”时呈现出三重优势：首先，稳健性作为理论的属性，其本身即是一种认知美德；科学家在评估科学理论质量、在理性理论中进行选择时，应该依赖此种认知美德作为基础判准。其次，无需对最佳解释推论增加修正要求即可克服“坏的问题”。从前述最佳解释推论的推理形式中“到目前为止，基于证据E可获得的潜在解释一共只有n项”可以看出，认真寻找潜在解释即体现了判定有罪的情形具有对于稳健性的要求。最后，通过稳健性解决“坏的问题”进一步揭示了其深层价值：为了增强对于有罪判决具有的稳健性信心，这促使调查人员深入搜寻更多证据并探索其他可能的解释，而这也有助于降低确认偏见所带来的风险。因此，排除合理怀疑证明需要稳健的有罪解释，但是，基于最佳解释推论的有罪情形需要到达哪种程度才可以称之为是稳健的呢？

萨加德的改进学说、约瑟夫森的综合学说、阿玛亚的融贯学说以及贝克斯的混合学说都从各自独特的视角，展现了有罪解释对稳健性的要求。在改进学说中，前提（2）强调的对潜在解释的认真寻找以及前提（3）所提出的“最佳解释是有罪的，而有罪解释比无罪解释本质上更似真”，构成了排除合理怀疑并证成有罪的关键要素。在综合学说中，约瑟夫森不仅要求有罪解释其自身成立的确定性程度，还强调有罪解释相比于其他解释和假设所具有的决定性程度，这两个维度是评判有罪解释稳健性的重要标准。在融贯学说中，阿玛亚基于萨加德的解释融贯，将无罪推定原则视为一种约束机制，要求与无罪相符的解释被优先接受。换言之，若要排除合理怀疑以支持有罪解释，必须确保有罪解释的融贯性具有压倒性优势，该解释才能被采纳。相较于前三种学说，贝克斯的混合学说最独特之处在于，运用论证和故事的混合理论对排除合理怀疑标准进行建模。也就是说，如果有罪解释既符合融贯故事，还得到证据性论证的支持，同时其他竞争解释非常微弱，以至于无法产生合理怀疑，那么有罪解释才具有稳健性，亦即达到了刑事司法证明的标准。值得一提的是，相对似真理论中的“有罪解释是唯一充分似真的解释”标准与高概率裁决模型中的“叙事性、稳定性和完全性”特征都体现了二者对于有罪解释稳健性的要求。

稳健性这一特性的引入不仅解决了“劣中选优”困境，还确保了司法审判对于刑事证明标准审查的严格性。稳健性不仅要求最佳有罪解释相较其他解释本质上更似真，而且还需要具备稳定性等特征，以至于没有充分理由推定我们忽视了足以宣告被告无罪的证据。这种特性促使裁判者在宣告有罪前，必须彻底调查任何可能解释或无罪证据，确保没有错过任何可被解释为无罪的信息。为了实现这一目标，裁判者必须广泛搜集证据、寻找各种潜在解释；这一要求在最佳解释推论框架中得到了充分的体现。因此，我们有理由认为，立基于稳健性的最佳解释推论完全契合法庭场景；在司法审判中，事实裁判者形成最佳解释是能够达到刑事司法证明标准的。

作为司法证明研究的新范式，最佳解释推论在认识论层面有效构建了证据与事实之间的推理框架，并对刑事司法证明标准的内涵进行深度的解析。本文对最佳解释推论的七种学说进行了类型化分析，从最佳解释方法与最佳解释标准两个维度，系统梳理了我国学界目前存在的认识误区并对其逐一展开辨析。在第一个维度中，我们澄清了故事模型和贝叶斯理论都是基于最佳解释推论的方法，由此为事实认定提供了兼具定性与定量的分析框架。在第二个维度中，我们主张相对似真理论属于最佳解释推论的一种方法并将“无似真选择标准”作为“最佳解释推论”的子类型。对刑事司法证明标准的理解和适用问题，我们通过引入具有稳健性的最佳解释推论解决了“劣中选优”的困境。综上所述，最佳解释推论在准确认定事实和合理理解与适用刑事司法证明标准方面展现出了巨大的潜力，这对于丰富我国证据法基础理论、推动刑事司法证明范式的合理化革新具有重要的理论与实践意义。

原载于《南开学报（哲学社会科学版）》2025年第6期