第三章 通过理性信念悖论理解证据法
英文版序言：本章分析和解决了两个认识论悖论——抽彩悖论和前言悖论，以及它们的法律衍生品——逃票者悖论、蓝色公交悖论、两个证人悖论和院中囚犯悖论。这一分析将证据法的基本功能界定为：在不确定状态下分配错误风险。这里放弃了传统的将证据法看作旨在促进发现真相的观点。尤其是，第三章发展出了可以消除悖论的最大化个别原则。这一原则具有许多特征，它们在民事和刑事司法中有不同的应用。第三章指出，这些特征分布在两个维度上：认识论维度和道德维度。在认识论维度上，最大个别化原则促进了事实认定。在道德和政治维度上，这一原则分配着错误风险。该原则在完成了第一个角色后就会承担第二个角色：认识论罢手处，道德接手。在这一维度上，最大个别化原则与功利主义的错误风险分配相竞争。第五、六、七章将分析竞争结果，该结果是多样化的。
一、概论
证据的充足性=质的维度+量的维度，理想状态不可达，代之以可行性标准。错误风险在事实认定过程中无处不在，其分配标准不可能是认识论性质的，而位于政治道德领域。因而证据法是一个结合了道德和认识论两个方面理由的领域，在其中认识论罢手后，道德接手。
二、概括和悖论
司法裁判事实认定是建立在出自事实认定者一般经验的概括，或者说是源于经验的概率推理基础之上的，这样的概括是不可或缺的。
此种推理的两个基础特征要素：概率和演绎。概率是指事实认定只是很可能，而并非确定，其所表达的是一般、但非普遍性的事件。演绎是指事实认定这将概括与单个事件联系起来的方式是演绎性的，将单个事件归于这些常规性下，从而使概括变成“涵盖的一致性”，不包含非典型事实的单独事件被归类为“典型”，概括自身也从而变成不需要特别适用理由的规范。但是，这些概括本身是概率性的，并不完全可靠，不可对其过分依赖。
概率性演绎给司法裁判带来的根本性难题：用抽彩悖论和前言悖论阐释。抽彩悖论说明的难题是从无知创获知识，无差别对待的消极知识与认定者所掌握的积极知识相悖。前言论说明的难题是怀疑不可消泯。这些难题说明，事实认定者遵从的某些基本且不容置疑的原则在逻辑上的不一致。其紧张关系源于三个命题：①如果一个事实主张高度可能为真，则接受它作为决策根据是理性的；②如果接受p作为决策根据，和接受q作为决策根据，都是理性的；那么以“p且q”作为决策前提，也是理性的；③根据逻辑上相矛盾的几个事实命题做出决策，总是不理性的。上述两个悖论违反了命题③。要避开这些悖论，采用“基于概率的部分信念标准”，但是这个方法也会产生新的问题，后文详述。
三、论证的概要
本部分对本章论证的内容进行了简明的概括，见书P83-P88.
四、抽彩悖论和前言悖论
抽彩悖论和前言悖论的益处在于，其消除了环境偶然性的因素，从而可以观察情境本来的模式。
将抽彩悖论和前言悖论转化成司法事实认定悖论，这两种推理都是有所欠缺的。抽彩悖论使得认定者一般地相信一个非普适性、以经验为基础的概括，属于从无知中创造知识，即使是结论的反面也不能排除是正确的可能。前言悖论则使认定者进退维谷，全部相信则违反预先警告，从而“从无知中创造知识”，这种知识在认识论上是站不住脚的；全部不信则违反使针对每个证人产生的怀疑足以阻却任何的事实认定裁决，而相信一部分也无法做得更好。
何以摆脱困境？概率理论提供了一个出路：事实认定者只需要用他们过去经历的事件的相对品读，莱夫于每一个证人以相当程度的可信性。其统计学基础为“不充分理由原则”或称“无差别原则”，即一个假定：从长远来看，在能够获得这些遗失信息的相似案件中，证实相关假说的实例数量与驳斥相关假说的实例数量大致相等。由于具体个案信息的匮乏，推理者人为地在不积极识别具体个案中归属种类的特征的情况下，将案件放入该统计库中。
但是，频率论概率测量是专断的，频率论框架未能提供一个在认识论上令人满意的对概率论演绎难题的解决方案。威廉·尼尔证明了无差别原则的荒唐，而为了避免荒唐，无差别原则只能适用于那些具有同等具体性程度的事实情境，即抽象的情境。但是，将实际的事件构造成抽象的情境存在问题，其在操作上善变，在认识论上不真实。同时，对事实认定者信息基础的连续扩张将逐渐以“差别原则”替代“无差别原则”。
逃票者悖论、蓝色公交悖论、院中囚犯悖论说明，它看起来满足了所适用的（民事或刑事）证明要求，然而，若做出承担法律责任的判决，将会明显违反直觉。由此，裸统计证据失去作为司法裁判中事实认定之根据的资格。这样的证据不能用于司法事实认定，因为其属于从无知中创造知识。
两个证人悖论说明，相互补强的证人的证明力降低了，这是一个显然反常的结论。这种反常与前言悖论展现出的怀疑不可消泯现象紧密相关，这个对怀疑的反常积累，与从无知中创获知识是类似的。第五、第六部分将会发展出一个消除这些反常性的事实认定机制。
五、证据分量与个案具体化
概率评估包含两个维度，一个是概率评估所计算出的几率，另一个是概率评估所依赖的证据支持度。事实认定者对概率评估的理性依赖，同时取决于概率评估有多高，以及它的证据根据有多强。概率评估以其证据作为条件，证据基础越牢固，评估也就越牢靠。由此，各种概率评估在分量上是不同的，这取决于支持它们的证据的丰富程度。
分量：证据根据标准。此标准说明，一个概率评估的相对强度或力量取决于支持它的证据所涵盖的事实范围大小。概率评估获得更大程度的证明，即比其他评估更有分量。
分量标准引出了个案具体化要求——当将概率评估用于单个事件时。由于具体个案正据的整体缺失，以及缺失证据具有倾向性，因而个案化概率评估的分量可能不高。
这种不确定状态下的事实认定框架消除了抽彩悖论和前言悖论以及它们的衍生物——事实认定者没有掌握单独一次抽彩的证据，因而对其没有发言权，不能接受“每一次特定抽彩不会中奖”的命题为真，因其不具有高度可能性；在前言悖论情形中，阅览者只能一般性地言及书中可能有错误的可能性，这种认识论限制阻断了抽象统计学怀疑的增值扩散。
认识论是对知识的评价性理论，而非对行动的规定性理论。分量标准要求，一个偏好有稳固证据支持的概率的事实认定政策，无法容忍无分量的证据。这样的政策同样适合于实践推理。当缺乏证据时，证明责任可避免僵局。
分量标准可以消除逃票者悖论、蓝色公交悖论、院中囚犯悖论——根据统计的概率评估的主张分量不高，因而不能认定该事实。
分量标准消除两个证人悖论——该悖论错误界定了原告为胜诉而应证明的东西。对这一问题进行概念化分析，阻止了抽象统计学怀疑的扩散，这些怀疑附属于无证据证明的假设情境。最终原告因证据相互补强得以赢得诉讼。
一个例子：State v Skipper，证据组合的结果，合力补强，排除合理怀疑，证明Skipper犯罪。
附到概率评估上的证据分量，不仅决定了概率评估的相对力度，还影响着概率评估所针对的事实主张的内容——如果代证主张在性质上是一般化的，其分量取决于包含各种诚实和不诚实证人的实例的性质和数量；如果待证主张是个案具体化的，其分量则取决于与某证词具体相关的证据所能涵盖指控的程度。将概率归属给单个事件，总是需要有个案具体化证据的支持，这样才能变得有分量。
由此，一个新的考察结论：引入一个相关的信息，使得事实认定者能够做出较之前更加有分量的概率评估，也提炼并修改了待证主张的内容，这一待证主张在证据信息能够允许的范围内较之前更为精确，且最终最为精确、更详尽、更个案具体化、更有韧性、更接近确定性。遵循严格的分量标准，使得这种修正过程既难以避免又十分可取。根据这一标准，附属在单一事件命题上的中等程度的概率评估，其分量总是不足以依赖。
但是，这一结论不能扩展适用于关于一般事件种类的命题。而裁判者们并不贯穿这一类案件。
要注意，在民事诉讼中，由于对证据分量和个案具体化的硬性要求排除了其主张处于中间范围的概率，对民事审判遵循优势证据标准提出了一个难题，后文将详述。
抽彩悖论和前言悖论中都有一个非认识论维度——政治道德维度，即对错误风险的分配。由于决策者们没有认识论上的充分基础来进行零风险的事实认定，对错误风险的分配填补了这个认识论空白，这种填补是由政治道德限定的。正是由于这种填补没有一个统一的理论框架，由此引发的不确定性促使它盲目地、不恰当地附属于认识论领域中，被认识论维度所遮蔽。
六、最大个别化原则
（“无利害关系的证人”之例贯穿始终）
概率评估和分量的双重标准在司法中难以被适用，这是由于，大量使用基于一般经验的概括的司法事实认定，经常诉诸违反分量标准的概率演绎，这种违反往往是不可见的。虽然经验可作为该概括的证据支撑，但是，分量不足的问题系统地伴随着概率演绎，这些论证缺乏证据知识，也不能满足个案具体化的要求。
事实认定是两类不同的证据的相互作用：基础的证据+推论的证据/二阶证据。
证据：一项事实认定者能够从其中推论出某些额外信息的信息。一项信息要成为证据，必须引导事实认定者法西安某些新的信息。
基础性证据与推论性证据的区别：
1.功能的区别。推论性证据是通过将自身转化为概括和涵盖的一致性来做到便利新案件中事实认定的。推论行证据从常识和经验中提取出普遍规律性，反过来又进一步促进了经验的常识的强化。基础性证据则只能证明自身的存在，需要推论性证据方能认定案件事实。
2.信息领域不同。基础性证据总是个案具体化的。推论性证据/二阶证据在性质上总是一般化的。推论性证据指出了反复出现的规律性，将其转换为概括，并通过将基础性信息转换问证据来推动推论过程向前发展。事实生成型论证：推论过程=基础证据+相关概括。
这种事实生成型论证的争议和分歧：关于概括的范围和边界问题。以下为事实生成型论证的争议：
事实生成型论证的分量取决于三个因素：它所依赖的基础性证据、它使用的概括、它通过结合基础性证据和概括所产生的对新事实的推论。其中，基础性证据问题最少，概括的因素本质上也没有问题，而在最后一个因素方面，问题最大：
事实生成型论证起作用的范围，是一个没有被过去经验解释说明的新领域，该论证将概括与新的事实情境相联结。概括本身只在一定程度上影响着该论证的分量/认识论分量，而该论证的分量，关键取决于概括和基础证据分别展现的事实类型之间的相似性。这时，由于个案证据的缺失，这种确定性无法获得，那么，当前案件中实际存在的事实，是否与所适用的概括的事实类型契合，是不得而知的。
这种基础证据和概括的永久不完整性，使得事实生成型论证本质上是推测的。一旦遗失的证据被找到，那么这一论证很容易被推翻。要反驳这一驳斥，每一个事实生成型论证都要包含一个关于其自身韧性的主张——即使找到了所遗失的具体个案证据，也不要求事实认定者修改他们关于证人可信性的最初结论。但是，这一概括是一个反事实情境的设定。对此事实认定者完全无知，其概率也不可获知。这就属概率演绎难题的实质：
概率演绎难题的实质：其问题在于，概括的确证度构成了概括的归纳支持度，确证度是一个经验问题。然而，事实生成型论证却主要是演绎性的，这种推论过程缺乏经验的支撑，因而无法依靠经验性的概率。事实生成型论证面临着不可控、不可计算和规制的认识风险，这不同于基于经验的概括只涉及可知、可控的错误风险。
总结：事实生成型论证难以被计算和规制，这种论证要求事实认定者对所缺失的具体个案证据在于给完全假设性的事实认定场景中可能产生的影响进行反事实评估。在该假设场景中，这些证据是已知且可用的，而在现实中它是未知且不可用的。
事实生成型论证面临开放性的问题：为了守住理性的界限，事实认定者们只能使用过去的经验。其思维过程分为三个步骤：首先，将每个可能的假设（“前因”）添加到现有的证据和概括中；第七次，为了维持事实认定中的逻辑一致性，在不修改前因中的假设概念的前提下做出调整；最后，阐述所产生的事实命题并确定它们的概率。其中，第一个步骤存在问题，因其包含一个本质上不确定的认识风险——缺失的具体个案证据的不可得性，使得存在多个可能的概括，就此引发不确定性。
由此，为了克服开放性问题，需要设置一个信息闭合口——最大个别化原则（PMI）。
最大个别化原则的具体要求：1.事实认定者必须接受和考量所有与本案有关的具体个案证据；2.除非生成事实认定的论证，以及该论证所依赖的证据，经受且通过了最大个别化检验（刚性、实践性标准），否则事实认定者不能做出任何不利于诉讼一方的事实认定。
最大个别化原则对事实生成型论证的补救：最大个别化原则是一个刚性、实践性的检验标准，依此，事实生成型论证及其背后的论证和概括，都需要接受相关性和真实性的实践性检测，从而，该论证的反对方能够检验其对当前案件的适用性。这也是为什么在普通法系中，民事审判中的优势证据即可使原告胜诉，只要原告的证据向PMI之下的恰当性检验开放。
按照最大个别化原则，裁判者应区分两类事实：事实认定者能够通过PMI程序检验的问题、不受PMI程序检验的问题。对前一类问题，裁判者可以裁判；对后一类问题则不能，依据证明责任，由负有证明责任的一方当事人承担不利后果。
抽彩悖论呈现出PMI的完全对称的不适用性，前言悖论则表现为PMI的不对称的可适用性，二者存在区别。事实认定者能用PMI程序检验的假说，不会引起这样的问题：将正面的概率分配给了无证据证明的、未受PMI检验的情境。
经受PMI充分检验的事实主张，兼具可检验性和不开放性。充分的检验是事实认定者们的最佳选择，以此为基础，事实认定者得以在认识论意义上有权假定一个信息闭合口，确立了事实生成型论证所需要的稳定性，排除了一大部分概括，从而恰当地决定相关概率并做出裁判。
由此，最大个别化原则PMI消除了概率演绎的问题（概率演绎确定了概括与个别案件的联结，这种联结是未经证明的，因而是假定的），解决了伴随着事实生成型论证的难题，其使得个案具体性在可行的限度内最大化，为将个案的事实类型归类到具有相似事实类型的概括之下提供了认识论支持。
仅仅是由PMI提供一个认识论支持，事实认定难题并不会因此得到解决。除此之外还有政治和道德方面的问题需要解决。
PMI对错误风险的分配：审查后被取消资格的事实主张，既包括案件最终事实，也包括一些中间性的主张，这些主张与它们所依靠的基础证据一起被取消了资格，这些证据不可采。这种排除便将错误风险分配给了该证据的举证方，而有利于对方。
由于PMI最终是关于错误风险分配的，司法裁判中的风险分配是一个道德和政治选择，所以PMI需要具有政治和道德上的正当性。
那么，PMI何以具有政治和道德上的正当性？ 因为：
1.PMI阻止了证据的片面性——证据必须接受审查，否则是片面和不可采的——由此促进了错误风险分配中的平等性。
2.通过使每个事实生成型论证经受全面的个别化检验，PMI揭示了伴随着相关事实主张的怀疑，从而保护无辜被告人不被错误定罪；而通过个别化检验否定检方证据的可采性，进一步保护无辜的被告人。
3.PMI决定了豁免于各种被强加的错误风险，而这些风险应当被分配给民事或刑事诉讼中的当事人。
本章最后，作者提出了对最大个别化原则的谦抑化使用，社会在追求一些功利目标时可能会提出一些其他的错误风险分配的方式。作者并不主张任何一种分配事实认定错误风险的规则和原则是唯一正确的。但是，作者主张：这些规则和原则是必要的，事实认定必然会被政治道德所驱动。