【哲學S03E07】「死亡之握」的黑魔法真的存在？ 類比、因果推論的功能及注意事項
上一集我們介紹了歸納推理中非常重要的推論形式──「枚舉歸納」，想知道日常生活中常使用的歸納法嗎？錯過的聽眾朋友們記得回去收聽喔！今天我們要來談談另外兩種常見的歸納推理：類比論證（argument by analogy）以及因果論證（causal argument）。
類比論證
我們先從「類比論證」開始介紹。想像底下的情境：
老師正在與小明討論大學畢業之後的人生規劃。由於小明對自己的未來沒有信心，老師為了鼓勵他，於是舉了小傑當例子。老師說：「小明你不用擔心，你看看已經畢業的學長小傑。他功課好、態度積極而且做人謙卑，這些優點你也都具備。既然他現在事業很成功，你還擔心什麼？」
在這個例子中，老師給了一個論證來說明小明也會跟小傑一樣在事業上有所表現。老師是怎麼論證的呢？老師先解釋小明與小傑有很多共通點；在這個基礎上再進一步說明：因為小傑事業很成功，那小明以後的事業應該也會像小傑一樣成功。老師的這個論證就是一個標準的類比論證。當某人提出一個類比論證時，他的目的是想要說明某事物有某個性質，於是他舉另外一個事物來做比較，指出由於兩者有共通點，加上被比較的事物具備論證者想要證明存在的性質，因此結論就是原本的事物應該也具有該性質。
類比論證是很常見的一種歸納推理，那麼我們應該如何評估類比論證的強度呢？在此有幾個判準可供依循。首先是「相關相似性」（relevant similarities）的多寡。所謂的相似性指的就是被比較的兩個事物間的共通點。為什麼要強調這些相似性必須「相關」呢？這個「相關」指的是與結論的相關；也就是說，能否拿來支持結論。例如，在剛剛老師的論證中，假設小明與小傑兩人都喜歡穿綠色的衣服。這點的確是一個相似性，但卻不是相關的相似性。因為穿什麼顏色的衣服似乎與事業能否成功沒有關係。
老師的論證提到其他的相似性，功課好、態度積極以及做人謙卑，這些與事業成功有關嗎？似乎是有的。當然，這些相似性各自可以支持結論到什麼程度，都有再討論的空間；重點是這些因素的確是相關相似性。相關相似性愈多，整個論證的強度當然就愈強。
為了幫助理解，我們可以再多看一個例子。
假設你跟朋友在討論機器人，朋友認為機器人有情感，你問他為什麼？他說：「機器人跟人一樣都能動，而且會解題也會下棋。既然人有情感，那機器人當然也有囉。」這個類比論證能成立嗎？我們可以來檢視這個論證的前提是否提到足夠的相關相似性。
機器人與人類第一個相似性是「會動」，但它顯然與有沒有具備情感並沒有關係。怪手會動、掃地機器人也會動，但兩者都沒有情感。第二個相似性是「會解題」，但電腦或電子計算機也會解題；顯然，會不會解題與能不能具備情感也無關。最後一個相似性是「能夠下棋」。前陣子轟動一時的AlphaGo也會下棋，但應該不會有人認為AlphaGo具備情感。看起來這個論證提到的三個相似性與能不能具備情感都無關，不會是類比論證要具備的相關相似性。因此，這個論證是非常弱的。
「教小孩和教狗一樣啦」？
第二個評估類比論證強度的判準是「相關差異性」（relevant dissimilarities）的多寡。這裡所謂的差異性，就是被比較的兩個事物間的不同點。這個差異性必須是相關的，也就是必須會影響到結論。再拿老師的論證為例。假設小明平常出門喜歡穿綠色衣服，小傑喜歡穿黑色的衣服，這的確是一個差異性，但它相關嗎？顯然沒有。前面說過，喜歡穿什麼顏色的衣服與事業能否成功無關。但如果小明是個很沒有野心的人，小傑卻是野心勃勃，這就會是一個非常關鍵的相關差異性。縱使小明具備了一些可以讓事業成功的條件，例如功課好、態度積極以及做人謙卑，但光是沒有野心這點，可能就會讓他難以在事業上發光發熱。相關差異性愈多，原本的論證強度就會愈被削弱。
如果被比較的兩事物有關鍵差異或是沒有足夠的相關相似性，這樣的類比論證可說是犯了「錯誤類比」（faulty analogy）的謬誤。假設你跟朋友在討論怎麼帶小孩，朋友跟你說：「教小孩就跟教狗一樣，賞罰分明就會聽話了。」在這裡，朋友想說的是小孩跟狗有相似之處，可能包括智力程度還有與養護者間的親密關係；既然對狗賞罰分明牠就會聽話，那對小孩應該也是。朋友的這個論證很可能會成為錯誤類比，因為狗跟小孩有關鍵的差異，後者有自主意識及反思能力，前者卻沒有。這項重大差異足以使得整個類比變得不恰當。
第三個評估類比論證的判準是案例多寡。類比的案例愈多當然就會愈有說服力。回到老師的論證。如果老師能再舉出更多其他學長的例子，而這些案例也都具備相同的相關相似性，這樣論證的強度就會大大增加。
最後一個評估類比論證的判準是案例的多樣性（diversity among cases）。再拿老師的論證來當例子。假設老師能夠舉出許多小傑之外的案例，這些案例不只包括畢業的學長，還包括別間大學的學生甚至沒上大學的學生，而且這些學生是不同性別、來自不同科系，這樣論證的說服力就會大大提升。因為這些案例除了滿足相關相似性的條件之外，還十分多樣化。這種多樣化證明了那些相關相似性與結論要論證的性質之間有強烈的連結，不是偶然發生的。
上述四個判準是我們在判斷類比論證的強度時可以綜合考量的。並不需要每個判準都滿足才算是強歸納，但滿足愈多，論證的強度就愈強。
因果論證
除了類比論證，還有一種重要的歸納推理稱為「因果推理」。很多時候，我們會想知道事物間的因果關係，是什麼導致了某件事情發生？例如，古代的人觀察到，打雷總是發生在閃電之後，因此就認為閃電是造成打雷的原因。當某個主張涉及事物的因果關係時，這個主張就叫做因果主張（causal claim）。這時，我們如果進一步提出理由來支持該主張，我們就有了一個因果論證。在這樣的論證中，我們試圖針對某個結果，就其發生原因提出最有可能的解釋。
哲學家彌爾（John Stuart Mill）提出了幾種方法來辨別因果關係。第一種叫做「一致法」（method of agreement），讓我們用一個例子來說明。
假設你與某個社團的人每個月都會聚餐一次。社團中有一位成員某甲有時候沒有來聚餐。在好奇心驅使之下你想學學名偵探來推理他缺席的原因，於是你開始觀察某甲出席的狀況。從聚餐的對話中，你得知一些某甲可能沒來的原因，包括要工作、要照顧小孩、隔天要早起遛狗以及與某甲不合的某乙有出席聚餐等等。你進一步發現，在你觀察出席狀況的這幾次聚餐中，每次某甲缺席的時候，都是他隔天要早起遛狗的日子，沒有任何其他因素發生在他缺席的時候。因此你得到的結論就是，隔天要早起遛狗很有可能就是某甲缺席的原因。這樣的推論就是一致法的運用。
第二種方法叫做「差異法」（method of difference）。跟一致法不同，我們要找的不是每次都有出現的因子，而是在個例間有差異的因子。假設你觀察到，當某甲隔天不需要早起遛狗時，他就會出席聚餐，那你可能就會認為隔天要早起是某甲缺席的原因。
但事情並不總是如此順利，當我們分別使用上述兩法時，可能會得出多於一個的因子。例如，當我們使用一致法時，與某甲缺席一致的因子可能會有隔天要早起遛狗以及白天有工作這兩個因子，此時一致法無法告訴我們哪一個才是可能的原因。這個時候可以與差異法併用。假設應用了差異法之後，我們發現某甲有來的時候，他白天有工作，但是隔天不用早起遛狗。這個時候白天有工作這個因子就可以被排除掉了。這種方法叫做「一致與差異併用法」（joint method of agreement and difference），這比單單只使用一致法或差異法來得更有效。
最後，還有一種方法叫做「共變法」（method of concomitant variation）。當我們觀察到兩事物有共同變化的關係時，彼此間很有可能就有因果關係。例如，若我們觀察到抽愈多菸，罹患肺癌的機率便提高，抽愈少則降低，那麼我們便能推斷抽菸很可能是導致肺癌的原因。
當然，上面這些方法都不是萬靈丹，都有出錯的可能。一個很麻煩的地方就在於，很多時候，我們無法考慮到所有可能相關的原因。例如上面提到聚會的例子，導致某甲無法出席的可能原因真的只有四種嗎？在實際的狀況中，恐怕還有更多，但我們無法一一想到或找出，有可能是因為找得不夠仔細，也有可能我們無法知道更多。
另一種導致我們做出錯誤因果判斷的原因是忽略了「巧合」的可能性。巧合是確實存在的。假設你對某人懷恨在心，於是用了黑魔法對他下詛咒，結果那個人隔天就被車撞死了。從旁觀者看來，可能會誤以為真的有黑魔法存在，但有可能真的是巧合！我們總是會認為：「哪有這麼巧的事？不可能是巧合。」但機率再怎麼低都還是有可能發生的。
在下一集的節目中，我們要談談最後一種歸納推理：最佳解釋推論。有一件謀殺案發生了，請來三個偵探調查，結果三個偵探都提出破案解答，誰才是對的？最佳解釋推論將告訴你答案。想了解這些有趣的內容，歡迎繼續收聽下一集。我是主持人林斯諺，我們下次再見。
參考書目
Vaughn, L. 2013. The Power of Critical Thinking. New York: Oxford University Press.
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