Применение математической теории вероятностей для оценки доказательств. Статистические закономерности

 

ТЕОРИЯ ДОКАЗАТЕЛЬСТВ В УГОЛОВНОМ ПРОЦЕССЕ

 

 

Применение математической теории вероятностей для оценки доказательств. Статистические закономерности

 

Следующим шагом в этом направлении явились опыты использования математического аппарата теории информации для описания процесса доказывания. Количественно информация является величиной, обратной мере неопределенности некоторого сложного события. Неопределенность же события исчисляется на основе вероятностей составляющих его более простых фактов, явлений и т. п. Таким образом, теоретико-информационный подход на этом уровне непосредственно соприкасается с использованием средств математической теории вероятностей.

 

Попытки применить математическую теорию вероятностей для оценки доказательств предпринимались и раньше. Такого рода идеи высказывались как математиками и философами (Лейбниц, Лаплас, Пуассон), так и юристами (Бентам, Уильз и др.). Для правильного отношения к этим исследованиям нужно иметь в виду следующие соображения. Как было показано выше, очень часто выводы из доказательств действительно опираются не на однозначные закономерности, а на приблизительные обобщения (фактические презумпции), имеющие статистическую природу. Надежность этих выводов зависит от того, насколько часто в действительности наблюдается связь между доказательством и доказываемым обстоятельством. В этом нетрудно усмотреть явную аналогию с вероятностно-статистической оценкой существования любых событий (как прошлого, так и будущего). Еще более определенно эта аналогия выступает при индуктивном накоплении многих предметных доказательств.

 

 Ранее было показано, что «случайное» истолкование совпадения многих доказательств одного и того же обстоятельства тем больше противоречит здравому смыслу, чем больше собрано этих доказательств и чем «сильнее» каждое из них. Но вместо ссылки на опыт и здравый смысл, для подтверждения того же вывода о неприемлемости случайного объяснения такого совпадения можно обратиться к умножению вероятностей1. Если известно, что какое-либо событие (например, выпадение герба при подбрасывании монеты) имеет вероятность 0,5 (т. е. при многократном повторении происходит в 50% опытов), то одновременная реализация нескольких таких событий будет происходить значительно реже (так вероятность одновременного выпадения десяти монет гербом вверх равна произведению вероятностей этих десяти событий, т. е. около 0,001).

 

Так как вероятность рассматриваемых событий всегда меньше единицы, то произведение вероятностей (т. е. произведение правильных дробей) представляет убывающую величину, тем быстрее стремящуюся к нулю, чем меньше вероятность отдельных событий п чем больше число перемножаемых величин.

 

Как видим, и здесь усматривается явная аналогия с рассуждением, с помощью которого оценивается совокупность многозначных доказательств.

 

 

Аналогия между точкой зрения здравого смысла на оценку многозначных доказательств и их систем и математическими операциями умножения вероятностей отражает не только их внешнее сходство, но и более глубокое единообразие методов познания. Именно это обстоятельство и наталкивало многих исследователей на поиски способов математической интерпретации процедуры доказывания. Однако все попытки непосредственного, прямого использования математических методов в оценке доказательств оказывались безрезультатными либо подменялись научно-несостоятельными упрощениями, произвольными шкалами оценки доказательств в баллах и т. п. суррогатами'.

 

Объясняется это тем, что для применения точных математических методов необходимы точные количественные характеристики исходных данных, выраженные определенными числами вероятностей всех доказательств, а этих характеристик в распоряжении исследователей не было и нет.

 

Можно ли получить эти данные, в частности, с учетом современного состояния науки и вычислительной техники?

 

Получение таких количественных оценок предполагает статистическое исследование самых разнообразных явлений, действий, поступков, которые могут служить доказательствами. Перечень таких фактов чрезвычайно велик, если не бесконечен. Как было показано выше (стр. 461), определенность доказательства растет с его конкретизацией. Поэтому речь идет не о явлениях, событиях и т. д. «вообще», а по возможности о более конкретных, узких группах событий, явлений.

 

Для установления статистических закономерностей необходимо изучить не одно или несколько явлений данного рода (например, как часто угроза сопровождается убийством), а большое их число.

 

Из сказанного следует, что объем статистических исследований для получения количественных характеристик ценности доказательств очень велик. Не приходится рассчитывать на его практическое осуществление ни в настоящее время, ни в близком будущем.

 

Следовательно, количественный пример, который приводился выше, может служить не более чем иллюстрацией логического механизма, который используется при оценке отдельных доказательств и их комплексов.

Количественные оценки событиям и явлениям человек дает не только с помощью точных измерений и цифр, но и с помощью «полуколичественных» понятий: много, мало, больше, рано, достаточно и т. п.

 

Таким же образом на основе «несчитанной статистики» он сопоставляет вероятность событий, оценивает меру их возможности,  невозможности,  правдоподобия.

 

Эти извлеченные из опыта и наблюдений отдельные «полуколичественные» статистические оценки улик служат исходным материалом для столь же быстрого и эффективного «полуколичественного вычисления» их комплексов при накоплении'.

Ни психология, ни физиология высшей нервной деятельности пока еще не в состоянии подробно и точно описать механизм этой оценочной деятельности. Но нет оснований сомневаться в том, что он весьма близок по своей структуре с той количественной моделью, которая приведена выше. Он протекает чрезвычайно быстро, какими-то путями сокращая длинные рассуждения и вычисления, и тем не менее достаточно точен и эффективен.

 

Следует отметить, что доказывание в уголовном процессе далеко не единственная область, в которой действует описанный путь решения логических задач на основе оперирования правдоподобными умозаключениями и оценочными «полуколичественными» понятиями. Напротив, он чрезвычайно распространен, и большая часть научной и практической деятельности врача, инженера, экономиста, биолога протекает именно в таких логических формах.

 

Таким образом, количественная модель накопления доказательств может служить не более чем наглядной и упрощенной моделью того, несомненно, весьма сложного процесса, который протекает в мозгу человека в ходе оценки доказательств 1.

 

Наконец, важно предостеречь против неправильного, антинаучного использования понятия вероятности в сфере судебного доказывания в целях снижения требований к обоснованности выводов суда и оправдания произвола. Как правильно отмечалось в литературе, многие буржуазные юристы, стремясь развязать руки реакционной юстиции в борьбе с прогрессивными элементами, доказывали, что человеческое познание вообще, а в судебном процессе в особенности не может достоверно устанавливать факты, что оно принципиально ограничено лишь предположительными выводами и большего от него требовать нельзя. Разумеется, это неверно. В таких рассуждениях строгое научное понятие вероятности подменяется обывательским, вульгарным его истолкованием в смысле: «Может быть так, а может быть и наоборот».

 

Математическая теория вероятностей дает полную возможность описать процесс последовательного перерастания вероятного знания в достоверное. Достоверным событием эта теория признает такое, вероятность которого равна 1. В ходе доказывания в уголовном процессе происходит такое же последовательное увеличение надежности выводов — сначала предположительных и правдоподобных, а затем на завершающей стадии процесса — достоверных. Никаких теоретических, научных препятствий к этому нет.

 

Традиция обыденного языка связывает термины вероятности и достоверности с разными уровнями надежности и обоснованности утверждений. Нет никакой необходимости отказываться от такого привычного словоупотребления, поскольку оно не противоречит представлению о переходе вероятного, правдоподобного знания в достоверное.

 

С философской стороны постепенное возрастание вероятности выводов, основанное на проверке и накоплении аргументов, представляет количественное возрастание надежности знания, которое при достижении известного уровня переходит в новое качество — достоверное знание.

 

В дедуктивной логике, а также в некоторых других строго формализованных, абстрактных, главным образом математических, науках пользуются понятием достоверности в особом, формальном смысле. Отвлекаясь от источников сведений, от точности й способов измерения, от всевозможных привходящих обстоятельств, осуществляют над «очищенными» таким образом данными по строгим правилам определенные операции и получают строго однозначный, «автоматически» следующий вывод. Такой вывод появляется сразу, его надежность не возрастает постепенно и не меняется по ходу исследования. Вне пределов названных систем понятие формальной достоверности лишено смысла.

 

Напротив, в сфере естественных наук, техники, равно как и в сфере доказывания в уголовном процессе, обоснованность выводов имеет иную, содержательную природу. Эти выводы, основанные на всестороннем исследовании предмета, на учете и сопоставлении всех исходных данных, их источников и результатов проверки, — содержательно достоверны.

 

 

К содержанию книги: Учебник 1973 года: "ТЕОРИЯ ДОКАЗАТЕЛЬСТВ В СОВЕТСКОМ УГОЛОВНОМ ПРОЦЕССЕ "

 

Смотрите также:

 

теория доказательств.  Оценка доказательств  обнаружения доказательств  что не может быть доказательством  доказательство