因果关系理论的局限

李泽健

 

传统的因果关系理论可以说是一把双刃剑，它在帮助我们认识世界解决问题的同时亦给我们带来了不少的麻烦和灾难，这其中的一个主要原因是由于理论本身不完善存在着缺陷造成的，另一方面是由于人们对理论理解不深刻，没有掌握了相应的理论使用方法而造成的。

过于强调因果关系的普遍性、客观性和必然性

我们很多人对因果关系的理解就是只知道因果关系是普遍的、客观的、必然的，不知道因果关系理论的局限性，不了解因果关系的复杂性，更是不知道也没有掌握了确定因果关系的方式方法。这就导致了我们很多人在解决问题的时候，就是只知道找原因，只知道坚持认为自己找到的原因就是客观的、必然的、真的、对的，从而固执己见，引发了很多矛盾和冲突。

我们通常理解的因果关系的普遍性、客观性、必然性是这样的：

一、普遍性

因果关系的普遍性指的是，在自然界和人类社会中，任何事物和现象的产生和发展都有其原因，也都会产生一定的结果。换句话说，没有无因之果，也没有无果之因。因果关系是普遍存在的，它贯穿于整个宇宙和人类社会之中。这种普遍性体现了事物之间的普遍联系和相互作用，是哲学对事物发展规律的深刻认识。

二、客观性

因果关系的客观性是指，因果关系是客观存在的，不以人的主观意志为转移。无论人们是否认识到或承认这种关系，它都客观地存在着。人们的因果观念只是对客观因果关系的反映，是主观对客观的认识和理解。因此，在哲学上，我们强调因果关系的客观性，认为它是事物本身所固有的属性，不依赖于人的意识或观念而存在。

三、必然性

因果关系的必然性是指，在因果关系中，原因与结果之间存在着一种必然的联系，即当某种原因出现时，必然会导致某种结果的发生。这种必然性体现了事物发展的内在规律和趋势，是事物发展过程中的一种必然现象。在哲学上，我们承认因果关系的必然性，认为它是事物发展的根本动力所在。同时，我们也认识到，在因果关系中还可能存在着偶然性，即某些因素的出现和变化可能会干扰或影响因果关系的实现，但这种偶然性并不否认因果关系的必然性。

因果关系理论是有争议的

实际上，远远不像我们一些人认识的那样简单，不管是在哲学上还是在科学实践中，被主流和我们大家所普遍接受的因果关系理论并不像我们想象的那样可靠，它的客观性、必然性并不是我们想象的那样确定无疑，而是存在着很大争议的，有很多哲学家或学术领域的研究都是质疑或者否定因果关系的客观性和必然性的。

 

下面是大语言模型文心一言和豆包对相关问题的回答，我把它们的内容综合如下：

问：历史上有哪些学派或者哪些领域的研究质疑因果关系的客观性和必然性？

答：以下是历史上一些质疑因果关系客观性和必然性的学派和领域：

哲学领域

• 怀疑主义学派：该学派的哲学家对各种知识和认知的确定性都持怀疑态度，自然也包括对因果关系的客观性和必然性的质疑。他们认为人类的认知能力有限，无法确切地把握事物之间的真实因果联系，我们所认为的因果关系可能只是基于表面现象的主观臆断，而非客观存在的必然联系。
• 经验主义学派中的休谟：大卫?休谟认为因果关系并不是一种能够通过理性或逻辑推理得出的必然性，而是基于人类经验和习惯形成的信念。他指出我们对因果关系的认知是通过多次观察到事件的先后相继而形成的一种习惯性联想，但这种经验的重复并不能保证因果关系的必然性。例如，我们总是看到火伴随着热，但并不能从逻辑上证明火必然导致热，只是基于过去的经验形成了这样的主观期待。
• 康德的先验哲学：康德虽然不完全否定因果关系，但他认为因果性、必然性、规律性等是悟性的先验的思维形式，而不是客观事物本身所固有的属性。这意味着因果关系在一定程度上是人类认知结构赋予世界的一种形式，而非客观世界的自在之物所具有的必然联系，从而对因果关系的纯粹客观性提出了质疑。
• 马赫主义：马赫断言自然界既没有原因也没有结果，否定了因果关系的客观性。他认为科学的任务只是描述感觉经验之间的关系，而不是去探究事物之间的因果联系，将因果关系看作是一种主观的、非客观的概念。
• 维特根斯坦的观点：维特根斯坦也质疑因果关系的客观性和必然性。他认为，因果关系不是能在世界中直接观察到的事物，而是人们在描述事件时所给予的一种解释方式。他称“相信因果关系是迷信”，并认为因果关系只是基于人们后天对事件序列的一种描述和解释模式。
• 形而上学领域：形而上学对因果关系的探讨较为深入，其中一些观点质疑其客观性和必然性 。比如，在探讨世界的本质和存在的原因等问题时，对于因果关系是否是客观存在的以及是否具有必然性，不同的形而上学家有不同的见解。一些形而上学理论认为世界的本质是不可知的，或者存在着超越因果关系的更高层次的规律或原则，从而对传统的因果关系的客观性和必然性观念构成挑战。
• 实用主义、现象学、后现代主义等哲学流派：这些哲学流派也对传统的因果关系提出了质疑。它们认为，因果关系可能并不是一种普遍存在的客观规律，而是受到各种主观和客观因素的影响，具有相对性和多样性。

自然科学领域

• 量子力学：在量子层面，一些现象似乎挑战了传统的因果关系观念。例如，量子的不确定性原理表明，粒子的某些物理量（如位置和动量）不能同时被精确确定，这使得粒子的行为具有一定的随机性和不可预测性。这种随机性似乎与传统因果关系所要求的必然性相冲突，因为在经典力学中，只要知道了物体的初始状态和受力情况，就可以精确地预测其未来的运动状态，但在量子力学中，这种精确预测变得不再可能，从而引发了对因果关系必然性的质疑 。
• 复杂性科学：该领域研究的是复杂系统，如生态系统、社会经济系统等。在这些复杂系统中，因果关系往往是非线性、多层次和相互交织的，很难确定单一的原因和必然的结果。一个微小的因素可能会在复杂的相互作用下引发巨大的变化，而相同的原因在不同的情境下可能会导致不同的结果，这使得因果关系变得难以捉摸，挑战了因果关系的简单客观性和必然性观念 。

社会科学领域

• 社会学：社会现象的复杂性使得确定因果关系变得极为困难。社会事件往往受到众多因素的影响，包括个体的行为、社会结构、文化背景、历史传统等等，这些因素相互作用、相互影响，很难从中梳理出清晰的因果链条。例如，对于社会不平等现象的产生原因，不同的社会学理论会从不同的角度进行解释，如阶级结构、文化差异、教育机会不均等，而且很难说哪一个因素是导致社会不平等的唯一原因或必然原因，这体现了对因果关系客观性和必然性的质疑。
• 经济学：经济系统也是一个复杂的动态系统，经济现象之间的因果关系难以准确界定。例如，经济增长与通货膨胀、失业率之间的关系就非常复杂，不同的经济理论和模型对它们之间因果关系的解释也不尽相同，而且在实际经济运行中，相同的经济政策在不同的时期和不同的国家可能会产生不同的效果，这说明经济领域中的因果关系并非是绝对必然的，而是受到多种因素的制约和影响 。

因果关系的客观性、必然性是无法证明的

很多人可能都不知道，尽管我们普遍认为因果关系具有客观性和必然性，但是在理论上我们是无法证明因果关系的客观性和必然性的。在以前的文章中我们已经详细讨论过这个问题，这里就不再赘述了。

科学上确定因果的方法是复杂的

每一种理论都有它特定的适用范围和条件，我们不能随意解读或滥用。因果关系理论也不例外，它在哲学、逻辑学和科学上有着系统、严谨且精细的确定方法。这些方法通常包括严格的实验设计、数据分析、逻辑推理等步骤，以确保所确定的因果关系具有可靠性和有效性。换句话说，严格来说，只有按照这样的方式方法确定的因果关系，才能称之为因果关系理论中所称的因果关系。

在日常生活中，我们很多人都是凭着个人的主观感受或简单的逻辑推理来判定事物之间的因果关系的。如果按照专业且严谨的方法来评判，我们所说的很多因果关系，我们所找到的很多原因，大多不符合理论的要求，只能算是基于个人认知所形成的一种看法，只能算是自己定义的或者自以为是的因果关系或者原因，称不上是理论层面认可的因果关系或者原因。我们的很多专家之所以后来都变成了“砖家”，就是因为他们对因果关系理论的理解过于肤浅，以为根据网络上搜集到的一些资料或者新闻报道就能分析出事情的因果关系，就能分析出事情的“真相”来。

下面是大语言模型文心一言回答的科学上确定事物之间因果关系的方法：

在科学研究中，确定事物之间的因果关系是一个复杂但至关重要的过程。科学家们通过多种方法和手段来推断和验证因果关系，以下是一些关键的方法：

一、基于逻辑和统计的推断

1. 时间顺序：

o    因果关系中，原因必须先于结果发生。这是判断因果关系的基础条件。

2. 相关性分析：

o    通过统计方法分析两个或多个变量之间是否存在关联。如果两个变量在多次观察中呈现出一致的变化趋势，即当一个变量发生时，另一个变量也往往随之发生，那么可以认为这两个变量之间存在相关性。但需要注意的是，相关性并不等于因果关系，因为可能存在其他未观察到的因素同时影响着这两个变量。

3. 回归分析：

o    一种确定两个或多个变量间相互依赖的定量关系的统计方法。通过回归分析，可以评估一个变量对另一个变量的影响程度，以及这种影响是否显著。

4. 统计显著性检验：

o    用于判断实验结果是否具有统计上的显著性，即实验结果是否由偶然因素引起。通过检验某个变量对目标变量的影响是否显著，可以判断这两个变量之间是否存在因果关系。

二、实验法

1. 实验设计：

o    通过人为操纵某个变量（自变量），观察其对另一个变量（因变量）的影响，从而验证因果关系。实验设计的关键在于控制干扰因素，确保实验结果的准确性。

2. 控制组和实验组：

o    设置控制组和实验组进行对比，以排除其他潜在因素的干扰。控制组不接受实验处理，而实验组接受实验处理。通过比较两组的结果，可以评估实验处理对目标变量的影响。

3. 随机化和双盲实验：

o    随机化分配样本到控制组和实验组，以减少样本选择偏差。双盲实验则是指实验者和受试者都不知道哪些受试者接受了实验处理，以减少主观偏见对实验结果的影响。

三、观察法

1. 自然观察：

o    在不干预研究对象的情况下，记录和分析自然状态下的行为或事件。这种方法能够反映现象的真实情况，但在因果推断上存在一定的局限性。

2. 横断面研究、纵向研究和案例研究：

o    横断面研究是在某一时间点收集数据，以描述该时间点的现象分布；纵向研究则是在不同时间点收集数据，以描述现象随时间的变化；案例研究则是对个别案例进行深入分析，以揭示其内在机制和因果关系。

四、穆勒五法（求因果联系五法）

穆勒五法是一种重要的逻辑推理方法，包括求同法、求异法、求同求异并用法、共变法和剩余法。这些方法旨在通过比较不同场合下现象的出现与消失，以及现象之间的变化关系，来推断因果关系。

1. 求同法：如果在被研究对象出现两个或两个以上的场合中，惟有一个情况是共同的，那么这个情况可能就是被研究现象的原因（或结果）。
2. 求异法：如果被研究现象出现的场合与它不出现的场合中，唯有某一种情况是不同的，且这个情况在一个场合出现，在另一个场合不出现，那么这个不同的情况可能就是被研究现象的原因（或结果）。
3. 求同求异并用法：结合求同法和求异法，先找出共同因素，再排除其他因素，最后确定唯一的原因。
4. 共变法：在被研究对象发生变化的各个场合中，如果只有一个情况发生一定程度的变化，而其他情况不变，那么这个变化的情况可能就是被研究现象的原因（或结果）。
5. 剩余法：如果已知某一复合情况是被研究的复合现象的原因，同时又知复合情况中某一部分是被研究的复合现象的某一部分的原因，那么该复合情况的剩余部分可能就是被研究的复合现象的剩余部分的原因。

五、综合分析和交叉验证

1. 综合分析：

o    结合多种方法和手段进行综合分析，以得出更可靠的结论。例如，可以结合实验法、观察法和统计法等多种方法来验证因果关系。

2. 交叉验证：

o    将数据集分为训练集和测试集，先在训练集上建立模型，然后在测试集上进行验证。如果模型在测试集上的表现与训练集相似，那么可以认为模型具有较高的泛化能力，从而增强因果关系的可信度。

3. 复制研究：

o    其他研究者独立地重复原研究的过程和结果。如果复制研究能够得出与原研究相似的结论，那么可以进一步确认因果关系的存在。

综上所述，科学上确定事物之间的因果关系是一个复杂的过程，需要综合运用多种方法和手段进行推断和验证。通过逻辑和统计的推断、实验法、观察法以及穆勒五法等多种方法的结合使用，我们可以更准确地揭示事物之间的内在联系和因果关系。

因果关系的客观性必然性是需要经过验证的

在科学研究中，严密的观察方法（如实验设计、数据收集等）只是基础，用于初步发现和推断可能的因果关系，最终确的定因果关系还需要经过进一步的验证。

结果验证：在初步分析结果后，科学家通常会进行进一步的验证，以确保结果的准确性和可靠性。这可能包括重复实验、使用不同的方法或工具进行验证，以及与其他研究者的结果进行比对和确认。

同行评审：科学研究的成果通常会提交给同行进行评审，以确保其质量和准确性。同行评审过程包括由其他科学家对研究成果进行仔细审查，提出修改意见，并最终确认研究结果的可靠性和有效性。

公开发表和持续验证：一旦研究成果通过同行评审并获得认可，它们通常会被公开发表在学术期刊或会议上。这意味着其他研究者可以查阅和使用这些成果，并进一步验证其准确性和可靠性。随着时间的推移，这些研究成果可能会受到更多的关注和验证，从而进一步增强其客观性和必然性。

验证也不一定能绝对保证因果关系的客观性和必然性

尽管我们很多人坚信因果关系具有普遍性、客观性、必然性，但是，这种客观性和必然性在理论上是无法证明的，在实践中也是不能绝对保证的。

问：验证能够保证因果关系一定就是客观的、必然的吗？

文心一言答：验证过程虽然对于确定因果关系至关重要，但它并不能百分之百保证因果关系一定是客观的、必然的。这是因为验证过程本身受到多种因素的影响，包括实验设计的局限性、数据收集和分析的误差、同行评审的主观性等。

首先，实验设计可能存在局限性。尽管科学家会尽力控制干扰因素，但现实中往往存在无法完全控制的变量，这可能导致实验结果受到干扰，从而影响因果关系的判断。

其次，数据收集和分析过程中也可能存在误差。数据的准确性和可靠性对于验证因果关系至关重要，但数据收集过程中可能受到样本选择、测量误差等因素的影响，而数据分析方法的选择和解释也可能存在主观性和不确定性。

此外，同行评审虽然有助于确保研究成果的质量和准确性，但评审过程也可能受到主观性的影响。不同的研究者可能对同一研究成果持有不同的看法和解释，这可能导致对因果关系的判断存在差异。

因此，虽然验证过程对于确定因果关系至关重要，但它并不能完全保证因果关系的客观性和必然性。在科学研究中，科学家需要不断积累证据、完善实验设计、提高数据收集和分析的准确性，并接受同行评审和持续验证的挑战，以逐步逼近真相并推动科学知识的积累和发展。

同时，还需要注意的是，在某些情况下，因果关系可能非常复杂且难以确定。例如，在生物学、医学等领域中，许多疾病的发病机制和影响因素可能涉及多个基因、环境和生活方式因素的相互作用，这使得确定因果关系变得更加困难。在这种情况下，科学家需要运用多种方法和技术进行深入研究和分析，以尽可能准确地揭示现象之间的因果关系。

传统因果理论存在一些难以解决的根本性的问题

问：在确定事物因果关系的过程中，存在不存在一些根本性的难以解决的问题？

豆包答：在确定事物因果关系的过程中，确实存在一些根本性的、难以解决的问题：

1. 复杂系统与多因素相互作用

• 系统的复杂性：现实世界中的许多现象是复杂系统的产物，众多因素相互交织、相互影响。例如，生态系统中生物之间的相互作用、气候系统中各种气象因素的关联等。在这样复杂的系统中，很难将某个结果单纯地归因于一个或几个因素。以全球气候变化为例，除了广为人知的温室气体排放这一因素外，太阳活动、海洋洋流变化、地球轨道变化、土地利用方式改变等多种因素都在同时起作用。要确定其中某一因素与气候变化的确切因果关系十分困难，因为这些因素之间还存在复杂的反馈机制。
• 因素的动态变化：因素本身也可能是动态变化的，而且变化规律难以把握。在经济领域，市场的供需关系是不断变化的，消费者的偏好、技术的创新、政策的调整等都会使供需关系发生变化。这种动态性使得确定因果关系变得复杂，因为一个因素在不同时间可能产生不同的效果。例如，在某一时期，降低利率可能会刺激经济增长，但在另一个时期，由于外部经济环境等其他因素的影响，降低利率可能不会产生预期的经济增长效果。

2. 因果关系的方向性

• 因果方向的模糊性：有时候，很难确定两个相关现象之间因果关系的方向。例如，在心理学研究中，发现焦虑情绪和睡眠质量差之间存在关联。但是，是焦虑导致睡眠质量差，还是睡眠质量差引发焦虑，或者两者互为因果，很难分辨。这种因果方向的模糊性在社会科学和行为科学领域较为常见，因为人的心理和行为是相互影响的复杂过程。
• 互为因果的循环关系：在一些情况下，两个或多个因素之间可能存在互为因果的循环关系。例如，经济增长和教育水平之间可能存在这样的关系：经济增长可以为教育提供更多的资源，促进教育水平的提高；而教育水平的提高又可以为经济发展提供高素质的劳动力，推动经济进一步增长。这种循环关系使得确定单一方向的因果关系变得极为困难，而且很难判断哪个因素是最初的 “因”。

3. 隐藏变量和不可观测因素

• 隐藏变量的干扰：在研究过程中，可能存在一些隐藏变量未被发现，这些隐藏变量会对因果关系的判断产生干扰。在医学研究中，可能会发现某种药物与治疗效果之间似乎存在因果关系，但实际上可能是患者的其他未被注意到的生理特征（如某种特殊的基因组合）在起作用。这些隐藏变量可能会使研究者错误地认定因果关系，而且很难完全排除这种可能性，因为可能永远无法确定是否已经考虑了所有相关的因素。
• 不可观测因素的影响：有些因素是不可直接观测的，如暗物质在宇宙学中的作用。暗物质无法通过常规的观测手段直接看到，但它对星系的运动等现象有着重要的影响。在这种情况下，很难准确评估其对因果关系的贡献，因为我们对其性质和作用机制的了解还很有限。

4. 时间延迟和长期效应

• 时间延迟的不确定性：许多因果关系存在时间延迟，而且延迟的时间长度不确定。在环境科学中，污染物的排放可能在数年甚至数十年后才会显现出对生态系统或人体健康的严重影响。这种时间延迟使得确定因果关系变得困难，因为很难将当前观察到的结果与过去的某个行为或因素联系起来。而且不同的因素可能具有不同的时间延迟，这进一步增加了复杂性。
• 长期效应的难以预测：除了时间延迟，一些因素还可能产生长期效应，这些长期效应可能与短期效应不同甚至相反。例如，某些药物在短期内可能会缓解症状，但长期使用可能会产生严重的副作用。在社会政策方面，一项教育改革政策可能在短期内看不出明显的效果，但在几十年后可能会对社会的人才结构和经济发展产生深远的影响。要准确确定这些长期因果关系，需要长时间的观察和研究，这在实践中是非常困难的。