인과를 해명하는 데 확률의 역할은 무엇인가? (Do Positive Causes Always Increase the Probability of Their Effects?)

서지정보

· 발행기관 : 서울대학교 철학사상연구소
· 수록지 정보 : 철학사상 / 29호 / 125 ~ 162페이지
· 저자명 : 김준성

초록

이 글은 사건 수준의 인과 관계를 확률의 변화로 해명하는 인과 이론의 정당성을 보여준다. 필자는 네 가지를 논의하겠다. 첫째, 사건 수준에서 인과 관계를 확률로 해명하는 시도를 비판하는 네 가지 반례를 소개한다. 이들 반례는 두 가지 유형으로 나뉘며 확률의 변화가 인과를 해명하는 데 충분하지도, 필요하지도 않다는 것을 보여준다. 첫 번째 유형은, 원인 사건이 결과의 확률을 낮추지만 결과가 발생하는 경우이다. 두 번째 유형은, 원인 사건이 결과의 확률을 높이지만 결과가 발생하지 않는 경우이다. 둘째, 필자는 대표적인 두 가지 확률 인과 이론이－크바트(Kvart 1997, 2004)와 엘스(Eells 1991, 2002)－이들 반례에 소개된 인과 관계를 해명할 수 있다는 것을 보여준다. 크바트 이론은, 원인 사건과 결과 사건을 매개하는 전환자와 조건부 확률의 비교로 인과 유관성을 해명한다. 엘스 이론은 결과 사건의 확률이 시간에 따라 변화(진화)하는 궤적을 분석하여 인과 유관성을 해명한다. 필자는, 비판자들이 주목하지 않거나 충분히 이해하지 않았던 이들 이론의 특성을 이용하여 반례들이 제기한 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 보여준다. 셋째, 이들 이론을 비교하고 평가하여 두 이론의 공통점을 지적하고 인과적 설명의 역할과 관련하여 엘스의 이론이 갖는 장점을 제시하겠다. 넷째, 이들 두 이론이 미결정론에 적합한 인과 이론이 될 수 있는지에 대한 문제를 소개한 후, 두 이론이 미결정론을 위한 인과 이론인 이유를 제시하겠다. 마지막으로, 두 가지 확률 인과 이론에 남은 과제를 소개하고 적절한 사건 수준의 인과 이론을 위한 방향을 가늠하겠다.

영어초록

In this paper, I argue for theories of probabilistic causation that explicate token-level causal relations in terms of probabilistic relations. First, I introduce four counterexamples to theories of probabilistic causation. They are intended to show that probabilistic relations are neither sufficient nor necessary for explicating token-level causal relations. Second, by pointing out the versatility of two theories of probabilistic causation not yet remarked upon by the critics, I show that these two theories of probabilistic causation―Kvart (1997, 2004) and Eells (1991, 2002)―arguably meet the counterexamples. Third, I compare and evaluate the two theories. Not only do I point out the features the two theories have in common but I also explain why Eells’ theory is more versatile than Kvart’s theory. Fourth, I argue that the two theories of probabilistic causation are also theories of indeterministic causation. Finally, I point out the other challenges the two theories of probabilistic causation must overcome.

참고자료

· 없음