합리적 의사결정을 위한 인과의 일반화: 하우스만(Hausman 2010)의 이론에 대한 비판을 중심으로 (Causal Generalizations for Rational Decision : A Critique of Hausman's theory(2010))

서지정보

· 발행기관 : 한국과학철학회
· 수록지 정보 : 과학철학 / 15권 / 2호 / 67 ~ 99페이지
· 저자명 : 김준성

초록

하우스만(Hausman 1998, 2001)은 평균인과효과 이론을 인과의 일반화 이론으로 주장해 온 대표적인 학자이다. 최근에 하우스만(Hausman 2010)은 의사결정의 상황에서 평균인과효과 이론이 왜 적절한 인과의 일반화 이론이 되는지를 다시 강조한다. 하우스만은 그 이유를 대표적인 인과에 대한 확률 이론인 맥락일치(contextual unanimity) 이론의 문제에서 찾는다. 하우스만은 그 문제를 두 가지로 제시한다. 첫째, 맥락일치 이론이 전제하는 맥락일치 조건이 너무 강하여 모든 인과의 일반화 진술을 거짓으로 만든다. 둘째, 의사 결정자가 자신이 어떤 배경 조건에 속하는지 모르는 상황에서 그리고 모든 배경 조건이 어떤 내용인지 모르는 상황에서 맥락일치 이론이 제시하는 인과의 일반화는 합리적인 의사결정을 안내할 수 없다. 이 글에서 필자는 우선, 인과의 일반화에 대한 이들 서로 다른 두 가지 이론을 소개한다. 다음으로, 하우스만(Hausman 2010)이 자신의 최근 논문에서 맥락일치 이론에 다시 제기한 문제들을 검토한다. 그 다음으로, 형식화에서 그리고 개념적으로 가장 엄격한 맥락일치 이론이 그들 문제에 어떻게 답할 수 있는지를 세 가지로 보여준다. 첫째, 맥락일치 이론의 중심 개념인 집단에 상대한 원인의 역할로, 참으로 받아들이는 인과의 일반화 진술 대부분을 맥락일치 이론은 거짓으로 만든다는 문제에 답한다. 둘째, 의사 결정자가 어떤 배경 조건에 속하는지 모르는 상항에서 그리고 배경 조건의 내용이 무엇인지 모르는 상황에서, 평균인과효과 이론이 해명한 인과의 일반화가 합리적인 의사결정에 왜 충분하지도, 필요하지도 않은지를 보여준다. 반면에 이들 의사결정의 상황에서 맥락일치 이론이 왜 필요한지를 보여준다. 셋째, 평균인과효과 이론에 따른 인과 일반화 진술의 유용성을 비판적으로 검토하고 그 진술의 모호성에 주목한다. 반면에 상위평가주의(Supervaluationism)로 맥락일치 이론이 인과의 일반화 진술에 가장 엄격한 진리 조건을 부여할 수 있다는 것을 보여준다.

영어초록

Hausman(1998, 2001) advocated the average effect(causal impact) theory as the most promising theory for causal generalizations. Hausman(2010) again argues that the average effect theory is the most adequate theory for causal generalizations while the (contextual) unanimity theory is not. To this end, he argues against the unanimity theory in two ways. First, the unanimity condition, on which the unanimity theory is founded, is too strong that it renders all statements of causal generalizations false. Second, in two decision theoretic circumstances, the causal generalizations the unanimity theory explicates do not guide an agent to make a rational decision while the causal generalizations the average effect theory explicates do. In the first circumstance, an agent does not know in which of the background conditions he is placed. In the second circumstance, an agent does not know what all the background contexts could be.
In this paper, I first introduce the two different theories for causal generalizations. Second, I critically examine the two problems Hausman(2010) poses for the unanimity theory in favor of the average effect theory. Third, in three ways I show that the unanimity theory, which is the most formally and conceptually rigorous probabilistic theory of causality, meets the two problems. First, I more clearly show that the unanimity theory meets the first problem in terms of the relativity of causal role to population. Second, I argue that the causal generalizations the average effect theory explicates are neither sufficient nor necessary for an agent's rational decision. On the contrary, I argue that the causal generalizations the unanimity theory explicates are necessary for agents' rational decision. Third, I critically examine Hausman's account of truth and usefulness of the average effect causal generalizations while pointing out that they are vague. I show that the unanimity theory confers the most rigorous truth conditions on causal generalizations, while explicating the relations of unanimous and mixed causal relevance in terms of Supervaluationism.

참고자료

· 없음