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可证伪性

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可证伪性（英语：falsifiability）或可反驳性[1]（refutability），或译可反证性、可否证性、可检验性[2]（testability）等，是评估科学理论和假说的演绎标准，由科学哲学家卡尔·波普尔在其1934年出版的论著《科学发现的逻辑》（The Logic of Scientific Discovery）中提出。波普尔指出，如果一个理论或假说可以在经实证检验后，被发现逻辑上与实证检验结果存在相抵触之处，它即是可被证伪的（或可被反驳的）（或理论的结论有逻辑上的反例存在）。[3]

背景

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波普尔强调普遍法则与基本观察陈述之间的关系所造成的不对称性，并将可证伪性与当时逻辑实证主义中流行的直观上相似的可验证性（verifiability）概念进行比较。波普尔认为，验证诸如“任何天鹅都是白色的”之类的说法的唯一方法，是在理论上观察每一只天鹅，但实际上不可行。另一方面，异常实例的可证伪性要求，例如观察到一只黑天鹅，在理论上是合理的，并足以在逻辑上证伪前述主张。[3]

波普尔提出可证伪性作为归纳问题和划界问题的基础解决方案。波普尔坚持认为，作为一个逻辑标准，他提出的可证伪性不同于拉卡托斯证伪主义（Lakatos's falsificationism）中讨论的相关概念“被证明为错误的能力”。[4][5] 逻辑标准的目的是为了使理论具有可预测性和可检验性，因此有助于有关实践。[3]

相较之下，杜恒-蒯因论题认为，明确的实验证伪不可能存在[6]，且无任何科学假说本身能被用于预测，因为对假说的实证检验需要一个或多个背景假定（background assumptions）。[7] 波普尔的回应是，可证伪性不存在此类问题，因为它是一个逻辑标准。实验研究存在此类问题和其他问题，例如归纳问题。[8][9] 根据波普尔的说法，统计检验（statistical tests）只有在理论可证伪时才有可能被进行，但在批判性讨论中仍有助益。[3]

作为区分科学与非科学（non-science）和伪科学的关键概念，可证伪性在许多科学争议和应用中占显著地位，甚至被用作法律先例（legal precedent）。

作为可反证性对比的则包括形式上的或数学的表述，如恒真式或同义反复（由于定义的原因它们总是是“真”的），数学公理和定理等表述不容许逻辑上反例的存在。

定义

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如果一个主张是可证伪的，则至少在理论上存在一种观测的方法（即使实际上没有进行这项观测也无妨），来表明这个主张不符合重言式的标准（即这个主张不总是真的）。对某种描述进行观测的逻辑前提是它描述的事物是存在的。科学活动中要不断思考、批判、证伪，而且结果不能保证永远正确。

更多信息：黑天鹅效应

例如“所有的天鹅全都是白色的”这个主张可以被“存在黑色天鹅”的观测证伪，虽然这个观测并不一定会发生。一个可证伪的命题必须定义某些被禁止的情形。例如，在这个例子中，“所有的天鹅全都是白色的”这个主张禁止了“黑天鹅”的存在。由于理论上可能存在“观测到黑色天鹅”这个反例，“所有的天鹅全都是白色的”这个主张是可证伪的。 再比如假设现在有一个人宣称“我说的话一直都是对的”，那么我们考察他以前说过的话，如果有自相矛盾的地方，那么这句话肯定是个假命题。然而，即使这个人过去一直贯彻一种想法，在他自己的言论中没有自相矛盾之处，也不能作为足够的证据证明这句话是个真命题。

科学理论的必要属性

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可证伪性是一个科学理论的必要属性[10]。可证伪性是由经验得来的主张的必要属性，却不是充分属性。一个主张需要更多的属性及证据使其成为经验上有意义的。

参见

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参考文献

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  1. ^ 戚进勤; 王淼洋. 科学哲学手册. 上海科学技术出版社. 1990: 263 [2023-09-02]. ISBN 9787532314126. （原始内容存档于2023-09-02）. 
  2. ^ 黄光国. 社会科学的理路. 中国人民大学出版社. 2006: 119 [2023-09-02]. ISBN 9787300071190. （原始内容存档于2023-09-02）. 
  3. ^ 3.0 3.1 3.2 3.3 Popper, Karl (1959). The Logic of Scientific Discovery (2002 pbk; 2005 ebook ed.). Routledge. ISBN 978-0-415-27844-7.
  4. ^ Thornton, Stephen. Karl Popper. Zalta, Edward N. (编). The Stanford Encyclopedia of Philosophy Summer 2017. Metaphysics Research Lab, Stanford University. 2017. 
  5. ^ Popper, Karl (1983) [Originally written in 1962]. Bartley, III (ed.). Realism and the Aim of Science: From the Postscript to The Logic of Scientific Discovery. London; New York: Routledge. doi:10.4324/9780203713969. ISBN 0-415-08400-8. OCLC 25130665.
  6. ^ Mayo, Deborah G. (2018). Statistical Inference as Severe Testing: How to Get Beyond the Statistics Wars. United Kingdom: Cambridge University Press.
  7. ^ Harding, Sandra. Can Theories be Refuted?: Essays on the Duhem-Quine Thesis. Springer Science & Business Media. 1975-12-31. ISBN 978-90-277-0630-0 （英语）. 
  8. ^ Greenland, S. Induction versus Popper: substance versus semantics. International Journal of Epidemiology. 1998-08, 27 (4). ISSN 0300-5771. PMID 9758105. doi:10.1093/ije/27.4.543. 
  9. ^ Grayling, A.C. (2019). The history of philosophy. New York: Penguin. ISBN 978-0-241-30455-6. OCLC 1054371393.
  10. ^ 竹内薰. 假設與真理的關係是苦悶而悲哀的. 《99.9%都是假設》. 漫游者文化. 2007-04-03. ISBN 978-986-6858-07-9 （中文（台湾））. 

外部链接

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