PHIL 145：批判性思维

批判性思维是一门关于如何评估论证的课程。我们学习的不仅是识别好与坏的论证，更重要的是培养一种开放而有据可依的思维方式——既有自信去质疑，也有勇气在面对充分证据时改变自己的立场。

第一讲：导论——什么是批判性思维？

批判性思维（critical thinking）是对信念进行理性评估的过程。它的核心在于：我们接受一个主张，应当基于充分的理由（reasons），而非情感、习惯或权威。

批判性思维课程关注的核心对象是论证（argument）。一个论证由两部分构成：

• 前提（premises）：支持结论的理由
• 结论（conclusion）：论证试图确立的主张

论证与解释（explanation）不同：论证的目的是说服某人接受某个主张，而解释的目的是说明某个已知事实为何如此。

主张的类型

并非所有句子都构成主张。只有陈述句（declarative sentences）才能被评估为真或假。疑问句、命令句、感叹句本身不是主张，但可以在语境中隐含主张。

主张可分为：

• 事实主张（factual claims）：关于世界状况的陈述，可通过经验检验
• 价值主张（value claims）：关于好坏、对错的评价，更难用单纯的经验来验证

第二讲：识别论证

要从日常语言中识别论证，关键是找到论证指示词（argument indicators）。

结论指示词

“因此”、“所以”、“故而”、“由此可知”、“这说明”（therefore, thus, hence, it follows that, so）

前提指示词

“因为”、“由于”、“鉴于”、“原因是”（because, since, given that, for, as）

注意事项

并非所有含"因为"的句子都是论证。“我迟到了，因为堵车"是解释，不是论证（迟到这一事实已知，“因为"在解释原因）。

隐含前提（implicit premises）：论证中经常省略被认为显而易见的前提。批判性思维要求我们将这些隐含前提明确化，以便评估。

第三讲：复杂论证分析

论证结构

论证可能层层嵌套：

• 主结论（main conclusion）：整个论证的最终目标
• 子结论（sub-conclusion）：同时作为某些前提的结论，又作为支持主结论的前提

论证图示（argument mapping）是可视化论证结构的工具，用箭头表示支持关系。

聚合支持 vs. 独立支持

• 聚合（linked/convergent）：多个前提共同构成一个推理链，缺少任一前提则论证明显减弱
• 独立（independent/divergent）：多个前提各自独立地支持结论，任何一个成立都能对结论提供一定支持

第四讲：论证评估标准

评估一个论证，需要检验两个独立维度：

1. 推理有效性

2. 前提真实性

• 健全论证（sound argument）= 有效 + 前提均真
• 有认知价值的论证（cogent argument）= 归纳强 + 前提均真

常见错误

假有效性：一个论证形式上看起来像有效推理，但实际上前提与结论之间没有必然的逻辑关联。

关键区分：有效性是论证的属性，不是主张的属性。我们说"这个论证有效”，而不说"这个主张有效”。

第五讲：常见论证形式

演绎有效论证形式

常见无效论证形式（谬误形式）

第六讲：非形式谬误（一）

非形式谬误（informal fallacies）是推理在内容层面而非形式层面上出现的错误。即使论证形式正确，若前提有问题，同样构成谬误。

稻草人谬误（Straw Man）

歪曲对方立场，攻击一个更容易驳倒的版本，而非真实立场。

例： “你反对这场战争，那你是支持恐怖分子了？"（歪曲了反战立场）

假二分法（False Dichotomy）

错误地将一个问题简化为只有两种选择，忽略了其他可能性。

例： “要么支持我们，要么反对我们。"（可能还有中立等立场）

人身攻击（Ad Hominem）

通过攻击论证者本身来否定其论证，而非分析论证的内容。有三种子类型：

注： 情境式 ad hominem 在某些情况下可以是相关证据（提示我们要审慎），但不能直接推翻论证。

滑坡谬误（Slippery Slope）

声称某个行动会导致一系列不可避免的负面后果，但没有充分支持"这个滑坡确实会发生"的证据。

第七讲：非形式谬误（二）

循环论证 / 乞题（Begging the Question / Circular Reasoning）

论证中将结论（或其等价表述）暗藏于前提之中，用待证之事来证明自身。

例： “圣经是真的，因为上帝说的话都是真的，而圣经记载了上帝的话。”

歧义谬误（Equivocation）

论证中某个关键词在不同地方使用了不同的含义，却被当作含义相同来处理。

例： “法律对自然人有约束力；物理规律是法律；所以物理规律对人有约束力。"（“法律"一词含义转换）

草率概括（Hasty Generalization）

从数量太少或不具代表性的样本出发，得出关于整体的结论。

偏颇概括（Biased Generalization）

样本数量不小，但选取方式存在系统性偏差，因此结论依然不可靠。

事后谬误（Post Hoc Ergo Propter Hoc）

“在此之后，所以因为此”——仅仅因为 B 在 A 之后发生，就认为 A 导致了 B。

例： “我戴上幸运符之后，队伍就赢了，所以幸运符让我们赢了。”

赌徒谬误（Gambler’s Fallacy）

认为过去的随机事件会影响未来独立事件的概率。

例： “已经连续五次正面了，下次一定是反面。"（独立事件的概率不受历史影响）

诉诸权威（Appeal to Authority）

分为两类：

• 合理诉诸权威：被引用的权威在相关领域确有专业资质，且专家共识支持该主张
• 谬误性诉诸权威：权威不是该领域专家，或专家之间存在明显分歧，却当作确定性证据

第八讲：语言——模糊性与歧义性

语言是思维的载体，但语言本身的特性会给论证带来问题。

模糊性（Vagueness）

一个词是模糊的，当它存在边界情形（borderline cases）——即我们无法确定该词是否适用的情形。

例： “高”、“老”、“秃”、“堆”

模糊性不等于主观性：我们对"高"可能有主观感受，但"高"作为词语本身具有语言共同体赋予的客观模糊边界。

歧义性（Ambiguity）

一个表达有多个明确含义，且在特定语境中不清楚使用的是哪个含义。

第九讲：定义

定义的类型

属加种差定义法（Definition by Genus and Differentia）

这是最常用的精确定义方式：先指明被定义对象所属的类（genus），再说明使其区别于同类其他成员的特征（differentia）。

例： “人是有理性的动物”——动物（属）+ 有理性（种差）

“X 是什么？“问题

哲学中的定义性问题往往不满足于列举例子，而是要求找出使某事物成其所是的必要且充分条件。

• 必要条件（necessary condition）：若某事物是 X，则它必然满足条件 C
• 充分条件（sufficient condition）：若满足条件 C，则该事物必然是 X

好的定义要求：既无过宽（包含了非 X 的事物），也无过窄（排除了真正的 X）。

第十讲：命题逻辑（SL）——基本连接词

命题逻辑（Sentential Logic, SL）是一种形式化语言，用来精确表达和分析论证结构。

基本连接词

前件与后件

在 A ⇒ B 中：

• 前件（antecedent）：A（“若"后面的部分）
• 后件（consequent）：B（“则"后面的部分）

充分条件与必要条件

德摩根定律

• ¬(A & B) ≡ ¬A v ¬B
• ¬(A v B) ≡ ¬A & ¬B

“neither A nor B” = ¬A & ¬B = ¬(A v B)

第十一讲：命题逻辑证明

SL 的形式证明系统允许我们从前提出发，通过应用推理规则（inference rules），一步步推导出结论。

基本推理规则

证明无效性

若要证明一个论证无效，只需找到一种赋值（assignment of truth values），使得所有前提为真而结论为假。这称为反例（counterexample）。

方法（Dead Reckoning）：将结论赋值为假，将所有前提赋值为真，检验是否存在一致的赋值方案。若存在，则论证无效。

第十二讲：谓词逻辑（PL）

命题逻辑无法分析涉及"所有”、“存在"等量化关系的论证。谓词逻辑（Predicate Logic, PL）引入了个体变量和量词来处理这类情况。

基本元素

论域（Universe of Discourse, UD）：量词所量化的范围。必须明确指定，否则句子含义不确定。

四种基本命题形式（传统逻辑）

对立方阵（Square of Opposition）

A（全称肯定）————矛盾————O（特称否定）
      |                          |
    对立                       下对立
      |                          |
E（全称否定）————矛盾————I（特称肯定）

A 与 O 互为矛盾（不能同真，不能同假）；E 与 I 互为矛盾。

第十三讲：相关性

从个体观察推广到总体的论证是统计论证。理解其有效性需要掌握以下概念。

基本概念

• 总体（population）：研究的目标群体
• 样本（sample）：从总体中抽取的子集
• 随机样本（random sample）：总体中每个成员在每次抽样中被选中的概率相等

误差范围（Margin of Error）

样本大小与误差范围的经验关系：

超过约 2,000 后，继续增大样本量对降低误差的边际效益递减。

相关性的类型

两种统计论证类型

类型一：简单统计主张（Simple Statistical Claim）

• 结论：总体中某性质的比例
• 前提：样本中该性质的比例 + 样本足够大且随机

类型二：相关性主张（Correlation Claim）

• 结论：两个变量之间存在正/负相关
• 前提：在足够大且随机的样本中观察到该相关性

偏颇样本的常见来源：自愿参与者、特定渠道招募、历史数据局限等，均可能导致样本不具代表性。

第十四讲：因果关系

相关不等于因果。即使 C 与 E 高度相关，也不能直接得出"C 导致 E”。

因果主张的特征

因果主张是关于反事实（counterfactual）的主张：若 C 没有发生（其他条件不变），则 E 也不会发生。

• 正因果因素（positive causal factor）：C 的出现使 E 更可能发生
• 负因果因素（negative causal factor）：C 的出现使 E 更不可能发生

三种实验设计

评估因果假说的四步程序

1. 识别相关性：C 与 E 之间是否真的存在相关性？
2. 排除颠倒因果：是否可能是 E 导致了 C，而非相反？
3. 排除共因：是否存在第三个因素 Z 同时导致了 C 和 E？
4. 评估机制：是否有合理的因果机制解释 C 如何导致 E？

第十五讲：社会科学中的特殊问题

操作化（Operationalization）

许多社会科学中的重要概念（如"智力”、“幸福感”、“暴力”）本身是模糊的，无法直接测量。操作化是将这些抽象概念替换为可测量的指标的过程。

例： 用"IQ测试分数"操作化"智力”；用"GDP"操作化"经济福利”。

操作化的风险：指标可能无法完整或准确地捕捉原始概念。

研究中的价值偏见

研究结论可能受到非认知因素影响：

• 资助偏见（funding bias）：研究资助方的利益影响研究问题的设计和结果呈现
• 研究者偏见（researcher bias）：研究者自身的预期或价值观影响数据收集和解读
• 理论承诺（theoretical commitments）：对某理论框架的既有认同可能导致确认偏见

问卷调查的问题

• 歧义问题：题目措辞不清，不同受访者有不同理解
• 框架效应（framing effects）：同一内容的不同措辞方式会显著影响回答结果

例： “您支持安乐死吗？“vs.“您支持帮助终末期患者结束痛苦吗？”

蓄意操控

• 说服性定义（persuasive definition）：用带有强烈情感色彩的词汇给中性概念下定义，以引导态度
• 选择性事实呈现：只呈现支持某立场的事实，省略不利证据
• “僵尸事实”（zombie facts）：已被科学界反驳但仍在流传的错误"事实”

第十六讲：类比论证

类比论证（Arguments by Analogy）是通过比较两个事物的相似性，将已知事物的属性推广到未知事物。

论证结构

• 主体（primary subject）：我们希望得出结论的对象
• 类比物（analogue）：用于比较的、我们了解更多的事物
• 共同特征：主体与类比物共同具有的属性 X₁, X₂, …, Xₙ
• 待推特征：类比物具有、据此推测主体也具有的属性 Z

形式为：主体和类比物共享 X₁…Xₙ；类比物有 Z；∴ 主体可能也有 Z。

两种类型

归纳类比（Inductive Analogy）：基于事实相似性做出预测性推断。 例： “这两种药在化学结构上相似；药物 A 有这种副作用；所以药物 B 可能也有。”

一致性类比（Consistency Analogy）：基于道德或法律原则，要求对相似情形给予相同对待。 例： “这两种情形在道德相关特征上相似；你在情形 1 中接受了 X 做法；所以你在情形 2 中也应该接受。”

类比论证的常见谬误

第十七讲：传导论证与结语

传导论证（Conductive Arguments）

传导论证是一种特殊的非演绎论证，通过权衡支持考量（pro-considerations）与反对考量（counterconsiderations）来支持结论。

结构特征：

• 多个前提各自独立地提供证据（聚合支持）
• 明确承认存在反对理由，但声称支持理由更重
• 结论具有"权衡之下"的性质

例： “这份工作薪资高、工作稳定；但是通勤时间长、工作压力大。总体而言，我应该接受这份工作。”

评估传导论证

对每个前提检验：

1. A 检验（Acceptability）：该前提本身是否可以接受？
2. R 检验（Relevance）：该前提是否与结论相关？
3. 权衡：支持考量的整体力量是否大于反对考量？

非演绎论证的特性

课程总结

批判性思维课程传授的核心技能：

1. 分析：识别论证的结构，区分前提与结论
2. 评估：判断推理是否有效/强、前提是否可接受
3. 识别谬误：发现推理中的系统性错误
4. 形式工具：命题逻辑和谓词逻辑提供精确的分析语言
5. 经验推理：理解统计、因果、类比等非演绎推理的评估标准

最终目标：不仅能够批判地评估他人的论证，更能在充分的证据面前，有信心改变自己的立场。

附录：核心术语速查