1968年人民诉柯林斯案,一位老妇人因被一位金发女子袭击后抢劫而向警局报案。案件的一位目击者的表示,他看到一名梳着深金色马尾的白人女性乘坐一辆黄色汽车从犯罪现场逃跑,驾驶该汽车的司机是一个留着胡子的黑人男性。几天后警察逮捕了一对与上述描述相符的夫妻,但在庭审过程中,当事人对犯罪嫌疑人的指认与被告的举证不符,导致法庭无法确定两名被告身份。为了进一步确认被告就是犯罪人,检察官请了一位大学数学老师作为专家证人,根据受害人和目击证人的描述,检察官为本案被告和有罪夫妇所共有的六个特征中的每一个特征都假设了特定的概率,专家证人运用概率论的“乘积法则”,计算出当地同时满足上述所有条件的夫妇的概率。由此得出结论:随机挑选出来的任何一对夫妇都具有上述特征的概率是一千二百万分之一。并据此要求陪审团推断,只有一千二百万分之一的可能被告是无罪的。陪审团被检察官的统计证据说服,认为被告有罪,但最终案件由加州最高法院改判,加州最高法院认为,检控官不恰当的用概率论分析一起抢劫案。检察官的这种做法收到了来自法学家的广泛批评。哈佛法学院劳伦斯·却伯教授反对将任何数学技术运用于审判过程,他认为即使数学技术可以显著提高审判过程的准确性,但它们与司法过程中其他重要价值观的内在冲突太大,不允许它们被普遍使用。[1]本文第一部分分析了“人民诉柯林斯案”的历史背景,柯林斯案既然被称为人工智能在法律应用的前夜,笔者梳理了案件发生的语境:二战后美国联邦政府大量投资科技和教育、经济高速发展、沃伦法院扭转了联邦最高法院一贯保守的作风,其自由派的司法能动倾向影响着20世纪60年代的美国社会,这些因素纵横交错,共同交织成了柯林斯案发生的背景。本文第二部分分析了在柯林斯案中,概率论应用于法律的前因后果。首先论述了概率论应用的前因,由于20世纪60年代西方法学界对法律确定性的主流观点,从法的确定性转变为法的不确定性,在这样思潮的转变下,人们试图对不确定的法律进行赋值的尝试,也就变的正当合理。柯林斯案后,这种对法庭证据定量化赋值的行为激起了许多对立的讨论,主张和赞成在司法证明中运用概率的观点被称为“贝叶斯狂热主义”,否定和质疑概率在司法证明中运用可行性的观点被称为贝叶斯怀疑主义”,后来人们把这场争端视为“新证据学”研究的开端。本文第三部分将讨论从具体的柯林斯案中抽象出来,把具体的概率和法律的适用提炼到计算和法学这一更广泛的场域,讨论将计算科学中的量化尝试应用到司法过程中,尤其是对法律推理过程和对法的确定性和自由裁量的影响,将会产生实际的问题。本文第四部分进行了总结,归纳概括了将数学运用到司法领域的成功与风险,希望对我国计算法学的发展提供一点借鉴。