[15분 법학/논리학] 증거를 평가하는 법
<얻어갈 개념어들>
증거 사실(Evidence Fact), 무관한 증거(Irrelevant Evidence), 법적으로 허용가능한 증거(Legally Admissible Evidence)
관련성(relevance), 물질성(중요성, materiality), 증명력(probative value)
적격성(허용가능성, admissibility), 전언법칙(전문법칙, hearsay rule), 성격증거 배제법칙(rule against character evidence)
우도 비율(Likelihood Ratio), 기준 집단 문제(Reference Class Problem), 설명 이론(Explanatory Theory of Legal Proof)
증명의 충분성(Standards of Proof), 상대적 개연성(Relative Plausibility), 연합의 역설(Joint Probability Paradox)
증거의 무게(weight of evidence), 귀납 확률(inductive probability), 법적 증명의 기준(standard of legal proof)
안녕하세요 독서칼럼에 진심인 타르코프스키입니다.
오늘은 법학에서 말하는 증거, 혹은 논리학에서 말하는 근거에 대해 지문을 제작해보았습니다.
이제 서론 읽을 시간도 없습니다.
핸드폰 켠 김에, 증거능력, 증명력, 신뢰성, 전문법칙, 우도 비율에 관한 다양한 개념을 분석한 아래 지문을 읽어보세요.
(좋아요 누르고 시험운 받아가세요!)
출처: https://plato.stanford.edu/entries/evidence-legal/
참조 및 재구성.
(연습문제 1)
법률적 맥락에서 '증거'라는 용어는 재판에서 사실을 확립하기 위해 필수적인 여러 개념을 내포한 다의적 용어이다. 첫째로, 증거는 재판 중 당사자가 제출하는 감각적으로 인식 가능한 대상으로서의 증거를 의미한다; 여기에는 증인들이 법정에서 진술하는 구두 증거, 법원이 검토하도록 제출되는 문서로 구성된 서류 증거, 그리고 범행에 사용된 것으로 추정되는 흉기와 같은 실물 증거가 포함된다. 이러한 자료를 법정에서 제시하는 행위를 '증거를 제출하다'라고 한다. 둘째로, 증거는 앞서 언급한 수단을 통해 확립된 사실 명제, 즉 '증거 사실'을 의미할 수 있다; 예를 들어, 피고인이 범행 현장에 있었다는 사실을 입증하는 것이 그들의 범죄 연루 가능성을 시사하는 증거 사실이 된다. 이러한 사실 명제의 확립은 증인의 신뢰성과 그들의 진술의 정확성에 의존하며, 이는 사실을 판단하는 자, 즉 분쟁된 사실에서 진실을 규명하는 임무를 맡은 판사나 배심원에 의해 검토된다. 셋째로, 증거는 관계적 측면에서 이해되는데, 사실 명제인 '증명되는 사실'(factum probans)이 소송의 핵심이 되는 '증명해야 할 사실'(factum probandum)에 대한 추론의 전제로 기능한다. 이 맥락에서, 도난이 발생한 장소에서 피고인의 지문이 발견되었다는 사실은 그들의 현장 존재와 범죄 관여 가능성에 대한 추론을 가능하게 함으로써 증거로서 작용한다. 이러한 관계적 관점에서는, 쟁점과 합리적인 관련성이 없어 어떠한 추론의 기초도 될 수 없는 사실은 증거로 간주되지 않으며, 따라서 '무관한 증거'라는 표현은 모순어법이 된다. 넷째로, 증거는 재판에서 법적으로 인정되고 허용되어 법원의 심리에 영향을 줄 수 있는 것으로 정의된다; 이 의미에서, 법률상 증거는 법정에서 인정되는 것만이 해당한다. 예를 들어, 법정 밖에서 이루어진 발언인 '전언'(傳言, hearsay)은 일상 생활에서는 흔히 의존하지만, 법적 절차에서는 일반적으로 증거로서 인정되지 않는다. 이는 직접 증거와 반대심문 기회의 중요성을 강조하는 법체계의 특징을 드러낸다. 이와 같이 다양한 개념들은 법적 담론에서 '증거'라는 용어의 복잡성을 보여주며, 물적 증거의 제시, 사실 명제의 확립, 사실들 간의 추론적 관계, 그리고 증거로서의 허용 요건이라는 측면을 포괄한다. 결과적으로, 증거의 다면적 성격은 재판 절차의 근간을 이루며, 결정이 관련성과 신뢰성, 그리고 법적으로 허용되는 정보에 기반하도록 보장한다. 이러한 개념들의 정확한 적용과 이해는 법적 판단의 무결성과 법체계 내에서의 정의 추구에 필수적이다. 또한, 증거의 진실성을 평가하는 과정에서 증인의 신빙성, 문서의 진위성, 제시된 실물 증거의 중요성을 검토하는 사실 판단자의 역할은 매우 중요하다. |
<틀린 선택지> |
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<이 글에서 얻어갈 개념 3가지> |
(연습문제 2)
법정에서 증거(evidence)가 받아들여지기 위해서는 세 가지 기본 조건이 충족되어야 하는데, 그것은 관련성(relevance), 중요성(materiality), 허용가능성(admissibility)이다. 첫째로, 관련성은 증거가 어떤 사실에 대한 진실 여부를 판단하는 데 도움이 되는지를 의미하는 논리적 개념으로 이해된다. 증거는 다른 사실과의 관계에서 그 사실의 존재 여부를 더 확률적으로 만들 때 관련성이 인정된다. 그러나 관련성은 단순히 논리적 연관성뿐만 아니라 법적인 함의를 지닌다는 점에서 논란이 있으며, Wigmore는 관련성이 법적인 개념이라고 주장한다. 둘째로, 중요성은 증거가 법률적으로 중요한 사실, 즉 사건의 법적 결과에 영향을 미치는 사실과 관련되어야 함을 뜻한다. 예를 들어, 피고인의 혈액형이 사건과 관련이 없으면 그 증거는 중요성이 없다고 판단된다. 셋째로, 허용가능성은 증거가 법정에서 받아들여지기 위해 법률적인 기준과 규칙을 충족해야 함을 의미한다. 여기에는 증거의 적법한 수집, 증거능력, 그리고 증거에 대한 제약 사항들이 포함된다. 또한, 논리적 관련성과 허용가능성 사이의 차이점도 중요한데, 논리적으로 관련성이 있더라도 법적으로 허용되지 않을 수 있다. 예컨대, 피해자의 과거 행실이 사건과 논리적으로 관련이 있어 보여도, 그것이 법적으로 허용되지 않는다면 증거로 채택되지 않는다. 더 나아가, 증거의 관련성은 이분법적으로 판단되며, 증거가 최소한의 증거적 가치를 지닌다면 관련성이 인정된다. 그러나 증거의 증명력(probative value)은 그 관련성이 얼마나 강한지를 나타내며, 이는 법원이 증거를 평가하는 데 중요한 요소로 작용한다. 이러한 조건들을 충족하지 못하는 증거는 법정에서 배제되며, 이는 사법 절차의 효율성과 공정성을 유지하기 위한 법적 메커니즘의 일부이다. 마지막으로, 법적 사실인 쟁점사실(facts-in-issue)은 분쟁의 중심에 있는 물질적(중요한) 사실로서, 증거는 이러한 쟁점사실을 입증하는 데 직접적으로 관련되어야 한다. 따라서 증거의 수용 여부는 해당 증거가 쟁점사실에 얼마나 직접적으로 연관되어 있는지, 그리고 그 증거가 법적 기준을 충족하는지에 따라 결정된다. |
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(연습문제 3)
증거법에서 적격성(admissibility)은 법정에서 증거가 받아들여질 수 있는지 여부를 결정하는 법적 조건이다. 이는 증거가 쟁점이 되는 사실에 관련성(relevance)을 가지더라도, 전문법칙(hearsay rule)이나 성격증거 배제법칙(rule against character evidence)과 같은 법적 규칙에 의해 배제될 수 있음을 의미한다. 이러한 배제법칙들은 증거의 논리적 관련성을 전제로 하지만, 정책적 이유나 공정성의 문제로 특정한 증거의 사용을 제한한다. 예를 들어, 전문증거는 법정 밖에서 이루어진 진술을 그 내용의 진실성을 입증하기 위해 사용하는 것을 금지하며, 이는 원진술자가 법정에서 반대심문(cross-examination)을 받지 않아 신뢰성을 검증할 수 없기 때문이다. 이러한 법칙들은 특정한 사실 유형이 아니라 특정한 추론 방식의 사용을 제한하며, 이는 부당한 편견이나 오판의 위험을 줄이기 위한 것이다. 배심원 제도의 역사적 맥락에서 비롯된 배제법칙들은 비전문가인 배심원이 증거를 오인할 가능성을 막기 위한 것으로 이해되지만, 현대의 법체계에서도 여전히 논쟁의 대상이다. 일부 학자들은 배제법칙이 변호사들에게 보다 신뢰성 있는 1차 증거를 제시하도록 촉진하며, 전체적인 사법 제도의 신뢰성을 높인다고 주장한다. 반면에 일각에서는 이러한 법칙이 진실 발견을 방해하고, 사실판단자의 재량을 부당하게 제한한다고 비판한다. 또한, 배제법칙의 적용이 오히려 복잡한 절차를 야기하여 효율성을 저해할 수 있다는 지적도 있다. 그럼에도 불구하고 배제법칙은 증거법에서 중요한 역할을 하며, 증거의 수용 여부를 결정하는 데 있어 법적, 도덕적, 정책적 고려사항이 복합적으로 작용한다. 이러한 복잡성은 증거법이 단순히 사실 판단의 도구를 넘어 공정한 재판과 사법 정의를 실현하는 핵심적인 요소임을 보여준다. |
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<이 글에서 얻어갈 개념 3가지> |
(연습문제 4)
법적 절차에서 증거의 증명력은 개별 증거 항목의 타당성을 평가하는 것으로부터 시작되며, 이는 해당 증거가 주장된 사실과 얼마나 관련성이 있는지를 나타내는 개념이다. 증거의 관련성은 일반적으로 그 증거가 주장된 가설(H)이 참일 때와 거짓일 때의 개연성을 비교하는 우도 비율(likelihood ratio)을 통해 측정된다. 이때 우도 비율은 증거 E가 가설 H 하에서 발생할 확률을 H의 부정(~H) 하에서 발생할 확률로 나눈 값으로 정의된다. 그러나 이러한 확률을 계산하기 위해서는 적절한 기준 집단(reference class)을 선택해야 하는데, 이는 통계적 데이터의 선택에 따라 결과가 크게 달라질 수 있어 '기준 집단 문제'가 발생한다. 예를 들어, 피고인의 혈액형이 범죄 현장에서 발견된 혈액형과 일치하는 경우, 전체 인구를 기준 집단으로 할 것인지, 범죄가 발생한 지역의 인구를 기준으로 할 것인지에 따라 우도 비율이 달라진다. 이러한 문제로 인해 증거의 증명력을 수학적으로 모델링하는 데 한계가 있으며, 법적 증거 평가에서 맥락과 주관적 판단이 중요하다는 비판이 제기된다. 이에 대한 대안으로 제시된 설명 이론(explanatory theory of legal proof)은 증거가 제시된 가설을 얼마나 잘 설명하고 상대방의 가설을 얼마나 반박하는지를 중심으로 증거의 증명력을 평가한다. 이 접근법에서는 증거의 수량화된 확률보다는 사건의 전반적인 설명력과 일관성에 주목하며, 이를 통해 기준 집단 선택의 문제를 회피할 수 있다. 그러나 수학적 모델과 설명 이론 모두 법적 증거 평가에서 각각의 장단점이 있으며, 실제로는 양측이 모두 증거 평가에서 형식적인 모델과 맥락적 판단의 중요성을 인정한다. 결국 법적 증거의 증명력 평가는 통계적 방법과 주관적 판단이 조화를 이루어 이루어져야 하며, 이는 법관이나 배심원의 전문적 판단과 논증 능력에 크게 의존한다. 따라서 증거의 증명력은 개별 증거의 우도 비율뿐만 아니라 전체 증거의 맥락에서 그 증거가 사건의 진실을 밝히는 데 얼마나 기여하는지를 종합적으로 고려하여 평가되어야 한다. 이러한 복잡성으로 인해 법적 증거 평가에서는 수학적 공식만으로는 해결할 수 없는 다양한 요소들이 작용하며, 이는 법적 판단에서 인간의 직관과 논리가 여전히 중요한 역할을 함을 시사한다. |
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(연습문제 5)
법률 절차에서 증거의 충분성은 분쟁을 해결하기 위해 필요한 입증 기준을 충족하는지에 대한 전체 증거의 합을 의미한다. 민사 사건에서는 원고가 자신의 주장이 사실일 가능성이 높다는 것을 보여야 하는 '개연성의 교량(balance of probabilities)'이 적용되고, 형사 사건에서는 오판의 심각한 결과로 인해 훨씬 높은 확신을 요구하는 '합리적 의심을 넘어섬(beyond a reasonable doubt)'이 표준으로 요구된다. 일부 이론가들은 이러한 입증 기준을 수학적 확률로 정량화하려 시도하며, 입증 기준을 초과해야 하는 확률적 임계값으로 표현할 수 있다고 제안한다. 예를 들어, 카플란(Kaplan)은 의사 결정 이론을 사용하여 잘못된 판결의 예상 불이익(expected disutilities)을 균형 잡아 입증 기준을 설정해야 한다고 주장하며, 이는 각 사건의 특수성에 따라 변화하는 '유동적 기준(floating standard)'의 개념으로 이어진다. 그러나 이러한 확률적 해석은 몇 가지 반대를 직면한다. 첫째, 법률은 사건별로 변하는 기준이 아니라 고정된 입증 기준을 요구하는 경향이 있다. 드워킨(Dworkin)은 기준을 변동시키는 것은 도덕적 해악에 대한 위험 수준을 개인마다 다르게 적용함으로써 피고인의 '동등한 관심과 존중에 대한 권리(right to equal concern and respect)'를 침해한다고 주장한다. 또한 피치날리(Picinali)는 법적 사실 판단은 증거에 기반한 믿음에 대한 이론적 추론을 포함하지만, 의사 결정 이론은 행위에 대한 실천적 추론에 관한 것이므로 입증 기준을 설정하는 데 부적절하다고 지적한다. 더 나아가 수학적 확률을 적용하면 '블루 버스 문제(Blue Bus problem)'와 같이 통계적 증거만으로는 법적 책임을 인정하기에 충분하지 않은 역설이 발생한다. 마찬가지로, '연합의 역설(conjunction paradox)'은 사건의 각 요소를 특정 확률로 입증하더라도 전체 주장에 대한 확률이 입증 기준을 초과하지 않을 수 있음을 보여준다. 이러한 역설은 수학적 확률이 법률적 추론의 미묘함을 충분히 포착하지 못함을 시사한다. 이에 대한 대안으로 일부 학자들은 입증 기준을 단순히 확률적 임계값을 넘어서는 것이 아니라, 증거가 분쟁된 사실에 대한 완전한 믿음을 정당화하는지 여부에 초점을 맞추는 인식론적 해석(epistemic interpretation)을 제안한다. 상대적 개연성 이론(relative plausibility theory)은 사실 심판자가 증거에 대한 경쟁 설명을 비교하여 가장 그럴듯한 것을 선택한다고 주장하며, 확률 계산보다는 설명의 개연성에 주목한다. 그러나 이 접근법도 개연성의 정의가 명확하지 않고, 설명을 구성하는 과정에서 편견이 개입할 수 있다는 비판에 직면한다. 입증 기준의 적절한 해석에 대한 논쟁은 법률적 추론의 복잡성과 여기에 수학적 모델을 적용하는 데 따른 어려움을 부각시킨다. 확률적 접근법과 인식론적 접근법 모두 장단점이 있으며, 법적 결정이 공정하면서도 제시된 증거를 정확히 반영하도록 하기 위한 최선의 방법에 대한 논의가 계속되고 있다. (참조) Blue Bus Paradox는 법적 판단에서 통계적 증거의 한계를 보여주는 유명한 사고 실험이다. 한 보행자가 버스에 치였는데, 어둠 때문에 버스 회사를 정확히 식별하지 못했다고 가정해보자. 유일한 증거는 사고 발생 도시에서 Blue Bus Company가 버스의 75%를 소유하고 있다는 것뿐이다. 이 상황에서 Blue Bus Company에 책임을 물어야 할까? 통계적으로는 그럴 듯해 보이지만, 이는 개별 사건에 대한 직접적인 증거가 없이 단순히 확률에 근거해 판단을 내리는 것이다. 이 역설은 높은 확률이 반드시 법적 책임으로 이어지지 않는다는 점을 강조하며, 법적 판단에 있어 단순한 통계를 넘어선 더 깊은 고려가 필요하다는 것을 보여준다. |
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(연습문제 6)
증거의 무게(weight of evidence)는 법적 사실 판단에서 증거의 충분성을 평가하는 개념으로, 확률(probability)과는 구별된다. 케인스(Keynes)는 새로운 증거가 추가될 때 그 증거가 기존의 유리하거나 불리한 증거를 강화함에 따라 논증의 확률은 증가하거나 감소할 수 있지만, 그럼에도 우리의 결론을 지지하는 더 견고한 기반을 갖게 된다고 주장했다. 이는 새로운 증거가 논증의 확률을 감소시킬 수 있어도 언제나 그 무게는 증가한다는 것을 의미한다. 법적 맥락에서 증거의 무게는 법원이 다루는 증거의 양으로 생각할 수 있으며, 이는 확률과 구별된다. 증거의 무게는 높지만 수학적 확률은 낮을 수 있는데, 이는 검찰이 피고인을 유죄로 만드는 많은 증거를 제시하지만 피고인이 확고한 알리바이를 가진 경우에 해당한다. 반대로 제시된 증거가 수학적 개념의 증명 기준을 통과할 만큼 충분한 확률을 확립할 수 있지만, 여전히 적절한 무게가 부족할 수 있다. 많이 논의된 '게이트크래셔의 역설'이 이에 해당하는데, 여기서 피고는 로데오 쇼의 관객 천 명 중 한 명이며 발행된 티켓은 단 499장이었다는 것만이 이용 가능한 증거이다. 수학적 확률상 피고가 무임승차자일 확률은 0.501이지만, 반대로 티켓을 구매했을 확률도 0.499로 나타나므로, 이러한 미약한 증거만으로 피고에게 책임을 묻는 것은 직관적으로 부당하다. 이는 증거가 너무 빈약하거나 무게가 부족하기 때문으로 해석될 수 있다. 한편, 법적 증명의 기준을 증거의 무게로 개념화해야 한다는 견해도 있으며, 여기에서는 사실 가설이 얼마나 많은 테스트나 도전에 부과되는지가 중요하다. 귀납 확률(inductive probability)에 기반한 이 접근법에서는, 상식적 일반화에 대한 귀납적 지지를 통해 추론이 이루어지며, 이 지지는 일반화가 통과한 테스트의 수 또는 관련 변수에 대한 반증 저항 정도에 따라 평가된다. 형사 사건에서 합리적 의심의 여지 없이 증명한다는 것은 이러한 귀납 확률의 최대 수준을 달성하는 것을 의미한다. 그러나 각 테스트가 명확하고 객관적으로 해결될 수 있다는 전제는 현실에서 충족되기 어려우며, 우리의 평가는 여전히 주관적 판단을 수반하게 된다. 이는 표준 확률적 증명 개념을 적용할 때와 마찬가지로 법적 판단에서 불가피한 한계로 작용한다. |
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<이 글에서 얻어갈 개념 3가지> |
(참조)
본문에서 언급된 블루버스 문제와 게이트 크래셔의 역설에 대해 더 궁금하면 원 출처에 들어가서 확인해보시길 바랍니다.
오늘은 여기까지입니다. 읽어주셔서 감사합니다.
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