1. 严谨的结构#

决定什么是良好的论证，第一项标准，是看它是否拥有坚牢的逻辑结构。它的结论必须由至少一个前提支持着，它的结构形式则必然是下面两种情况之一，如果是演绎性的，结论必然地从前提导出，如果是归纳性的，结论或然地从前提导出。另外，如果是规范性论证，必须有一个规范性的前提。

这样的论证，不使用相互冲突或与结论相矛盾的推理，也不预先假设结论的真实性，更不进行不合逻辑的演绎推导。演绎逻辑的定律已经建立得相当完好，不论是在假言推理还是三段论推理中。违反其它的任何一种规则，都只会带来演绎性论证的结构缺陷。

论证可以按照推理方式分类: 演绎和归纳, 也就是说一个论证要么是演绎性的, 要么就是归纳性的.

论证的另一种分类方式: 事实和规范性论证.

演绎推理可以分为常见的两种: 假言推理和三段论推理

注意: 道德前提, 法律前提, 审美前提, 价值观前提这些东西往往在一个论证中属于隐含前提, 识别规范性论证并挖掘出这些隐藏前提, 可以清楚发现双方的意见的分歧, 辩论更有效率.

2. 相关性#

判断论证是否良好的第二条原则，与前提的相关性有关。好论证的前提，一定与结论的价值或真实性有关，如果一个前提与结论的真实与否两不相涉，那么，有什么理由去花时间考虑前提是不是真实、能不能够接受呢？

如果论证是演绎的，结论与前提之间的关系是必然的，只要这一论证在逻辑上没有错误，形式正确。

如果论证是归纳性的，结论也由前提产生，只要那些前提支持或加强结论的真实性。

📌 打游戏 vs. 影响学习

  • 前提1：玩游戏会占用大量时间，导致学习时间减少
  • 前提2：某个学习成绩好的同学也在玩游戏，所以游戏不会影响学习
  • 结论：玩游戏会影响学习

💭 分析：

  • 前提1 → 结论 是一种演绎推理，因为“时间减少 → 学习效果下降”是一个可验证的逻辑因果关系
  • 前提2 试图使用个例反驳普遍命题，这是归纳推理，但它的错误在于“以偏概全”, 结论和前提不存在因果关系, 如果按照这个错误的逻辑我们还可以说: 上次新闻报道有人玩游戏玩入迷了, 直接厌学, 是不是说玩游戏一定会让人厌学呢?

📌 编程一定要从 C 语言学起

  • 前提 1：很多老一辈程序员都是从 C 语言开始学的
  • 前提 2：老一辈程序员的编程能力很强。
  • 结论：所以学习 C 语言是成为优秀程序员的唯一途径

💭 分析：

  • 这也是归纳论证，但它存在因果关系错误（Correlation does not imply causation）
  • 也许老一辈程序员强并不是因为他们学了 C，而是因为他们有多年经验，或者当时的环境让他们必须学 C
  • 所以这个论证是不严密的

📌 关于 iPhone 和安卓

  • 前提 1：更强的芯片性能能带来更流畅的使用体验
  • 前提 2：iPhone 的芯片性能比安卓手机更强
  • 结论：所以 iPhone 的使用体验比安卓手机更流畅

💭 分析：

  • 这属于演绎论证，这显然是个演绎三段推理, 只是 大前提 一定是对的吗? 是不是流畅度还受到 RAM, 系统优化设计的影响呢?

3. 可接受性#

判断论证是否良好的第三项规范，与前提的可接受性有关。要支持一个结论，那理由必须是可以接受的。理由是可以接受的，意思是说，对理智的人来说，在所有能够获得的相关证明面前，当能接受那 claims。

对常识性声称的概念，要避免某些误解。多数人的看法，并不一定都是常识, 也不一定正确。即使是广泛接受的观点，也需要经过合理的论证和检验，否则可能会被后来的证据推翻。

4. 充分原则#

一个论证，还必须满足良好论证的第四项标准的要求，那便是充分原则。论证必须有数量和质量都充足的相关且可接受的前提，才能使我们觉得这论证足够有力，可以接受它的结论了。

不走运的是，充分性规范与可接受性规范有时会发生混淆。但区别是明显的。可接受性规范是用以判断某一前提自身是否可接受，至于其分量能否构成对结论的充分支持并不在考虑之内。

看一下这个例子：“汤娅，我们既然相爱，就该结婚。”假设在这里“相爱”的前提是相关且可接受的，对多数人来说，仍然会觉得充分原则没有得到满足。仅仅是相爱，不太像是足够的理由来合乎逻辑地导出结婚的结论；更多的情况下，除了“相爱”之外，还需要其它一些相关的、可接受的前提，才能让成熟、理智的汤娅得出应该结婚的结论。

5. 分析实践#

5.1. 气候变化的成因#

  • 支持方的论证：
    • 前提 1：科学家通过气候模型和数据分析，发现自工业革命以来，全球气温显著上升
    • 前提 2：二氧化碳等温室气体的排放量与气温上升趋势高度相关
    • 前提 3：人类工业活动是二氧化碳排放量大幅增加的主要来源
    • 结论：因此，气候变化主要是由人类活动引起的
  • 反对方的论证：
    • 前提 1：地球气候在历史上一直有自然变化，比如冰河期和间冰期的循环
    • 前提 2：太阳活动、火山喷发和海洋循环都会影响全球气温
    • 前提 3：这些自然因素在过去曾导致过气候剧变，而那时没有人类工业活动
    • 结论：因此，气候变化主要是由自然因素引起的

假设因果关系错误（False Cause / Post Hoc Fallacy）：

  • 问题描述：反对方似乎暗示“既然过去没有人类活动时自然因素也能导致气候剧变，那么当前的气候变化也应主要归因于自然因素”，这是一种典型的错误因果关系推理。

忽略关键差异（Oversimplification / Cherry Picking）：

  • 问题描述：反对方利用历史上自然气候变化的例子，忽略了当前与历史之间在机制、时间尺度和外部条件（如人类工业活动）的根本区别。

  • 推理缺陷：虽然气候变化过去曾发生，并不意味着当前变暖一定也是自然因素主导

  • 隐含的假设：因为过去的气候变化是自然的，所以现在的也是，这种推理方式属于错误类比

反对方的论证存在逻辑上的漏洞，主要在于：跳跃式推理：从“自然因素曾经引起过气候变化”直接推出“当前气候变化主要由自然因素引起”，中间缺乏对现有气候变化特征的充分解释和证据支持。

判断的思路可以先从结构开始, 是规范性还是事实性论证, 规范性的话, 隐藏前提是什么? 分析是演绎推理还是归纳推理, 如果是演绎推理他用的什么形式, 三段式还是假言推理,

假言推理, 假如的条件一定为真吗? 和结论有必要联系吗? 三段论, 大前提一定准确吗?

如果是归纳推理: 样本足够可以接受吗, 有没有存在以偏概全的情况?

注意判断论述的时候, 没必要按照每个步骤来分析, 活学活用, 经常看一些常见的逻辑谬误, 才是最有效的方法