Такие высказывания указывают на определенную необходимость или значимость, а их не могут обеспечить закономерности. Если в случае с юмовской идеей регулярной повторяемости событий мы знаем только, что те или иные вещи часто происходят совместно, здесь пытаемся показать следующее: чтобы все произошло так, как произошло, нужна была определенная причина, и без этой причины все произошло бы иначе. Это называется контрфактуальным рассуждениеем. Фактически контрфактуальным называется высказывание следующего вида: «Если бы А было истинно, то и С было бы истинно». Например, если бы я нанес крем от загара, избежал бы ожога.

Интересно, что Юм положил начало как закономерному, так и контрфактуальному подходу к причинности. Он писал, что причина есть «объект, за которым следует другой объект, и когда за всеми объектами, подобными первому, следуют объекты, подобные второму» (определение закономерности), и далее: «Другими словами, без первого объекта никогда не существовал бы второй» (определение контрфактуальности)[221].

Может показаться, что он верит, будто это всего лишь два способа сказать одно и то же. На деле, однако, эти определения породили два отдельных направления в области причинности.

Контрфактуальный подход (вдохновил его Юм, а формальное определение дал Дэвид Льюис (1973)) предполагает: чтобы С стало причиной Е, две вещи должны быть истинными: если бы С не произошло, Е не случилось бы, и если случилось С, то должно случиться и Е. То есть если бы я нанес крем от загара, не обгорел бы на солнце, а если бы не нанес, не смог бы избежать воздействия солнечных лучей. Такая формулировка охватывает одновременно и необходимость, и достаточность. Существуют также вероятностные контрфактуальные подходы, но мы не станем в них вдаваться[222].

Вспомним пример с хакерским марафоном. Может случиться так, что каждый раз, когда программисты выпивают много кофе, на следующий день они ощущают сильную усталость. Возможно, они пьют только кофе, но в больших объемах всегда, засиживаясь допоздна. И тем не менее, используя только эту регулярную повторяемость, мы обнаружим, что кофе и есть причина усталости. Но, если бы программисты не пили кофе, они все равно на следующий день валились бы с ног (они же не спали всю ночь, плюс отсутствие кофеина). Таким образом, потребление кофе не может быть причиной усталости – если проанализировать этот случай с помощью контрфактуальных высказываний.

В теории такой подход помогает различать факторы, случающиеся совместно по чистому совпадению и потому, что между ними есть реальная причинная зависимость.

Теперь спросите: откуда мы можем знать, что произошло бы?

Это одна из коренных сложностей построения юридических рассуждений (к этой теме мы еще вернемся): можем ли мы знать наверняка, что вы не были бы вынуждены резко тормозить, если бы автомобиль перед вами не занесло, и в результате столкновение не произошло бы? Возможно, ехавший за вами водитель отвлекся или был нетрезв, поэтому в любом случае он ударил бы вашу машину.

Контрфактуальные высказывания относятся именно к таким единичным событиям, а не к обобщенным свойствам (подробнее о них в главе 8). Один из способов превратить такие случаи в объект, подлежащий формальной оценке, – соотнести их с моделью.

То есть, если мы сможем представить систему в виде набора уравнений, получим возможность проверить: останется ли следствие истинным, если окажется, что причина была ложной. К примеру, если яд всегда смертелен, то смерть истинна, если истинен яд. Конечно, смерть может наступить от многих возможных причин, поэтому для них нужно также установить набор значений. Тогда мы сможем увидеть, что произойдет при изменении значения яда. Если мы припишем ему значение «ложно», будут ли другие переменные достаточны, чтобы значение смерти осталось истинным? Эта идея лежит в основе моделей структурных уравнений, где каждая переменная – это функция от некоторого набора других переменных системы[223].

Однако контрфактуальный подход не свободен от проблем. Возьмем дело Распутина. Как гласит легенда, он съел пирожные с отравленным вином (содержащегося в нем цианистого калия хватило бы, чтобы убить пятерых человек), но все же остался жив. Потом он получил выстрел в спину – и снова не погиб; в него выстрелили еще раз. В конце концов его связали и бросили в ледяную воду. Он пережил и это! В итоге Распутин все же умер – захлебнулся. Что стало причиной смерти? Можно ли утверждать наверняка, что он бы умер, не будь отравлен? Могло случиться так, что яд подействовал не сразу или он ввел Распутина в коматозное состояние, и тот просто не мог выплыть. Точно такую же роль могли сыграть выстрелы (то есть другим способом способствовать смерти).

Подобные ситуации с несколькими причинами, любая из которых могла вызвать следствие, особенно сложны для контрфактуальных рассуждений. Это примеры множественности равнозначных причин, или симметричная форма так называемой избыточной причинности. Среди ее образцов – момент, когда в арестанта выпускают обоймы несколько членов расстрельной команды или когда пациент принял два лекарства, вызывающие одинаковые побочные эффекты. В обоих случаях, если одной из индивидуальных причин не было (один из солдат не стрелял, пациент принял одно из лекарств), следствие все равно случается. Следствие не зависит контрфактуально от каждой из причин.

Теперь сделаем условие менее жестким и скажем, что следствие случилось бы, но несколько иное. Возможно, побочные эффекты начались бы позже или, к примеру, не оказались бы столь сильными[224].

При множественности равнозначных проблематично не найти вообще никаких причин, но чисто теоретически мы никак не можем выделить одну особую. И кажется логичным, что каждая отдельная причина вносит в следствие свой вклад.

Возьмем ситуацию, когда есть две причины, но только одна из них активна в каждый конкретный момент времени, а другая представляет собой что-то вроде резерва, который активируется, если не срабатывает первая: к примеру, если каждый солдат будет стрелять, только если предыдущий залп не убил арестанта. В биологии часто встречаются подобные типы резервных механизмов: например, два гена дают одинаковый фенотип, но один из них к тому же побуждает другой к действию. То есть ген А подавляет ген B, и ген B активен, только когда неактивен ген A. И опять-таки фенотип не зависит от А, поскольку, если А неактивен, B активен и создает фенотип. Этот случай гораздо более проблематичен, чем предыдущий, поскольку мы можем интуитивно выбрать один фактор в качестве активатора следствия, хотя с помощью контрфактуального метода его нельзя обнаружить. Такой тип проблемы, когда есть две или более возможные причины для следствия, но реальна только одна, называется вытеснением.