인과관계

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1. 개요

인과 관계는 철학, 과학, 법학 등 다양한 분야에서 중요한 개념으로 다루어진다. 철학에서는 형이상학적 논의의 핵심 주제이며, 데이비드 흄, 임마누엘 칸트 등 철학자들이 인과 관계에 대한 다양한 관점을 제시했다. 과학에서는 실험을 통해 인과 관계를 밝히는 것이 중요한 목표이며, 물리학에서는 시간과 공간의 개념보다 형이상학적으로 앞선 개념으로 여겨진다. 법학에서는 범죄나 불법 행위에 대한 책임을 묻기 위해 법적 인과 관계를 입증해야 하며, 의료 소송이나 공해 소송 등에서 인과 관계 입증의 어려움이 강조된다. 경영학에서는 문제의 원인을 분석하고 개선 방안을 모색하기 위해 이시카와 다이어그램과 같은 도구를 활용하며, 역사학에서는 사건의 원인을 분석하고 설명하는 데 인과 관계 개념을 적용한다. 인과 관계와 관련된 오류로는 잘못된 원인 식별, 인과 관계와 상관 관계의 혼동, 인과 관계의 환상 등이 있다.

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인과관계
일반 정보
학문 분야	철학, 물리학
관련 학문 분야	형이상학 인식론 과학철학
주요 개념
원인	어떤 사건이나 행동의 시작 또는 이유
결과	원인에 의해 발생하는 현상
인과 관계	원인과 결과 사이의 관계
철학적 관점
아리스토텔레스	4가지 원인: 질료인, 형상인, 동력인, 목적인
데이비드 흄	규칙성 이론: 인과 관계는 사건들의 규칙적인 연관성에서 비롯됨 반사실적 이론: 원인이 없었다면 결과도 없었을 것이라는 가정
임마누엘 칸트	선험적 종합 판단: 인과율은 경험에 앞서 존재하는 선험적인 원리
과학적 관점
물리학	결정론: 모든 사건은 선행하는 원인에 의해 결정됨 양자역학: 확률론적인 인과 관계
통계학	상관관계: 두 변수 간의 통계적 연관성 회귀분석: 변수 간의 인과 관계 모델링
컴퓨터 과학	베이즈 네트워크: 확률적 인과 관계 모델 인공지능: 인과 추론 알고리즘
기타 관점
법학	법적 책임: 특정 행위와 결과 사이의 인과 관계 입증
역사학	역사적 사건의 원인 분석: 다양한 요인들의 복합적인 작용
관련 주제
결정론 대 자유 의지	인간의 자유 의지가 인과 관계에 의해 결정되는가에 대한 논쟁
나비 효과	작은 변화가 예측 불가능한 큰 결과를 초래할 수 있다는 이론
인과 추론	관찰된 데이터로부터 인과 관계를 추론하는 방법론

2. 철학

형이상학에서 인과 관계는 중요한 논의 주제이다. 칸트는 시간과 공간이 인간의 이해보다 먼저 존재한다고 보았고, 인과 관계의 우선성을 인식했다. 그러나 그는 민코프스키 기하학과 특수 상대성 이론을 통해 인과 관계 개념을 시간과 공간의 개념 구성의 토대로 사용할 수 있다는 것을 알지 못했다.

형이상학에서는 "어떤 종류의 개체가 원인과 결과가 될 수 있는가?"라는 질문을 던진다. 이에 대한 한 가지 관점은 원인과 결과가 같은 종류의 개체이며, 인과 관계는 비대칭적 관계라는 것이다. 즉, "A가 원인이고 B가 결과"이거나 "B가 원인이고 A가 결과"일 수 있지만, 둘 중 하나만 참이다. 과정 철학에서는 모든 원인과 결과가 과정, 사건, 생성, 발생이라고 본다. 예를 들어, "계단에서 넘어진 것"이 원인이고 "발목이 부러진 것"이 결과이다. 다른 관점은 원인과 결과가 '상태'이며, 그 본질은 과정 철학보다 느슨하게 정의된다는 것이다.^[10]

더 고전적인 관점은 원인과 결과가 다른 종류의 개체일 수 있다는 것이다. 아리스토텔레스의 유효 원인 설명에서 행동은 원인, 영속적인 객체는 결과가 될 수 있다. 예를 들어, 부모의 생성적 행동은 유효 원인, 소크라테스는 결과로 간주될 수 있다. 소크라테스는 행동과 구별되는 '실체'로 불리는 영속적인 객체이다.

인과 관계는 복잡한 개념이므로, 경험적 상황에서 인과 관계를 확립하기 위해서는 많은 노력과 증거가 필요하다. 데이비드 흄에 따르면 인간은 인과 관계를 직접 인식할 수 없다. 그는 인과 관계의 정규성 관점과 반사실적 개념을 구별했다.^[11] 반사실적 관점에서는 "X가 없었다면 Y도 없었을 것"이라는 조건이 만족될 때 X가 Y를 야기한다고 본다. 흄은 전자를 인식론적 정의로 사용할 것을 권고했다. 현대 철학에서는 정규성, 확률적, 반사실적, 기제론적, 조작주의적 관점 등 다섯 가지 주요 접근 방식으로 인과 관계를 설명한다.^[12] 이들은 경험적 규칙성, 조건부 확률 변화, 반사실적 조건, 기제, 개입 하에서의 불변성을 통해 인과 관계를 정의한다.

인과 관계는 선행성과 인접성의 속성을 가지며,^[82]^[16] 이는 시공간 기하학의 구성 요소이다. 알프레드 롭의 연구에 따르면 이러한 속성은 시간과 공간 개념을 유도할 수 있게 한다.^[13] 맥스 재머는 "아인슈타인의 공준은 민코프스키 공간의 인과적 위상 구조를 구성할 수 있는 길을 열어준다"고 말했다.^[14] 인과적 효력은 빛보다 빠르게 전파되지 않는다.^[15]

결정론적 세계관은 우주 역사가 원인과 결과에 따라 이어지는 사건의 진행으로 표현될 수 있다고 본다.^[16] 양립불가능론은 결정론이 자유 의지와 양립할 수 없다고 보지만, 양립가능론은 양립 가능하거나 심지어 필요하다고 본다.^[17]

서양 철학에서는 예로부터 인과성에 대한 다양한 논의가 이루어져 왔다. 아리스토텔레스는 원인을 4가지로 분류하여 고찰했으며, 이는 현재에도 유용성이 인정되는 경우가 있다. 18세기 스코틀랜드의 철학자 데이비드 흄은 인과성의 존재 자체를 의문시했다.

2. 1. 인과 관계

인과율은 모든 현상에 원인이 있다는 법칙이다.^[100] 원인 없이는 어떠한 현상(결과)도 일어나지 않으며,^[100] 이 원인과 결과의 규칙적인 관계를 인과관계 또는 인과성(因果性)이라 한다.^[100] 어떤 원인에서 어떤 결과가 필연적으로, 즉 법칙에 따라 일어날 때 이 법칙을 인과율이라고 한다.^[100] 인과관계는 객관적인 세계의 관계 그 자체로서, 그 객관성은 실천(실험)으로 검증할 수 있다.^[100] 인과관계를 습관에서 오는 기대로 생각하거나, 객관적 법칙이 아니라 인간의 머리에 원래부터 있었던 논리적인 것이라고 생각함은 사실과 맞지 않는다.^[100] 객관적 세계에서는 원인과 결과가 복잡하게 얽혀 하나의 전체를 이룩하고 있으며, 인과관계는 상호 연관이라는 보다 큰 법칙의 한 요소이다.^[100]

인과 관계의 본질은 형이상학의 주제이다. 칸트는 시간과 공간이 세상의 진화에 대한 인간의 이해 이전에 존재한다고 생각했으며, 인과 관계의 우선성을 인식했다. 그러나 그는 민코프스키 기하학과 특수 상대성 이론에 대한 지식에서 비롯된 이해, 즉 인과 관계의 개념을 시간과 공간의 개념을 구성하기 위한 사전 토대로 사용할 수 있다는 것을 알지 못했다.

일반적인 형이상학적 질문은 "어떤 종류의 개체가 원인이 될 수 있고, 어떤 종류의 개체가 결과가 될 수 있는가?"이다.

이 질문에 대한 한 가지 관점은 원인과 결과가 동일한 종류의 개체이며, 인과관계는 그들 사이의 비대칭적 관계라는 것이다. 즉, 문법적으로 "''A''가 원인이고 ''B''가 결과" 또는 "''B''가 원인이고 ''A''가 결과"라고 말하는 것은 말이 되지만, 이 둘 중 하나만 실제로 참일 수 있다. 이 관점에서, 과정 철학에서 형이상학적 원리로 제안된 한 가지 의견은 모든 원인과 모든 결과가 각각 어떤 과정, 사건, 생성, 또는 발생이라는 것이다. 예를 들어 '그가 계단에 걸려 넘어지는 것이 원인이고, 발목이 부러지는 것이 결과'이다. 또 다른 관점은 원인과 결과가 '상태'이며, 그 개체의 정확한 본질은 과정 철학보다 더 느슨하게 정의된다는 것이다.^[10]

이 질문에 대한 또 다른 관점은 더 고전적인 관점으로, 원인과 그 결과가 서로 다른 종류의 개체일 수 있다는 것이다. 예를 들어, 아리스토텔레스의 유효 원인 설명에서, 행동은 원인이 될 수 있고, 영속적인 객체는 그 결과가 될 수 있다. 예를 들어, 부모의 생성적 행동은 유효 원인으로 간주될 수 있으며, 소크라테스는 그 결과로 간주될 수 있다. 소크라테스는 행동과는 구별되는, 철학적 전통에서 '실체'라고 불리는 영속적인 객체로 간주된다.

인과 관계는 미묘한 형이상학적 개념이므로, 특정 경험적 상황에서 인과 관계에 대한 지식을 확립하기 위해서는 상당한 지적 노력과 증거 제시가 필요하다. 데이비드 흄에 따르면, 인간의 정신은 인과 관계를 직접적으로 인식할 수 없다. 이러한 근거에서 그는 인과 관계의 정규성 관점과 반사실적 개념을 구별했다.^[11] 반사실적 관점에 따르면, ''X''가 ''Y''를 야기한다는 것은 ''X''가 없었다면 ''Y''도 존재하지 않았을 경우에만 성립한다. 흄은 후자를 존재론적 관점으로 해석했는데, 즉 인과 관계의 본질에 대한 묘사이지만, 인간 정신의 한계를 고려하여 전자를 인식론적 정의로 사용할 것을 권고했다(대략, ''X''가 ''Y''를 야기한다는 것은 두 사건이 시공간적으로 결합되어 있고, ''X''가 ''Y''보다 앞선다는 것을 의미한다). 우리는 인과 관계와 비인과 관계를 구별하기 위해 인과 관계에 대한 인식론적 개념이 필요하다. 인과 관계에 대한 현대 철학 문헌은 인과 관계에 대한 다섯 가지 주요 접근 방식으로 나눌 수 있다. 여기에는 (위에서 언급한) 정규성, 확률적, 반사실적, 기제론적, 조작주의적 관점이 포함된다. 이 다섯 가지 접근 방식은 환원적이라고 볼 수 있으며, 즉 인과 관계를 다른 유형의 관계를 통해 정의한다.^[12] 이러한 해석에 따르면, 이들은 각각 경험적 규칙성(사건의 끊임없는 결합), 조건부 확률의 변화, 반사실적 조건, 인과 관계의 근간이 되는 기제, 그리고 개입 하에서의 불변성을 통해 인과 관계를 정의한다.

결정론적 세계관은 우주의 역사가 원인과 결과에 따라 하나씩 이어지는 사건의 진행으로 완전히 표현될 수 있다고 본다.^[16] 양립불가능론은 결정론이 자유 의지와 양립할 수 없다고 보며, 따라서 결정론이 참이라면 "자유 의지"는 존재하지 않는다. 반면 양립가능론은 결정론이 자유 의지와 양립 가능하거나 심지어 필요하다고 본다.^[17]

원인(cause)은 때때로 필요한 원인(necessary cause)과 충분한 원인(sufficient cause)의 두 가지 유형으로 구분될 수 있다.^[18] 필요도 충분도 아니지만 결과에 기여하는 세 번째 유형의 인과 관계는 "기여 원인(contributory cause)"이라고 한다.

;필요 원인: 만약 ''x''가 ''y''의 필요 원인이라면, ''y''의 존재는 필연적으로 ''x''의 선행을 의미한다. 하지만, ''x''의 존재가 ''y''가 발생할 것을 의미하지는 않는다.^[19]

;충분 원인: 만약 ''x''가 ''y''의 충분 원인이라면, ''x''의 존재는 필연적으로 ''y''의 발생을 의미한다. 그러나 다른 원인 ''z''가 대안적으로 ''y''를 발생시킬 수도 있다. 따라서 ''y''의 존재가 ''x''의 선행을 의미하지는 않는다.^[19]

;기여 원인: 특정 결과에 대해, 단일 사례에서 기여 원인은 여러 동시 발생 원인 중 하나이다. 모든 원인이 기여한다는 것이 함축되어 있다. 특정 결과에 대해, 일반적으로 기여 원인이 필요하다는 함축은 없지만 그럴 수도 있다. 일반적으로 기여 원인은 충분하지 않다. 왜냐하면 그것은 정의상 다른 원인과 동반되기 때문이다. 만약 기여 원인이 충분하다면, 다른 원인은 원인으로 간주되지 않을 것이다. 특정 결과에 대해, 어떤 경우에는 기여 원인이었던 요인이 다른 경우에는 충분 원인이 될 수 있지만, 그러한 다른 경우에는 단순히 기여 원인으로 간주되지 않을 것이다.^[20]

J. L. 매키는 일반적으로 "원인"에 대한 논의는 사실상 '''INUS''' 조건 (결과 발생에 대해 '''불충분'''하지만 '''불필요하지 않은''' 조건의 '''일부'''로서, 그 조건 자체가 '''불필요'''하지만 '''충분'''한 것을 의미한다)을 지칭한다고 주장한다.^[21] 예를 들어, 화재의 원인으로서의 단락(short circuit)이 있다. 단락, 가연성 물질의 근접, 소방관의 부재 등 일련의 사건들을 고려해 보자. 이들은 함께 집이 타는 데 불필요하지만 충분하다(다른 많은 일련의 사건, 예를 들어 산소와 함께 화염 방사기로 집을 쏘는 것 등, 확실히 집이 타는 결과를 초래할 수 있기 때문이다). 이 일련의 사건들 중에서, 단락은 불충분하지만 (단락만으로는 화재를 일으키지 못했을 것이기 때문에) 불필요하지 않은 (다른 모든 조건이 동일하다면, 단락 없이는 화재가 발생하지 않았을 것이기 때문에) 조건의 일부이다. 이 조건 자체는 불필요하지만 결과의 발생에 충분하다. 따라서, 단락은 집이 타는 현상의 INUS 조건이다.

조건문은 인과 관계에 대한 진술이 ''아니다''. 중요한 차이점은 인과 관계에 대한 진술은 선행사가 결과에 앞서거나 동시에 발생해야 하는 반면, 조건문은 이러한 시간적 순서를 요구하지 않는다는 것이다. "만약 ..., 그러면 ..." 형식을 사용하여 다양한 영어 문장을 제시할 수 있기 때문에 혼란이 흔히 발생한다(그리고, 논쟁의 여지가 있지만, 이 형식이 인과 관계에 대한 진술을 할 때 훨씬 더 흔하게 사용되기 때문이다). 그러나 두 가지 유형의 진술은 서로 다르다.

예를 들어, "만약 ..., 그러면 ..."을 물질적 조건문으로 해석할 때 다음의 모든 진술이 참이다.

# ''만약 버락 오바마가 2011년에 미국의 대통령이라면, 독일은 유럽에 있다.''

# ''만약 조지 워싱턴이 2011년에 미국의 대통령이라면, 임의의 진술^영어.''

첫 번째는 선행사와 결과가 모두 참이기 때문에 참이다. 두 번째는 명제 논리에서 참이고 자연어에서는 선행사가 거짓이므로 결과 문장에 관계없이 결정되지 않는다.

일반적인 직설법 조건문은 물질적 조건문보다 구조가 약간 더 많다. 예를 들어, 첫 번째 문장이 가장 가깝지만, 앞의 두 문장 중 어느 것도 일반적인 직설법 읽기로는 참으로 보이지 않는다. 그러나 다음 문장은 다음과 같다.

''만약 스트랫퍼드어폰에이번의 셰익스피어가 맥베스를 쓰지 않았다면, 다른 누군가가 썼을 것이다.''

셰익스피어가 맥베스를 쓰지 않은 것과 다른 누군가가 실제로 그것을 쓴 것 사이에는 이러한 가상 상황에서 직접적인 인과 관계가 없더라도 직관적으로 참으로 보인다.

또 다른 종류의 조건문인 반사실 조건문은 인과 관계와 더 강한 연관성을 가지지만, 반사실 진술조차도 모두 인과 관계의 예는 아니다. 다음 두 진술을 고려해 보십시오.

# ''만약 A가 삼각형이라면, A는 세 변을 가질 것이다.''

# ''만약 스위치 S가 켜지면, 전구 B가 켜질 것이다.''

첫 번째 경우, A가 삼각형이라는 것이 세 변을 가지도록 "유발"했다고 말하는 것은 잘못된데, 삼각형과 세 변의 관계는 정의의 관계이기 때문이다. 세 변을 가지는 속성은 실제로 A의 상태를 삼각형으로 결정한다. 그럼에도 불구하고, 반사실적으로 해석되더라도 첫 번째 진술은 참이다. 아리스토텔레스의 "네 가지 원인" 이론의 초기 버전은 "본질적 원인"을 인식하는 것으로 묘사된다. 이 이론의 이 버전에서 닫힌 다각형이 세 변을 갖는 것은 그것이 삼각형인 것의 "본질적 원인"이라고 한다.^[73] 물론 이 단어 '원인'의 사용은 이제 훨씬 더 구식이 되었다. 그럼에도 불구하고, 삼각형에게 세 변이 있는 것은 필수적이라고 말하는 것은 일상 언어의 범위 내에 있다.

조건문의 개념을 완전히 이해하는 것은 인과 관계에 대한 문헌을 이해하는 데 중요하다. 일상적인 언어에서는 느슨한 조건문이 종종 충분히 만들어지며 주의해서 해석해야 한다.

의문스러운 원인의 오류, 또는 인과 관계 오류라고도 하며, ''non-causa pro causa''(원인이 아닌 것이 원인이다^la) 또는 허위 원인이라고도 하며, 원인이 잘못 식별되는 비형식적 오류이다.

반사실적 이론은 인과 관계를 반사실적 관계의 관점에서 정의하며, 종종 인과 관계에 대한 설명을 반사실 조건문의 논리에 대한 설명 위에 "떠 있는" 것으로 볼 수 있다. 반사실적 이론은 인과 관계에 대한 사실을 반사실적 상황에서 사실이었을 사건에 대한 사실로 축소한다.^[22] 이 아이디어는 인과 관계가 "C가 발생하지 않았다면, E도 발생하지 않았을 것이다"의 형태로 구성될 수 있다는 것이다. 이 접근 방식은 인과 관계를 "만약 첫 번째 대상이 없었다면, 두 번째 대상은 결코 존재하지 않았을 것이다"라고 정의한 데이비드 흄의 정의로 거슬러 올라간다.^[23] 반사실 조건문의 관점에서 인과 관계에 대한 더 완전한 분석은 반사실 조건문의 평가를 위한 가능 세계 의미론이 개발된 후 20세기에 이르러서야 이루어졌다. 1973년 논문 "인과 관계"에서 데이비드 루이스는 '인과적 의존성' 개념에 대한 다음 정의를 제안했다.^[24]

:사건 E는 C가 (i) C가 발생했다면 E가 발생했을 것이고, (ii) C가 발생하지 않았다면 E가 발생하지 않았을 경우에만 C에 ''인과적으로 의존''한다.

인과 관계는 반사실적 의존성의 관점에서 분석된다. 즉, C가 E를 유발하는 것은 C, D₁, D₂, ... D_k, E의 일련의 사건이 존재하여 일련의 각 사건이 이전 사건에 반사실적으로 의존하는 경우에 해당한다. 이러한 인과적 의존성 사슬은 '메커니즘'이라고 불릴 수 있다.

이 분석은 우리가 어떻게 인과적 판단을 내리는지 또는 인과 관계에 대해 어떻게 추론하는지를 설명하는 것이 아니라, 오히려 어떤 두 사건 사이에 인과 관계가 존재한다는 것에 대한 형이상학적 설명을 제공하는 것을 목표로 한다. 만약 정확하다면, 이 분석은 인과 관계의 특정 특징을 설명할 수 있는 힘을 갖는다. 인과 관계가 반사실적 의존성의 문제임을 알고, 우리는 인과 관계의 본질을 설명하기 위해 반사실적 의존성의 본질을 되돌아볼 수 있다. 예를 들어, 루이스는 논문 "반사실적 의존성과 시간의 화살"에서 반사실 조건문의 의미론적 관점에서 반사실적 의존성의 시간 지향성을 설명하려고 했다.^[25] 만약 이 이론이 옳다면, 이 이론은 우리가 과거가 아닌 미래에 인과적으로 영향을 미칠 수 있다는 우리의 경험의 기본적인 부분을 설명하는 데 기여할 수 있다.

반사실적 설명의 한 가지 과제는 과잉 결정, 즉 어떤 결과가 여러 가지 원인을 갖는 경우이다. 예를 들어, 앨리스와 밥이 모두 창문에 벽돌을 던져 창문이 깨졌다고 가정해 보자. 앨리스가 벽돌을 던지지 않았다면 창문은 여전히 깨졌을 것이고, 이는 앨리스가 원인이 아니었음을 시사한다. 그러나 직관적으로 앨리스는 창문을 깨뜨리는 원인이 되었다. 할펀-펄(Halpern-Pearl)의 인과 관계 정의는 이와 같은 예를 고려한다.^[26] 첫 번째 및 세 번째 할펀-펄 조건은 이해하기 가장 쉽다. AC1은 앨리스가 벽돌을 던졌고 실제 세계에서 창문이 깨졌음을 요구한다. AC3은 앨리스가 벽돌을 던진 것이 최소한의 원인임을 요구한다(예: 키스를 날리고 벽돌을 던지는 것과 비교). AC2(a)의 "업데이트된" 버전을 사용하면, 기본 아이디어는 앨리스가 벽돌을 던지는 것을 막는 것이 창문이 깨지는 것을 막는 변수와 그 설정의 집합을 찾아야 한다는 것이다. 이를 수행하는 한 가지 방법은 밥이 벽돌을 던지는 것을 막는 것이다. 마지막으로, AC2(b)의 경우, 우리는 AC2(a)에 따라 상황을 유지하고 앨리스가 벽돌을 던지는 것이 창문을 깨뜨린다는 것을 보여주어야 한다. (전체 정의는 변수의 모든 하위 집합을 검사하는 것을 포함하여 약간 더 복잡하다.)

인과 관계를 결정론적 관계로 해석하는 것은 ''A''가 ''B''를 야기한다면, ''A''는 ''항상'' ''B''를 따라야 한다는 것을 의미한다. 이러한 의미에서 전쟁은 사망을 야기하지 않으며, 흡연은 암이나 폐기종을 야기하지 않는다. 그 결과 많은 사람들이 확률적 인과 관계의 개념으로 전환한다. 비공식적으로, ''A''("그 사람은 흡연자이다")는 ''B''("그 사람은 현재 또는 미래에 암에 걸릴 것이다")를 확률적으로 야기한다. 즉, ''A''가 발생했다는 정보가 ''B''의 발생 가능성을 증가시키는 경우이다. 형식적으로, P{''B''|''A''}≥ P{''B''} 여기서 P{''B''|''A''}는 ''A''가 발생했다는 정보가 주어졌을 때 ''B''가 발생할 조건부 확률이고, P{''B''}는 ''A''의 발생 여부에 대한 정보 없이 ''B''가 발생할 확률이다. 이 직관적인 조건은 너무 일반적이어서 인과 관계에 대한 직관적인 개념을 충족하지 못하므로 확률적 인과 관계에 대한 정의로 부적절하다. 예를 들어, ''A''가 "그 사람은 흡연자이다"라는 사건을 나타내고, ''B''가 "그 사람은 현재 또는 미래에 암에 걸릴 것이다"라는 사건을 나타내고, ''C''가 "그 사람은 현재 또는 미래에 폐기종에 걸릴 것이다"라는 사건을 나타낸다면, 다음 세 가지 관계가 성립한다. P{''B''|''A''} ≥ P{''B''}, P{''C''|''A''} ≥ P{''C''} 그리고 P{''B''|''C''} ≥ P{''B''}. 마지막 관계는 그 사람이 폐기종을 가지고 있다는 것을 아는 것이 그가 암에 걸릴 가능성을 증가시킨다는 것을 나타낸다. 그 이유는 그 사람이 폐기종을 가지고 있다는 정보를 얻는 것이 그 사람이 흡연자일 가능성을 증가시키고, 따라서 그 사람이 암에 걸릴 가능성을 간접적으로 증가시키기 때문이다. 그러나 우리는 폐기종이 암을 야기한다고 결론 내리고 싶지 않을 것이다. 따라서, 우리는 ''A''와 ''B''의 시간적 관계와 작용 기전에 대한 합리적인 설명과 같은 추가적인 조건이 필요하다. 이 마지막 요구 사항을 정량화하기는 어려우므로 다양한 저자들이 다소 다른 정의를 선호한다.

실험적 개입이 불가능하거나 불법일 때, 관찰 연구로부터 인과 관계를 도출하는 것은 몇 가지 질적 이론적 가설에 의존해야 한다. 예를 들어, 증상이 질병을 유발하지 않는다는 가설은 베이즈 네트워크 또는 경로 다이어그램과 같은 인과 그래프에서 화살표가 누락된 형태로 표현된다. 이러한 도출의 기본이 되는 이론은

P(암|흡연)

과 같은 ''조건부 확률''과

P(암|do(흡연))

과 같은 ''개입 확률''의 구분에 의존한다. 전자는 "과거 불특정 시점에 실험자에 의해 강요받지 않고 흡연을 시작한 것으로 알려진 사람에게서 암이 발견될 확률"을 의미하며, 후자는 "실험자에 의해 과거 특정 시점에 흡연을 강요받은 사람에게서 암이 발견될 확률"을 의미한다. 전자는 실험자의 미미한 개입으로 관찰을 통해 추정할 수 있는 통계적 개념인 반면, 후자는 중요한 통제된 무작위 개입이 있는 실험에서 추정되는 인과적 개념이다. 양자역학의 관찰자 효과에 의해 정량적으로 설명되는 것처럼, 양립할 수 없는 변수로 정의된 관찰은 항상 실험자의 중요한 개입을 포함하는 것이 특히 양자 현상의 특징이다. 고전 열역학에서, 열역학적 과정은 열역학적 조작이라고 불리는 개입에 의해 시작된다. 천문학과 같은 다른 과학 분야에서는, 실험자가 종종 미미한 개입으로 관찰할 수 있다.

"인과적 미적분학"(do-미적분학, 주디아 펄의 인과적 미적분학, 작용 미적분학이라고도 함) 이론을 통해, 측정되지 않은 변수를 포함하는 인과적 베이즈 네트워크에서 조건부 확률로부터 개입 확률을 추론할 수 있다. 이 이론의 매우 실용적인 결과 중 하나는 교란 변수의 특성화, 즉, 조정할 경우 관심 변수 간의 올바른 인과적 효과를 산출할 충분한 변수 집합이다.

X

가

Y

에 미치는 인과적 효과를 추정하기 위한 충분한 집합은

X

에서 발생하는 모든 화살표를 제거한 후

X

를

Y

로부터

d

-분리하는

X

의 비자손 중 임의의 집합임을 보일 수 있다. "백도어"라고 불리는 이 기준은 "교란"에 대한 수학적 정의를 제공하며, 연구자가 측정할 가치가 있는 접근 가능한 변수 집합을 식별하는 데 도움을 준다.

인과 추론에서 유도는 인과 그래프의 구조에 의존하지만, 특정 가정 하에서 인과 구조의 일부는 통계적 데이터로부터 학습될 수 있다. 이 기본적인 아이디어는 세월 라이트의 1921년 경로 분석에 관한 연구로 거슬러 올라간다. Rebane과 Pearl (1987)에 의해 개발된 "복구" 알고리즘은 방향 비순환 그래프 (DAG)에서 허용되는 세 가지 가능한 유형의 인과 하위 구조에 대한 라이트의 구별에 기반한다.

#

X \rightarrow Y \rightarrow Z

#

X \leftarrow Y \rightarrow Z

#

X \rightarrow Y \leftarrow Z

유형 1과 유형 2는 동일한 통계적 종속성을 나타내므로 (즉,

Y

가 주어질 때

X

와

Z

는 독립적임) 순전히 횡단면 데이터 내에서 구별할 수 없다. 그러나 유형 3은

X

와

Z

가 주변적으로 독립적이고 다른 모든 쌍이 종속적이므로 고유하게 식별할 수 있다. 따라서 이 세 개의 삼중항의 "골격"(화살표가 제거된 그래프)은 동일하지만 화살표의 방향성은 부분적으로 식별 가능하다.

X

와

Z

가 공통 조상을 가지고 있을 때도 동일한 구별이 적용되지만 먼저 해당 조상에 조건을 걸어야 한다. 관찰된 조건부 독립성에 의해 방향성이 결정되는 모든 화살표의 골격을 체계적으로 결정하고 방향을 지정하는 알고리즘이 개발되었다.

구조 학습의 대안적인 방법은 변수 간의 ''많은'' 가능한 인과 구조를 검색하고 관찰된 상관 관계와 강하게 호환되지 않는 구조를 제거한다. 일반적으로 이로 인해 가능한 인과 관계 집합이 남게 되며, 이는 시계열 데이터를 분석하거나, 바람직하게는 적절하게 제어된 실험을 설계하여 테스트해야 한다. 베이즈 네트워크와 달리, 경로 분석 (및 그 일반화인 구조 방정식 모델링)은 인과 가설을 생성하기보다는 알려진 인과 효과를 추정하거나 인과 모델을 테스트하는 데 더 적합하다.

비실험적 데이터의 경우, 시간에 대한 정보가 있으면 인과 방향을 추론할 수 있는 경우가 많다. 이는 (모든 이론은 아니지만 많은 이론에 따르면) 원인이 시간적으로 결과보다 앞서야 하기 때문이다. 이는 예를 들어 통계적 시계열 모델 또는 그레인저 인과 관계의 아이디어를 기반으로 한 통계적 테스트 또는 직접적인 실험적 조작을 통해 결정할 수 있다. 시간적 데이터를 사용하면 인과 방향에 대한 기존 이론을 통계적으로 테스트할 수 있다. 예를 들어, 인과 관계의 방향과 본질에 대한 우리의 확신 정도는 교차 상관 관계, ARIMA 모델 또는 벡터 시계열 데이터를 사용한 교차 스펙트럼 분석에 의해 지원될 때 횡단면 데이터보다 훨씬 더 크다.

노벨상 수상자 허버트 A. 사이먼과 철학자 니콜라스 레셔는 인과 관계의 비대칭성은 대우를 통해 반대되는 어떤 함축 방식의 비대칭성과 무관하다고 주장한다. 오히려 인과 관계는 변수의 값 사이의 관계가 아니라, 한 변수(원인)가 다른 변수(결과)에 미치는 함수이다. 따라서 일련의 방정식과 이 방정식에 나타나는 변수 집합이 주어지면, 우리의 상식적인 인과적 순서 개념에 완벽하게 부합하는 개별 방정식과 변수 간의 비대칭 관계를 도입할 수 있다. 방정식 시스템은 특정 속성을 가져야 하는데, 가장 중요한 것은 일부 값을 임의로 선택하면 나머지 값은 완벽하게 인과적인 일련의 발견 경로를 통해 고유하게 결정된다는 것이다. 그들은 이러한 방정식 시스템의 내재적 직렬화가 물리학과 경제학을 포함한 모든 경험적 분야에서 인과 관계를 올바르게 포착할 수 있다고 가정한다.

어떤 이론가들은 인과 관계를 조작 가능성과 동일시했다. 이 이론들에 따르면, ''x''가 ''y''의 원인이 되는 것은 ''y''를 변경하기 위해 ''x''를 변경할 수 있는 경우뿐이다. 이것은 인과의 일반적인 개념과 일치하는데, 종종 우리는 세상의 어떤 특징을 바꾸기 위해 인과적 질문을 하기 때문이다. 예를 들어, 우리는 범죄의 원인을 아는 데 관심이 있으며, 그래야 범죄를 줄이는 방법을 찾을 수 있다.

이러한 이론들은 두 가지 주요 근거로 비판받아 왔다. 첫째, 이론가들은 이러한 설명이 순환 논법이라고 불평한다. 인과적 주장을 조작으로 환원하려는 시도는 조작이 인과적 상호작용보다 더 기본적인 것이라고 요구한다. 그러나 조작을 비인과적 용어로 설명하는 데 상당한 어려움이 있었다.

두 번째 비판은 인간 중심주의에 대한 우려를 중심으로 한다. 많은 사람들에게 인과 관계는 우리가 우리의 욕망을 위해 활용할 수 있는 세상에 존재하는 어떤 관계인 것처럼 보인다. 만약 인과 관계가 우리의 조작과 동일시된다면, 이러한 직관은 사라진다. 이런 의미에서, 그것은 인간을 세상의 상호작용에 지나치게 중심적인 존재로 만든다.

조작 가능성 이론을 옹호하려는 몇몇 시도는 인과 관계를 조작으로 환원한다고 주장하지 않는 최근의 설명이다. 이러한 설명들은 조작이 인과 관계보다 더 근본적이라고 주장하지 않으면서 조작을 인과 관계의 징후 또는 특징으로 사용한다.

어떤 이론가들은 인과 과정과 비인과 과정을 구별하는 데 관심이 있다(Russell 1948; Salmon 1984). 이 이론가들은 종종 과정과 유사 과정을 구별하고자 한다. 예를 들어, 공이 공중을 움직이는 것(과정)은 그림자의 움직임(유사 과정)과 대조된다. 전자는 본질적으로 인과적이지만 후자는 그렇지 않다.

Salmon (1984)은 인과 과정은 시공간을 통해 변화를 전달하는 능력으로 식별할 수 있다고 주장한다. 공의 변화(예: 펜으로 표시)는 공이 공중을 통과할 때 함께 전달된다. 반면에 그림자의 변화는 (가능한 한) 그림자가 움직이더라도 그림자에 의해 전달되지 않는다.

이러한 이론가들은 인과성을 이해하는 데 중요한 개념은 인과 관계나 인과적 상호 작용이 아니라 인과 과정을 식별하는 것이라고 주장한다. 전자의 개념은 인과 과정의 관점에서 정의될 수 있다.

과정 이론의 하위 그룹은 인과성에 대한 기계론적 관점이다. 이는 인과 관계가 메커니즘에 의존한다고 말한다. 메커니즘의 개념은 다르게 이해되지만, '신 메커니즘주의자'라고 불리는 철학자 그룹이 제시한 정의가 문헌을 지배한다.

효율적인 인과 관계에 대한 과학적 조사를 위해, 원인과 결과는 각각 시간적으로 일시적인 과정으로 가장 잘 이해된다.

과학적 방법의 개념적 틀 내에서, 조사자는 실험의 구조를 가진 여러 개의 뚜렷하고 대조적인 시간적 일시적 물질 과정을 설정하고, 후보 물질 반응을 기록하며, 일반적으로 물리적 세계에서 인과 관계를 결정하려 한다.^[42] 예를 들어, 한 사람이 많은 양의 당근을 섭취하는 것이 인간에게 흑사병을 유발하는지 알고 싶어 할 수 있다. 당근 섭취량은 경우에 따라 달라지는 과정이다. 흑사병 발생 여부가 기록된다. 인과 관계를 확립하려면 실험이 특정 기준을 충족해야 하며, 그중 한 가지 예만 여기에 언급한다. 예를 들어, 가설적 원인이 가설적 결과가 가설적 원인이 없는 상황에서 상대적으로 발생하기 어려울 때 발생하도록 설정해야 하며, 이러한 발생 가능성은 경험적 증거에 의해 확립되어야 한다. 단순히 상관관계를 관찰하는 것만으로는 인과 관계를 확립하기에 충분하지 않다. 거의 모든 경우, 인과 관계의 확립은 실험의 반복과 확률적 추론에 의존한다. 인과 관계는 거의 확실하게 더 이상 또는 덜 가능성 있는 것으로 확립되지 않는다. 대조적인 물질적 상황이 단 하나의 변수 인자를 제외하고 정확하게 일치하는 경우, 아마도 실수를 통해 측정될 수 있는 경우 인과 관계를 확립하는 것이 가장 편리하다.

옥스퍼드 영어 사전에서는 '''causality'''의 어의(語義)로서 "결과와 원인의 관계" 및 "어떤 일에도 원인이 있다는 원리"의 2가지를 들고 있다^[83]。전자는 어떤 사상이 다른 사상을 일으킨다고 생각할 때, 그 사상 간의 관계(성)를 가리킨다. 후자는 어떤 일에도 원인이 있다는 보편적인 원리를 가리킨다.

앞선 사상 A가, 뒤의 사상 B의 발생 메커니즘을 발동시키는 경우, A는 B의 원인이며, B는 A의 결과이다. A가 B의 발생 메커니즘을 발동시키지 않는 경우, A와 B에 인과성은 없고, 단순한 선후 관계에 지나지 않는다.

또한, 먼저 발생하는 복수의 사상(A1, A2, ...) 중 하나라도 빠지면, 나중에 일어날 사상 B가 발생하지 않는 경우도 있다. 이 경우도 B의 발생 메커니즘이 발동한다면 A1, A2, ... 각각과의 사이에 인과성이 있다고 할 수 있다.

사람은 때때로 사려 분별이 부족하여, 하나의 원인밖에 들지 않는 경우가 있다. 예를 들어 "오늘 아침 늦잠은 어제의 과음이 원인이다"라는 고찰이 그렇다. 그러나 "어제 과음한 것이 오늘 아침의 지각의 원인이다"라고 말하는 것이 적절한지는 의문의 여지가 있다. 예를 들어 어제 과음했더라도, 어젯밤 알람 시계를 켜는 것을 잊지 않았다면 일어났을지도 모른다. 그 사람이 체질적으로 알코올 대사 능력이 높았다면^[84] 일어났을지도 모른다. 또한, 밤중에 근처에서 소음이 나서 수면이 방해받지 않았다면 일어났을지도 모른다. 게다가, 차광성 커튼을 닫아 햇빛이 방에 들어오지 않은 것도 원인일지도 모른다. 그 외에도, 다 쓸 수 없는 무수한 조건이 갖춰져 있었기 때문에, 그 사건은 일어난 것이다. 즉, "지각했다"라는 하나의 사건에는 실제로는 무수한 원인이 존재하고 있는 것이다. 이처럼 하나의 사건에는 원인이 다수 있으며, 다수의 원인이 중층적으로 작용하거나 복합적으로 작용함으로써 하나의 일이 일어나고 있다.

또한, 사람들이 인과 관계라고 믿고 있는 것 중에는, 실제로는 오해・착각에 지나지 않고, 인과 관계가 아닌 것이 다수 포함되어 있다. 바꿔 말하면, 인과성에 관한 오류 중 하나는, 동시에 발생하고 있는 2개의 사건 사이에 인과성을 인정해 버리는 것이다. 예를 들어, 아이스크림의 소비가 늘어나는 시기와 익사자가 늘어나는 시기는 대체로 일치한다. 그러나 그렇다고 해서 "사람들이 아이스크림을 먹었기 때문에, 익사자가 늘었다"라고 하는 것은 단견이다. 이것은 상관 관계에 지나지 않는다. 실제로는 "덥다→아이스크림 소비량이 늘어난다" "덥다→물놀이를 하는 사람이 늘어 익사자가 늘어난다"라는 공통 원인이 있을 뿐이다.

인접하고 연속적으로 일어나는 두 사건은 "이를 서술하는 보편적 명제의 문장에 포함될 때 인과적으로 연결된다"고 본다. 흄의 심리적 요소를 제거하고, 그 대신 서술의 생성이라는 점에 주목하는 설이다. 과학 분야에서 서술을 만들어가는 방법과 그 문제점에 대한 시사점을 제공하는 설이기도 하다.

인간, 혹은 인간의 두뇌는 규칙성의 기술이 현존하지 않아도, 몇몇 사건을 지각·인지하는 것만으로도 그것들이 인과적으로 연결되어 있다고 생각하는 강한 경향을 가지고 있다.

예를 들어, "이 의사가 출산에 관여한 것이, 이 임산부의 산욕열을 일으켰다"는 진술은, 설령 "출산 관여가 모든 산욕열을 일으킨다"는 보편 명제(전칭 명제)가 거짓이라 하더라도, 그것과는 독립적으로 참일 수 있다(가능성이 있다). 개별 사건은 이 진술이 기술하는 순서로 일어나기 때문이다.

개별 사건 사이에 인과 관계를 설정하는 것은 인간 정신이 "모든 사건에는 원인이 있다"는 생각, 이른바 "인과율"의 생각을 전제로 하기 때문이다.

인간은 일상생활을 하는 데 있어서, 그러한 생각, 즉 "모든 사건에는 원인이 있다"고 생각

2. 2. 양상

사물은 그 존재의 확실함 정도에 따라 양식이 분류된다. 즉, 존재가 있음직한 가능성, 실제로 존재하는 현실성, 어떠한 상황에도 반드시 존재하는 필연성으로 나뉜다. 판단을 할 때에는 개연적, 실연적, 필연적으로 나뉜다.^[82]^[16]

가능성: 있을 수 있는 일. 형식적 가능성과 실재적 가능성이 있다. 형식적 가능성은 논리적으로 이상하지 않은 것이고, 실재적 가능성은 조건이나 인간의 실천에 따라 현실이 되는 것이다.
필연성: 어떤 일이 반드시 일어나는 것. 사물의 본성에 근거를 둔 객관적인 것이며, 우연한 일을 통해 나타난다. 논리적인 필연성도 존재한다.
확실성: 어떤 일이 의심의 여지없이 필연성을 지니는 것. 객관적인 필연성이 주관에 반영될 때 확실성이라 부른다.
개연성: 어떤 일이 일어날 가능성이 애매하지 않고 반드시 일어나는 것. 필연적인 인과관계가 아직 인식되지 못했거나 여러 조건이 얽혀 있을 때, 어떤 일이 일어날 것인가 일어나지 않는가는 우연적이라 하겠다. 가능성과 우연성이 서로 얽힌 것이며 수량적으로 표현한 것이 확률이다.
우연성: 필연에 대립되는 말. 원인 없이 멋대로 일어나는 것처럼 보이지만 무원인은 아니다. 필연성은 항상 우연성을 수반하며, 우연은 온갖 필연의 매듭에서 생겨난다.

결정론적 세계관은 우주의 역사가 원인과 결과에 따라 하나씩 이어지는 사건의 진행으로 완전히 표현될 수 있다고 본다.^[16]

2. 3. 가능성

어떤 일이 일어날 수 있는 성질을 의미한다. 형식적 가능성과 실재적 가능성이 있다. 전자는 단순히 논리적으로 생각해도 이상하지 않은 것이다. 후자는 일정한 조건이나, 때로는 인간의 실천에 따라 현실이 되는 것이다. 가능성이라고 말할 때는 항상 그것이 현실화되는 조건을 과학적으로 분석할 필요가 있다.

2. 4. 필연성

어떤 일이 일어날 가능성이 애매하지 않고 반드시 일어나는 것. 또한 일의 존재가 결정적인 것을 의미한다. 필연성의 객관성을 부정하거나 우연성과 기계적으로 대립시키는 사고방식도 있으나, 필연성은 사물의 본성에 근거를 둔 객관적인 것이며 우연한 일을 통해서 나타난다.^[82] 이 밖에 논리적인 필연성도 있다.

2. 5. 확실성

확실성은 어떤 일이 의심을 품을 여지도 없는 필연성을 지니는 것, 또한 그것에 관해서 갖는 확신을 의미한다. 객관적인 필연성이 주관 가운데에 반영될 때 확실성이라고 부른다.

2. 6. 개연성

개연성은 어떤 일이 일어날 가능성이 높은 성질을 의미하며, 확률과 관련이 있다. 필연적인 인과관계가 아직 밝혀지지 않았거나 여러 조건이 복잡하게 얽혀 있을 때, 어떤 일이 일어날지 여부는 우연에 달려있다. 이때 '있을 법함'을 나타내는 것이 개연성이다. 개연성은 가능성과 우연성이 얽혀 있는 것이며, 이를 수량적으로 표현한 것이 확률이다.^[82]^[16]

논리학에서는 개연성의 반대말로 필연성을 사용한다. 귀납적 추론의 결론은 개연적 성격을, 연역적 추론의 결론은 필연적 성격을 가진다고 한다.

문학에서는 개연성의 반대말이 필연성이 아니라 전기성(傳奇性)이다. 전기성은 기이한 이야기를 뜻하며, 고대 소설에서 현실에서 일어날 수 없는 사실을 기술할 때 사용되는, 단점으로 여겨지는 요소이다.

확률은 특정 현상이 일어날지, 혹은 일어나지 않을지를 확실히 알 수 없을 때, 그 현상이 일어날 것으로 예상되는 비율을 뜻한다. 예를 들어 주사위를 한 번 던져서 3이 나올 확률은 1/6이다. 주사위의 여섯 면이 나올 가능성은 모두 같기 때문이다. 두 번 연속 3이 나올 확률은 1/6 * 1/6 = 1/36이다. 그러나 확률은 대량으로 일어나는 현상을 다룰 때에만 의미가 있다. 대량의 우연성 속에서 일정한 법칙성을 찾을 수 있기 때문이다.

2. 7. 우연

필연성에 반대되는 개념으로, 마치 원인 없이 멋대로 일어나는 것처럼 보이는 현상을 말하지만, 실제로는 원인이 없는 것은 아니다.^[82]^[16] 필연성과 우연성을 분리하면 불가지론이나 숙명론에 빠지게 된다. 어떤 당면한 문제에 대해 본질적으로 중요하다고 생각되는 것은 우연이라고 부른다.

예를 들어, 인간이 죽는다는 것은 필연적인 현상이지만, A라는 사람이 언제 어디서 사고로 죽는 것은 우연이다. 즉, 필연은 우연을 통해 나타난다. A가 그 장소에, 그 시간에 다른 원인으로 가지 않았더라면 그러한 우연은 일어나지 않았을 수도 있다. 우연은 여러 필연의 매듭에서 생겨나며, 객관적이지만 내적이고 본질적인 것은 아니다. 우연이 특히 문제가 되는 것은 대량으로 발생하는 현상에서이다.

2. 8. 확률

개연성을 수량적으로 나타낸 것이 확률이다. 어떤 특정한 현상이 일어날지 또는 일어나지 않을지를 확실히 알 수 없을 때, 그 현상을 우연사상이라 하며, 이 우연사상이 일어난다고 예상되는 비율이 확률이다.^[82]^[16] 예를 들어 주사위를 한번 던져서 3이 나올 확률은, 주사위의 여섯 면이 각각 나올 가능성은 똑같으므로 1/6이며, 두 번 계속 3이 나올 확률은 1/6 × 1/6 즉 1/36이다. 그러나 확률은 대량으로 일어나는 현상을 처리할 때에만 의미를 갖게 된다. 대량의 우연성 가운데에서 일정한 법칙성을 포착할 수 있기 때문이다.

2. 9. 서양 철학

서양 철학에서는 인과성에 대한 다양한 논의가 있었다.

아리스토텔레스는 사물의 존재 원인을 네 가지로 분류하는 사원인설을 제시했다.^[73]^[74] 이는 현재에도 유용성이 인정되는 경우가 있다.

18세기 스코틀랜드의 철학자 데이비드 흄은 인과 관계의 존재 자체를 의문시하며, 객관적인 법칙이 아니라 인간의 습관적인 기대일 뿐이라고 주장했다.^[100]

칸트는 인과율이 인간이 세계를 인식하는 선험적인 형식이라고 보았다. 그는 시간과 공간이 세상의 진행에 대한 인간의 이해 이전에 존재한다고 생각했으며, 인과 관계의 우선성을 인식했다. 그러나 칸트는 민코프스키 기하학과 특수 상대성 이론에 대한 지식에서 비롯된, 인과 관계 개념을 시간과 공간의 개념 구성을 위한 사전 토대로 사용할 수 있다는 이해에는 이르지 못했다.

2. 9. 1. 아리스토텔레스의 4원인설

아리스토텔레스는 사물이 존재하는 원인을 네 가지로 분류했는데, 이를 사원인설이라고 한다.^[73]^[74]

질료인: 사물을 구성하는 재료이다. 예를 들어 조각상의 재료인 청동이 이에 해당한다. (^[75]실체 이론 참조).
형상인: 사물의 형태 또는 모양으로, 사물의 속성과 기능을 결정한다. 예를 들어 인간 조각상이 인간과 다른 점, 조각상이 청동 덩어리와 다른 점이 형상인에 해당한다.^[76]
작용인: 사물에 운동을 부여하는 것이다. 예를 들어 인간이 돌을 들어 조각상을 만드는 행위가 작용인이다.
목적인: 사물의 완성 또는 목적이다. 행동이나 무생물적인 과정과 관련될 수 있다. 예를 들어 소크라테스가 건강을 위해 산책하는 것, 지구가 본성에 따라 가장 낮은 수준으로 떨어지는 것이 목적인이다.

예를 들어, 나무 조각상이 있다면, 이는 누군가가 나무라는 "질료"를 사용하여, 특정한 "형태"를 만들고, 조각하는 "작용"을 통해, 어떤 것을 표현하려는 "목적"을 실현한 것이다.

아리스토텔레스는 세상 모든 사건의 원인을 거슬러 올라가면 궁극적으로 "제일 원인"에 이른다고 보았다. 이 제일 원인을 "부동의 동자"라고도 부르며, 이는 "신"과 거의 같은 의미로 사용되었다.^[73]

2. 9. 2. 흄의 인과 관계 회의론

데이비드 흄은 인과 관계가 경험에 기반하며, 경험은 어떤 사건이 다른 사건을 '야기한다'는 관찰에 기반한다고 주장했다. 흄은 두 사건이 함께 일어나는 것을 반복적으로 관찰함으로써, 그러한 사건들이 연결되어 있다는 습관적인 기대를 갖게 된다고 보았다.^[100] 흄에 따르면, 이러한 습관적인 기대가 인과 관계에 대한 우리의 믿음을 형성하지만, 사건들 사이에 실제로 필연적인 연결이 있다는 것을 증명하지는 못한다.^[100] 즉, 인과 관계는 객관적인 세계의 필연적인 법칙이 아니라, 인간의 마음속에서 형성되는 습관적인 기대일 뿐이라는 것이다.^[100]

2. 9. 3. 칸트의 선험적 인과율

칸트는 인과율이 인간이 세계를 인식하는 선험적인 형식이라고 주장했다. 칸트에 따르면 인간은 세상을 경험할 때 인과 관계라는 틀을 통해 세상을 이해하도록 되어 있다. 칸트는 경험의 배후에 있는 객관적 실재(물자체)는 알 수 없지만, 인간은 경험세계를 인과율을 포함한 선험적 인식 형식을 통해 파악한다고 보았다.

2. 10. 동양 철학

동양 철학에서 인과 관계는 중요한 주제로 다루어진다. 특히 불교의 연기설과 힌두교의 카르마 사상은 동양 철학의 인과 관계를 설명하는 대표적인 예이다.

유식유가행파 불교 학파에서는 객체가 마음의 이미지에서 의식을 발생시킨다고 보았다. 원인이 결과에 앞서고, 결과는 서로 다른 실체여야 하므로 주체와 객체는 다르다고 보았으며, 지각하는 의식 외부에 실체가 되는 객체는 없다고 주장했다. 중관파의 자율파는 관찰자의 인과 관계 외부에 객체가 없다는 것을 받아들였다.^[65]^[66]^[67]^[68]

설일체유부는 직접적인 객체 접촉을 선호하고 동시적인 원인과 결과를 수용하는 초기 불교 학파이다. 이들은 의도와 감정이 서로를 지지하는 상호 동반하는 정신적 요인이라고 설명한다. 반대로, 동시적인 원인과 결과를 거부하는 사람들은 결과가 이미 존재한다면 같은 방식으로 다시 영향을 줄 수 없다고 주장한다. 과거, 현재, 미래가 어떻게 수용되는지는 다양한 불교 학파의 인과 관계 관점의 기초가 된다.^[69]^[70]^[71]

불교에서는 연기설을 통해 모든 현상이 상호 의존적인 관계 속에서 발생한다고 보며, 힌두교에서는 카르마 사상을 통해 현재의 행위가 미래의 삶에 영향을 미친다고 본다. 불교와 힌두교의 인과 관계에 대한 더 자세한 내용은 각각 '불교의 연기설'과 '힌두교의 카르마 사상' 하위 문단을 참고할 수 있다.

2. 10. 1. 불교의 연기설

불교에서는 모든 현상이 상호 의존적인 관계 속에서 발생한다고 본다. 즉, 원인과 결과는 고정된 것이 아니라 서로 영향을 주고받으며 변화한다. 이러한 인과 관계는 시간적으로 전후 관계를 가지는 이시인과(異時因果)와 공간적으로 동시에 발생하는 동시인과(同時因果)로 나뉜다.^[99]

이시인과의 관점에서는 어떤 결과가 다시 원인이 되어 다른 결과를 만들어낸다. 동시인과의 관점에서는 모든 존재가 원인인 동시에 결과이므로, 모든 것은 무한한 시간과 공간에 걸쳐 이어진다고 본다. 이러한 원리를 인간에게 적용하면, '나'라는 존재는 고정불변하는 것이 아니라 끊임없이 변화하며, 올바른 노력을 통해 발전해야 한다.^[99]

또한, 불교에서는 선한 행위는 즐거운 결과를, 악한 행위는 괴로운 결과를 가져온다는 선인낙과(善因樂果)와 악인고과(惡因苦果)의 인과응보를 강조한다. 이러한 인과응보의 도리가 없다면 윤리적 행위는 성립될 수 없다.^[99]

연기(緣起)는 모든 것이 여러 원인과 조건에 의존하여 발생하며, 독립적으로 존재하는 것은 없다는 것을 의미한다. 예를 들어, 세 개의 막대기가 서로 기대어 서 있다가 하나가 없어지면 나머지도 쓰러지는 것과 같다.^[63]^[64]

업은 원인, 행위, 결과에 초점을 맞춘 인과 관계 원리이다. 불교에서는 마음의 현상이 행위를 인도하며, 지속적이고 유익한 결과를 위해 행위를 훈련시켜 고통을 줄이는 것을 목표로 한다. 이는 주어-동사-목적어 구조를 따른다.

모든 고전 불교 학파는 업을 가르친다. "업의 법칙은 우리의 몸, 말, 마음의 모든 행위가 원인이고 우리의 모든 경험이 그 결과라는 인과 관계의 법칙의 특별한 예이다."^[72]

2. 10. 2. 힌두교의 카르마 사상

베다 시대(기원전 1750년경–500년) 문헌에는 업의 동방 기원이 나타난다.^[60] 업은 사나타나 다르마와 주요 종교에서, 개인이 하는 행위가 현재의 삶과 미래의 윤회에서 긍정적이거나 부정적인 특정한 결과를 초래한다고 믿는 개념이다. 다양한 철학 학파(다르샤나)는 이 주제에 대해 다양한 설명을 제공한다. '''사트카랴바다''' 교리는 결과가 어떤 식으로든 원인에 내재되어 있다고 주장하며, 결과는 원인의 실제적이거나 외관상의 수정이라고 본다. 반면 '''아사트카랴바다''' 교리는 결과가 원인에 내재되지 않고 새로운 발생이라고 주장한다. 니야야 학파의 인과 관계 이론에 대한 자세한 내용은 니야야 문서를 참조하면 된다. 브라마 삼히타에서 브라흐마는 크리슈나를 모든 원인의 근본 원인으로 묘사한다.^[61]

[http://www.bhagavad-gita.org/Gita/verse-18-13.html 바가바드 기타 18.14]는 모든 행위에 대해 다섯 가지 원인(이를 알면 완벽하게 할 수 있음)을 다음과 같이 식별한다.

몸
개별 영혼
감각
노력
초혼

모니에르-윌리엄스에 따르면, 바이셰시카 철학의 수트라 I.2.I,2에서 나타나는 니야야 인과 관계 이론에서는 인과적 비실재로부터 효과적 비실재가 발생하지만, 인과적 비실재로부터 효과적 비실재는 발생하지 않는다. 즉, 원인은 결과를 앞선다. 실과 천의 비유를 들어, 세 가지 원인을 설명할 수 있다.

# 공존 원인: 실질적인 접촉의 결과로 나타나는 '실질적 원인'이다. 실은 천에 실질적이며, 이는 아리스토텔레스의 재료 원인에 해당한다.

# 비실질적 원인: 실을 천에 넣는 방법으로, 아리스토텔레스의 형식적 원인에 해당한다.

# 도구적 원인: 천을 만드는 도구이며, 아리스토텔레스의 효율적 원인에 해당한다.

모니에르-윌리엄스는 아리스토텔레스와 니야야의 인과 관계가 인간의 생산적 작업에 필요한 조건적 집합체로 간주된다고 제안했다.^[62]

3. 종교

종교는 윤리적 행위와 관련하여 인과 관계를 중요하게 다룬다. 특히 불교에서는 인과응보 사상을 통해 선한 행위는 좋은 결과를, 악한 행위는 나쁜 결과를 가져온다고 본다.

3. 1. 불교

불교에서 인과(因果)는 원인과 결과를 의미한다. 불교에서는 모든 존재가 서로 의존하는 관계에 있다고 보며, 원인(因)과 결과(果)는 고정된 것이 아니라고 생각한다. 인과 관계는 시간적으로 앞뒤가 있는 이시인과(異時因果)와 공간적으로 동시에 발생하는 동시인과(同時因果)로 나뉜다.^[99]

이시인과의 관점에서는 어떤 결과(果)가 다시 원인(因)이 되어 다른 결과를 만들어낸다. 동시인과의 관점에서는 모든 존재가 원인(因)인 동시에 결과(果)이므로, 모든 것은 무한한 시간과 공간에 걸쳐 이어진다고 본다. 이러한 원리를 통해, '나'라는 존재는 고정 불변하는 것이 아니며, 올바른 노력을 통해 발전해야 한다고 가르친다.^[99]

또한, 불교에서는 선한 행위는 좋은 결과를, 악한 행위는 나쁜 결과를 가져온다는 선인낙과(善因樂果) · 악인고과(惡因苦果)의 인과응보(因果應報) 사상을 중요하게 여긴다. 이러한 인과응보의 도리가 없다면 윤리적 행위가 성립될 수 없다고 본다.^[99]

업은 원인, 행위, 결과에 초점을 맞춘 인과 관계 원리이다. 불교에서는 마음의 현상이 행위를 이끌며, 고통을 줄이는 것을 목표로 지속적이고 유익한 결과를 위해 행위를 훈련시킨다.

연기(pratityasamutpada)는 모든 것이 여러 원인과 조건에 따라 발생하며, 독립적으로 존재하는 것은 없다는 것을 의미한다. 전통적인 예로, 서로 기대어 서 있는 세 개의 막대기 중 하나를 치우면 나머지가 모두 쓰러지는 것을 들 수 있다.^[63]^[64]

4. 과학

과학에서는 인과 관계를 밝히는 것이 중요한 목표 중 하나이다. 인과 관계는 원인과 결과 사이의 규칙적인 관계로, 어떤 원인에서 어떤 결과가 필연적으로, 즉 법칙에 따라 일어나는 것을 의미한다. 이러한 인과 관계는 객관적인 세계의 관계이며, 실험을 통해 그 객관성을 검증할 수 있다.^[100]

인과 관계는 실험 해석에 필수적이고, 실험 해석은 시간과 공간의 물리적, 기하학적 개념을 확립하는 데 필요하기 때문에 시간과 공간 개념보다 형이상학적으로 앞선다.

원인은 필요 원인, 충분 원인, 기여 원인의 세 가지 유형으로 구분할 수 있다.^[19]

필요 원인: 결과가 존재하기 위해서는 반드시 필요 원인이 선행되어야 하지만, 필요 원인이 존재한다고 해서 반드시 결과가 발생하는 것은 아니다.^[19]
충분 원인: 충분 원인이 존재하면 반드시 결과가 발생하지만, 다른 원인이 결과를 발생시킬 수도 있다.^[19]
기여 원인: 여러 원인 중 하나로, 단독으로는 결과를 발생시키지 않지만 다른 원인들과 함께 결과를 발생시킨다. 기여 원인은 일반적으로 필요 원인도 충분 원인도 아니다.^[20]

J. L. 매키는 "원인"이라는 용어가 실제로는 INUS 조건(결과 발생에 대해 불충분하지만 불필요하지 않은 부분으로서, 그 조건 자체는 불필요하지만 충분한 것을 의미)을 가리킨다고 주장했다.^[21] 예를 들어, 화재의 원인으로 단락(short circuit)을 생각해 볼 때, 단락은 다른 조건들과 함께 화재를 일으키기에 충분하지만, 단독으로는 화재를 일으킬 수 없으므로 불충분하다. 그러나 단락이 없었다면 화재가 발생하지 않았을 것이므로 불필요하지 않다. 따라서 단락은 화재 발생의 INUS 조건이다.

조건문은 인과 관계에 대한 진술이 아니다. 인과 관계는 선행 사건이 결과에 앞서거나 동시에 발생해야 하지만, 조건문은 이러한 시간적 순서를 요구하지 않는다.

실험적 개입이 불가능하거나 불법일 때, 관찰 연구로부터 인과 관계를 도출하는 것은 몇 가지 질적 이론적 가설에 의존해야 한다. "인과적 미적분학"(do-미적분학, 주디아 펄의 인과적 미적분학, 작용 미적분학이라고도 함) 이론^[27]을 통해, 측정되지 않은 변수를 포함하는 인과적 베이즈 네트워크에서 조건부 확률로부터 개입 확률을 추론할 수 있다.

효율적인 인과 관계에 대한 과학적 조사를 위해, 원인과 결과는 각각 시간적으로 일시적인 과정으로 이해하는 것이 가장 좋다. 과학적 방법의 틀 안에서, 연구자들은 여러 실험 구조를 설계하고, 물질 반응을 기록하여 인과 관계를 확인한다.^[42] 예를 들어, 당근 섭취가 흑사병을 유발하는지 알아보기 위해 실험을 설계할 수 있다. 이때 중요한 것은 가설적 원인이 가설적 결과보다 먼저 발생해야 한다는 것이다. 단순히 상관관계를 관찰하는 것만으로는 인과 관계를 확립하기에 충분하지 않으며, 실험 반복과 확률적 추론이 필요하다.

4. 1. 물리학

물리학에서 '원인'이라는 단어를 사용할 때는 주의해야 한다. 가설적 원인과 결과는 각각 시간적으로 일시적인 과정이다. 예를 들어, 힘은 가속도를 설명하는 데 유용하지만, 힘 자체는 원인이 아니다. 특정 시간에 힘의 명확한 변화와 같이, 시간적으로 일시적인 과정이 원인으로 간주될 수 있다. 인과 관계는 운동 방정식에 본질적으로 내포되어 있지 않고, 추가적인 제약 조건으로 가정된다.^[43] 이러한 제약 조건은 크라머-크로니히 관계와 같은 수학적 의미를 갖는다.^[43]

인과 관계는 물리학의 가장 근본적이고 필수적인 개념 중 하나이다.^[44] 인과적 효력은 빛보다 빠르게 '전파'될 수 없다. 그렇지 않으면, 관찰자가 결과가 원인보다 앞서는 것을 볼 수 있는 기준 좌표계를 구성할 수 있기 때문이다.^[45]

인과적 개념은 질량-에너지의 흐름의 맥락에서 나타난다. 모든 실제 과정은 빛보다 빠르게 전파될 수 없는 인과적 효력을 갖는다. 반대로, 추상화는 인과적 효력이 없다.

일반 상대성 이론에서 시간의 화살표의 존재는 우주의 반리만 다양체가 방향성을 갖도록 요구하며, "미래"와 "과거"는 전역적으로 정의 가능한 양이다.

4. 1. 1. 고전 역학

고전 역학에서 인과율은 운동 방정식에 내포되어 있다.^[43] 이는 지정된 물리계에서 현재 상태가 완전히 주어지면 그 이후 및 이전 상태가 모두 일의적으로 결정된다는 것을 의미한다.^[90] 즉, 현재 상태를 알면 미래와 과거 상태를 모두 알 수 있다.

4. 1. 2. 상대성 이론

상대성 이론에서 정보는 빛의 속도를 넘어 전파되지 않으며, 광속 × 시간 이상 떨어진 거리에 있는 두 물리계는 시간을 거슬러 정보가 전달되지 않고, 해당 시간 내에 정보 교환이 일어나지 않는다. 물리학에서는 이를 인과율이라고 한다.^[90]

4. 1. 3. 양자 역학

양자역학에 따르면, 계의 양자 상태는 결정론적으로 거동하지만, 관측 결과는 확률적으로 나타난다.^[88] 이는 고전적인 의미에서의 인과율과는 다르며, 국소성과 실재성은 양립할 수 없다. 이처럼 상태가 결정되어도 결과가 유일하게 결정되지 않는다는 등의 논의를 "비결정론"이라고 한다.

고전 물리학에서 인과율은 지정된 물리계에서 "현재 상태를 완전히 지정하면 그 이후의 상태는 모두 일의적으로 결정된다"거나 "현재 상태를 알면 과거 상태도 알 수 있다"고 주장한다.^[90]

원자나 분자 정도의 극히 작은 규모에서는 양자역학적인 효과를 무시할 수 없을 정도로 커서, 고전적인 의미의 인과율은 완전히 성립하지 않는다.^[91] 양자역학의 기본 방정식인 슈뢰딩거 방정식의 해인 파동 함수는 슈뢰딩거 방정식을 만족하는 상태의 확률 진폭만을 제공하며, 어떤 시점에서 물리적 상태가 결정되어도 그 후의 상태가 일의적으로 결정되는 것은 아님을 보여준다.^[92]

고전적 정의에서 벗어나 인과율을 "시간축 상의 어떤 한 점에서 상태 함수가 결정되면 이후의 상태 함수는 자연스럽게 결정된다"고 해석하면 "양자론적 영역에서도 인과율은 유지된다"고 말할 수 있다.^[93] 또한, 인과율이 깨져 보이는 사고 실험인 EPR 상관 관계에서도, 실제로 광속을 넘는 것은 파동 함수의 수축 속도이며, 상태 함수 자체가 연산자에 의해 다시 쓰여지는 (즉, 정보를 받는) 것이 아니므로, 인과율은 유지된다고 볼 수 있다.^[93]

알베르트 아인슈타인은 양자역학에서의 확률적 현상이 정보 부족 때문에 나타난다고 보았고, 1935년 보리스 포돌스키(Boris Podolsky), 네이선 로젠(Nathan Rosen)과 함께 실재론적인 물리 모델이 따라야 할 가정과 숨은 변수 이론의 필요성을 제시했다.^[94] 반면, 닐스 보어(Niels Bohr)는 양자론적인 규모에서는 근원적으로 물리 현상을 확률적으로밖에 예측할 수 없다고 생각했다.

보어는 인과율이 인간적인 규모에서 근사적으로 성립할 뿐이며, 미시적인 규모에서는 성립하지 않는다고 보았다.^[96]

4. 2. 공학

공학에서는 시스템의 입력과 출력 간의 인과 관계를 분석한다. 인과적 시스템은 현재 및 이전 입력값에만 의존하는 출력 및 내부 상태를 갖는 시스템을 의미한다.

물리학 및 공학에서는 인과 관계에 대해 매우 주의해야 한다. Cellier, Elmqvist 및 Otter^[46]는 물리학이 본질적으로 비인과적이기 때문에 인과 관계가 물리학의 기초를 형성한다는 것은 오해라고 설명한다. 예를 들어 "전기 저항에 걸리는 전압과 저항에 흐르는 전류 사이의 관계는 옴의 법칙 V = IR로 설명할 수 있지만, 저항에 흐르는 전류가 전압 강하를 유발하는지, 아니면 두 전선 사이의 전위차이가 전류를 흐르게 하는지는 물리적 관점에서 무의미한 질문이다."^[46] 즉, 전기 저항을 전압 강하의 원인으로 설명하거나, 전류 흐름의 원인으로 설명하는 두 가지 설명 모두 가능하다. 세상에는 작용과 반작용을 구별할 수 있는 물리적 실험은 없다.

4. 2. 1. 인과적 시스템

시스템은 현재 및 이전의 입력 값에만 의존하는 출력 및 내부 상태를 가지는데, 이러한 시스템을 인과적 시스템이라고 한다. 미래의 입력 값에 ''일부'' 의존하는 (과거 또는 현재 입력 값 외에) 시스템은 '''비인과적''' 시스템이라고 하며, ''오로지'' 미래의 입력 값에 의존하는 시스템은 반인과적 시스템이다. 예를 들어, 비인과적 필터는 후처리 필터로만 존재할 수 있는데, 이러한 필터는 메모리 버퍼나 파일에서 미래 값을 추출할 수 있기 때문이다.^[46]

4. 3. 생물학, 의학, 역학

생물학, 의학, 역학에서는 질병의 원인을 밝히거나 치료 효과를 연구하기 위해 인과 관계를 파악하는 것이 매우 중요하다.

과학적 방법의 틀 안에서, 연구자들은 여러 실험 구조를 설계하고, 물질 반응을 기록하여 인과 관계를 확인한다.^[42] 예를 들어, 당근 섭취가 흑사병을 유발하는지 알아보기 위해, 당근 섭취량을 다르게 한 실험을 진행하고 흑사병 발생 여부를 관찰한다. 이때, 가설적 원인(당근 섭취)이 없는 상황에서는 결과(흑사병)가 발생하기 어렵다는 것을 경험적 증거로 확인해야 한다. 단순히 상관관계만으로는 인과 관계를 입증하기에 충분하지 않으며, 실험 반복과 확률적 추론을 통해 인과 관계의 가능성을 높여야 한다.

오스틴 브래드포드 힐은 역학 연구에서 인과적 연관성과 비인과적 연관성을 구별하기 위해 강도, 일관성, 특이성, 시간적 관련성 등 여러 측면을 고려해야 한다고 제안했다. ( 브래드포드 힐 기준 참조). 그러나 이 중 시간적 관련성만이 필수적인 기준이다. 최근에는 방향성 비순환 그래프(DAG)를 활용하여 인과 관계를 파악하는 방법이 역학에서 널리 사용되고 있다.^[47]

4. 4. 심리학

심리학에서는 인과 추론, 귀인 이론 등을 통해 인간이 인과 관계를 어떻게 인지하고 판단하는지 연구한다. 인과 관계는 미묘한 개념이기 때문에, 특정 상황에서 인과 관계를 파악하려면 많은 노력과 증거가 필요하다. 데이비드 흄에 따르면 인간은 인과 관계를 직접적으로 인식할 수 없다.^[11]

원인에는 필요 원인, 충분 원인, 기여 원인의 세 가지 유형이 있다.^[19]

필요 원인: 결과 ''y''가 발생하려면 반드시 원인 ''x''가 먼저 일어나야 하지만, ''x''가 일어났다고 해서 반드시 ''y''가 발생하는 것은 아니다.^[19]
충분 원인: 원인 ''x''가 발생하면 반드시 결과 ''y''가 발생하지만, ''x'' 외에 다른 원인 ''z''가 ''y''를 발생시킬 수도 있다.^[19]
기여 원인: 여러 원인 중 하나로, 단독으로는 결과를 발생시키지 않지만 다른 원인들과 함께 결과를 발생시킨다. 기여 원인은 일반적으로 필요 원인도 충분 원인도 아니다.^[20]

J. L. 매키는 "원인"이라는 용어가 실제로는 INUS 조건(결과 발생에 대해 불충분하지만 불필요하지 않은 부분으로서, 그 조건 자체는 불필요하지만 충분한 것을 의미)을 가리킨다고 주장했다.^[21] 예를 들어 화재의 원인으로 단락(short circuit)을 생각해 보자. 단락, 가연성 물질, 소방관 부재 등의 조건들이 함께 화재를 일으키기에 충분하지만, 이 중 단락은 단독으로 화재를 일으킬 수 없으므로 불충분하다. 그러나 단락이 없었다면 다른 조건들이 동일하게 유지되었을 때 화재가 발생하지 않았을 것이므로 불필요하지 않다. 따라서 단락은 화재 발생의 INUS 조건이다.

조건문은 인과 관계에 대한 진술이 아니다. 인과 관계는 선행 사건이 결과에 앞서거나 동시에 발생해야 하지만, 조건문은 이러한 시간적 순서를 요구하지 않는다.

실험적 개입이 불가능하거나 불법일 때, 관찰 연구로부터 인과 관계를 도출하는 것은 몇 가지 질적 이론적 가설에 의존해야 한다. "인과적 미적분학"(do-미적분학, 주디아 펄의 인과적 미적분학, 작용 미적분학이라고도 함) 이론^[27]을 통해, 측정되지 않은 변수를 포함하는 인과적 베이즈 네트워크에서 조건부 확률로부터 개입 확률을 추론할 수 있다.

인과 추론에서 유도는 인과 그래프의 구조에 의존하지만, 특정 가정 하에서 인과 구조의 일부는 통계적 데이터로부터 학습될 수 있다. 이 기본적인 아이디어는 세월 라이트의 1921년 경로 분석에 관한 연구^[28]로 거슬러 올라간다.

4. 4. 1. 인과 추론

인과 추론은 감각 정보, 이전 경험, 선천적 지식을 바탕으로 인과 관계를 파악하거나 추론하는 것을 의미한다. 심리학에서는 사람들이 어떻게 인과 관계를 인지하고 판단하는지 연구한다.

귀인 이론은 사람들이 특정 사건의 원인을 어떻게 설명하는지에 대한 이론이다. 귀인은 외부 요인에 원인을 돌리는 외부 귀인과 자신의 내부에 원인을 돌리는 내부 귀인으로 나뉜다. 사람이 어떤 귀인을 선택하는지에 따라 미래 행동이 달라질 수 있다.

데이비드 흄은 인과 관계가 경험에서 비롯된다고 주장한 반면, 이마누엘 칸트는 인간이 인과 관계에 대한 선천적인 지식을 가지고 있다고 주장했다. 패트리샤 청은 이 두 관점을 통합하여, 사람들이 사건을 관찰할 때 원인이 결과를 만들거나 막을 수 있는 힘이 있다는 직관을 통해 인과 관계를 추론한다고 설명했다(힘 PC 이론).^[8]

우리가 어떤 사건을 관련 있다고 보는지에 따라 인과 관계에 대한 인식이 달라진다. 예를 들어, 번개와 천둥은 별개의 사건이 아니라, 하나의 전기 방전 현상을 시각과 청각으로 각각 다르게 인식하는 것으로 볼 수 있다.

데이비드 소벨과 앨리슨 젭닉의 연구에 따르면, 어린 아이들도 물체의 새로운 인과적 능력을 빠르게 배우고, 이를 바탕으로 물체를 분류하고 이름을 붙일 수 있다.^[48]

안잔 채터지와 조나단 푸겔상 등은 신경과학 기술을 통해 인과적 사건(예: 한 물체가 다른 물체를 움직이게 하는 것)에 대한 신경 및 심리적 기반을 연구한다.^[49]

4. 4. 2. 귀인 이론

귀인 이론은 사람들이 사건의 원인을 설명하는 방식에 대한 이론이다. 귀인은 외부적 요인이나 내부적 요인으로 나눌 수 있다. 외부 귀인은 사건의 원인을 외부 환경이나 상황 탓으로 돌리는 것이고, 내부 귀인은 자신의 행동이나 특성에서 원인을 찾는 것이다.^[8]

예를 들어, 시험에 실패했을 때 "문제가 너무 어려웠다"라고 생각하는 것은 외부 귀인이고, "내가 충분히 공부하지 않았다"라고 생각하는 것은 내부 귀인이다.

사람들이 어떤 유형의 귀인을 하는지에 따라 미래 행동이 달라질 수 있다. 예를 들어, 자신의 실패를 내부 요인으로 귀인하는 사람은 다음 시험을 위해 더 열심히 공부할 가능성이 높다. 반면, 외부 요인으로 귀인하는 사람은 노력을 덜 하거나 포기할 수도 있다.

4. 5. 통계학 및 경제학

통계학과 경제학에서는 회귀 분석, 도구 변수, 그레인저 인과 관계 등의 방법을 사용하여 인과 관계를 추론한다.

실험적 개입이 불가능하거나 불법일 때, 관찰 연구로부터 인과 관계를 도출하는 것은 몇 가지 질적 이론적 가설에 의존해야 한다. 예를 들어, 증상이 질병을 유발하지 않는다는 가설은 베이즈 네트워크 또는 경로 다이어그램과 같은 인과 그래프에서 화살표가 누락된 형태로 표현된다. 이러한 도출의 기본이 되는 이론은

P(암|흡연)

과 같은 ''조건부 확률''과

P(암|do(흡연))

과 같은 ''개입 확률''의 구분에 의존한다. 전자는 "과거 불특정 시점에 실험자에 의해 강요받지 않고 흡연을 시작한 것으로 알려진 사람에게서 암이 발견될 확률"을 의미하며, 후자는 "실험자에 의해 과거 특정 시점에 흡연을 강요받은 사람에게서 암이 발견될 확률"을 의미한다. 전자는 실험자의 미미한 개입으로 관찰을 통해 추정할 수 있는 통계적 개념인 반면, 후자는 중요한 통제된 무작위 개입이 있는 실험에서 추정되는 인과적 개념이다. 양자역학의 관찰자 효과에 의해 정량적으로 설명되는 것처럼, 양립할 수 없는 변수로 정의된 관찰은 항상 실험자의 중요한 개입을 포함하는 것이 특히 양자 현상의 특징이다. 고전 열역학에서, 열역학적 과정은 열역학적 조작이라고 불리는 개입에 의해 시작된다. 천문학과 같은 다른 과학 분야에서는, 실험자가 종종 미미한 개입으로 관찰할 수 있다.

"인과적 미적분학"^[27](do-미적분학, 주디아 펄의 인과적 미적분학, 작용 미적분학이라고도 함) 이론을 통해, 측정되지 않은 변수를 포함하는 인과적 베이즈 네트워크에서 조건부 확률로부터 개입 확률을 추론할 수 있다. 이 이론의 매우 실용적인 결과 중 하나는 교란 변수의 특성화, 즉, 조정할 경우 관심 변수 간의 올바른 인과적 효과를 산출할 충분한 변수 집합이다.

X

가

Y

에 미치는 인과적 효과를 추정하기 위한 충분한 집합은

X

에서 발생하는 모든 화살표를 제거한 후

X

를

Y

로부터

d

-분리하는

X

의 비자손 중 임의의 집합임을 보일 수 있다. "백도어"라고 불리는 이 기준은 "교란"에 대한 수학적 정의를 제공하며, 연구자가 측정할 가치가 있는 접근 가능한 변수 집합을 식별하는 데 도움을 준다.

인과 추론에서 유도는 인과 그래프의 구조에 의존하지만, 특정 가정 하에서 인과 구조의 일부는 통계적 데이터로부터 학습될 수 있다. 이 기본적인 아이디어는 세월 라이트의 1921년 경로 분석에 관한 연구^[28]로 거슬러 올라간다. Rebane과 Pearl (1987)^[29]에 의해 개발된 "복구" 알고리즘은 방향 비순환 그래프 (DAG)에서 허용되는 세 가지 가능한 유형의 인과 하위 구조에 대한 라이트의 구별에 기반한다.

#

X \rightarrow Y \rightarrow Z

#

X \leftarrow Y \rightarrow Z

#

X \rightarrow Y \leftarrow Z

유형 1과 유형 2는 동일한 통계적 종속성을 나타내므로 (즉,

Y

가 주어질 때

X

와

Z

는 독립적임) 순전히 횡단면 데이터 내에서 구별할 수 없다. 그러나 유형 3은

X

와

Z

가 주변적으로 독립적이고 다른 모든 쌍이 종속적이므로 고유하게 식별할 수 있다. 따라서 이 세 개의 삼중항의 "골격"(화살표가 제거된 그래프)은 동일하지만 화살표의 방향성은 부분적으로 식별 가능하다.

X

와

Z

가 공통 조상을 가지고 있을 때도 동일한 구별이 적용되지만 먼저 해당 조상에 조건을 걸어야 한다. 관찰된 조건부 독립성에 의해 방향성이 결정되는 모든 화살표의 골격을 체계적으로 결정하고 방향을 지정하는 알고리즘이 개발되었다.^[27]^[30]^[31]^[32]

구조 학습의 대안적인 방법은 변수 간의 ''많은'' 가능한 인과 구조를 검색하고 관찰된 상관 관계와 강하게 호환되지 않는 구조를 제거한다. 일반적으로 이로 인해 가능한 인과 관계 집합이 남게 되며, 이는 시계열 데이터를 분석하거나, 바람직하게는 적절하게 제어된 실험을 설계하여 테스트해야 한다. 베이즈 네트워크와 달리, 경로 분석 (및 그 일반화인 구조 방정식 모델링)은 인과 가설을 생성하기보다는 알려진 인과 효과를 추정하거나 인과 모델을 테스트하는 데 더 적합하다.

비실험적 데이터의 경우, 시간에 대한 정보가 있으면 인과 방향을 추론할 수 있는 경우가 많다. 이는 (모든 이론은 아니지만 많은 이론에 따르면) 원인이 시간적으로 결과보다 앞서야 하기 때문이다. 이는 예를 들어 통계적 시계열 모델 또는 그레인저 인과 관계의 아이디어를 기반으로 한 통계적 테스트 또는 직접적인 실험적 조작을 통해 결정할 수 있다. 시간적 데이터를 사용하면 인과 방향에 대한 기존 이론을 통계적으로 테스트할 수 있다. 예를 들어, 인과 관계의 방향과 본질에 대한 우리의 확신 정도는 교차 상관 관계, ARIMA 모델 또는 벡터 시계열 데이터를 사용한 교차 스펙트럼 분석에 의해 지원될 때 횡단면 데이터보다 훨씬 더 크다.

경제학자들은 인과 메커니즘을 추론하고 나타내기 위해 공리적(수학적) 모델을 사용한다. 하나의 메커니즘을 격리하고 이상화하는 매우 추상적인 이론 모델이 미시 경제학을 지배한다. 거시 경제학에서 경제학자들은 역사적 데이터를 기반으로 보정된 광범위한 수학적 모델을 사용한다. 보정된 모델의 하위 그룹인 동태적 확률 일반 균형 (DSGE) 모델은 전체 경제를 (단순화된 방식으로) 나타내고 재정 및 통화 정책의 변화를 시뮬레이션하는 데 사용된다.^[51]

4. 5. 1. 회귀 분석

통계학과 경제학에서는 일반적으로 기존 데이터나 실험 데이터를 사용하여 회귀 분석을 통해 인과 관계를 추론한다. 회귀 분석은 다음과 같은 선형 관계를 가정한다.

:

y_i = a_0 + a_1x_{1,i} + a_2x_{2,i} + \dots + a_kx_{k,i} + e_i

여기서

y_i

는 종속 변수(원인 변수로 가정)의 ''i''번째 관측치,

x_{j,i}

(''j'' = 1,...,''k'')는 ''j''번째 독립 변수(원인 변수로 가정)의 ''i''번째 관측치,

e_i

는 ''i''번째 관측치에 대한 오차 항(다른 모든 원인 변수의 결합된 효과를 포함하며, 포함된 독립 변수와 상관 관계가 없어야 함)이다.

만약

x_j

중 어느 것도 ''y''에 의해 유발되지 않는다고 믿을 만한 이유가 있다면, 계수

a_j

의 추정치를 얻는다.

a_j=0

이라는 귀무 가설이 기각되면,

a_{j} \ne 0

이고, 이는

x_j

가 ''y''를 유발한다는 대립 가설을 기각할 수 없음을 의미한다. 반대로, 귀무 가설이 기각될 수 없다면,

x_j

가 ''y''에 미치는 인과적 효과가 없다는 가설을 기각할 수 없다.

여기서 인과 관계는 기여 인과 관계의 개념이다.

a_j \ne 0

이면,

x_j

의 변화는 ''y''의 변화를 초래하지만, 다른 원인 변수가 그 효과를 상쇄하도록 변경되는 경우는 예외이다. 따라서

x_j

의 변화는 ''y''를 변경하기에 충분하지도, 필수적이지도 않다.

이 방법은 ''y''가

x_j

를 유발하는 역 인과 관계가 없다는 전제를 필요로 한다. 이는 변수

x_j

가 비경제적 변수이거나, 도구 변수 기법을 사용하거나, 시간적으로 앞서는 변수만 포함하는 등의 방법으로 확립할 수 있다. 그레인저 인과 관계 테스트는 지연된 종속 변수를 제어하면서 지연된 독립 변수의 인과적 효과를 검증한다.

회귀 분석은 다른 관련 변수를 회귀자(설명 변수)로 포함하여 제어함으로써, 잠재적 원인 변수와 결과 변수 모두에 영향을 미치는 제3의 변수로 인한 잘못된 인과 관계 추론을 피하는 데 도움을 준다. 데이터 샘플이 크고 교차 검증을 통과하면 우연의 일치하는 상관 관계를 확률적으로 기각할 수 있다. 그러나 공통 원인이 없고 회귀가 실제 인과 구조를 나타낸다고 단정하는 것은 불가능하다.^[50]

생략된 변수 편향 문제는 인과적 충돌자 삽입 위험과 균형을 이루어야 한다. 여기서 새로운 변수

x_{j+1}

의 추가는 버크슨의 역설을 통해

x_j

와

y

사이에 상관 관계를 유도한다.^[27]

4. 5. 2. 도구 변수

도구 변수는 역인과 관계를 제거하기 위해 사용되는 변수이다. 통계학과 경제학에서는 기존 데이터나 실험 데이터를 활용하여 회귀 방법을 통해 인과 관계를 추론한다. 일반적으로 다음과 같은 선형 관계를 가정한다.

:

y_i = a_0 + a_1x_{1,i} + a_2x_{2,i} + \dots + a_kx_{k,i} + e_i

여기서

y_i

는 종속 변수(원인 변수로 가정)의 ''i''번째 관측치,

x_{j,i}

(''j'' = 1,...,''k'')는 ''j''번째 독립 변수(원인 변수로 가정)의 ''i''번째 관측치,

e_i

는 ''i''번째 관측치에 대한 오차 항이다.

x_j

중 어느 것도 ''y''에 의해 유발되지 않는다고 믿을 만한 이유가 있다면, 계수

a_j

의 추정치를 구할 수 있다.

이때, 도구 변수 기법은 종속 변수의 영향을 받지 않는 것으로 알려진 다른 변수(도구)를 도입하여 역인과 관계를 제거하는 데 사용될 수 있다.^[50]

4. 5. 3. 그레인저 인과 관계

통계학과 경제학에서 그레인저 인과 관계는 시계열 데이터에서 한 변수가 다른 변수를 예측하는 데 유용한지 검정하는 방법이다. 예를 들어, 강수량이 농산물 선물 가격에 영향을 미치는지 확인할 때 이 방법을 사용할 수 있다. 이는 결과가 원인보다 앞설 수 없다는 원칙에 따라, 종속 변수보다 시간적으로 앞서는 변수만을 회귀에 포함하는 방식으로 이루어진다. 벡터 자기 회귀는 그레인저 인과 관계의 다변량 분석 방법이다.

5. 법학

법학에서 인과관계는 피고가 범죄나 불법 행위(과실이나 침해와 같은 민사상 불법 행위)에 대해 책임을 지기 위해 필요한 '''법적 인과 관계'''를 의미한다. 즉, 피고의 행위와 범죄 사건 또는 손해 사이에 "충분한 인과적 연관성"이 존재해야 한다.

원인은 필요 원인, 충분 원인, 기여 원인의 세 가지 유형으로 구분된다.^[18]

;필요 원인: ''x''가 ''y''의 필요 원인이면, ''y''의 존재는 ''x''가 먼저 발생했음을 의미한다. 하지만 ''x''가 존재한다고 해서 반드시 ''y''가 발생하는 것은 아니다.^[19]

;충분 원인: ''x''가 ''y''의 충분 원인이면, ''x''의 존재는 ''y''의 발생을 의미한다. 그러나 다른 원인 ''z''가 ''y''를 발생시킬 수도 있다. 따라서 ''y''가 존재한다고 해서 반드시 ''x''가 먼저 발생한 것은 아니다.^[19]

;기여 원인: 특정 결과에 대해, 기여 원인은 여러 동시 발생 원인 중 하나이다. 모든 원인이 기여한다는 의미이며, 일반적으로 기여 원인이 꼭 필요한 것은 아니지만 그럴 수도 있다. 보통 기여 원인은 충분하지 않다. 왜냐하면 정의상 다른 원인과 함께 발생하기 때문이다. 만약 기여 원인이 충분하다면, 다른 원인은 원인으로 간주되지 않는다. 어떤 경우에는 기여 원인이었던 요인이 다른 경우에는 충분 원인이 될 수 있지만, 그럴 때는 단순히 기여 원인으로 간주되지 않는다.^[20]

J. L. 매키는 "원인"에 대한 논의가 '''INUS''' 조건 (결과 발생에 '''불충분'''하지만 '''불필요하지 않은''' 조건의 '''일부'''로서, 그 조건 자체가 '''불필요'''하지만 '''충분'''한 것)을 의미한다고 주장한다.^[21] 예를 들어 화재의 원인으로 단락, 가연성 물질의 근접성, 소방관의 부재 등을 고려해 보자. 이들은 함께 집이 타는 데 불필요하지만 충분하다(다른 사건들, 예를 들어 산소와 함께 화염 방사기로 집을 쏘는 것 등은 집이 타는 결과를 초래할 수 있다). 이 사건들 중에서 단락은 불충분하지만(단락만으로는 화재가 발생하지 않음) 불필요하지 않은(단락이 없었다면 화재가 발생하지 않음) 조건의 일부이다. 이 조건 자체는 불필요하지만 결과 발생에 충분하다. 따라서 단락은 집이 타는 현상의 INUS 조건이다.

5. 1. 민법

민법에서 인과관계는 채무 불이행, 불법 행위 등으로 인한 손해 배상 책임을 판단하는 데 필요한 요소이다. 민사 분쟁에서 인과관계는 사회적, 법적 관점에서 판단하며, 반드시 의학적, 자연과학적으로 명백하게 입증될 필요는 없다.^[101]

법적 인과관계는 국제 무역법에 따라 구제 조치를 받을 자격을 얻기 위해서도 입증되어야 하는 필수적인 법적 요소이기도 하다.^[59]

일반적으로 손해배상 청구 소송에서는 피해자가 가해 행위와 손해 발생 간의 인과관계를 입증해야 한다. 그러나 공해 소송이나 의료 소송처럼 특수한 경우에는 인과관계 입증 책임이 완화되거나 전환되기도 한다.

5. 1. 1. 공해 소송

일반적으로 불법행위로 인한 손해배상청구사건에서는 가해행위와 손해발생 간의 인과관계 입증책임은 청구자인 피해자가 부담한다. 그러나 대기오염이나 수질오염에 의한 공해로 인한 손해배상을 청구하는 소송에서는, 기업이 배출한 원인물질이 물을 매개로 하여 간접적으로 손해를 끼치는 경우가 많고, 공해문제에 관하여는 현재의 과학수준으로도 해명할 수 없는 분야가 있기 때문에 가해행위와 손해 발생 사이의 인과관계를 구성하는 하나하나의 고리를 자연과학적으로 증명한다는 것은 극히 곤란하거나 불가능한 경우가 대부분이다. 이러한 공해소송에서 피해자에게 사실적인 인과관계의 존재에 관하여 과학적으로 엄밀한 증명을 요구하는 것은, 공해로 인한 사법적 구제를 사실상 거부하는 결과가 될 우려가 있다. 반면에 가해기업은 기술적·경제적으로 피해자보다 훨씬 원인조사가 용이한 경우가 많을 뿐만 아니라, 그 원인을 은폐할 염려가 있고, 가해기업이 어떠한 유해한 원인물질을 배출하고 그것이 피해물건에 도달하여 손해가 발생하였다면 가해자 측에서 그것이 무해하다는 것을 입증하지 못하는 한 책임을 면할 수 없다고 보는 것이 사회형평의 관념에 적합하다.^[102]

5. 1. 2. 의료 소송

의료 소송에서 의료 과실과 손해 발생 간의 인과관계 입증은 매우 중요하다. 의료행위는 고도의 전문 지식을 필요로 하고, 그 과정은 대부분 의사만이 알 수 있으며, 치료 결과는 의사의 재량에 달려있어 일반인이 의료 과실 여부를 밝히기 어렵다.^[103] 따라서 의료사고 발생 시 환자 측에서 일반인의 상식에 맞는 의료상 과실 행위를 입증하고, 그 결과와 의료행위 사이에 다른 원인이 없다는 점(예: 환자에게 이전 건강상 결함이 없었다는 점)을 증명하면, 의료 측에서 다른 원인에 의한 것임을 입증하지 않는 이상 인과관계가 추정되어 손해배상책임을 지게 된다.^[103] 이는 손해의 공평하고 타당한 분담이라는 손해배상제도의 이상에 부합한다.^[103]

5. 2. 형법

형법에서 인과관계는 범죄 행위와 그로 인해 발생한 결과 사이에 성립해야 하는 필수적인 연결고리이다. 이는 범죄자에게 형사 책임을 묻기 위한 전제 조건으로, 피고인의 행위가 범죄 결과와 '충분한 인과적 연관성'을 가지는지 증명해야 한다.^[59] 즉, 피고인의 행위가 없었다면 그러한 결과가 발생하지 않았을 것이라는 점이 입증되어야 한다.

인과관계는 국제 무역법에서도 중요한 법적 요소로 작용하여, 구제 조치를 받기 위한 필수 조건으로 인과관계 증명이 요구된다.^[59]

법학에서는 원인을 필요 원인, 충분 원인, 기여 원인으로 구분하기도 한다. 필요 원인은 결과 발생에 필수적이지만, 그것만으로는 결과를 보장하지 않는다.^[19] 충분 원인은 결과 발생을 보장하지만, 다른 원인으로도 같은 결과가 발생할 수 있다.^[19] 기여 원인은 여러 원인 중 하나로, 단독으로는 충분하지 않지만 다른 원인들과 함께 결과를 야기한다.^[20]

J. L. 매키는 화재의 원인으로서 단락(short circuit)의 예를 들어, 'INUS 조건' 개념을 제시했다. 이는 결과 발생에 불충분하지만 불필요하지 않은 부분으로서, 그 자체로는 불필요하지만 충분한 조건을 의미한다.^[21]

6. 경영학

이시카와 다이어그램은 경영 및 공학 분야에서 사용되며, 결과의 원인이 되는 요소를 보여준다. 작은 화살표는 하위 원인을 주요 원인에 연결한다.

이시카와 가오루는 1960년대 제조 분야의 품질 관리를 위해 이시카와 다이어그램(생선 뼈 다이어그램)으로 알려진 원인-결과 다이어그램을 개발했다.^[52] 이 다이어그램은 원인을 분류하며, 보통 여섯 개의 주요 범주로 나뉜다. 각 범주는 다시 세분화된다. 이시카와의 방법은 제조 공정에 관련된 다양한 그룹 간의 브레인스토밍 세션에서 "원인"을 식별하고, 이러한 그룹은 다이어그램의 범주로 표시될 수 있다. 이 다이어그램의 사용은 이제 품질 관리를 넘어 경영, 설계, 공학 등 다른 분야로 확산되었다. 이시카와 다이어그램은 필요 조건과 충분 조건을 구별하지 못한다는 비판을 받았으며, 이시카와는 이러한 구분을 인식하지 못했던 것으로 보인다.^[52]

7. 인과 관계와 관련된 오류

인과 관계 오류는 ''non-causa pro causa''(non-causa pro causa|원인이 아닌 것이 원인이다^la) 또는 허위 원인이라고도 불리며, 원인이 잘못 식별되는 비형식적 오류이다. 인과 관계와 관련된 오류는 다음과 같다.

상관 관계와 인과 관계 혼동: 동시에 발생하는 두 사건 사이에 인과 관계가 있다고 착각하는 경우가 있다. 예를 들어 아이스크림 소비량 증가와 익사자 수 증가는 시기적으로 일치하지만, 이는 "덥다"라는 공통 원인에 의한 상관 관계일 뿐 인과 관계는 아니다.^[100]
단일 원인으로 복잡한 현상 설명: 하나의 사건에는 여러 원인이 복합적으로 작용하는 경우가 많다. 예를 들어 "오늘 아침 늦잠은 어제의 과음 때문이다"라고 단정하기는 어렵다. 알람을 맞추지 않았거나, 체질적으로 알코올 대사 능력이 높았다면 늦잠을 자지 않았을 수도 있다.^[84] 이처럼 여러 원인을 고려하지 않고 단일 원인만으로 현상을 설명하려는 오류가 발생할 수 있다.
인과율에 대한 맹신: "모든 사건에는 원인이 있다"는 인과율은, 우주 전체에 대한 검증 불가능한 형이상학적 주장이 될 수 있다.^[89] 과학적인 설명을 위해서는 인과율이라는 전제 없이, "'이 상황에서는' 사건 x가 없었다면 사건 y는 일어나지 않았을 것이다"라는 조건법 명제로 인과 관계를 설명하는 것이 더 적절할 수 있다.^[89]

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