如何理解因果，其本质为何？因果是世界的基本特征，像“宇宙的黏合剂”一样维系万物，还是一个服务于人类理解和推理的工具性概念？它是初始的，还是可以被还原到更基础的世界构造中的？从柏拉图开始，哲学家们便试图回答这些问题。当代因果哲学的研究主要分为两个方向：描述工程和形而上学工程。当然这种区分并不必然，例如，关于因果联系的形而上学讨论依赖于因果的描述性研究，而描述性研究又需要形而上学框架来指导其理论构建。
首先，因果的描述工程又分为两条径路，一条是产生差异径路，另一条是物理过程径路。物理过程径路强调因果关系的物理基础，通常通过传递守恒量（如能量、动量）来定义。这一理论尤其适用于物理科学，为因果性提供了直观而精确的解释框架，但它在社会科学和经济学等领域的适用性较弱。产生差异径路则认为一个原因必须产生差异，如果没有这个差异，结果要么不会发生，要么会以不同的方式发生。因果的规则性理论以及因果的反事实理论各自以不同的方式诠释“产生差异”。
规则性理论始于休谟，他认为因果既不能通过纯粹理性推导，也无法通过感官直接感知。人们是通过观察某一现象（“因”）与另一现象（“果”）反复出现的恒常结合，形成因果关系的归纳式信念。休谟之后，因果的规则性理论几经演变，今天经常提及的大体有两种，一种是约翰·麦基的INUS理论，它是一种基于决定论和非决定论的因果概率理论。前者通过充分性和必要性来定义因果，而充分性和必要性又通过规则性来定义；后者则主张原因之为原因在于它能够提高结果发生的概率，在条件概率的框架下做细密的“修缮”以应对混杂问题，即区分相关和因果。
因果的反事实理论发展于20世纪70年代，大卫·刘易斯提出了通过反事实来分析因果的设想。刘易斯把因果还原为反事实，又把反事实还原为休谟式马赛克和自然律，而自然律又可以被还原为休谟式马赛克。鉴于这个由具体事件所组成的巨大马赛克只是出于偶然而放置在一起，之间没有必然的联系，可以认为刘易斯的理论实质上是一种更为精细的规则性理论。
当前讨论的理论均属于还原理论。自古希腊哲学家泰勒斯探索世界本源，还原的冲动便深植于西方哲学的传统中。这种还原倾向的核心不仅在于借助还原来理解复杂现象的组成部分及其相互关系，更反映了一种统一知识的理想：所有的因果现象最终都可以归结为一个基础框架。所以在哲学家们看来，如果要了解因果的本质，就必须给因果一个还原的定义。
其次，因果的形而上学工程可以拆分为对因果关系项和因果关系的研究。前者的探讨涉及它们的范畴、数目和作用，即因果关系项是事件、事实、特征还是属性，以及它应该具有什么样的特征，是内在的还是超验的，它的个体化程度（粗粒化与细粒化）为何；因果关系项的数目应该是2、3还是4，那些额外附加项的作用是什么，是因果替代还是结果差异。因果关系涉及三个方面的问题，即因果联系的形而上学基础为何，是什么把因果序列和非因果序列区分开来，物理机制、规则性还是反事实依赖；如何解释因果方向和时间方向的一致问题；如何区分原因和纯粹背景条件。哲学家们在所有这些问题上进行了细致的研究，最终也没有形成任何一致的结论，除了更深的疑惑。
尽管因果的哲学研究如火如荼，产生了不同的分支与海量的文献，但所有这些努力产生的能效和影响似乎并不理想，重思因果研究的理论前提和实践径路势在必行。
首先，“还原”是否必然。不管是鲁宾还是珀尔，作为科学家，他们的研究从来不关心要给因果一个还原定义，或者形而上学“奠基”因果。相较于还原的讨论对科学的因果研究鲜有影响，因果的科学研究重塑了当代因果哲学，结构因果模型和潜在结果模型不只是催生了干预主义的因果理论，更得以让哲学家重新思考数千年来困扰我们的旧问题，并发展出一种分析实际因果的形式化理论和算法框架。
詹姆斯·伍德沃德提出的干预主义因果理论是一种非还原的理论，它主张“是”的原因当且仅当存在对的可能干预，如果它改变了“的”值，那么“的”值也会改变。他同时给出了对于C的干预需要满足的条件。鉴于干预就是一个因果概念，过去哲学家一定不会满意这种循环定义。该理论尤其适用于以实验和干预为核心的科学语境。虽然有其局限性，比如历史事件或基本物理常数“不可干预的原因”问题，但它强调实际操作性，摆脱了传统因果哲学中对因果性本质的冗长争论，转向更实际的问题，即因果性如何在现实世界中操作和验证。
其次，唯一性是否必要。大多关于因果的哲学讨论背后都隐含着一个唯一性的预设，存在所有的因果关系项都隶属其中的唯一范畴，以及存在唯一的原因和结果之间联系的形而上学关系。所有的理论都建基在这样的唯一性预设之上来提出一个涵盖解释一切的框架。但因果的科学研究让我们认识到因果概念是一个非常复杂的概念，涵盖面非常广，可能在不同情境下体现出不同的性质和功能。比如，结构因果模型研究各类因果：“总体因果，直接因果，间接因果，充分因果，必要因果，实际因果，类型因果，原因的结果，结果的原因，因果推断，因果发现。”面对不同的因果问题，需要通过对自然的巧妙询问，设计不同的识别策略来寻求所需要的因果答案。比如，潜在结果模型就给出了很多不同的识别策略，如双重差分法、工具变量法、断点回归分析、倾向得分匹配等，它们的技术细节和理论假定皆有不同。因果多元论似乎是一种更好的选择。
最后，传统的哲学理论如何适应新的科技现实。通过反事实来分析因果的思路已经巍然正统多年，但近些年却出现了因果规则性理论的复兴。也许是复杂数据和机器学习的发展，海量数据使得识别模式和规则变得更加可能，这与规则性理论在方法论上有共通点。当然，新的规则性理论和反事实理论并不完全对立，通过结合反事实的依赖性与规则性形成更全面的因果解释框架。但是现代科技系统中因果往往是高度复杂和非线性的，传统的因果哲学理论难以直接适应。比如，机器学习算法中的因果可能隐藏在高维数据中，难以用传统的因果理论清晰表达。如何将哲学因果理论与机器学习中的因果发现模型进行整合，依然是今天因果理论家面临的困境。
总之，当下因果哲学的研究亟待突破传统的形而上学框架。哲学的任务不再仅是对因果的本质进行玄思，科学的实践让我们认识到因果并非单一的或唯一的概念，而是一个复杂的、多层次的框架。未来因果哲学需要摆脱统一化理论的束缚，在多领域、跨学科的互动中继续深化，回应当代技术与科学提出的全新挑战。只有在这种跨学科的合作中，因果哲学才能找到它的方向和活力。
（作者系西北工业大学马克思主义学院副教授；西北工业大学马克思主义学院博士研究生）
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