Andrés Páez

In a recent paper, Erasmus et al. (2021) defend the idea that the ambiguity of the term “explanation” in explainable AI (XAI) can be solved by adopting any of four different extant accounts of explanation in the philosophy of science: the Deductive Nomological, Inductive Statistical, Causal Mechanical, and New Mechanist models. In this chapter, I show that the authors’ claim that these accounts can be applied to deep neural networks as they would to any natural phenomenon is mistaken. I also provide a more general argument as to why the notion of explainability as it is currently used in the XAI literature bears little resemblance to the traditional concept of scientific explanation. It would be more fruitful to use the label “understandable AI” to avoid the confusion that surrounds the goal and purposes of XAI. In the second half of the chapter, I argue for a pragmatic conception of understanding that is better suited to play the central role attributed to explanation in XAI. Following De Regt (2017) and Kuorikoski and Ylikoski (2015), the conditions of satisfaction for understanding an ML system are fleshed out in terms of an agent’s success in using the system.

Cada día es más evidente que existen muchas formas sutiles de exclusión y parcialidad que afectan el correcto funcionamiento de los sistemas jurídicos. El concepto de injusticia epistémica, introducido por la filósofa Miranda Fricker, ofrece una herramienta conceptual útil para comprender estas formas de exclusión y parcialidad judicial que a menudo pasan desapercibidas. En este artículo presentamos la teoría original de Fricker y algunas de las aplicaciones del concepto de injusticia epistémica en los procesos jurídicos. En particular, queremos demostrar que la semilla sembrada por Fricker ha generado un floreciente campo de estudio en el cual el concepto se utiliza para analizar muchos fenómenos diferentes en el ámbito jurídico, no siempre siguiendo la caracterización original proporcionada por ella. Esto ha llevado a una distinción entre lo que llamaremos la versión estrecha del concepto, que se acerca a la descripción original de Fricker, y la versión más amplia de injusticia epistémica, que es una noción más controvertida porque existe el riesgo de que se confunda con otros conceptos más conocidos como el sexismo, la discriminación racial, la opresión, el silenciamiento y el gaslighting. Mostraremos que el valor de la versión estrecha es principalmente teórico y que para utilizar el concepto de injusticia epistémica se debe adoptar una comprensión más liberal del mismo.

As systems based on opaque Artificial Intelligence (AI) continue to flourish in diverse real-world applications, understanding these black box models has become paramount. In response, Explainable AI (XAI) has emerged as a field of research with practical and ethical benefits across various domains. This paper not only highlights the advancements in XAI and its application in real-world scenarios but also addresses the ongoing challenges within XAI, emphasizing the need for broader perspectives and collaborative efforts. We bring together experts from diverse fields to identify open problems, striving to synchronize research agendas and accelerate XAI in practical applications. By fostering collaborative discussion and interdisciplinary cooperation, we aim to propel XAI forward, contributing to its continued success. Our goal is to put forward a comprehensive proposal for advancing XAI. To achieve this goal, we present a manifesto of 27 open problems categorized into nine categories. These challenges encapsulate the complexities and nuances of XAI and offer a road map for future research. For each problem, we provide promising research directions in the hope of harnessing the collective intelligence of interested stakeholders.

Consensus in the contemporary philosophical literature has it that conserved quantity theories of causation such as that of Dowe [2000]—according to which causation is to be analysed in terms of the exchange of conserved quantities (e.g., energy)—face damning problems when confronted with contemporary physics, where the notion of conservation becomes delicate. In particular, in general relativity it is often claimed that there simply are no conservation laws for (say) total-stress energy. If this claim is correct, it is difficult to see how conserved quantity theories of causation could survive. In this article, we resist the above consensus and defend conserved quantity theories from this conclusion, at least when focusing on the apparent problems posed by general relativity. We argue that this approach to causation can continue to be defended in general relativity, once one appreciates (a) the availability of approximate symmetries in generic general relativistic spacetimes, and (b) the role of modelling and idealisation in that theory. Given these points, conserved quantity theories of causation must stand or fall on other grounds.

Resumen: Una de las formas más comunes y menos estudiadas de parcialidad judicial subjetiva es la disminución de la credibilidad otorgada a un testigo debido a un prejuicio identitario implícito del agente judicial. En la epistemología social, este fenómeno ha sido estudiado bajo la rúbrica de la injusticia testimonial. En este ensayo mostramos que para determinar la ocurrencia de un caso de injusticia testimonial en el derecho se deben cumplir tres condiciones que son imposibles de verificar empíricamente y que están basadas en presupuestos psicológicos que han sido puestos en duda en años recientes. Sin la posibilidad de verificar estas condiciones, estamos frente a un tipo de parcialidad judicial indetectable. En su lugar, ofrecemos una nueva forma de entender la injusticia testimonial en el derecho como un fenómeno más general que describe una tendencia comportamental prejuiciosa recurrente por parte de un agente judicial. Entendida de este modo, la injusticia testimonial es completamente verificable. Abstract: One of the most common and least studied forms of subjective judicial partiality is the credibility deficit suffered by a witness due to an implicit identity prejudice in a judicial agent. Social epistemologists have studied this form of partiality under the rubric, “testimonial injustice.” In this essay we argue that to verify the occurrence of a singular instance of testimonial injustice in law three facts must be established, none of which can be established with any degree of confidence. Furthermore, all of them are based on psychological suppositions that have been recently discredited. Without the possibility of establishing these facts, we end up with an undetectable form of subjective judicial partiality. In its place, we offer a new way of understanding testimonial injustice in law as a general phenomenon that describes a recurrent pattern of prejudiced behavior in a judicial agent. Under this characterization, testimonial injustice becomes empirically verifiable.

There is a growing awareness that there are many subtle forms of exclusion and partiality that affect the correct workings of a judicial system. The concept of epistemic injustice, introduced by the philosopher Miranda Fricker, is a useful conceptual tool to understand forms of judicial partiality that often go undetected. In this paper, we present Fricker’s original theory and some of the applications of the concept of epistemic injustice in legal processes. In particular, we want to show that the seed planted by Fricker has flourished into a rich field of study in which the concept is used to analyze many different phenomena in law, not always following the original characterization provided by her. This has led to a distinction between what we will call the narrow version of the concept, which is closer to Fricker’s original account, and the wider version of epistemic injustice, which is a more controversial notion because it is always on the verge of morphing into other well-known concepts like sexism, racial discrimination, oppression, silencing, and gaslighting. We will show that the value of the narrow version is mostly theoretical, and that in order to use the concept of epistemic injustice one must adopt a more liberal understanding of it.

To verify the occurrence of a singular instance of testimonial injustice three facts must be established. The first is whether the hearer in fact has an identity prejudice of which she may or may not be aware; the second is whether that prejudice was in fact the cause of the unjustified credibility deficit; and the third is whether there was in fact a credibility deficit in the testimonial exchange. These three elements constitute the facts of the matter of testimonial injustice. In this essay we argue that none of these facts can be established with any degree of confidence, and therefore that testimonial injustice is an undetectable phenomenon in singular instances. Our intention is not to undermine the idea of testimonial injustice, but rather to set limits to what can be justifiably asserted about it. According to our argument, although there are insufficient reasons to identify individual acts of testimonial injustice, it is possible to recognize recurrent patterns of epistemic responses to speakers who belong to specific social groups. General testimonial injustice can thus be characterized as a behavioral tendency of a prejudiced hearer.

Rules 405(a) and 608(a) of the Federal Rules of Evidence allow the use of testimony about a witness’s reputation to support or undermine his or her credibility in trial. This paper analyzes the evidential weight of such testimony from the point of view of social epistemology and the theory of social networks. Together they provide the necessary elements to analyze how reputation is understood in this case, and to assess the epistemic foundation of a reputational attribution. The result of the analysis will be that reputational testimony is extremely weak from an epistemological point of view, and that in many cases there are more reliable substitutes that achieve a similar purpose. The obvious fix, in my view, is to eliminate the use of reputation testimony to support or undermine the credibility, honesty, chastity or peacefulness of a witness.

The use of machine learning algorithms has become ubiquitous in hiring decisions. Recent studies have shown that many of these algorithms generate unlawful discriminatory effects in every step of the process. The training phase of the machine learning models used in these decisions has been identified as the main source of bias. For a long time, discrimination cases have been analyzed under the banner of disparate treatment and disparate impact, but these concepts have been shown to be ineffective in the context of AI. This paper examines the possibility of studying algorithmic discrimination from the perspective of negligence law. Negligent selection and validation of datasets and classifiers is a salient cause of improper training in machine learning. It is a breach of an employer’s duty to protect others, a failure of its exercise of due care in the manner of choosing employees. Adopting negligence to algorithmic discrimination requires a reformulation of what is foreseeable and reasonable within the context of black box algorithms, and a shift in the burden of proof to the employer, who must present evidence of its efforts to avoid bias.

El uso de sistemas de machine learning en los procesos de selección laboral ha sido de gran utilidad para agilizarlos y volverlos más eficientes, pero al mismo tiempo ha generado problemas en términos de equidad, confiabilidad y transparencia. En este artículo comenzamos explicando los diferentes usos de la Inteligencia Artificial en los procesos de selección laboral en Estados Unidos. Presentamos los sesgos sexuales y raciales que han sido detectados en algunos de ellos y explicamos los obstáculos jurídicos y prácticos para su detección y análisis. Un posible remedio jurídico a la discriminación algorítmica es el régimen de impacto diferencial sistémico utilizado en Estados Unidos. Usamos algunas características de este régimen para señalar los vacíos jurídicos frente a la discriminación en el acceso al empleo en el ámbito del derecho laboral colombiano, y ofrecemos algunas características generales que podría tener un régimen de esa naturaleza.

This paper raises three questions regarding the attribution of beliefs, desires, and intentions to robots. The first one is whether humans in fact engage in robot mindreading. If they do, this raises a second question: does robot mindreading foster trust towards robots? Both of these questions are empirical, and I show that the available evidence is insufficient to answer them. Now, if we assume that the answer to both questions is affirmative, a third and more important question arises: should developers and engineers promote robot mindreading in view of their stated goal of enhancing transparency? My worry here is that by attempting to make robots more mind-readable, they are abandoning the project of understanding automatic decision processes. Features that enhance mind-readability are prone to make the factors that determine automatic decisions even more opaque than they already are. And current strategies to eliminate opacity do not enhance mind-readability. The last part of the paper discusses different ways to analyze this apparent trade-off and suggests that a possible solution must adopt tolerable degrees of opacity that depend on pragmatic factors connected to the level of trust required for the intended uses of the robot.

In this paper I argue that the search for explainable models and interpretable decisions in AI must be reformulated in terms of the broader project of offering a pragmatic and naturalistic account of understanding in AI. Intuitively, the purpose of providing an explanation of a model or a decision is to make it understandable to its stakeholders. But without a previous grasp of what it means to say that an agent understands a model or a decision, the explanatory strategies will lack a well-defined goal. Aside from providing a clearer objective for XAI, focusing on understanding also allows us to relax the factivity condition on explanation, which is impossible to fulfill in many machine learning models, and to focus instead on the pragmatic conditions that determine the best fit between a model and the methods and devices deployed to understand it. After an examination of the different types of understanding discussed in the philosophical and psychological literature, I conclude that interpretative or approximation models not only provide the best way to achieve the objectual understanding of a machine learning model, but are also a necessary condition to achieve post hoc interpretability. This conclusion is partly based on the shortcomings of the purely functionalist approach to post hoc interpretability that seems to be predominant in most recent literature.

Moore’s Paradox is a test case for any formal theory of belief. In Knowledge and Belief, Hintikka developed a multimodal logic for statements that express sentences containing the epistemic notions of knowledge and belief. His account purports to offer an explanation of the paradox. In this paper I argue that Hintikka’s interpretation of one of the doxastic operators is philosophically problematic and leads to an unnecessarily strong logical system. I offer a weaker alternative that captures in a more accurate way our logical intuitions about the notion of belief without sacrificing the possibility of providing an explanation for problematic cases such as Moore’s Paradox.

Esta breve introducción a la filosofía de la ciencia parte del hecho de que tanto la investigación científica como el razonamiento probatorio judicial tienen un carácter inductivo. En esa medida, comparten características esenciales que permiten que el derecho se nutra de muchas de las reflexiones de la filosofía de la ciencia. El capítulo se concentra en cuatro temas principales: los criterios de demarcación entre el conocimiento científico y la pseudociencia; el carácter derrotable de las conclusiones de la ciencia y el derecho; la estructura corroborativa de la relación entre la evidencia y las hipótesis científicas y judiciales; y las teorías de la explicación tanto en el ámbito científico como en el judicial.

Los sesgos cognitivos afectan negativamente la toma de decisiones en todas las esferas de la vida, incluyendo las decisiones de los jueces. La imposibilidad de eliminarlos por completo de la práctica del derecho, o incluso de controlar sus efectos, contrasta con el anhelo de que las decisiones judiciales sean el resultado exclusivo de un razonamiento lógico-jurídico correcto. Frente el efecto sistemático, recalcitrante y porfiado de los sesgos cognitivos, una posible estrategia para disminuir su efecto es enfocarse, no en modificar el comportamiento de los agentes judiciales, sino en moldear su entorno para que los sesgos tengan menos oportunidades de aparecer. En particular, es más provechoso concentrar los esfuerzos en identificar aquellas reglas procesales que faciliten o limiten el efecto de los sesgos. En este ensayo propongo un diálogo fructífero entre el derecho y la psicología que puede llevar a mejorar la calidad de los sistemas judiciales. La propuesta está basada en la creación de guías de práctica judicial que puedan servir de base para la creación de protocolos procesales que limiten en la medida de lo razonable sus efectos negativos y conduzcan a mejores decisiones judiciales.

In this paper I argue that the search for explainable models and interpretable decisions in AI must be reformulated in terms of the broader project of offering a pragmatic and naturalistic account of understanding in AI. Intuitively, the purpose of providing an explanation of a model or a decision is to make it understandable to its stakeholders. But without a previous grasp of what it means to say that an agent understands a model or a decision, the explanatory strategies will lack a well-defined goal. Aside from providing a clearer objective for XAI, focusing on understanding also allows us to relax the factivity condition on explanation, which is impossible to fulfill in many machine learning models, and to focus instead on the pragmatic conditions that determine the best fit between a model and the methods and devices deployed to understand it. After an examination of the different types of understanding discussed in the philosophical and psychological literature, I conclude that interpretative or approximation models not only provide the best way to achieve the objectual understanding of a machine learning model, but are also a necessary condition to achieve post hoc interpretability. This conclusion is partly based on the shortcomings of the purely functionalist approach to post hoc interpretability that seems to be predominant in most recent literature.

Testimony about the future dangerousness of a person has become a central staple of many judicial processes. In settings such as bail, sentencing, and parole decisions, in rulings about the civil confinement of the mentally ill, and in custody decisions in a context of domestic violence, the assessment of a person’s propensity towards physical or sexual violence is regarded as a deciding factor. These assessments can be based on two forms of expert testimony: actuarial or clinical. The purpose of this paper is to examine the scientific and epistemological basis of both methods of prediction or risk assessment. My analysis will reveal that this kind of expert testimony is scientifically baseless. The problems I will discuss will generate a dilemma for factfinders: on the one hand, given the weak predictive abilities of the branches of science involved, they should not admit expert clinical or actuarial testimony as evidence; on the other hand, there is a very strong tradition and a vast jurisprudence that supports the continued use of this kind of expert testimony. It is a clear case of the not so uncommon conflict between science and legal tradition.

There are several approaches to the way in which standards of proof in law should be understood. In the central article in this issue, Rodrigo Coloma suggests that they should be conceived either as thresholds either as prototypes. He also offers a taxonomy of the different uses of standards of proof, which transcends their function as error distributors. In their comments on the paper, Raymundo Gama and Claudio Agüero clarify and challenge this way of understanding standards of proof. Some of their criticisms are right on target, but many others are directed more at Coloma’s theoretical presuppositions than at his substantial contributions. In this paper I offer a wider context to evaluate their disagreements.

In many contexts, such as business, science and law, it is essential to determine whether a company, a product or a person in fact has the reputation attributed to it, regardless of whether that reputation has been rightly earned. In this paper I offer two necessary and jointly sufficient conditions for the attribution of a reputation to a subject within a social group. The first one concerns the way in which reputational information is spread among the members of the relevant social group; the second is the existence, in most members of the group, of a disposition to interpret and evaluate a reputational object in a manner molded by reputational information. Reputational claims generate expectations that are tested every time a member of the group comes in contact with the reputational object. In many cases, the preferential search for behavioral evidence consistent with those expectations will result in a distorted evaluation of the reputational object.

El concepto de reputación ocupa un lugar central en muchas esferas de la vida humana, incluyendo el derecho, pero no existen muchos análisis filosóficos del mismo. En este ensayo presento un análisis de la reputación desde la perspectiva de la epistemología social, en particular, haciendo uso de las teorías contemporáneas sobre actitudes epistémicas grupales. El ensayo comienza examinando las interpretaciones del concepto de reputación que se encuentran en la literatura jurídica. En particular, examino el bien conocido análisis del concepto que hace Post (1986) en el contexto de la ley de difamación. A partir de la tercera sección presento el análisis epistemológico y establezco una distinción entre reputación objetiva y subjetiva, una distinción que es fácilmente identificable en la práctica. Mi interés principal reside en el concepto de reputación subjetiva, que es el que presenta el mayor desafío conceptual desde el punto de vista epistemológico. En la sección 4 emprendo la tarea de determinar si podemos entender la reputación subjetiva como un tipo de creencia grupal. Tras rechazar esta posibilidad, en la sección final ofrezco una manera diferente de entender este concepto y examino sus implicaciones para el derecho.

¿Existe alguna diferencia filosóficamente significativa entre una explicación científica y las explicaciones que se ofrecen en el curso de la vida diaria? Dado que la mayor parte de las discusiones en la filosofía de la ciencia se refieren al primer tipo de explicaciones, debemos considerar si existe un concepto específico que corresponda al término “explicación científica”, y que sea discontinuo de su contraparte cotidiana. El ensayo tiene cuatro secciones. En cada una de ellas considero diferentes criterios que podrían ser utilizados para establecer una distinción de clase entre las explicaciones científicas y las cotidianas. En la primera sección exploro la posibilidad de establecer un criterio puramente sociológico: el estatus científico de una explicación dependería del estatus institucional de las personas que dan origen a la explicación. El segundo criterio estudiado fue propuesto por Hempel: las explicaciones científicas deben hacer uso explícito de leyes naturales, y la ausencia de leyes invalida cualquier intento de ofrecer una explicación científica. Un tercer criterio se basa en la naturaleza del explanandum. Algunos filósofos han defendido la idea de que la única diferencia filosóficamente significativa entre las explicaciones científicas y las no científicas reside en el tipo de explanandum del que se ocupa cada una de ellas. En la vida diaria explicamos eventos individuales, mientras que en la ciencia se pretende explicar regularidades. Finalmente, examino el criterio propuesto por Wesley Salmon según el cual la diferencia entre los dos tipos de explicación está determinada por el tipo de comprensión que proporciona cada uno de ellos. Al final concluyo que ninguno de estos criterios es adecuado y que la aparente diferencia entre los dos tipos de explicaciones es una diferencia de grado y no de clase. Las explicaciones científicas ciertamente tienen un mayor grado de precisión, detalle y complejidad que sus contrapartes en la vida cotidiana. Normalmente involucran el uso de las matemáticas y de lenguajes altamente regimentados. Pero a pesar de estas diferencias, concluyo que los elementos que hacen que algo sea una explicación son esencialmente los mismos en ambos casos.

El análisis de los conceptos de espacio y tiempo es generalmente considerado uno de los aspectos menos satisfactorios de la obra de Hume. Kemp Smith ha demostrado que en esta sección del Tratado Hume estaba respondiendo a los argumentos que Pierre Bayle había utilizado para probar que el razonamiento humano siempre termina refutándose a sí mismo. En este ensayo expongo las falacias en los argumentos de Bayle, las cuales están basadas en una comprensión inadecuada del concepto de extensión. Hume no logró detectar dichas falacias y repitió los mismos errores de Bayle, lo cual explica la absurda doctrina del espacio que defiende en el Tratado.

Introducción a la lógica moderna es un libro de texto dedicado al estudio de la lógica simbólica elemental. No presupone familiaridad alguna con la lógica, las matemáticas o la filosofía, y se ha hecho un esfuerzo deliberado por adaptarlo a los intereses de estudiantes provenientes de las más diversas disciplinas. Al mismo tiempo, los conceptos centrales son expuestos de una manera precisa y rigurosa, sin ocultar los detalles y problemas técnicos y filosóficos que hacen de la lógica un área de estudio interesante en sí misma. El libro está dividido en tres partes. La primera se ocupa de la lógica proposicional, la segunda de la lógica de primer orden y la tercera de la lógica modal proposicional. Los tres temas se estudian semánticamente utilizando árboles de verdad, y sintácticamente a través de sistemas de deducción natural. Al final de cada sección hay numerosos ejercicios de práctica, la mitad de los cuales son resueltos en el apéndice. El texto está diseñado para un curso de un año de duración y permite gran flexibilidad en el diseño del mismo.

A common objection to probabilistic theories of causation is that there are prima facie causes that lower the probability of their effects. Among the many replies to this objection, little attention has been given to Mellor's (1995) indirect strategy to deny that probability-lowering factors are bona fide causes. According to Mellor, such factors do not satisfy the evidential, explanatory, and instrumental connotations of causation. The paper argues that the evidential connotation only entails an epistemically relativized form of causal attribution, not causation itself, and that there are clear cases of explanation and instrumental reasoning that must appeal to negatively relevant factors. In the end, it suggests a more liberal interpretation of causation that restores its connotations. Una objeción común a las teorías probabilísticas de la causalidad es que aparentemente existen causas que disminuyen la probabilidad de sus efectos. Entre las muchas respuestas a esta objeción, se le ha dado poca atención a la estrategia indirecta de D. H. Mellor (1995) para negar que un factor que disminuya la probabilidad de un efecto sea una causa legítima. Según Mellor, tales factores no satisfacen las connotaciones evidenciales, explicativas e instrumentales de la causalidad. El artículo argumenta que la connotación evidencial sólo implica una forma epistémicamente relativizada de atribución causal y no la causalidad misma, y que hay casos claros de explicación y razonamiento instrumental que deben apelar a factores negativamente relevantes. Se sugiere una interpretación más liberal de la causalidad que reinstaura sus connotaciones

El testimonio es nuestra mayor fuente de creencias. La gran mayoría de nuestras creencias han sido adquiridas a partir de las palabras de otros y no a través de la observación directa del mundo. Una de las peculiaridades de la mayor parte de las creencias testimoniales es que son aceptadas sin ninguna deliberación consciente. Mientras el testimonio sea consistente con nuestras creencias y la fuente sea confiable, la reacción más corriente es la aceptación automática de la información (Thagard 2004, 2005). Nuestra confianza en el testimonio de los demás es un requisito no sólo para la construcción colectiva del conocimiento (Hardwig 1985, 1991), sino también para la interacción social en general. Sin embargo existen contextos en los que la aceptación apresurada de un testimonio falso puede tener consecuencias nefastas. En contextos científicos, legales, políticos y financieros, entre otros, se toman decisiones importantes y se implementan políticas cruciales a partir de las afirmaciones de otros. En estos contextos la aceptación de un testimonio debe ser el resultado de un proceso de decisión basado en criterios objetivos de justificación. Sin embargo, existen dos objeciones al intento de justificar la aceptación de un testimonio (Coady 1973, 1992). La primera es que cualquier justificación será irremediablemente circular puesto que la inmensa mayoría de testimonios obtienen su justificación, al menos en parte, de evidencia de tipo testimonial. La segunda es que nuestras inferencias acerca de la confiabilidad de ciertos tipos de testimonio nunca tendrán un apoyo inductivo lo suficientemente fuerte debido a que los casos en los que un tipo de testimonio puede ser verificado directamente en la experiencia nunca serán lo suficientemente numerosos. En este ensayo presento una solución al problema de cómo decidir racionalmente si un testimonio puede ser aceptado como evidencia probatoria en una investigación. Mi propuesta, que está basada en la teoría de revisión de creencias desarrollada por Levi (1984, 1991), muestra que la aceptación justificada de un testimonio está basada en exactamente los mismos mecanismos de adquisición de creencias que operan en el caso de evidencias no testimoniales; al mismo tiempo, la propuesta da cuenta de las particularidades que se presentan en el proceso de evaluación de una evidencia testimonial. Mi tesis es que la decisión de aceptar un testimonio es un proceso que se cumple en dos etapas. En la primera se busca una justificación pare el testimonio buscando todos los hechos que aumenten la probabilidad de que el testimonio sea verdadero, es decir, de que el testigo o declarante esté reportando verídicamente un hecho. La aceptación de estos hechos y de su relación probabilística positiva con respecto al testimonio está basada en la búsqueda de un equilibrio entre su credibilidad y su valor informativo. En la segunda etapa, se determina si la justificación obtenida en la primera es suficiente para la aceptación del testimonio, de nuevo buscando encontrar un equilibrio entre su credibilidad y la utilidad de la información que contiene en promover los intereses y metas cognitivas del investigador.

El ensayo presenta el esbozo de una teoría de la explicación basada en el modelo duda-creencia de investigación propuesto por Peirce y desarrollado por Isaac Levi. Inicialmente se caracteriza una noción de explicación que hace referencia a las creencias y fines epistémicos de los miembros de una comunidad científica. Posteriormente se demuestra que la inclusión de los aspectos pragmáticos de la explicación en la teoría no sólo no conduce al relativismo, sino que es necesaria para poder dar cuenta de la relación entre las nociones de explicación y comprensión.

Varios teóricos del derecho han propuesto el uso de umbrales o estándares de prueba más flexibles y más finamente discriminados. En la medicina es común utilizar estándares que poseen estas características en los procedimientos diagnósticos y en los exámenes médicos. Esta ponencia ofrece un marco probabilístico para establecer estándares de prueba múltiples en cualquier disciplina. La tesis principal es que la evidencia es un concepto umbral con respecto a la probabilidad. Múltiples umbrales pueden ser establecidos en un marco de intervalos de probabilidad para la hipótesis que está siendo puesta a prueba, los cuales reflejan los diferentes grados de apoyo que la evidencia le provee a la hipótesis. Examinando los mecanismos utilizados para establecer los umbrales en medicina, sugiero una manera para establecer umbrales múltiples de prueba en derecho de una manera no arbitraria.