解码质量鉴定中的 “不确定性”：如何理解与表述鉴定结论的科学边界？

在产品质量纠纷解决、市场监管执法及司法裁判等诸多领域，质量鉴定结论都扮演着 “科学裁判” 的关键角色，为事实认定提供重要依据。然而，质量鉴定作为一项融合科学原理、技术方法与实践经验的复杂活动，其结论并非绝对精准的 “终极答案”，而是始终存在一定程度的 “不确定性”。这种不确定性并非意味着鉴定结论缺乏可信度，而是科学认知局限性、技术手段边界性与鉴定对象复杂性共同作用的必然结果。正确理解这一特性，并精准表述鉴定结论的科学边界，是质量鉴定行业规范化发展与鉴定结果有效应用的核心前提。

一、质量鉴定中 “不确定性” 的核心内涵

质量鉴定中的 “不确定性”，是指在遵循法定程序与科学方法的前提下，鉴定机构对产品质量状况、缺陷成因、损害程度等核心问题作出的结论，无法完全排除与客观事实存在细微偏差的可能性，或无法以绝对唯一的表述呈现鉴定结果。这种不确定性具有鲜明的 “非主观性” 特征，与因鉴定机构违规操作、鉴定人员专业能力不足导致的 “错误结论” 有着本质区别 —— 前者是科学探索与技术应用过程中难以避免的客观局限，后者则是可通过规范管理与能力提升完全规避的人为失误。

从本质上看，不确定性是科学研究的固有属性。质量鉴定作为应用科学的分支，其核心逻辑是通过抽样检测、实验分析、数据推演等手段，从 “样本信息” 推断 “整体属性”，从 “现象表现” 追溯 “本质成因”。这一过程中，任何环节的认知偏差或条件限制都可能导致结论的不确定性，而这种不确定性的存在，恰恰彰显了质量鉴定的科学严谨性 —— 它既不回避认知局限，也不夸大结论的绝对效力，而是以客观理性的态度呈现科学判断的边界。

二、“不确定性” 的主要来源：从鉴定流程看科学边界

质量鉴定的全流程包括委托受理、现场勘查、样本采集、实验分析、数据处理及结论出具等关键环节，不确定性则贯穿于这些环节之中，其来源可归纳为以下四类：

（一）鉴定对象的复杂性与变异性

产品质量的核心特征往往具有多维性与动态性，构成了不确定性的天然基础。一方面，现代产品的结构日趋复杂，尤其是机电设备、智能终端、高分子材料等产品，其质量状况受设计、生产、装配、存储、使用等数十个甚至上百个因素影响，各因素间的耦合作用往往难以完全拆解分析。例如，某品牌新能源汽车的电池起火事故鉴定中，需同时排查电池电芯质量、BMS 控制系统逻辑、充电设备兼容性、使用环境温度湿度等多重因素，而这些因素的交互影响可能形成 “一果多因” 的复杂局面，导致成因认定存在不确定性。

另一方面，产品质量具有时间维度的变异性。部分产品的性能参数会随使用时间、环境条件发生不可逆变化，而质量鉴定往往是在事故发生或纠纷产生后启动，此时的产品状态可能已与 “原始质量状态” 存在差异。例如，某批次建筑用钢筋的力学性能鉴定中，钢筋在施工现场存放半年后出现锈蚀，其抗拉强度检测结果与出厂时的原始数据存在偏差，这种 “状态变化” 使得鉴定结论难以完全还原产品出厂时的真实质量水平。

（二）技术方法与检测设备的局限性

科学技术的发展始终处于 “渐进式突破” 的过程中，现有技术方法与检测设备的固有局限，直接决定了鉴定结论的科学边界。在技术方法层面，不同鉴定领域的成熟度存在差异：对于食品中重金属含量、纺织品甲醛浓度等常规指标，可采用国家标准明确的检测方法，不确定性较低；但对于产品设计缺陷认定、复杂系统故障溯源等非常规问题，往往缺乏统一的技术标准，需依赖鉴定人员的经验判断与个性化分析方案，不确定性显著升高。例如，某智能家电的 “间歇性死机” 故障鉴定中，由于故障触发与电压波动、软件后台程序、用户操作习惯等因素高度相关，现有检测方法难以模拟所有实际使用场景，导致故障成因的鉴定结论存在不确定性。

在检测设备层面，精度限制与适用范围是导致不确定性的重要因素。任何检测设备都存在 “最小分度值” 与 “测量误差范围”，即使是高精度设备，也无法实现 “零误差” 测量。例如，使用精度为 0.01mm 的卡尺测量零件尺寸，其结果只能精确到 0.01mm 级别，无法反映更小尺度的尺寸偏差；而对于一些微观缺陷（如半导体芯片的纳米级裂纹），若缺乏对应的高分辨率检测设备，甚至可能出现 “漏检”，进一步增加结论的不确定性。

（三）样本采集与数据处理的代表性偏差

质量鉴定大多基于 “抽样检测” 而非 “全量检测”，样本的代表性与数据处理的合理性直接影响结论的可靠性。在样本采集环节，若抽样方法不当、样本量不足或样本保存不善，都可能导致样本无法真实反映整体产品的质量状况。例如，某批次瓶装饮用水的微生物指标鉴定中，若仅从同一生产批次的前 10 瓶产品中抽样，而未覆盖生产线中段、末端的产品，可能遗漏因生产线清洁不彻底导致的局部污染问题，使鉴定结论出现偏差。

在数据处理环节，对实验数据的解读与推演往往存在主观判断空间。鉴定人员需对检测得到的原始数据进行筛选、整理与分析，排除异常值、修正系统误差。但在异常值判定（如某组检测数据明显偏离其他数据，是偶然误差还是必然结果）、误差修正系数选择等环节，不同鉴定人员可能基于自身经验作出不同判断，进而导致结论的差异。此外，当检测数据处于 “合格与不合格临界值” 附近时，数据处理过程中的微小偏差都可能改变结论性质，进一步凸显不确定性。

（四）鉴定人员的认知差异与经验依赖

质量鉴定并非 “机器化操作”，鉴定人员的专业背景、认知能力与实践经验会对结论产生不可忽视的影响，形成 “主观层面的不确定性”。不同鉴定人员可能对同一鉴定标准存在不同理解：例如，某家具产品的 “木材含水率合格性” 鉴定中，国家标准规定 “含水率与使用环境年平均含水率差值应不超过 1%”，但对于 “使用环境年平均含水率” 的计算方法，长期从事南方潮湿地区鉴定的人员与北方干燥地区的人员可能存在认知差异，导致结论不同。

在缺乏明确技术标准的鉴定场景中，经验依赖进一步放大了不确定性。例如，古建筑木构件的老化程度鉴定中，鉴定人员需根据木材纹理、硬度、腐朽程度等外观特征进行判断，而这种判断高度依赖其接触的案例数量与积累的实践经验，不同经验水平的鉴定人员可能给出不同的老化等级结论。

三、如何理解与表述：守住鉴定结论的科学边界

理解不确定性的核心在于摒弃 “绝对化认知”，认识到质量鉴定结论是 “基于现有科学技术与证据的最优判断”；而表述不确定性的关键在于实现 “精准性与严谨性的平衡”，既不模糊结论的核心指向，也不夸大结论的绝对效力。具体可从以下三方面入手：

（一）构建 “分层认知” 框架，理性看待不确定性

对质量鉴定结论的理解，应建立在 “科学局限性 — 结论可信度 — 应用适配性” 的分层认知框架之上。首先，需明确不确定性是科学认知的常态，而非鉴定结论的 “缺陷”。质量鉴定的价值不在于提供 “绝对正确” 的答案，而在于以科学方法降低事实认定的模糊性，其结论的可信度取决于鉴定流程的规范性、技术方法的成熟度与证据链的完整性 —— 流程越规范、方法越成熟、证据链越完整，不确定性越低，结论可信度越高。

其次，需结合应用场景判断结论的适配性。在司法裁判中，鉴定结论作为证据之一，需与其他证据（如合同约定、使用记录、证人证言等）相互印证，不确定性较低的结论可作为核心证据，不确定性较高的结论则需结合其他证据综合判断；在企业内部质量管控中，即使鉴定结论存在一定不确定性，只要明确 “可能存在的质量风险点”，即可为生产改进提供方向。理性的认知不应追求 “零不确定性”，而应根据实际需求，接受 “在可接受范围内的不确定性”。

（二）规范结论表述范式，精准传递科学边界

鉴定结论的表述是连接 “科学判断” 与 “实践应用” 的桥梁，需通过标准化范式精准传递不确定性，避免 “绝对化表述” 与 “模糊化表述” 两个极端。具体可采用以下表述原则：

一是 “结果分级表述” 原则。根据不确定性的程度，将鉴定结论分为 “确定性结论”“高度盖然性结论”“可能性结论” 三级。对于通过成熟技术方法、完整证据链得出的结论，采用 “确定性表述”，如 “经检测，该批次产品的甲醛含量为 0.15mg/m³，超出 GB 18580-2017 标准规定的 0.10mg/m³ 限值，确定为不合格产品”；对于证据链较完整但存在个别不确定因素的结论，采用 “高度盖然性表述”，如 “结合故障现象、实验数据及同类案例分析，该设备故障由电容老化导致的可能性大于 90%”；对于证据不足或技术方法局限的结论，采用 “可能性表述”，如 “现有证据表明，产品缺陷可能与设计方案不合理有关，但不排除生产工艺波动的影响，暂无法确定唯一成因”。

二是 “不确定性明示” 原则。在结论中明确说明不确定性的来源与影响范围，避免用户对结论产生误读。例如，在建筑材料强度鉴定结论中，可补充表述：“本次检测结果基于现场采集的 3 组样本，因样本受现场环境湿度影响，检测值较标准养护条件下偏低约 5%，结论仅适用于该批次材料在当前环境下的强度评价”；在故障成因鉴定中，可注明：“由于未获取产品使用过程中的完整操作记录，无法完全排除人为操作不当导致故障的可能性”。

三是 “技术条件限定” 原则。明确结论成立的技术前提与适用范围，避免结论被 “超边界应用”。例如，在某电子元件的耐温性能鉴定结论中，需限定：“本结论基于 - 20℃至 60℃的温度测试范围，超出该温度范围的耐温性能未作验证”；在短期质量鉴定中，需注明：“本次结论反映产品当前质量状态，不包含对产品长期使用寿命的预测”。

（三）完善配套保障机制，强化结论的公信力

科学的理解与规范的表述，需要完善的配套机制提供支撑，以确保不确定性的管理不会削弱鉴定结论的公信力。一方面，应建立 “鉴定方法公开与溯源制度”，要求鉴定机构在结论中详细说明所采用的技术方法、检测设备型号、样本采集流程及数据处理方式，确保用户可通过公开信息评估结论的可信度，同时为后续复核提供溯源依据。例如，在食品质量鉴定中，需公开检测所依据的国家标准编号、色谱仪型号、样本前处理方法等关键信息。

另一方面，应健全 “专家复核与异议处理机制”。对于不确定性较高的鉴定结论，需引入第三方专家进行复核，从技术方法、数据处理、逻辑推理等方面进行把关；同时，明确异议处理流程，允许当事人对鉴定结论提出质疑，鉴定机构需针对质疑内容进行补充说明或重新鉴定，通过 “透明化、可追溯” 的机制，平衡不确定性与结论公信力。

四、结语

质量鉴定中的 “不确定性”，是科学认知与技术实践的必然产物，它既不是鉴定行业的 “短板”，也不是否定鉴定结论价值的理由。正确理解不确定性，需要打破 “绝对真理” 的认知误区，认识到鉴定结论是 “基于现有证据与技术的最优科学判断”；精准表述不确定性，则需要通过规范的范式传递结论的科学边界，让用户清晰认知结论的适用范围与可信度。

在质量鉴定行业日益专业化、规范化的今天，唯有正视不确定性、管理不确定性、规范不确定性的表述，才能让鉴定结论真正发挥 “科学证据” 的作用，为纠纷解决、市场监管与司法裁判提供可靠支撑，同时推动质量鉴定行业在 “追求精准” 与 “尊重科学边界” 的平衡中持续发展。