베이즈주의 인식론(Bayesian Epistemology)은 확률론의 원리를 활용하여 인간의 인식과 믿음의 합리성을 설명하려는 현대 인식론의 한 분과이다. 이 이론은 믿음을 '그렇다' 또는 '아니다'의 이분법적 상태가 아닌, 0과 1 사이의 수치로 표현되는 '확신의 정도(degree of belief)' 또는 '신뢰도(credence)'로 파악한다.
베이즈주의 인식론의 핵심 원리는 크게 두 가지로 요약된다. 첫째, 합리적인 주체의 신뢰도는 확률의 기본 공리를 준수해야 한다. 이를 위반할 경우 논리적인 모순이나 손해를 보게 된다는 '더치 북 논증(Dutch Book Argument)'이 주요 근거로 제시된다. 둘째, 새로운 증거가 제시되었을 때 기존의 신뢰도를 수정하는 과정은 '베이즈 정리(Bayes' Theorem)'에 따른 조건부 확률의 원리를 따라야 한다. 이를 '조건화 원리(Conditionalization)'라고 한다.
이 이론은 과학 철학에서 가설 검증과 이론 선택의 문제를 설명하는 데 널리 활용된다. 특정 가설에 대한 초기 신뢰도인 '사전 확률(prior probability)'이 새로운 데이터나 증거가 추가됨에 따라 '사후 확률(posterior probability)'로 업데이트되는 과정을 통해 지식의 확장과 수정 과정을 정형화한다.
베이즈주의 인식론은 주관적 확률을 인정한다는 점에서 전통적인 객관주의 확률론과 차이가 있으며, 인식적 정당화의 문제를 수학적 모델로 정교하게 다룰 수 있다는 장점이 있다. 그러나 초기 사전 확률을 설정하는 기준이 주관적일 수 있다는 점과, 모든 인식 과정을 확률 계산으로 환원할 수 있는지에 대한 비판적 논의도 존재한다.
