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證據會說謊嗎?台灣爭議法醫鑑定案例(下)

活躍星系核_96
・2015/06/29 ・3211字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 563 ・九年級

文/林雨蒼(現為民間司法改革基金會執行秘書。)

大家應該都有聽過,「證據不會說謊」,很多刑案透過法醫的鑑識,就能了解犯罪的方式,進而找到犯人。 可是,證據真的不會說謊嗎?以下是台灣幾個在法醫鑑定上有所爭議的案例。(上集傳送門

source:Wiki
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四、鄭性澤案死亡時間鑑定錯誤

鄭性澤案的爭議在於不治身亡的蘇姓員警係遭誰開槍,而法院認定另一名死者羅武雄不可能開槍之關鍵,在於當羅武雄左胸中第一槍之後,是否仍有意識及能力,繼續開槍擊中蘇姓員警。

許倬憲法醫表示羅武雄沒有意識、能力,會「當場斃命」。然而,吳木榮法醫接受監院諮詢時,便提出法醫學文獻指出「即使當心臟或主要血管被攻擊之後,被攻擊者可能還有數秒到數分鐘的時間不受此攻擊影響」。過去也有台南警員心臟中彈後仍開槍反擊之例。因此,不能僅以此認羅武雄於蘇憲丕中彈前已無反擊能力。

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監察院報告最後指出,「重要器官中槍,立即失去行動力」的陳述沒有醫學根據鄭性澤最後被判決死刑,隨時都可能被執行,還在等待救援。

五、后豐大橋墜橋案死亡原因鑑定錯誤

后豐大橋墜橋案發生於2002年12月6日,台中女教師陳某在后豐大橋墜橋身亡,她的男友王淇政和其朋友洪世緯被控是謀殺她的兇手。許倬憲法醫於后豐大橋案,僅草率稱以死者兩手腕對稱性骨折,死者是不想死

依據這個邏輯,自殺的人如果留下掙扎痕跡,代表當事人不想死,不算自殺。中山醫學大學外科學教授周明智博士在「法律與科學的交會」研討會中說明,高處墜落的死者如出現手關節處骨折的現象,代表死者跌落時有撐地的現象,這是屬於人的反射動作,不能判定死者跌落後想死或不想死,只能判定死者落下時有無意識。

有無骨折並不可能判斷死者的想法,監察院調查報告指出,「原審採認法醫許倬憲超越法醫師法第二章規定法醫師之專業為檢驗與解剖屍體之專業,所為不具『證據能力』之證詞,背離採證法則,違反刑事訴訟法。

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兩名被告王淇政、洪世緯仍被判有罪,入獄服刑,等待平反。

六、呂金鎧案,一灘神奇的液體

1993年12月22號,范姓女大學生應徵教遭到性侵殺害,嫌犯呂金鎧陳錫卿數度被判決死刑,但誰也沒料到,慘案發生21年後,呂金鎧要向臺灣司法喊冤。回顧1993年12月,當時呂金鎧在中和一家麵包店工作,陳錫卿出獄一周,暫時借住在呂金鎧宿舍。

陳錫卿自白,他打電話謊稱應徵家教,誘騙女學生,並在呂金鎧的協助下性侵,將女學生勒斃。但呂金鎧說,當天他在上班,絕對沒有共謀犯案。案發現場有一灘液體,混和了犯人精液及被害人血液,法醫蕭開平以目測方式預估約20cc的液體,並未以其他更為客觀、科學之方式來進行研判。法院已知這20cc的數量是由目測這種不精確的方式得知,加上20cc並非全是精液,卻仍舊認為一般台灣男性的精液量為2-6cc,所以,兩人便是4-12cc,以數量而言,並無矛盾之處,宣判呂金鎧20年徒刑。

2006年,刑事局以最新科技重新鑑定,結果發現,當年檢體並沒有呂金鎧DNA,但此時他已經判刑20年定讞,無法再度上訴。2012年底,呂金鎧服完20年的刑期,獲得釋放。

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監察院怎麼看?

以上的前五個案件,司改會曾行文至監察院,要求監察院調查相關法醫的疏失。監察院怎麼回應呢?監察院今年三月回應,江國慶案、蘇建和案,已經過10年懲戒時效。徐自強、鄭性澤、后豐大橋案仍在訴訟程序中,不能調查。

問題是,就算超過時效,監察院還是可以對機關提出糾正。一旦提出,機關就應該要查看這個法醫的相關案例,在他還沒有能力鑑定之前暫停執業,並且施以適當教育訓練。

監察院的理由也有很多問題。按公務人員懲戒法第25條第1項第3款,懲戒的時效是「自違法失職行為終了之日起,至移送公務員懲戒委員會之日止,已逾十年者」,因此時效是從「行為終了之日」起算。在第二個蘇建和案中,蕭開平最後一次做證是在2012年7月16日開庭的時候。所以明顯還在10年追訴期中。

蕭開平於2012年7月16日之開庭記錄。

再來,對於鄭性澤、后豐大橋兩案,目前都沒有開啟重審,等於未進入司法偵審程序,監察院卻聲稱這兩案還在訴訟程序中,非常奇怪。徐自強的確是在審判當中,但蕭開平法醫的錯誤鑑定已經在更七審的時候排除證據能力。調查蕭開平的過失,並不會影響徐自強案的判決

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更重要的是,監察院收受人民書狀及處理辦法第12條:「左列人民書狀為不予調查之處理。但如被訴人有瀆職或重大違法失職嫌疑需要即予調查者,仍應調查。…二、已進入司法或軍法偵審程序者。」只要被陳訴人有瀆職或重大違法失職嫌疑,就算已經進入司法偵審程序,還是要調查。這些法醫的疏失害人背上冤罪、死刑,難道還不算重大違法疏失嗎?

在美國,法醫如果發生疏失,是很嚴重的事情。2004年,美國聯邦調查局在馬德里爆炸案指紋鑑定錯誤,造成當事人被冤枉羈押二週,美國政府即由司法部組專案小組調查。之後,聯邦調查局道歉,外聘之專家不再續聘,並對局內鑑定人員採取四項處置:

  1. 立刻停止鑑定工作
  2. 重新審查其所有做過之鑑定案件
  3. 進行能力驗證

再教育同時,美國政府也賠償200萬美元給被冤枉的無辜被告。

可是,在台灣,這些歡樂法醫從來沒有受到懲處、或是彈劾。制度上,法醫研究所是隸屬於偵查機關的法務部,自然容易失去獨立性與中立性,做出對檢察機關有利的鑑定。所以,尤美女立委之前才會要求相關部會,應研議建立國家級之獨立鑑識中心。但是,歷次提案相關單位均無具體辦法,甚至回覆無此必。這次,監察院甚至用似是而非的理由搪塞,拒絕調查這些案件。

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曾有法醫李俊億出來批評法醫在江國慶案上的鑑定錯誤,結果卻遭到法醫研究所提告,說他「嚴重影響法務部團結一體形象與本局聲譽」。這些歡樂法醫依然在法醫的位置上進行鑑定。也就是說,稍一不注意,我們都可能是歡樂法醫的受害者。

我們能做什麼?其實我也不知道。明(18)日下午,民間司改會還會再去監察院進行陳情,但結果如何真的不知道。只能請大家看到法醫的鑑定,還是要抱持懷疑的心,因為在台灣,證據會說謊。

本文章由林雨蒼(現為民間司法改革基金會執行秘書。)撰寫原文在此,其他案例請見上集

延伸閱讀:

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  1. 證據為何會說謊?改革鑑定制度、究責失職人員~刑事鑑定制度改革記者會
  2. 抗議「錯誤鑑定害人命,監院放任不處理」記者會
  3. 編出來的故事-邱和順案

工商服務:徐自強案更九審即將在今年九月宣判,7/8、7/15司改會誠摯邀請大家一起來法庭旁聽,了解司法!其他詳情請見民間司改會網站粉絲頁

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活躍星系核_96
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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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