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國民法官會不會被媒體和社會未審先判的氛圍所影響呢?

海苔熊
・2018/06/15 ・5066字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 493 ・六年級

在一個月黑風高的夜晚…… 圖/Pexels @Pixabay

在一個月黑風高、連單身狗都不願意叫的夜晚,某一個運氣很差的警察阿肥(化名),因為看到一輛汽車沒有開頭燈而試圖攔檢,但沒想到阿肥還來不及開口講話,車內的人就從車窗伸出手槍,阿肥當場身亡。阿肥的同事阿瘦連忙掏出手槍試圖攻擊汽車讓車子停下來,沒想到最後還是讓車子逃之夭夭了。之後警方循線找到嫌犯阿瑋(化名)、阿草(化名),以及幾個目擊證人:

阿瑋(清秀小鮮肉,年僅 16 歲):我承認我在案發前一天偷了鄰居的車子和手槍,可是我剛好讓阿草(化名)搭便車,是他把我的手槍搶走、射殺阿肥的!

阿草(捲髮鬍子大叔,長得像七龍珠裡面的撒旦先生:沒錯我當天的確有上車,但是我已經在案發的前三個小時我就下車了,所以人不是我殺的。

目擊證人阿義夫婦(化名):那天我們剛好開車經過現場,雖然那個時候天色很晚了,但是我們都看得很清楚,搖下車窗的就是阿草,我記得他的鬍渣和深邃的臉孔。

推銷員阿杜(化名): 我剛好也經過,那時候我看到車子裡面有兩個人,駕駛是留著鬍子長髮的。

這是 1976 年美國發生的一起警察被開槍射殺的真實故事[a],想像你是法官,你會如何判決?當年這個案子,陪審團選擇相信阿草是殺人兇手(從目擊證人的證詞裡面看來我好像也會做出這個決定),使阿草被判了死刑還坐了 12 年的冤獄,而阿瑋後來犯下了另外一起謀殺案,並且強烈暗示他自己就是這個案子的兇手。

怎麼樣,你也嚇到嘴巴掉下來了嗎?有沒有覺得這種判決和景像似曾相識?我們當然相信那三個目擊證人並不是蓄意要陷害阿草的,但同時,我們的大腦其實並不是那麼靠譜的,例如:近期虐待兒童的案例頻傳,當你早上出門看到有一個精神恍惚、不修邊幅的「怪叔叔」在幼兒園附近徘徊,可能就會擔心他是否圖謀不軌。但還有一種可能是,他只是經過的街友而已(或者是剛下班要回家洗澡的設計師)。

熱議的國民法官議題

你可能會說我並不是 Always 運氣這麼好,我怎麼可能會隨時隨地就變成目擊證人,但在國民法官的草案通過之後,你的確有可能變成一日法官,你能確保自己眼睛所看到的資訊、開庭之前媒體所揭露的訊息(當然包括目擊證人的證詞), 不會影響到你的判決嗎?

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即便是受過專業訓練的法官,判決時也可能受外界影響而發生錯誤 圖/geralt @Pixabay

現在你只要符合特定的條件,就可以充任一日法官(按我詳細),有人說這是一個轉型正義的過程,有人大力支持,認為這是一種新的公民參與政治方式,但也有人說,這樣子一搞,會不會有罪的都被判無罪,無罪的都判有罪了呢?如果再加上前面你對於「目擊證人可能不靠譜」的理解,我們真的能夠相信國民法官的判決嗎?

真正重要的並不是我們可能會產生什麼認知偏誤,而是當我們知道這些可能的陷阱,我們該如何避免它影響我們的決定。

下面,就是當你站到判決台上面的時候,可能會影響你決定的六大因素!

為何我們的大腦不靠譜?影響判決的 6 大因素

其實,不論你的角色為何,你都是某種程度上的目擊證人,尤其在發生重大社會案件之後(例如地下鐵隨機殺人案、媽媽嘴命案、幼稚園虐童案等等),媒體不斷地播放、大家拼老命的關注;各種訊息、採訪、各方的觀點、網路上面公知的評論,讓「客觀」這件事情變得相對更困難了。下面是幾個可能的陷阱:

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選擇性注意力(selective attention):

當人們感受到壓力越大的時候,對於細節的記憶越差。研究顯示,在高壓力的情況下目擊證人的記憶以及判斷可能會出現偏誤[2]、可能對於細節的記憶就會比較不清楚,例如嫌犯的證詞、案發當天現場的蛛絲馬跡等等。

社會抑制(Social inhibition)[3]:

還記得前面提到的壓力嗎?如果你是第一次開庭、審理的又是大家所關注的重大命案,幾百雙幾萬雙眼睛在看著你的決定,這個又是你做不熟悉的任務[b],那麼你的表現會比較不好(相對於壓力小、一個人做決定時)。

內團體偏私(ingroup favoritism):

研究顯示我們可能對和自己相像的人、或者是屬於同一個團體類別的人比較好[6]。例如,地方的媽媽可能會輕判弒夫案、有孩子的父親可能會重判虐童案、醫師和教師可能會偏袒和自己同樣職業的被告,而不會完全相信病人家屬或者是學生家長的說詞等等[c]。

盲視現象(Change Blindness):

一個經典的研究要求參與實驗的人注意畫面當中傳球接球的次數,結果搞到最後實驗參與者都努力的在數到底傳了幾次球,而忽略了畫面當中曾經出現一隻巨大的猩猩玩偶(點我看影片) [8];如果你在馬路上面被別人拿著地圖問路,然後你在地圖上面指點的過程當中,問路的人偷偷走掉、換成他的朋友,你通常也不會發現(再點我看影片)。這個算是前面談到的選擇性注意的「進階版」,當這個素人法官在開庭前就已經看過了一些相關的故事和新聞,那麼有可能他就會跟隨著「他所知道的故事」來去推理案情的發展、選擇自己相信的, 並且忽略細節。例如,如果他受到了媒體的影響覺得這次來審判案件是為了「伸張正義」,那很有可能就會不知不覺選擇性注意到犯人犯案的動機,而忽略了案發現場的細節。

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技巧性的誤導:

我們除了有可能會受到「先見之明」(進入法庭之前的一些訊息)的影響之外,在法庭上面也可能受到在場的其他人口供的影響。一項經典的研究發現[d],當實驗者巧妙地利用一些語言的訊息來誤導參與者時,他們的確有可能做出錯誤的記憶和決策,後續的研究也支持警方訊問的方式也可能改變目擊者的證詞[9]。

群眾的影響:

這裡的群眾指的是和他同場審理案件的法官或者是證人們。我們的決策很多時候會受到其他人所影響,例如,當目擊證人 A 指認嫌犯之後,發現目擊證人 B 也指認同一個嫌犯,那麼 A 的信心(confidence-accuracy )就會提升;相反的如果其他人和 A 的想法不一樣,他的信心就會降低[10]。換言之,如果某個虐童案群情激憤社會壓力巨大,這場已經有 4 個法官都認為被告有罪的時候,就算你覺得事有蹊蹺案情不單純,你也不一定有信心提出不同的意見。

這 6 點看起來好像很威,但實際上法庭的決策會遇到的種種陷阱真的是講都講不完,就連偵訊錄影帶拍攝的角度都可能會有影響[e]。

目前台灣的國民法官尚未成熟,也有許多輿論,但一件事有正就有反,這剛起步的制度也許能為台灣司法帶來更多的變革與思考。 圖/12019 @Pixabay

陷阱背後的光明

我常常開玩笑地說,社會心理學經常在做的事情是「只負責解釋,不負責解決」,在我們知道了這麼多的偏誤,搞得好像像「找國民法官來一起加入判決,一定會受到個人因素以及被媒體未審先判的影響」一樣,而且還沒有提出解決方案。

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但我覺得,事情有正就有反,儘管存在這上面這些陷阱,但美國陪審團的製度仍然繼續執行,勢必有它的一些優勢:

少數人的影響:

其實陪審團的研究當中發現,少數人的意見也有一些影響,雖然不像是電影[f]一樣會戲劇化的翻盤,但有可能會減輕或者是調整被告的判決[14],尤其是意見堅定的少數人(minority influence)[15]。

團體極化的稀釋:

我們還要考慮到團體極化(group polarization)的效果──原本立場就很接近的一群人(例如一群都覺得被告有罪的職業法官),在討論之後可能會更極端(判罪判得更重)。 加入一群素人法官,或許能夠帶來不一樣的洞見。

雖然許多人會對於國民法官抱持著懷疑的態度,但我們也必須要考慮到儘管是訓練有素的職業法官,也很有可能會受到上述的偏誤所影響。此外,就算有研究指出「國民法官有40%受偏誤威脅」,但若沒有跟職業法官比較,我們依舊無法有意義地判斷國民法官是否算是可靠。總之,「正確的判決」並不是一件容易的事情,目前也很難真的判斷出國民法官對於判決實質的影響為何,不過也正因為這件事情如此困難,所以才有做的價值、才需要大家一起來努力。

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在司法案正義的世界裡,每一步都非常不容易,但我也相信,當我們願意走入這個黑暗裡,或許可以發現,黑暗的背後就是光明。

「正確的判決」並不是一件容易的事情,但正因為這件事情如此困難,所以才有做的價值、才需要大家一起來努力。 圖/WilliamCho @Pixabay

致謝:本文特別感謝沃草公民學院主編朱家安的專業指正。

注解:

  • [a]:本故事精簡整理自[1],p.616。對這個案子有興趣的人,可以參考後來根據此案子被翻拍的影片《The Thin Blue Line》
  • [b]:研究顯示,把一隻蟑螂放在簡單的迷宮裡面,旁邊如果圍一圈蟑螂觀看,他們爬到出口的時間會比自己一隻螂(沒有其他蟑螂觀看時)快,這個過程我們成果社會助長(Social facilitation);但如果把迷宮換成比較困難的,那麼自己爬可能會比在大家面前爬還快到達出口,這個實驗在其他人類身上也得到了類似的效果,例如騎腳踏車、捲釣魚線軸的實驗[4]。研究者認為,那是因為其他人在場觀看的時候我們會出現生理激發的反應,這個生理激發會加強我們的「優勢反應」,換句話說如果你不擅長做這件事情你會變得更不擅長,如果你本來就是這個領域的專家,你就會變得更厲害[5]。
  • [c]:為什麼我們會偏袒內團體的人呢?其中一種解釋是,當我們偏袒跟自己相似的人(或是同一個團體的人)的時候我們可以保護自己的自尊而感覺到有優越的感受[7]。
  • [d]:這個複雜而經典的研究[11]是這樣做的:實驗者 Loftus 請來參加實驗的學生看 30 張幻燈片,其中一張照片是紅色的車子停在交通告示牌的前方。
    圖/擷取自該論文第 20 頁
    1. 有一半的學生那張告示牌上面寫的是「讓」(讓讓組,右圖)
    2. 另外一半的學生看到的告示牌上面寫的是 「停」(停停組,左圖)

    在看完 30 張照片之後,詢問這些學生一些關於車禍的問題(如下表所示):

    a. 正常組:有一部分的學生聽到的車禍相關的問題,和圖片裡面的標誌一樣,例如讓讓組可能會聽到「當紅色汽車停在『讓』的標誌前面,另外一輛車有沒有超越他?」
    b. 誤導組:另外一部分的學生聽到的問題被實驗者刻意誤導,例如讓讓組可能會聽到「當紅色汽車停在『停』的標誌前面,另外一輛車有沒有超越他?」

    1.讓讓組 2.停停組
    當紅色汽車停在『讓』的標誌前面,另外一輛車有沒有超越他? A.正常組 B.誤導組
    當紅色汽車停在『停』的標誌前面,另外一輛車有沒有超越他? B.誤導組 A.正常組

    接著,再秀出上面的圖片,讓他們判別是不是看過這張圖。結果正常組有 75% 的人答對(請注意,儘管在這樣的情況下還是會有四分之一的人答錯),誤導組只有 41% 的人答對。

  • [e]:研究顯示,被告的自白如果只有他的臉 ,比較容易被認為他是自願認罪的。而如果在拍攝被告自白的時候加入了偵訊的人(例如警察)的背影,就比較容易覺得他是受迫的 [12][13]。
  • [f]:電影《十二怒漢》當中一個陪審員 Henry Fonda 超強的一個人坦 11 個,扭轉了判決結果,對這部影片有興趣的人可以參考這裡

參考資料:

  • [1] Aronson, E.、Wilson, T. D.、Akert, R. M.(2015)。Social Psychology(余伯泉、陳舜文、危芷芬與李茂興譯)(第8版)。台灣:揚智文化。
  • [2]Deffenbacher, K. A., Bornstein, B. H., Penrod, S. D., & McGorty, E. K. (2004). A meta-analytic review of the effects of high stress on eyewitness memory. Law and Human Behavior, 28(6), 687.
  • [3] Zajonc, R. B. (1965). Social facilitation. Science, 149(3681), 269-274.
  • [4]Schmitt, B. H., Gilovich, T., Goore, N., & Joseph, L. (1986). Mere presence and social facilitation: One more time. Journal of Experimental Social Psychology, 22(3), 242-248.
  • [5]Zajonc, R. B. (1980). Feeling and thinking: Preferences need no inferences. American Psychologist, 35(2), 151.
  • [6]Mullen, B., Brown, R., & Smith, C. (1992). Ingroup bias as a function of salience, relevance, and status: An integration. European Journal of Social Psychology, 22(2), 103-122.
  • [7]Tajfel, H. (1982). Social psychology of intergroup relations. Annual Review of Psychology, 33(1), 1-39.
  • [8]Simons, D. J., & Chabris, C. F. (1999). Gorillas in our midst: Sustained inattentional blindness for dynamic events. Perception, 28(9), 1059-1074.
  • [9]Loftus, E. F. (1979). The malleability of human memory: Information introduced after we view an incident can transform memory. Am Sci, 67(3), 312-320.
  • [10]Busey, T. A., Tunnicliff, J., Loftus, G. R., & Loftus, E. F. (2000). Accounts of the confidence-accuracy relation in recognition memory. Psychonomic Bulletin & Review, 7(1), 26-48.
  • [11]Loftus, E. F., Miller, D. G., & Burns, H. J. (1978). Semantic integration of verbal information into a visual memory. Journal of experimental psychology: Human learning and memory, 4(1), 19.
  • [12]Cialdini, R. B.(2017)。鋪梗力──影響力教父最新研究與技術,在開口前就說服對方(劉怡女譯)。台灣:時報文化(Pre-Suasion: A Revolutionary Way to Influence and Persuade)。
  • [13]Lassiter, G. D. (2010). Videotaped interrogations and confessions: What’s obvious in hindsight may not be in foresight. Law and Human Behavior, 34(1), 41-42.
  • [14]Hastie, R., Penrod, S., & Pennington, N. (1983). Inside the jury: The Lawbook Exchange, Ltd.
  • [15]Nemeth, C. J. (1986). Differential contributions of majority and minority influence. Psychological Review, 93(1), 23.





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海苔熊
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在多次受傷之後,我們數度懷疑自己是否失去了愛人的能力,殊不知我們真正失去的,是重新認識與接納自己的勇氣。 經歷了幾段感情,念了一些書籍,發現了解與頓悟總在分手後,希望藉由這個平台分享一些自己的想法與閱讀心得整理,幫助(?)一些跟我一樣曾經或正在感情世界迷網的夥伴,用更健康的觀點看待愛情,學著從喜歡自己開始,到敏感於周遭的重要他人,最後能用自己的雙手溫暖世界。 研究領域主要在親密關係,包括愛情風格相似性,遠距離戀愛的可能性,與不安全依戀者在網誌或書寫中所透露出的訊息。 P.s.照片中是我的設計師好友Joy et Joséphine

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「融合蛋白」如何全方位圍剿狡猾癌細胞
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/11/07 ・5944字 ・閱讀時間約 12 分鐘

本文與 TRPMA 台灣研發型生技新藥發展協會合作,泛科學企劃執行

我們知道癌症是台灣人健康的頭號公敵。 為此,我們花了很多時間介紹最新、最有效的抗癌方法之一:免疫療法

免疫療法中最重要的技術就是抗體藥物。科學家會人工製造一批抗體去標記癌細胞。它們就像戰場上的偵察無人機,能精準鎖定你體內的敵人——癌細胞,為它們打上標記,然後引導你的免疫系統展開攻擊。

這跟化療、放射線治療那種閉著眼睛拿機槍亂掃不同。免疫療法是重新叫醒你的免疫系統,為身體「上buff (增益) 」來抗癌,副作用較低,因此備受好評。

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但尷尬的是,經過幾年的臨床考驗,科學家發現:光靠抗體對抗癌症,竟然已經不夠用了。

事情是這樣的,臨床上醫生與科學家逐漸發現:這個抗體標記,不是容易損壞,就是癌細胞同時設有多個陷阱關卡,只靠叫醒免疫細胞,還是難以發揮戰力。

但好消息是,我們的生技工程也大幅進步了。科學家開始思考:如果這台偵察無人機只有「標記」這一招不夠用,為什麼不幫它升級,讓它多學幾招呢?

這個能讓免疫藥物(偵察無人機)大進化的訓練器,就是今天的主角—融合蛋白(fusion protein)

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融合蛋白(fusion protein)/ 圖片來源:wikipedia

融合蛋白是什麼?

免疫療法遇到的問題,我們可以這樣理解:想像你的身體是一座國家,病毒、細菌、腫瘤就是入侵者;而抗體,就是我們派出的「偵察無人機」。

當我們透過注射放出這支無人機群進到體內,它能迅速辨識敵人、緊抓不放,並呼叫其他免疫單位(友軍)一同解決威脅。過去 20 年,最強的偵查機型叫做「單株抗體」。1998年,生技公司基因泰克(Genentech)推出的藥物赫賽汀(Herceptin),就是一款針對 HER2 蛋白的單株抗體,目標是治療乳癌。

這支無人機群為什麼能對抗癌症?這要歸功於它「Y」字形的小小抗體分子,構造看似簡單,卻蘊藏巧思:

  • 「Y」 字形上面的兩隻「叉叉」是敵人偵測器,能找到敵人身上的抗原特徵,並黏上去,稱為抗體結合區「Fab 區域」。
  • 「Y」 字形的「尾巴」就是我們說的「標籤」,它能通知免疫系統啟動攻擊,稱為結晶區域片段「Fc 區域」。具體來說,當免疫細胞在體內巡邏,免疫細胞上的 Fc 受體 (FcR) 會和 Fc區域結合,進而認出病原體或感染細胞,接著展開清除。

更厲害的是,這個 Fc 區域標籤還能加裝不同功能。一般來說,人體內多餘的分子,會被定期清除。例如,細胞內會有溶酶體不斷分解多餘的物質,或是血液經過肝臟時會被代謝、分解。那麼,人造抗體對身體來說,屬於外來的東西,自然也會被清除。

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而 Fc區域會與細胞內體上的Fc受體結合,告訴細胞「別分解我」的訊號,阻止溶酶體的作用。又或是單純把標籤做的超大,例如接上一段長長的蛋白質,或是聚乙二醇鏈,讓整個抗體分子的大小,大於腎臟過濾孔的大小,難以被腎臟過濾,進而延長抗體在體內的存活時間。

偵測器(Fab)加上標籤(Fc)的結構,使抗體成為最早、也最成功的「天然設計藥物」。然而,當抗體在臨床上逐漸普及,一個又一個的問題開始浮現。抗體的強項在於「精準鎖定」,但這同時也是它的限制。

「Y」 字形上面的兩隻「叉叉」是敵人偵測器,能找到敵人身上的抗原特徵,並黏上去,稱為抗體結合區「Fab 區域」/ 圖片來源:shutterstock

第一個問題:抗體只能打「魔王」,無法毀掉「魔窟」。 

抗體一定要有一個明確的「標的物」才能發揮作用。這讓它在針對「腫瘤」或「癌細胞本身」時非常有效,因為敵人身上有明顯標記。但癌細胞的形成與惡化,是細胞在「生長、分裂、死亡、免疫逃脫」這些訊號通路上被長期誤導的結果。抗體雖然勇猛,卻只能針對已經帶有特定分子的癌細胞魔王,無法摧毀那個孕育魔王的系統魔窟。這時,我們真正欠缺的是能「調整」、「模擬」或「干擾」這些錯誤訊號的藥物。

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第二個問題:開發產線的限制。

抗體的開發,得經過複雜的細胞培養與純化程序。每次改變結構或目標,幾乎都要重新開發整個系統。這就像你無法要求一台偵測紅外線的無人機,明天立刻改去偵測核輻射。高昂的成本與漫長的開發時間,讓新產線難以靈活創新。

為了讓免疫藥物能走向多功能與容易快速製造、測試的道路,科學家急需一個更工業化的藥物設計方式。雖然我們追求的是工業化的設計,巧合的是,真正的突破靈感,仍然來自大自然。

在自然界中,基因有時會彼此「融合」成全新的組合,讓生物獲得額外功能。例如細菌,它們常仰賴一連串的酶來完成代謝,中間產物要在細胞裡來回傳遞。但後來,其中幾個酶的基因彼此融合,而且不只是基因層級的合併,產出的酶本身也變成同一條長長的蛋白質。

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結果,反應效率大幅提升。因為中間產物不必再「跑出去找下一個酶」,而是直接在同一條生產線上完成。對細菌來說,能更快處理養分、用更少能量維持生存,自然形成適應上的優勢,這樣的融合基因也就被演化保留下來。

科學家從中得到關鍵啟發:如果我們也能把兩種有用的蛋白質,「人工融合」在一起,是否就能創造出更強大的新分子?於是,融合蛋白(fusion protein)就出現了。

以假亂真:融合蛋白的HIV反制戰

融合蛋白的概念其實很直覺:把兩種以上、功能不同的蛋白質,用基因工程的方式「接起來」,讓它們成為同一個分子。 

1990 年,融合蛋白 CD4 免疫黏附素(CD4 immunoadhesin)誕生。這項設計,是為了對付令人類聞風喪膽的 HIV 病毒。

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我們知道 T 細胞是人體中一種非常重要的白血球。在這些 T 細胞中,大約有六到七成表面帶有一個叫做「CD4」的輔助受體。CD4 會和另一個受體 TCR 一起合作,幫助 T 細胞辨識其他細胞表面的抗原片段,等於是 T 細胞用來辨認壞人的「探測器」。表面擁有 CD4 受體的淋巴球,就稱為 CD4 淋巴球。

麻煩的來了。 HIV 病毒反將一軍,竟然把 T 細胞的 CD4 探測器,當成了自己辨識獵物的「標記」。沒錯,對 HIV 病毒來說,免疫細胞就是它的獵物。HIV 的表面有一種叫做 gp120 的蛋白,會主動去抓住 T 細胞上的 CD4 受體。

一旦成功結合,就會啟動一連串反應,讓病毒外殼與細胞膜融合。HIV 進入細胞內後會不斷複製並破壞免疫細胞,導致免疫系統逐漸崩潰。

為了逆轉這場悲劇,融合蛋白 CD4 免疫黏附素登場了。它的結構跟抗體類似,由由兩個不同段落所組成:一端是 CD4 假受體,另一端則是剛才提到、抗體上常見的 Fc 區域。當 CD4 免疫黏附素進入體內,它表面的 CD4 假受體會主動和 HIV 的 gp120 結合。

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厲害了吧。 病毒以為自己抓到了目標細胞,其實只是被騙去抓了一個假的 CD4。這樣 gp120 抓不到 CD4 淋巴球上的真 CD4,自然就無法傷害身體。

而另一端的 Fc 區域則有兩個重要作用:一是延長融合蛋白在體內的存活時間;二是理論上能掛上「這裡有敵人!」的標籤,這種機制稱為抗體依賴性細胞毒殺(ADCC)或免疫吞噬作用(ADCP)。當免疫細胞的 Fc 受體與 Fc 區域結合,就能促使免疫細胞清除被黏住的病毒顆粒。

不過,這裡有個關鍵細節。

在實際設計中,CD4免疫黏附素的 Fc 片段通常會關閉「吸引免疫細胞」的這個技能。原因是:HIV 專門攻擊的就是免疫細胞本身,許多病毒甚至已經藏在 CD4 細胞裡。若 Fc 區域過於活躍,反而可能引發強烈的發炎反應,甚至讓免疫系統錯把帶有病毒碎片的健康細胞也一併攻擊,這樣副作用太大。因此,CD4 免疫黏附素的 Fc 區域會加入特定突變,讓它只保留延長藥物壽命的功能,而不會與淋巴球的 Fc 受體結合,以避免誘發免疫反應。

從 DNA 藍圖到生物積木:融合蛋白的設計巧思

融合蛋白雖然潛力強大,但要製造出來可一點都不簡單。它並不是用膠水把兩段蛋白質黏在一起就好。「融合」這件事,得從最根本的設計圖,也就是 DNA 序列就開始規劃。

我們體內的大部分蛋白質,都是細胞照著 DNA 上的指令一步步合成的。所以,如果科學家想把蛋白 A 和蛋白 B 接在一起,就得先把這兩段基因找出來,然後再「拼」成一段新的 DNA。

不過,如果你只是單純把兩段基因硬接起來,那失敗就是必然的。因為兩個蛋白會互相「打架」,導致摺疊錯亂、功能全毀。

這時就需要一個小幫手:連接子(linker)。它的作用就像中間的彈性膠帶,讓兩邊的蛋白質能自由轉動、互不干擾。最常見的設計,是用多個甘胺酸(G)和絲胺酸(S)組成的柔性小蛋白鏈。

設計好這段 DNA 之後,就能把它放進細胞裡,讓細胞幫忙「代工」製造出這個融合蛋白。接著,科學家會用層析、電泳等方法把它純化出來,再一一檢查它有沒有摺疊正確、功能是否完整。

如果一切順利,這個人工設計的融合分子,就能像自然界的蛋白一樣穩定運作,一個全新的「人造分子兵器」就此誕生。

CD4免疫黏附素問世之後,融合蛋白逐漸成為生物製藥的重要平台之一。而且現在的融合蛋白,早就不只是「假受體+Fc 區域」這麼單純。它已經跳脫模仿抗體,成為真正能自由組裝、自由設計的生物積木。

CD4免疫黏附素問世之後,融合蛋白逐漸成為生物製藥的重要平台之一 / 圖片來源:wikipedia

融合蛋白的強項,就在於它能「自由組裝」。

以抗體為骨架,科學家可以接上任何想要的功能模組,創造出全新的藥物型態。一般的抗體只能「抓」(標記特定靶點);但融合蛋白不只會抓,還能「阻斷」、「傳遞」、甚至「調控」訊號。在功能模組的加持下,它在藥物設計上,幾乎像是一個分子級的鋼鐵蜘蛛人裝甲。

一般來說,當我們選擇使用融合蛋白時,通常會期待它能發揮幾種關鍵效果:

  1. 療效協同: 一款藥上面就能同時針對多個靶點作用,有機會提升治療反應率與持續時間,達到「一藥多效」的臨床價值。
  2. 減少用藥: 原本需要兩到三種單株抗體聯合使用的療法,也許只要一種融合蛋白就能搞定。這不僅能減少給藥次數,對病人來說,也有機會因為用藥減少而降低治療成本。
  3. 降低毒性風險: 經過良好設計的融合蛋白,可以做到更精準的「局部活化」,讓藥物只在目標區域發揮作用,減少副作用。

到目前為止,我們了解了融合蛋白是如何製造的,也知道它的潛力有多大。

那麼,目前實際成效到底如何呢?

一箭雙鵰:拆解癌細胞的「偽裝」與「內奸」

2016 年,德國默克(Merck KGaA)展開了一項全新的臨床試驗。 主角是一款突破性的雙功能融合蛋白──Bintrafusp Alfa。這款藥物的厲害之處在於,它能同時封鎖 PD-L1 和 TGF-β 兩條免疫抑制路徑。等於一邊拆掉癌細胞的偽裝,一邊解除它的防護罩。

PD-L1,我們或許不陌生,它就像是癌細胞身上的「偽裝良民證」。當 PD-L1 和免疫細胞上的 PD-1 受體結合時,就會讓免疫系統誤以為「這細胞是自己人」,於是放過它。我們的策略,就是用一個抗體或抗體樣蛋白黏上去,把這張「偽裝良民證」封住,讓免疫系統能重新啟動。

但光拆掉偽裝還不夠,因為癌細胞還有另一位強大的盟友—一個起初是我軍,後來卻被癌細胞收買、滲透的「內奸」。它就是,轉化生長因子-β,縮寫 TGF-β。

先說清楚,TGF-β 原本是體內的秩序管理者,掌管著細胞的生長、分化、凋亡,還負責調節免疫反應。在正常細胞或癌症早期,它會和細胞表面的 TGFBR2 受體結合,啟動一連串訊號,抑制細胞分裂、減緩腫瘤生長。

但當癌症發展到後期,TGF-β 跟 TGFBR2 受體之間的合作開始出問題。癌細胞表面的 TGFBR2 受體可能突變或消失,導致 TGF-β 不但失去了原本的抑制作用,反而轉向幫癌細胞做事

它會讓細胞骨架(actin cytoskeleton)重新排列,讓細胞變長、變軟、更有彈性,還能長出像觸手的「偽足」(lamellipodia、filopodia),一步步往外移動、鑽進組織,甚至進入血管、展開全身轉移。

更糟的是,這時「黑化」的 TGF-β 還會壓抑免疫系統,讓 T 細胞和自然殺手細胞變得不再有攻擊力,同時刺激新血管生成,幫腫瘤打通營養補給線。

為了對抗這個內奸,默克在 Bintrafusp Alfa 的結構裡,加上了一個「TGF-β 陷阱(trap)」。就像 1989 年的 CD4 免疫黏附素用「假受體」去騙 HIV 一樣,這個融合蛋白在體內循環時,會用它身上的「陷阱」去捕捉並中和游離的 TGF-β。這讓 TGF-β 無法再跟腫瘤細胞或免疫細胞表面的天然受體結合,從而鬆開了那副壓抑免疫系統的腳鐐。

為了對抗這個內奸,默克在 Bintrafusp Alfa 的結構裡,加上了一個「TGF-β 陷阱(trap)」/ 情境圖來源:shutterstock

告別單一解方:融合蛋白的「全方位圍剿」戰

但,故事還沒完。我們之前提過,癌細胞之所以難纏,在於它會發展出各種「免疫逃脫」策略。

而近年我們發現,癌細胞的「偽良民證」至少就有兩張:一張是 PD-L1;另一張是 CD-47。CD47 是癌細胞向巨噬細胞展示的「別吃我」訊號,當它與免疫細胞上的 SIRPα 結合時,就會抑制吞噬反應。

為此,總部位於台北的漢康生技,決定打造能同時對付 PD-L1、CD-47,乃至 TGF-β 的三功能生物藥 HCB301。

雖然三功能融合蛋白聽起來只是「再接一段蛋白」而已,但實際上極不簡單。截至目前,全球都還沒有任何三功能抗體或融合蛋白批准上市,在臨床階段的生物候選藥,也只佔了整個生物藥市場的 1.6%。

漢康生技透過自己開發的 FBDB 平台技術,製作出了三功能的生物藥 HCB301,目前第一期臨床試驗已經在美國、中國批准執行。

免疫療法絕對是幫我們突破癌症的關鍵。但我們也知道癌症非常頑強,還有好幾道關卡我們無法攻克。既然單株抗體在戰場上顯得單薄,我們就透過融合蛋白,創造出擁有多種功能模組的「升級版無人機」。

融合蛋白強的不是個別的偵查或阻敵能力,而是一組可以「客製化組裝」的平台,用以應付癌細胞所有的逃脫策略。

Catch Me If You Can?融合蛋白的回答是:「We Can.」

未來癌症的治療戰場,也將從尋找「唯一解」,轉變成如何「全方位圍剿」癌細胞,避免任何的逃脫。

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解密機器人如何學會思考、觸摸與變形
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/09/09 ・6820字 ・閱讀時間約 14 分鐘

本文與 Perplexity 合作,泛科學企劃執行

「Hello. I am… a robot.」

在我們的記憶裡,機器人的聲音就該是冰冷、單調,不帶一絲情感 。它們的動作僵硬,肢體不協調,像一個沒有靈魂的傀儡,甚至啟發我們創造了機械舞來模仿那獨特的笨拙可愛。但是,現今的機器人發展不再只會跳舞或模仿人聲,而是已經能獨立完成一場膽囊切除手術。

就在2025年,美國一間實驗室發表了一項成果:一台名為「SRT-H」的機器人(階層式手術機器人Transformer),在沒有人類醫師介入的情況下,成功自主完成了一場完整的豬膽囊切除手術。SRT-H 正是靠著從錯誤中學習的能力,最終在八個不同的離體膽囊上,達成了 100% 的自主手術成功率。

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這項成就的意義重大,因為過去機器人手術的自動化,大多集中在像是縫合這樣的單一「任務」上。然而,這一場完整的手術,是一個包含數十個步驟、需要連貫策略與動態調整的複雜「程序」。這是機器人首次在包含 17 個步驟的完整膽囊切除術中,實現了「步驟層次的自主性」。

這就引出了一個讓我們既興奮又不安的核心問題:我們究竟錯過了什麼?機器人是如何在我們看不見的角落,悄悄完成了從「機械傀儡」到「外科醫生」的驚人演化?

這趟思想探險,將為你解密 SRT-H 以及其他五款同樣具備革命性突破的機器人。你將看到,它們正以前所未有的方式,發展出生物般的觸覺、理解複雜指令、學會團隊合作,甚至開始自我修復與演化,成為一種真正的「準生命體」 。

所以,你準備好迎接這個機器人的新紀元了嗎?

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只靠模仿還不夠?手術機器人還需要學會「犯錯」與「糾正」

那麼,SRT-H 這位機器人的外科大腦,究竟藏著什麼秘密?答案就在它創新的「階層式框架」設計裡 。

你可以想像,SRT-H 的腦中,住著一個分工明確的兩人團隊,就像是漫畫界的傳奇師徒—黑傑克與皮諾可 。

  • 第一位,是動口不動手的總指揮「黑傑克」: 它不下達具體的動作指令,而是在更高維度的「語言空間」中進行策略規劃 。它發出的命令,是像「抓住膽管」或「放置止血夾」這樣的高層次任務指令 。
  • 第二位,是靈巧的助手「皮諾可」: 它負責接收黑傑克的語言指令,並將這些抽象的命令,轉化為機器手臂毫釐不差的精準運動軌跡 。

但最厲害的還不是這個分工,而是它們的學習方式。SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。但這還只是開始,研究人員在訓練過程中,會刻意讓它犯錯,並向它示範如何從抓取失敗、角度不佳等糟糕的狀態中恢復過來 。這種獨特的訓練方法,被稱為「糾正性示範」 。

SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。 / 圖片來源:shutterstock

這項訓練,讓 SRT-H 學會了一項外科手術中最關鍵的技能:當它發現執行搞砸了,它能即時識別偏差,並發出如「重試抓取」或「向左調整」等「糾正性指令」 。這套內建的錯誤恢復機制至關重要。當研究人員拿掉這個糾正能力後,機器人在遇到困難時,要不是完全失敗,就是陷入無效的重複行為中 。

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正是靠著這種從錯誤中學習、自我修正的能力,SRT-H 最終在八次不同的手術中,達成了 100% 的自主手術成功率 。

SRT-H 證明了機器人開始學會「思考」與「糾錯」。但一個聰明的大腦,足以應付更混亂、更無法預測的真實世界嗎?例如在亞馬遜的倉庫裡,機器人不只需要思考,更需要實際「會做事」。

要能精準地與環境互動,光靠視覺或聽覺是不夠的。為了讓機器人能直接接觸並處理日常生活中各式各樣的物體,它就必須擁有生物般的「觸覺」能力。

解密 Vulcan 如何學會「觸摸」

讓我們把場景切換到亞馬遜的物流中心。過去,這裡的倉儲機器人(如 Kiva 系統)就像放大版的掃地機器人,核心行動邏輯是極力「避免」與周遭環境發生任何物理接觸,只負責搬運整個貨架,再由人類員工挑出包裹。

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但 2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan。在亞馬遜的物流中心裡,商品被存放在由彈性帶固定的織物儲物格中,而 Vulcan 的任務是必須主動接觸、甚至「撥開」彈性織網,再從堆放雜亂的儲物格中,精準取出單一包裹,且不能造成任何損壞。

2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan / 圖片引用:https://www.aboutamazon.com/news

Vulcan 的核心突破,就在於它在「拿取」這個動作上,學會了生物般的「觸覺」。它靈活的機械手臂末端工具(EOAT, End-Of-Arm Tool),不僅配備了攝影機,還搭載了能測量六個自由度的力與力矩感測器。六個自由度包含上下、左右、前後的推力,和三個維度的旋轉力矩。這就像你的手指,裡頭分布著非常多的受器,不只能感測壓力、還能感受物體橫向拉扯、運動等感觸。

EOAT 也擁有相同精確的「觸覺」,能夠在用力過大之前即時調整力道。這讓 Vulcan 能感知推動一個枕頭和一個硬紙盒所需的力量不同,從而動態調整行為,避免損壞貨物。

其實,這更接近我們人類與世界互動的真實方式。當你想拿起桌上的一枚硬幣時,你的大腦並不會先計算出精準的空間座標。實際上,你會先把手伸到大概的位置,讓指尖輕觸桌面,再沿著桌面滑動,直到「感覺」到硬幣的邊緣,最後才根據觸覺決定何時彎曲手指、要用多大的力量抓起這枚硬幣。Vulcan 正是在學習這種「視覺+觸覺」的混合策略,先用攝影機判斷大致的空間,再用觸覺回饋完成最後精細的操作。

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靠著這項能力,Vulcan 已經能處理亞馬遜倉庫中約 75% 的品項,並被優先部署來處理最高和最低層的貨架——這些位置是最容易導致人類員工職業傷害的位置。這也讓自動化的意義,從單純的「替代人力」,轉向了更具建設性的「增強人力」。

SRT-H 在手術室中展現了「專家級的腦」,Vulcan 在倉庫中演化出「專家級的手」。但你發現了嗎?它們都還是「專家」,一個只會開刀,一個只會揀貨。雖然這種「專家型」設計能有效規模化、解決痛點並降低成本,但機器人的終極目標,是像人類一樣成為「通才」,讓單一機器人,能在人類環境中執行多種不同任務。

如何教一台機器人「舉一反三」?

你問,機器人能成為像我們一樣的「通才」嗎?過去不行,但現在,這個目標可能很快就會實現了。這正是 NVIDIA 的 GR00T 和 Google DeepMind 的 RT-X 等專案的核心目標。

過去,我們教機器人只會一個指令、一個動作。但現在,科學家們換了一種全新的教學思路:停止教機器人完整的「任務」,而是開始教它們基礎的「技能基元」(skill primitives),這就像是動作的模組。

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例如,有負責走路的「移動」(Locomotion) 基元,和負責抓取的「操作」(Manipulation) 基元。AI 模型會透過強化學習 (Reinforcement Learning) 等方法,學習如何組合這些「技能基元」來達成新目標。

舉個例子,當 AI 接收到「從冰箱拿一罐汽水給我」這個新任務時,它會自動將其拆解為一系列已知技能的組合:首先「移動」到冰箱前、接著「操作」抓住把手、拉開門、掃描罐子、抓住罐子、取出罐子。AI T 正在學會如何將這些單一的技能「融合」在一起。有了這樣的基礎後,就可以開始來大量訓練。

當多重宇宙的機器人合體練功:通用 AI 的誕生

好,既然要學,那就要練習。但這些機器人要去哪裡獲得足夠的練習機會?總不能直接去你家廚房實習吧。答案是:它們在數位世界裡練習

NVIDIA 的 Isaac Sim 等平台,能創造出照片級真實感、物理上精確的模擬環境,讓 AI 可以在一天之內,進行相當於數千小時的練習,獨自刷副本升級。這種從「模擬到現實」(sim-to-real)的訓練管線,正是讓訓練這些複雜的通用模型變得可行的關鍵。

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DeepMind 的 RT-X 計畫還發現了一個驚人的現象:用來自多種「不同類型」機器人的數據,去訓練一個單一的 AI 模型,會讓這個模型在「所有」機器人上表現得更好。這被稱為「正向轉移」(positive transfer)。當 RT-1-X 模型用混合數據訓練後,它在任何單一機器人上的成功率,比只用該機器人自身數據訓練的模型平均提高了 50%。

這就像是多重宇宙的自己各自練功後,經驗值合併,讓本體瞬間變強了。這意味著 AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念,這些概念獨立於它所控制的特定身體。

AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念,這些概念獨立於它所控制的特定身體。/ 圖片來源:shutterstock

不再是工程師,而是「父母」: AI 的新學習模式

這也導向了一個科幻的未來:或許未來可能存在一個中央「機器人大腦」,它可以下載到各種不同的身體裡,並即時適應新硬體。

這種學習方式,也從根本上改變了我們與機器人的互動模式。我們不再是逐行編寫程式碼的工程師,而是更像透過「示範」與「糾正」來教導孩子的父母。

NVIDIA 的 GR00T 模型,正是透過一個「數據金字塔」來進行訓練的:

  • 金字塔底層: 是大量的人類影片。
  • 金字塔中層: 是海量的模擬數據(即我們提過的「數位世界」練習)。
  • 金字塔頂層: 才是最珍貴、真實的機器人操作數據。

這種模式,大大降低了「教導」機器人新技能的門檻,讓機器人技術變得更容易規模化與客製化。

當機器人不再是「一個」物體,而是「任何」物體?

我們一路看到了機器人如何學會思考、觸摸,甚至舉一反三。但這一切,都建立在一個前提上:它們的物理形態是固定的。

但,如果連這個前提都可以被打破呢?這代表機器人的定義不再是固定的形態,而是可變的功能:它能改變身體來適應任何挑戰,不再是一台單一的機器,而是一個能根據任務隨選變化的物理有機體。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯,其中瑞士洛桑聯邦理工學院特別具有代表性,該學院的仿生機器人實驗室(Bioinspired Robotics Group, BIRG)2007 年就打造模組化自重構機器人 Roombots。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯,其中瑞士洛桑聯邦理工學院(EPFL)特別具有代表性。該學院的仿生機器人實驗室(BIRG)在 2007 年就已打造出模組化自重構機器人 Roombots。而 2023 年,來自 EPFL 的另一個實驗室——可重組機器人工程實驗室(RRL),更進一步推出了 Mori3,這是一套把摺紙藝術和電腦圖學巧妙融合的模組化機器人系統。

2023 年來自 EPFL 的另一個實驗室—可重組機器人工程實驗室(RRL)推出了 Mori3 © 2023 Christoph Belke, EPFL RRL

Mori3 的核心,是一個個小小的三角形模組。別看它簡單,每個模組都是一個獨立的機器人,有自己的電源、馬達、感測器和處理器,能獨立行動,也能和其他模組合作。最厲害的是,它的三條邊可以自由伸縮,讓這個小模組本身就具備「變形」能力。

當許多 Mori3 模組連接在一起時,就能像一群活的拼圖一樣,從平面展開,組合成各種三維結構。研究團隊將這種設計稱為「物理多邊形網格化」。在電腦圖學裡,我們熟悉的 3D 模型,其實就是由許多多邊形(通常是三角形)拼湊成的網格。Mori3 的創新之處,就是把這種純粹的數位抽象,真正搬到了現實世界,讓模組們化身成能活動的「實體網格」。

這代表什麼?團隊已經展示了三種能力:

  • 移動:他們用十個模組能組合成一個四足結構,它能從平坦的二維狀態站立起來,並開始行走。這不只是結構變形,而是真正的協調運動。
  • 操縱: 五個模組組合成一條機械臂,撿起物體,甚至透過末端模組的伸縮來擴大工作範圍。
  • 互動: 模組們能形成一個可隨時變形的三維曲面,即時追蹤使用者的手勢,把手的動作轉換成實體表面的起伏,等於做出了一個會「活」的觸控介面。

這些展示,不只是實驗室裡的炫技,而是真實證明了「物理多邊形網格化」的潛力:它不僅能構建靜態的結構,還能創造具備複雜動作的動態系統。而且,同一批模組就能在不同情境下切換角色。

想像一個地震後的救援場景:救援隊帶來的不是一台笨重的挖土機,而是一群這樣的模組。它們首先組合成一條長長的「蛇」形機器人,鑽入瓦礫縫隙;一旦進入開闊地後,再重組成一隻多足的「蜘蛛」,以便在不平的地面上穩定行走;發現受困者時,一部分模組分離出來形成「支架」撐住搖搖欲墜的橫樑,另一部分則組合成「夾爪」遞送飲水。這就是以任務為導向的自我演化。

這項技術的終極願景,正是科幻中的概念:可程式化物質(Programmable Matter),或稱「黏土電子學」(Claytronics)。想像一桶「東西」,你可以命令它變成任何你需要的工具:一支扳手、一張椅子,或是一座臨時的橋樑。

未來,我們只需設計一個通用的、可重構的「系統」,它就能即時創造出任務所需的特定機器人。這將複雜性從實體硬體轉移到了規劃重構的軟體上,是一個從硬體定義的世界,走向軟體定義的物理世界的轉變。

更重要的是,因為模組可以隨意分開與聚集,損壞時也只要替換掉部分零件就好。足以展現出未來機器人的適應性、自我修復與集體行為。當一群模組協作時,它就像一個超個體,如同蟻群築橋。至此,「機器」與「有機體」的定義,也將開始動搖。

從「實體探索」到「數位代理」

我們一路見證了機器人如何從單一的傀儡,演化為學會思考的外科醫生 (SRT-H)、學會觸摸的倉儲專家 (Vulcan)、學會舉一反三的通才 (GR00T),甚至是能自我重構成任何形態的「可程式化物質」(Mori3)。

但隨著機器人技術的飛速發展,一個全新的挑戰也隨之而來:在一個 AI 也能生成影像的時代,我們如何分辨「真實的突破」與「虛假的奇觀」?

舉一個近期的案例:2025 年 2 月,一則影片在網路上流傳,顯示一台人形機器人與兩名人類選手進行羽毛球比賽,並且輕鬆擊敗了人類。我的第一反應是懷疑:這太誇張了,一定是 AI 合成的影片吧?但,該怎麼驗證呢?答案是:用魔法打敗魔法。

在眾多 AI 工具中,Perplexity 特別擅長資料驗證。例如這則羽球影片的內容貼給 Perplexity,它馬上就告訴我:該影片已被查證為數位合成或剪輯。但它並未就此打住,而是進一步提供了「真正」在羽球場上有所突破的機器人—來自瑞士 ETH Zurich 團隊的 ANYmal-D

接著,選擇「研究模式」,就能深入了解 ANYmal-D 的詳細原理。原來,真正的羽球機器人根本不是「人形」,而是一台具備三自由度關節的「四足」機器人。

如果你想更深入了解,Perplexity 的「實驗室」功能,還能直接生成一份包含圖表、照片與引用來源的完整圖文報告。它不只介紹了 ANYmal-D 在羽球上的應用,更詳細介紹了瑞士聯邦理工學院發展四足機器人的完整歷史:為何選擇四足?如何精進硬體與感測器結構?以及除了運動領域外,四足機器人如何在關鍵的工業領域中真正創造價值。

AI 代理人:數位世界的新物種

從開刀、揀貨、打球,到虛擬練功,這些都是機器人正在學習「幫我們做」的事。但接下來,機器人將獲得更強的「探索」能力,幫我們做那些我們自己做不到的事。

這就像是,傳統網路瀏覽器與 Perplexity 的 Comet 瀏覽器之間的差別。Comet 瀏覽器擁有自主探索跟決策能力,它就像是數位世界裡的機器人,能成為我們的「代理人」(Agent)

它的核心功能,就是拆解過去需要我們手動完成的多步驟工作流,提供「專業代工」,並直接交付成果。

例如,你可以直接對它說:「閱讀這封會議郵件,檢查我的行事曆跟代辦事項,然後草擬一封回信。」或是直接下達一個複雜的指令:「幫我訂 Blue Origin 的太空旅遊座位,記得要來回票。」

接著,你只要兩手一攤,Perplexity 就會接管你的瀏覽器,分析需求、執行步驟、最後給你結果。你再也不用自己一步步手動搜尋,或是在不同網站上重複操作。

AI 代理人正在幫我們探索險惡的數位網路,而實體機器人,則在幫我們前往真實的物理絕境。

立即點擊專屬連結 https://perplexity.sng.link/A6awk/k74… 試用 Perplexity吧! 現在申辦台灣大哥大月付 599(以上) 方案,還可以獲得 1 年免費 Perplexity Pro plan 喔!(價值 新台幣6,750)

◆Perplexity 使用實驗室功能對 ANYmal-D 與團隊的全面分析 https://drive.google.com/file/d/1NM97…

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判決會受偏見影響嗎?司法心理學中的「確認偏誤」
PanSci_96
・2023/05/16 ・1923字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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在過去許多冤案研究、司法心理學研究中,都發現確認偏誤(confirmation bias)是誤判的重要因素註 1,意即人容易受到先入為主的意見影響。

例如有一晚,小安下班回家後發現他太太與情夫正在偷情,心灰意冷出去喝酒,回家後卻發現太太與情夫都被殺了;小安百口莫辯,被判處無期徒刑。註 2

在缺乏其他證據的情況下,一般人都會認為小安的作案動機十足,兇手不可能另有他人;因此在受到這個成見的影響下,進而看重能佐證的證據、忽略其他證據,形成所謂「隧道視野註 3,導致職業法官也可能誤判(各國都有許多關於審判出錯的研究)註 4

國民法官也可能受到偏見影響,那還能保持公正嗎?

國民法官法在 2023 年 1 月 1 日正式上路,年滿 23 歲的你,人人皆有可能坐在法檯上與職業法官一同進行重大刑案的審判。關於什麼才是「最正確的判決」,也不是國民法官才會遇到的問題,而是社會大眾所要共同面對的司法難題。

進入審理程序後,會先由職業法官向國民法官說明程序、法律原則;再一一檢視檢辯雙方提出的證據;最後再與職業法官討論、進行投票,決定被告是否有罪,以及決定被告的量刑。

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如同開頭所說,確認偏誤會是個難題。來自不同群體的國民法官,也可能帶有各自的意見。

例如一位白領階級的 30 歲上班族,與一位伴侶是藍領階級的家庭主婦,他們看待情殺案的態度會一樣嗎?一個重大案件發生後,國民法官很有可能先看見媒體報導,才會真正進入法庭。再加上國民法官所看見的證據,已經受到審、檢、辯三方前期的篩選,因此在審理中所聽見的敘事,可能是兩種截然不同的版本(因為檢察官的任務基本上是證明被告有罪,而律師則是證明被告無罪或沒有犯那麼重的罪)。身為素人的國民法官,要怎麼評估證據的可信度?怎麼排除偏見、形成自己的判斷?

哪些證據能用?哪些證據不能用?為什麼?如何在看到受篩選的證據之後,盡可能排除偏見、做出判斷,是國民法官甚至是職業法官重要的課題。圖/envatoelements

藏在程序中的魔鬼,不只是偏見的問題,還包括「使用的語言不同」的問題。這個語言不僅是台語、客語、各原住民族語的語言不同,還有怎麼讓不同專業領域、不同年齡層的國民法官理解法律術語。如,什麼是無罪推定原則?證據裁判原則又是什麼?怎麼樣算是超越合理懷疑?為什麼有些證據能用,有些則不行?因此,職業法官需要讓素人們了解「遊戲規則」,檢辯在舉證與論述過程中,也不能只講「咒語」;法庭上的三方都需要學習「講人話」,讓法庭上也能納入其他領域的意見。這不僅對國民法官是個挑戰,對法律人而言可能也是個難關。

以有力的證據,支持有邏輯的推理

我們可以把審理的過程想像成科學研究:蒐集證據 >> 提出假說 >> 形成結論。

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例如有一判決書說:「用蝴蝶刀殺人很費力,被害人身中多刀,因此一定不止一人作案,另一人一定也有涉案。註 5」這是一個合理的推理嗎?有沒有其他證據可支撐這段論點?

為了確保判決更加公平客觀,思考證據與作案經過的關聯時,或許盡可能以「根據OOO,所以XXX」的方式思考。雖然國民法官制度是為了納入常民意見,並不是要求所有素人都是法律專家;然而,若能具備基礎的法律知識,以及學習科學的方式審視證據、排除「確認偏誤」,或許更能給出公平客觀的判決。畢竟國民法官會參與的案件,都是攸關性命的重大刑案。

《國民法官法》的立法目的,在於加入一般常民的觀點。過往人們常覺得法院像神壇,坐在法庭裡的法律人都是人生勝利組,難以體會百姓常民的苦痛,而許多重大刑案的判決都以社會輿論相左。在國民法官的制度下參與審理過程後,或許也能更深刻理解審判工作的艱難,對台灣的司法制度改觀。

此外,人民參審對於提升司法透明也非常重要,由於過往的司法審理通常是關在司法的象牙塔裡產出,社會大眾也難以反思誤判的情況。國民法官的加入,可以想見一路將充滿荊棘,但也期待能為司法正義注入新的活水。

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註解

  1. 【黃致豪專欄】蘇炳坤的無罪判決——還是司法心理學
  2. 這不是真實案件,而是《刺激1995》的劇情。
  3. 無罪推定下仍須自證無罪的被告
  4. 可參見湯瑪斯.達恩史戴特(Thomas Darnstäd),2016,《法官的被害人:德國冤案事件簿》
  5. 改寫自臺灣高等法院 臺南分院 98 年度上重更(五)字第 68 號刑事判決。

《司法遇到心理學》國民法官上任,然後呢? → https://link.pansci.asia/7abzs

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