利率高達 8% 的債劵怎麼來的？高獲利永遠等於高風險？科普一下投資（三）

本文與 研華科技 合作，泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言，總能牽動整個 AI 產業的神經。然而，我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線，那如果哪天「網路斷了」，會發生什麼事？

想像你正在自駕車打個盹，系統突然警示：「網路連線中斷」，車輛開始偏離路線，而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭，開始暴走跳舞，甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎？當然不是！也因為如此，「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端，AI 就能在現場即時反應，不只更安全、低延遲，還能讓數據當場變現，不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ？

邊緣 AI，乍聽之下，好像是「孤單站在角落的人工智慧」，但事實上，它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前，像是企業、醫院、學校內部的伺服器，個人電腦，甚至手機等裝置，都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算，稱為邊緣運算；而在邊緣節點上運行 AI ，就被稱為邊緣 AI。簡單來說，就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力，「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

那麼，為什麼需要這樣做？資料放在雲端，集中管理不是更方便嗎？對，就是不好。

第一個不好是物理限制：「延遲」。
即使光速已經非常快，數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房，再把分析結果傳回來，中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回，就算只是幾十毫秒的延遲，對於需要「即刻反應」的 AI 應用，比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時，每一毫秒都攸關安全與精度，這點延遲都是無法接受的！這是物理距離與網路架構先天上的限制，無法繞過去。

第二個挑戰，是資訊科學跟工程上的考量：「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送，湧入的資料數據量就像超級大的水流，一下子就把水管塞爆！要避免流量爆炸，你就要一直擴充水管，也就是擴增頻寬，然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理，把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端，是不是就能減輕頻寬負擔，也能節省大量費用呢？

第三個挑戰：系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時，一旦網路不穩、甚至斷線，那怎麼辦？很多關鍵應用，像是公共安全監控或是重要設備的預警系統，可不能這樣「看天吃飯」啊！邊緣處理讓系統更獨立，就算暫時斷線，本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應，這在工程上是非常重要的考量。

所以你看，邊緣運算不是科學家們沒事找事做，它是順應數據特性和實際應用需求，一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇，是我們想要抓住即時數據價值，非走不可的一條路！

邊緣 AI 的實戰魅力：從工廠到倉儲，再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了，接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢？它強就強在能夠做到「深度感知（Deep Perception）」！

所謂深度感知，並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減，而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型，從原始數據裡面，去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

以研華科技為例，旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例，利用物件偵測模型，快速將工業產品中的瑕疵挑出來，而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測，因此品管上能達到一致性，減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中，檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品，替工廠節省大量人力，同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

此外，在智慧倉儲場域，研華與威剛合作，研華與威剛聯手合作，在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台，打造倉儲系統的 AMR（Autonomous Mobile Robot） 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣，AMR 不需要事先規劃好路線，靠著感測器偵測，就能輕鬆避開障礙物，識別路線，並且將貨物載到指定地點存放。

當然，還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning )，除了可以做備忘錄跟排程規劃以外，還能將實務上碰到的問題記錄下來，等到之後碰到類似的問題時，就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問，那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了？其實，對許多企業來說，內部資料往往具有高度機密性與商業價值，有些場域甚至連手機都禁止員工帶入，自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安，又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言，自行部署大型語言模型（self-hosted LLM）才是理想選擇。而這樣的應用，並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，體積僅如後背包大小，卻能輕鬆支援語言模型的運作，實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現：要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型，會不會太吃資源？這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一：如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」，又不減智慧。接下來，我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

語言模型瘦身術之一：量化（Quantization）—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限，大模型卻越來越龐大，「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像：有些畫面細節我們肉眼根本看不出來，刪掉也不影響整體感覺，卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此，只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示，什麼是浮點數？其實就是你我都熟知的小數。舉例來說，圓周率是個無窮不循環小數，唸下去就會是3.141592653…但實際運算時，我們常常用 3.14 或甚至直接用 3，也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思！ 

然而，量化並不是那麼容易的事情。而且實際上，降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時，工程師會精密調整，確保效能在可接受範圍內，達成「瘦身不減智」的目標。

模型剪枝（Model Pruning）—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型，其實就是在搭建一整套類神經網路系統，並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而，在這麼多參數中，總會有一些參數明明佔了一個位置，卻對整體模型沒有貢獻。既然如此，不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候，總會雜草叢生，但這些雜草並不是我們想要的作物，這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在，而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術，就稱為 AI 模型的模型剪枝（Model Pruning）。

模型剪枝的效果，大概能把100變成70這樣的程度，說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助，但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型，僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手，採取更治本的方法：一開始就打造一個很小的模型，並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」，是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾（Knowledge Distillation）—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下，一位經驗豐富、見多識廣的老師傅，就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在，他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案，老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」，例如「為什麼我會這樣想？」、「其他選項的可能性有多少？」。這樣一來，小小的學徒模型，用它有限的「腦容量」，也能學到老師傅的「智慧精髓」，表現就能大幅提升！這是一種很高級的訓練技巧，跟遷移學習有關。

舉個例子，當大型語言模型在收到「晚餐：鳳梨」這組輸入時，它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯：50%，蝦球：30%，披薩：15%，汁：5%」。在知識蒸餾的過程中，它可以把這套機率表一起教給小語言模型，讓小語言模型不必透過自己訓練，也能輕鬆得到這個推理過程。如今，許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成，讓我們得以在資源有限的邊緣設備上，也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是！即使模型經過了這些科學方法的優化，變得比較「苗條」了，要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料，並且高速、即時、穩定地運作，仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說，要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型，真正放到邊緣的現場去發揮作用，就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

邊緣 AI 的強心臟：SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色！那麼，它到底厲害在哪？

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要？因為 GPU 的設計，天生就擅長做「平行計算」，這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的！

你想想看，那麼多數據要同時處理，就像要請一大堆人同時算數學一樣，GPU 就是那個最有效率的工具人！而且，有多張 GPU，代表可以同時跑更多不同的 AI 任務，或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果，在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎！

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房，有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計，體積相對緊湊，散熱空間也比較好（這對高功耗的 GPU 很重要！），部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算，進行「工程化」，讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格，背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場，系統穩定壓倒一切！你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧？這些設計確保了部署在現場的 AI 系統，能夠長時間、穩定地運作，把實驗室裡的科學成果，可靠地轉化成實際的應用價值。

台灣製造 × 在地智慧：打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能，能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署，及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析，還是其他 AI 相關的服務，都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務，讓企業在啟動 AI 專案前，大幅降低前期投入門檻，靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構，從精密製造、城市交通管理，到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全，都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是，這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示，這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果，往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI，不只是一項技術創新，更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場，就能被有效的「理解」與「利用」，是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石！

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我們發現在足球賽中，只要知道一個簡單的訊息（主隊過去的獲勝機率超過一半），預測力就會明顯好過隨便亂猜。如果再加上第二個簡單的訊息（勝負紀錄較佳的隊伍會略占優勢），可以再進一步提升預測力。除此之外，你可能還想收集其他訊息，像是四分衛最近的表現、球隊有沒有傷兵、明星跑衛的花邊新聞，但這些資訊對預測的幫助不大。換句話說，預測複雜系統這件事依循著「收益遞減定律」：第一個訊息很有幫助，但很快就找不到有幫助的其他訊息。

對於某些事件，我們當然會非常計較預測的準確性，像是投放線上廣告或投資高頻交易（HFT），可能一天內就要預測數百萬、數十億次，而且金額相當龐大。投入極大心力與費用、運用最精細的運算模型來開發複雜的預測方式，在那種情況下或許值得。但在其他商業領域，例如製作電影、出版書籍到發展新技術，只需要一年預測數十次、頂多數百次，而且這不過是整個決策過程中的一部分。這時，我們只要借助相對簡單的方式，就可以讓預測臻至完善。

預測時，不該只根據一人的意見就做決定——尤其是你自己的意見。雖然人們善於察覺與特定問題相關的因素，卻往往不會評估因素之間的相對重要性。譬如，預測電影的首映週末票房時，你可能會認為一些變項都是高度相關，例如製作費、宣傳費、上映廳數、試映會評價。沒錯。但我們要如何權衡「評價不優」與「額外行銷預算：一千萬美元」之間的比重？這沒有一定答案。同樣，在決定分配行銷預算的方法時，要如何判斷多少人會受到網路或雜誌廣告影響，又有多少人會從親朋好友那邊聽到產品訊息？我們也不清楚。唯一知道的是，這些因素都可能相關。

你可能會以為，精準判斷應該是專家的強項。但正如泰特洛克的試驗結果，專家在量化預測上的表現，其實跟普通人一樣糟糕，甚至可能更糟。然而，我們依賴專家之所以會成效不彰，不是因為專家的預測力跟一般人沒兩樣。問題在於，我們通常一次只會諮詢一位專家（否則何必找專家）。但我們應該要綜合多人的意見（無論是專家或非專家）再取平均值。至於要如何達成？這其實沒那麼重要。

儘管預測市場有各種花俏的噱頭與技術，表現也比民調這類簡單方式好一點，但這種微小差異，還不如採用某種方式簡單綜合許多觀點再取平均。或者，我們也可以直接根據歷史數據，評估各項因素的相對重要性——這實際上就是統計模型在做的事。我必須再強調一次，雖然複雜模型可能會比簡單模型好一點，但兩者的差異小到幾乎沒有差別。到頭來，模型跟群眾所能達到的預測目的都一樣。第一，這兩種預測方式都要靠人為判斷，確認哪些因素與預測相關。第二，兩者皆需要估計、權衡那些因素的相對重要性。正如心理學家羅賓．道斯所言：「訣竅在於，找到要注意的變項，然後知道如何加入它們。」

只要一直使用這個訣竅，一段時間後，就會知道哪一些預測的失誤率較小，哪一些較大。舉例來說，當你要預測一個事件的結果，假如其他條件都相同，那越早做預測的失誤率就越大。不管你用什麼方法預測電影票房，在「剛開拍」時會比「上映前幾週」時要難得多。同樣，如果你想預測尚未上市的新產品銷量，那準確度可能不會高過預測已上市的產品。

你無法解決這個問題，唯一能做的只有：使用其中一種方式，或甚至結合幾種方式，就像我們研究預測市場時的方法，然後隨時觀察、記錄預測的表現。我在第 6 章開頭也提過，一般人通常不習慣追蹤自己的預測。我們做了大量預測，卻很少回頭檢視自己對了幾次。然而，留意並記錄預測成效或許才是最重要的事，唯有如此，你才能知道準確度是多少，進而知道自己預測的可信度。

——本文摘自《超越直覺》，2024 年 01 月，一起來出版，未經同意請勿轉載。

前言：2020 年投資詐騙高手 Melissa Caddick 的消失，堪稱澳洲 30 年來，最高調的失蹤案件。^[1] 從騙局、失蹤、謀殺或自殺到遺產分配，偵辦過程中，金管單位與警方運用科技和大量人力，試圖查出真相並彌補受害者的經濟損失。

有一名澳洲女子從小和 Melissa Caddick 一起長大，關係親密。2012 年當 Caddick 創立 Maliver 公司，她決定將退休金交給 Caddick 管理，協助朋友的事業起步。2019 年，她更把家人也拉進來共襄盛舉。兩人每年會找個中午聚餐，討論投資細節。2020 年 11 月 11 日，^[2-4] 她收到回覆邀約的簡訊說：「沒問題。」但Caddick這次卻沒有履行赴約。^[5]

事實上，那天澳洲證券投資委員會（Australian Securities and Investments Commission，簡稱ASIC）^[註] 和聯邦警察，正在抄 Caddick 的豪宅，一切天翻地覆。^[5]

另外，一個認識 Caddick 約 25 年的女性及其妻子，^[6] 5 年來也託付 Maliver 公司為數龐大的退休金。^[3] Caddick 先是建議開設聯邦證券有限公司（CommSec）的帳戶，提供組合績效評估，^[7] 此後還定期報告投資成長的情形。瀏覽著網路新聞，「我覺得照片上的人看起來像 Melissa（Caddick）」，這名客戶說：「標題是百萬富豪金融顧問失蹤。」^[3]

晨跑，有去無返

早在 2020 年 9 月，ASIC 便已針對 Maliver 公司展開調查。^[4] 11 月 11 日，聯邦警察在 Caddick 的家翻箱倒櫃，^[2] 挖出珠寶、名牌服飾以及大量外幣現金，^[8] 總共花了12小時，直到傍晚 6 點半才結束任務。^[2] 12 日凌晨 5 點半，她的丈夫 Anthony Koletti 還在睡夢之中，^[9]但 15 歲的兒子聽到前門關閉的聲音，猜想母親是出去晨跑。^[10]

然而，時年 49 歲的 Caddick 再也沒有回來。^[11-13]

丈夫報案

Caddick 沒帶手機和鑰匙，卻就此失蹤。30 個小時後，她的丈夫 Koletti 報案。^[14] 新南威爾斯州警方起先不覺有嚴重異狀，等到 12 月 2 日^[11]才把 Caddick 的家和兩台車視為犯罪現場。^[2] 在這之間，Koletti 曾公開懇求：「妳是個全心奉獻的母親；美麗的女兒和姊妹；也是被愛的妻子。…妳知道我們有多愛妳，這裡一切都有人照料。妳沒有闖禍，只管回家吧！」^{[9, 15]}

穿跑鞋的豬與漂流模型

在科技氾濫的今日，要一個人毫無電子足跡，其實也不太容易。^[15] 偏偏豪宅的監視攝影機，在 Caddick 失蹤前二天就停止運作，鄰近街坊也沒有錄像。^[9] Koletti 猜測她說不定懷著大把現金，窩在某間廉價旅館裡。^[11] 新南威爾斯州的警察下載了她兩台轎車內，行車電腦的資訊；^[1] 挨家挨戶查訪鄰居；^[15] 還出動空中警隊（PolAir），卻都徒勞無功。^[14]

在不排除她或許落海的情形下，警方曾打算從其住家附近的海灘，釋放裝有追蹤器的死豬，讓其中幾隻學Caddick 穿跑鞋，看鯊魚會不會來咬，然後觀察遺骸隨著潮水漂向何處。^[16] 拿死豬代替人類屍體是鑑識科學的慣用手法，因為前者既便宜又容易大量取得，^[17] 而且兩者在水中腐化的狀況相似。^[18] 不過，使用電腦軟體模擬的效果，也不遑多讓。屍體於海中的移動比在湖裡快速，有些短時間內便會流到幾百公里外，還得考量洋流、潮汐和風向等因素。漂移模型的運算軟體，無疑能縮小海底撈針的範圍。^[19]

果然，警方用的電腦軟體，^{[20, 21]} 預測結果驚人地準確。^[22]

沖上岸的腳

時間就這樣過了約莫三個月，2021 年 2 月 21 日，^[1]距離 Caddick 住家 430 公里處的海灘上，^[22]兩名露營的遊客^[1]發現一支跑鞋，裏頭有嚴重腐爛的人類腳掌。^[16]這不僅是軟體推估的地點，^[22]那支鞋子也符合 ASIC 調查影片中，Caddick 穿的尺寸與樣式。警方從腐屍、她的牙刷和親人身上，分別取得 DNA，^[1]然後耗費 5 天比對，^[23]確認該腳掌為其遺體。^{[1, 24]}

突如其來的線索，觸發幾個問題：Caddick是否死了？自殺或他殺？如果她已經過世，ASIC 的金融案件又該怎麼辦？

網民的陰謀論

由於鑑識團隊無法判定那隻腳掌到底是刻意截肢的結果，或是在海中因故與遺體的其他部份分離；^[2]追蹤此案至走火入魔的澳洲網民，於是提出數個陰謀論的可能，其中包括：少了一隻腳掌的 Caddick 還活著。^[25]過往的文獻中，有憂鬱、躁鬱或思覺失調的人自我截肢。不過，個案通常不是被送醫，就是當場死亡。^[26]因此，要缺乏醫療專業技術的 Caddick，砍斷自己的腳掌，還能繼續躲躲藏藏，機率並不是太高。

他殺？自殺？

Caddick 消失後，Koletti 曾用妻子的手機，冒用她的身份，傳訊息給清潔工；而且聯絡她的朋友時，也未告知失蹤的事。此外，儘管 Koletti 聲稱沒有親眼見到 Caddick 離開，卻能描述她當時的穿著。這些不合理的言行，令警方懷疑他在某個程度上知情不報。^[11]然而，他們也坦言沒有任何謀殺的證據。^[14]

另一方面，Caddick 失蹤前承受莫大的經濟壓力，有次沿著海邊的懸崖散步時，曾對友人說：「如果我想結束一切，就會在這裡」。^[2]更何況拋下私人物品，確實是自殺的徵兆，^[27]所以警方也覺得不無可能。^{[6, 28]}

投資詐騙的規模

無論是自殺、他殺或意外，警方基本上是認定 Caddick 死了。^[29]不過，ASIC 對其金融案件的調查，仍然持續進行。那名認識 Caddick 25 年的客戶，在得知她失蹤後，帶著 2020 年 9 月的投資報告，去聯邦證券有限公司詢問相關事宜。辦事員接過文件，遲疑了一下：帳號少了一個號碼，公司的商標也僅是雷同。 ^[3]

2012 到 2020 年期間，^[7] Caddick 無照經營 Maliver 公司，^[1]違反了 38 條公司法的規定，並從 72 名受害人那裡，騙取澳幣 3 千 2 百萬元（約 2020 年的新臺幣 6 億 5 千多萬元）。^[7]她拿這些錢去償還貸款，^[30]支付美國運通卡澳幣 70 萬元帳單，還有購買 Dior 和 Chanel 等名牌奢侈品。^[3]同時，其名下有股份、房屋等資產，^[31]但銀行存款僅剩澳幣 5 千 6 百元。^{[1, 31]} ASIC 返還了部份資金給受害者，^[7]卻還有澳幣 2 千 3 百萬元左右的缺口。^{[7, 32]}於是限她的丈夫 Koletti 在 2022 年 5 月 18 日前搬家，^{[33, 34]}準備法拍估計超過澳幣 1 千 5 百萬元（約新臺幣3億1千5百萬元）的豪宅。^[34]

遺產分配

ASIC 透過法院，凍結了 Caddick 所有的資產，僅允許家屬每週提領澳幣 800 元（約新臺幣1萬6千多元），以支付基本生活開銷，並養育 Caddick 的兒子。家屬其實希望額度調高到澳幣 4,880 元（超過新臺幣10萬元），但又說不出個理由來。^[4]另外，曾任美髮師的丈夫 Koletti，自從二人於 2013 年結婚後，^[33]對家庭有勞務等付出，因此覺得自己有資格分一杯羹。^[34]同時，他以強烈嚴詞指控某 ASIC 調查員態度惡劣；^[29]但警方卻反過來用暴力禁制令保護後者，^[35]雙方各執一詞。而 Caddick 的父母因為曾資助她置產，所以也自認有權獲得部份遺產。^[33]

ASIC 自從認定 Melissa Caddick 死亡後，便不再追究她個人的法律責任，單純將重心放在補償受害人的經濟損失。^[5]她名下的車子 Audi R8 V10 與 Mercedes-Benz CLA45 已遭法拍，^[36]房產也被仲介網站專文介紹。^{[37, 38]} 及至 2022 年 9 月底，法院仍在持續審理此案，^[2]距離完全結清遺產，應該還有一段時間。

延伸閱讀

鑑識故事系列：為破案結婚？！「Somerton Man 懸案」

備註

澳洲證券投資委員會（Australian Securities and Investments Commission）的中英文稱呼，雖然有點對不太起來，但這是澳洲辦事處寫的官方名稱。^[39]

1. Jessica Kidd. (26 FEB 2021) ‘Melissa Caddick dead, police confirm, after campers find her foot on NSW South Coast’. ABC News.
2. Jamie McKinnell. (12 SEP 2022) ‘Experts cast doubt over Sydney fraudster Melissa Caddick’s foot amputation theory, inquest hears’. ABC News.
3. Clarke C, McDonald A, et al. (17 DEC 2020) ‘Cheryl and Faye thought they had nearly $1m invested with ‘friend’ Melissa Caddick. Then she went missing’. ABC News.
4. Jamie McKinnell. (15 DEC 2020) ‘Investors handed over $13m to Sydney businesswoman Melissa Caddick before she vanished, court told’. ABC News.
5. Jamie McKinnell. (8 JUL 2021) ‘Melissa Caddick’s childhood friend felt betrayed after handing over life savings to fraudster, court told’. ABC News.
6. Alison Xiao. (27 FEB 2021) ‘Melissa Caddick’s court case must go ahead despite alleged fraudster’s death, ASIC says’. ABC News.
7. Jamelle Wells. (29 JUN 2021) ‘Melissa Caddick left investors nearly $24 million out of pocket, court told’. ABC News.
8. Tim Swanston. (16 SEP 2022) ‘Footage from ASIC raid at Melissa Caddick’s home shows envelopes full of foreign cash’. ABC News.
9. Mark Reddie. (25 NOV 2020) ‘Disappearance of Sydney businesswoman Melissa Caddick treated as suspicious.’ ABC News.
10. Mark Reddie. (04 MAR 2021) ‘Police suspend search for Melissa Caddick’s remains in water close to her Sydney home’. ABC News.
11. Jamie McKinnell. (14 SEP 2022) ‘Melissa Caddick inquest hears husband thought she would resurface for court date’. ABC News.
12. Jamie McKinnell. (27 JUL 2022) ‘Melissa Caddick’s Dover Heights property to be sold as parents vie for Edgecliff apartment’. ABC News.
13. Jamie McKinnell. (27 NOV 2020) ‘Police deny court claim that case of missing person Melissa Caddick is now murder investigation’. ABC News.
14. Jamie McKinnell. (13 SEP 2022) ‘Melissa Caddick’s husband Anthony Koletti gave ‘conflicting’ versions of events, inquest hears’. ABC News.
15. Jesse Dorsett. (20 JAN 2021) ‘Police believe Melissa Caddick still alive as investigation into her disappearance continues’. ABC News.
16. Jamie McKinnell. (15 SEP 2022) ‘Melissa Caddick inquest hears request by fraudster’s mother and brother to give evidence’. ABC News.
17. Matuszewski S, Hall MJR, Moreau G, et al. (2020) ‘Pigs vs people: the use of pigs as analogues for humans in forensic entomology and taphonomy research’. International Journal of Legal Medicine, 134, pp. 793–810.
18. Anderson GS, Bell LS. (2014) ‘Deep Coastal Marine Taphonomy: Investigation into Carcass Decomposition in the Saanich Inlet, British Columbia Using a Baited Camera’. PLOS ONE, 9(10): e110710.
19. Madea B. (2022) ‘22.2.4 Investigative Approach’ in Handbook of Forensic Medicine. John Wiley & Sons, 2^nd Edition.
20. Emma Elsworthy. (28 FEB 2021) ‘Human remains wash up on NSW’s South Coast, days after Melissa Caddick’s foot was found’. ABC News.
21. ‘NSW Police confirm human remains found at Mollymook did not belong to Melissa Caddick’. (02 MAR 2021) ABC News.
22. Tim Swanston. (27 FEB 2021) ‘Police thought Melissa Caddick was alive — three key factors combined to prove otherwise’. ABC News.
23. ‘More flesh found at NSW South Coast beach near where Melissa Caddick’s foot was found’. (01 MAR 2021) ABC News.
24. ‘Melissa Caddick search continues as police await DNA results of human remains found on NSW South Coast beach’. (28 FEB 2021) ABC News.
25. Kontominas B, Nguyen K, Coote G. (02 MAR 2021) ‘How the case of Sydney businesswoman Melissa Caddick has captivated the public and baffled police’. ABC News.
26. Marques E, Maiorino EJ, Tallackson Z, et al. (2019) ‘Self-amputation of the Upper Extremity: A Case Report and Review of the Literature’. Cureus,11 (10): e5858.
27. Lukaschek K, Baumert J, Ladwig KH. (2011) ‘Behaviour patterns preceding a railway suicide: Explorative study of German Federal Police officers’ experiences’. BMC Public Health 11, 620.
28. Helena Burke. (20 APR 2022) ‘Husband of Melissa Caddick stakes claim to a share of the millions she owned in property, luxury cars and jewellery’. ABC News.
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