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）

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

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]

參考資料

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.
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