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鑑識故事系列:用立體動畫呈現分屍遺骸

胡中行_96
・2022/09/19 ・1956字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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一名英國女子失蹤了,警方展開搜索。事件發生前,曾與該女子一同出現的男人,不僅在她失蹤隔天購買地毯,新地毯的下面還殘留血跡。經 DNA 鑑定,是她的血液無誤。於是這個男人和他的夥伴,被以綁架及謀殺的罪嫌逮捕。[1]

接著,警方從兩個相互間隔 25 公尺的棄屍處,找到用黑色塑膠袋包裹的人類遺骸。屍體看起來曾遭火燒,而且可能被動物碰過。當地的醫院初步驗屍,發現缺少胸部、左腿與左腳掌。所幸這些部位於二週後,在上述棄屍地點附近被尋獲。警方將所有屍塊蒐集起來,委託給英國 Warwick 大學的數位掃描與 3D 列印鑑識中心(Forensic Centre for Digital Scanning and 3D Printing),希望他們深入研究。[1]

碎屍萬段的遺骸,該如何拼湊回來?圖/Viktor Forgacs on Unsplash

女子的屍體被兇手碎屍萬段,其中 12 塊帶有骨頭,警方與醫院把後者裝進密封的塑膠盒中,送去大學的鑑識中心。鑑識團隊決定以顯微電腦斷層掃描(micro-computed tomography,簡稱 micro-CT),錄存其未受侵入性檢驗的原貌。[1]一般電腦斷層掃描(簡稱 CT是用不同角度的平面X光攝影,來產出立體的影像;而 micro-CT,則是特別設計來研究直徑 1 mm 到 20 cm 物件的高畫質 CT。[2]

辨識各屍塊的骨骼部位,並逐一編號。圖/參考資料1,Figure 1(CC BY 4.0)

鑑識團隊辨別各屍塊的骨骼部位,例如:顱骨或是頸椎第幾節等;將它們逐一編號;記錄掃描所使用的機器型號、影像處理軟體以及立體像素;並以視覺呈現的方式,描述屍體創傷的位置、尺寸和類型,好比:刮痕或切割等。[1]特別是被害人骨骸的幾個支解點附近,共有 14 處被反覆割傷的痕跡,[1]正是兇手分屍決心的展現。[3]這些都被納入鑑識報告。[1]

標示出創傷的位置。圖/參考資料1,Figure 3(CC BY 4.0)
紅色箭頭處,為反覆切割的痕跡。圖/參考資料1,Figure 2(CC BY 4.0)

Micro-CT 有許多優點:

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  1. 在數位檢驗的過程中,能有效率地排除與謀殺、分屍等無關的傷害。[1]比方說,如果有個人在被殺害前,曾經自己意外摔斷腿,骨折的舊傷不應被判讀為兇案證據。
  2. 以 X 光為基礎,包含 micro-CT 在內的技術,能夠分別物質密度。因此,可以用來過濾骨頭上軟組織的影像。檢驗人員沒必要花數週,用物理浸漬法(physical maceration),[1]戴乳膠手套,拿鑷子、手術刀和絲瓜布等工具,剝除骨頭上的組織,並用水清洗。[4]這回團隊僅佔用遺體4天,然後就把它送去殯儀館,明顯減少家屬等候領屍的時間。[1]此外,物理浸漬法有不小心破壞證據的風險,[4]能避免絕對是好事。
  3. 雖然此案屍體的身份是經由 DNA 鑑定,但將來若有其他屍體的 DNA 已遭破壞,依然能經由 micro-CT 的影像比對,拼湊形狀吻合的遺骸碎片。[1]
  4. 在家屬同意下,可將未經侵入性檢驗的屍骨影像完整保存,集中建立資料庫,以便未來研究時搜尋。[1]

不過,沒有一種科技是完美的,micro-CT 仍有其限制:

  1. 從掃描、分析到製作法庭上要用的簡報,團隊還是耗費了大約 10 個小時,而且要訓練過的專業人員才有辦法操作。[1]
  2. 龐大的數據、專業的軟體,以及安全的資料儲存,都得要高階的電腦設備配合。這次的案子之所以有此機會,是基於警方和學術圈緊密的合作關係。換句話說,其他行政區的警政單位,未必能複製此經驗。[1]
在法庭上,以動畫呈現被害人顱骨的各個角度。圖/參考資料1,Figure 5(CC BY 4.0)

這份報告若僅是警方辦案的根據也罷,然而要定二名兇嫌的罪,還必須讓沒有鑑識背景的陪審團理解證據。鑑識團隊為此準備了一組能從各個角度觀看創傷,而且不被其他身體部位遮蔽的 micro-CT 動畫,安插在投影片裡,方便檢方在法庭上,搭配鑑識病理學家的證詞做簡報。相較於直接展示原始的碎屍照片,這種方法既可減輕陪審團的心理負擔,又不至於犧牲關鍵資訊。[1]

最後,在檢警與鑑識團隊合作無間的努力下,二名加害人被以謀殺罪名,判處終身監禁。[1]

  

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參考資料

  1. MSc KA, Norman DG, Baier W, et al. (2022) ‘Advantages of micro-CT in the case of a complex dismemberment’. Journal of Forensic Sciences, 67, 3, pp. 1258-1266.
  2. Jay Black. ‘Micro-Computed Tomography’. University of Melbourne. (Accessed on 13 SEP 2022)
  3. Symes SA, Chapman EN, Rainwater CW, et al. (DEC 2010) ‘Knife and Saw Toolmark Analysis in Bone: A Manual Designed for the Examination of Criminal Mutilation and Dismemberment’. The U.S. Department of Justice.
  4. Couse T & Connor M. (2015) ‘A Comparison of Maceration Techniques for Use in Forensic Skeletal Preparations’. Journal of Forensic Investigation, 3 (1): 6.
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胡中行_96
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曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。

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快!還要更快!讓國家級地震警報更好用的「都會區強震預警精進計畫」
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/01/21 ・2584字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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本文由 交通部中央氣象署 委託,泛科學企劃執行。

  • 文/陳儀珈

從地震儀感應到地震的震動,到我們的手機響起國家級警報,大約需要多少時間?

臺灣從 1991 年開始大量增建地震測站;1999 年臺灣爆發了 921 大地震,當時的地震速報系統約在震後 102 秒完成地震定位;2014 年正式對公眾推播強震即時警報;到了 2020 年 4 月,隨著技術不斷革新,當時交通部中央氣象局地震測報中心(以下簡稱為地震中心)僅需 10 秒,就可以發出地震預警訊息!

然而,地震中心並未因此而自滿,而是持續擴建地震觀測網,開發新技術。近年來,地震中心執行前瞻基礎建設 2.0「都會區強震預警精進計畫」,預計讓臺灣的地震預警系統邁入下一個新紀元!

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連上網路吧!用建設與技術,換取獲得地震資料的時間

「都會區強震預警精進計畫」起源於「民生公共物聯網數據應用及產業開展計畫」,該計畫致力於跨部會、跨單位合作,由 11 個執行單位共同策畫,致力於優化我國環境與防災治理,並建置資料開放平台。

看到這裡,或許你還沒反應過來地震預警系統跟物聯網(Internet of Things,IoT)有什麼關係,嘿嘿,那可大有關係啦!

當我們將各種實體物品透過網路連結起來,建立彼此與裝置的通訊後,成為了所謂的物聯網。在我國的地震預警系統中,即是透過將地震儀的資料即時傳輸到聯網系統,並進行運算,實現了對地震活動的即時監測和預警。

地震中心在臺灣架設了 700 多個強震監測站,但能夠和地震中心即時連線的,只有其中 500 個,藉由這項計畫,地震中心將致力增加可連線的強震監測站數量,並優化原有強震監測站的聯網品質。

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在地震中心的評估中,可以連線的強震監測站大約可在 113 年時,從原有的 500 個增加至 600 個,並且更新現有監測站的軟體與硬體設備,藉此提升地震預警系統的效能。

由此可知,倘若地震儀沒有了聯網的功能,我們也形同完全失去了地震預警系統的一切。

把地震儀放到井下後,有什麼好處?

除了加強地震儀的聯網功能外,把地震儀「放到地下」,也是提升地震預警系統效能的關鍵做法。

為什麼要把地震儀放到地底下?用日常生活來比喻的話,就像是買屋子時,要選擇鬧中取靜的社區,才不會讓吵雜的環境影響自己在房間聆聽優美的音樂;看星星時,要選擇光害比較不嚴重的山區,才能看清楚一閃又一閃的美麗星空。

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地表有太多、太多的環境雜訊了,因此當地震儀被安裝在地表時,想要從混亂的「噪音」之中找出關鍵的地震波,就像是在搖滾演唱會裡聽電話一樣困難,無論是電腦或研究人員,都需要花費比較多的時間,才能判讀來自地震的波形。

這些環境雜訊都是從哪裡來的?基本上,只要是你想得到的人為震動,對地震儀來說,都有可能是「噪音」!

當地震儀靠近工地或馬路時,一輛輛大卡車框啷、框啷地經過測站,是噪音;大稻埕夏日節放起絢麗的煙火,隨著煙花在天空上一個一個的炸開,也是噪音;台北捷運行經軌道的摩擦與震動,那也是噪音;有好奇的路人經過測站,推了推踢了下測站時,那也是不可忽視的噪音。

因此,井下地震儀(Borehole seismometer)的主要目的,就是盡量讓地震儀「遠離塵囂」,記錄到更清楚、雜訊更少的地震波!​無論是微震、強震,還是來自遠方的地震,井下地震儀都能提供遠比地表地震儀更高品質的訊號。

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地震中心於 2008 年展開建置井下地震儀觀測站的行動,根據不同測站底下的地質條件,​將井下地震儀放置在深達 30~500 公尺的乾井深處。​除了地震儀外,站房內也會備有資料收錄器、網路傳輸設備、不斷電設備與電池,讓測站可以儲存、傳送資料。

既然井下地震儀這麼強大,為什麼無法大規模建造測站呢?簡單來說,這一切可以歸咎於技術和成本問題。

安裝井下地震儀需要鑽井,然而鑽井的深度、難度均會提高時間、技術與金錢成本,因此,即使井下地震儀的訊號再好,若非有國家建設計畫的支援,也難以大量建置。

人口聚集,震災好嚴重?建立「客製化」的地震預警系統!

臺灣人口主要聚集於西半部,然而此區的震源深度較淺,再加上密集的人口與建築,容易造成相當重大的災害。

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許多都會區的建築老舊且密集,當屋齡超過 50 歲時,它很有可能是在沒有耐震規範的背景下建造而成的的,若是超過 25 年左右的房屋,也有可能不符合最新的耐震規範,並未具備現今標準下足夠的耐震能力。 

延伸閱讀:

在地震界有句名言「地震不會殺人,但建築物會」,因此,若建築物的結構不符合地震規範,地震發生時,在同一面積下越密集的老屋,有可能造成越多的傷亡。

因此,對於發生在都會區的直下型地震,預警時間的要求更高,需求也更迫切。

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地震中心著手於人口密集之都會區開發「客製化」的強震預警系統,目標針對都會區直下型淺層地震,可以在「震後 7 秒內」發布地震警報,將地震預警盲區縮小為 25 公里。

111 年起,地震中心已先後完成大臺北地區、桃園市客製化作業模組,並開始上線測試,當前正致力於臺南市的模組,未來的目標為高雄市與臺中市。

永不停歇的防災宣導行動、地震預警技術研發

地震預警系統僅能在地震來臨時警示民眾避難,無法主動保護民眾的生命安全,若人民沒有搭配正確的防震防災觀念,即使地震警報再快,也無法達到有效的防災效果。

因此除了不斷革新地震預警系統的技術,地震中心也積極投入於地震的宣導活動和教育管道,經營 Facebook 粉絲專頁「報地震 – 中央氣象署」、跨部會舉辦《地震島大冒險》特展、《震守家園 — 民生公共物聯網主題展》,讓民眾了解正確的避難行為與應變作為,充分發揮地震警報的效果。

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此外,雖然地震中心預計於 114 年將都會區的預警費時縮減為 7 秒,研發新技術的腳步不會停止;未來,他們將應用 AI 技術,持續強化地震預警系統的效能,降低地震對臺灣人民的威脅程度,保障你我生命財產安全。

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OpenAI 新突破!為什麼 Sora 可以產出這麼流暢的動畫?你不可錯過的技術文件大解密!
泛科學院_96
・2024/02/26 ・2968字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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什麼?不需要拍攝團隊與剪輯師,一句話就可以生成短片?!

OpenAI 近來發布的短影片生成器——Sora,能依據各種「咒語」生成難分真偽的流暢影片。

是什麼技術讓它如此強大?讓我們來一探究竟吧!

你被 Sora 了嗎?這幾天 Sora 佔據了各大版面,大家都在說 OpenAI 放大絕,不止 YouTuber,連好萊塢都要崩潰啊啊啊!

但真有這麼神嗎?我認真看了下 Sora 的官方說明以及參考資料,發現這東西,還真的挺神的!這東西根本不是 AI 取代人或單一產業,而是 AI 變成人,根本是通用型人工智慧 AGI 發展的里程碑啊!

別怕,要讓 Sora 為你所用,就先來搞懂到底是什麼神奇的訓練方法讓 Sora 變得那麼神,這就要從官網說明中唯一的斜體字——diffusion transformer 說起了。

這集我們要來回答三個問題,第一,Sora 跟過去我們產圖的 Midjourney、Dall-E,有什麼不同?第二,Diffusion transformer 是啥?第三,為什麼 Diffusion transformer 可以做出這麼絲滑的動畫?

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最後,我想說說我的感想,為什麼我會覺得 Sora 很神,不只是取代坐在我旁邊的剪接師,而是 AI 變人的里程碑。

我們已經很習慣用 Midjourney、Dall-E 這些 Diffusion 模型產圖了,從 logo 到寫真集都能代勞,他的原理我們在泛科學的這裡,有深入的解說,簡單來說就像是逐格放大後,補上圖面細節的過程。不過如果你要讓 Diffusion 產影片,那後果往往是慘不忍睹,就像這個威爾史密斯吃麵的影片,每一格影格的連續性不見得相符,看起來就超級惡趣味。

要影格連續性看來合理……咦?像是 GPT-4 這種 tranformer 模型,不是就很擅長文字接龍,找關聯性嗎?要是讓 transformer 模型來監督 Diffusion 做影片,撒尿蝦加上牛丸,一切不就迎刃而解了嗎?

沒錯,OpenAI 也是這樣想的,因此才把 Sora 模型稱為「Diffusion transformer」,還在網站上用斜體字特別標示起來。

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圖/OpenAI

但說是這樣說啦,但 transformer 就只會讀文本,做文字接龍,看不懂影片啊,看不懂是要怎麼給建議?於是,一個能讓 transformer 看懂圖片的方式——patch 就誕生啦!

ChatGPT 理解內容的最小單位是 token,token 類似單詞的文字語意,ChatGPT 用 token 玩文字接龍,產生有連續性且有意義句子和文章。

那 Patch 呢?其實就是圖片版的 token,讓 ChatGPT 可以用圖片玩接龍,玩出有連貫性的圖片。

Sora 官方提供的訓練說明圖上,最後所形成的那些方塊就是 patch,這些 patch 是包含時間在內的 4D 立體拼圖,可以針對畫面與時間的連續性進行計算。

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圖/OpenAI

那這個 patch 要怎麼做呢?以 Sora 提供的參考文獻 15 來說明會比較容易懂,patch 是將影像切成一樣等大的區塊後,進行編碼、壓縮,產生類似 ChatGPT 能分析的文字語意 token。

有了這些 patch 後,Transformer 就可以計算 patch 之間的關聯性形成序列,例如論文中被分割在中上與右上的兩塊藍天,就會被分類在天空,之後算圖的時候,就會知道這兩塊 patch 是一組的,必須一起算才行。

也就是說,畫面上的這塊天空已經被鎖定,必須一起動。

雖然這篇論文只提圖片,但影片的處理只要再加上 patch 間的先後順序,這樣就能讓 transformer 理解隨時間改變的演化。

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同樣是上面被鎖定的天空,多了先後順序,就相當於是增加了前一個影格與後一個影格限制條件,讓這塊天空在畫面中移動時,被限縮在一定範圍內,運動軌跡看起來更加合理。

而他的成果,就是在 Sora 官網上看到的驚人影片,那種絲滑的高畫質、毫無遲滯且高度合理、具有空間與時間一致性的動作與運鏡,甚至可以輕易合成跟分割影片。

不過啊,能把 Sora 模型訓練到這個程度,依舊是符合 OpenAI 大力出奇跡的硬道理,肯定是用了非常驚人的訓練量,要是我是 Runway 或 Pika 這兩家小公司的人,現在應該還在咬著牙流著血淚吧。別哭,我相信很多人還是想要看威爾史密斯繼續吃義大利麵的。

在訓練過程中,Sora 從提取影像特徵,到形成有意義的 patch,到最後串聯成序列,如果你接觸過認知心理學,你會發現這其過程就跟認知心理學描述人類處理訊息的過程如出一轍。都是擷取特徵、幫特徵編碼形成意義、最後組合長期記憶形成序列,可以說 Sora 已經接近複製人類認知過程的程度。

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這邊是我的推測,影片中那些逼真的物理效果,不是有特定的物理模型或遊戲引擎在輔助,而是在 patch 的訓練與序列推理中,就讓 Sora 理解到要讓物體這樣動,看起來才會是真實的,這跟 GPT-4 並不需要文法引擎是一樣的,只要玩文字接龍,就能生成流暢又有邏輯的文字跟代碼。但這也是為什麼,GPT 依舊很會胡說八道,產生幻覺。如果不是這樣,我很難想像 Sora 會算出這種影片。

Sora 能理解並產生人類眼睛能接收的視覺影片,同樣的技術若能做出聽覺、觸覺等其他人類感官,這樣我們被 AI 豢養的時刻是不是就越來越近了呢?

後 Sora 時代到底會發生什麼事,老實講我不知道,上面提到的 diffusion transformer 或 patch,都是近一年,甚至是幾個月前才有研究成果的東西。

臉書母公司 Meta 的首席人工智慧科學家 Yann Lecun 也在他自己的臉書公開抨擊 Sora 這種基於像素預測的技術註定失敗,但這篇感覺比較像是對自己的老闆 Zuckerberg 喊話:「欸這沒戲,不要叫我學 Sora,拿寶貴的運算資源去搞你的元宇宙。」是說今年初就有新聞說祖老闆 2024 年預計買超過 35 萬顆 H100 處理器,這明顯就是要搞一波大的吧,這就是我想要的血流成河。

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而且,從去年 ChatGPT 出來開始,我感覺就已經不是討論 AI 會怎麼發展,而是要接受 AI 必定會發展得越來越快,我們要怎麼面對 AI 帶來的機會與衝擊。

我們去年成立泛科學院,就是希望跟大家一起,透過簡單易懂的教學影片,把對 AI 的陌生跟恐慌,變成好奇與駕馭自如。Sora 或類似的模型應該可以協助我把這件事做得更好,可惜的的是目前 OpenAI 僅開放 Sora 給內部的 AI 安全團隊評估工具可能帶來的危害與風險,另外就是與少數外部特定的藝術家、設計師跟電影製片人確保模型用於創意專業領域的實際應用,若有新消息,我會再即時更新。

最後也想問問你,若能用上 Sora,你最想拿來幹嘛呢?歡迎留言跟我們分享。喜歡這支影片的話,也別忘了按讚、訂閱,加入會員,下集再見~掰!

更多、更完整的內容,歡迎上科學院的 youtube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

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泛科學院_96
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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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被垃圾科學耽誤的人生:哈沃德的冤獄與平反——《法庭上的偽科學》
商周出版_96
・2024/01/04 ・4615字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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紐約市沃斯街四十號,無辜計畫

哈沃德的故事:因被冤枉身陷囹圄三十四年

基思.艾倫.哈沃德可以說是一名倖存者。他被維吉尼亞州錯誤定罪,但是逃過死刑執行。而且還是兩次。梅克倫堡矯正中心在一九八四年爆發了所謂的「大逃亡」(The Great Escape)1,那是有六名死囚越獄的空前維安漏洞,哈沃德面對其後的嚴密禁閉也倖存了下來。哈沃德面臨過殘酷的獄警、僅存的希望全被澆熄、父母的死訊,他的身分也被侵蝕到只能淪為 1125797 號罪犯,但是他倖存了下來。

他在維吉尼亞州刑罰體系中所有最嚴酷的監獄裡倖存下來了,先是梅克倫堡,接著是奧古斯塔(Augusta),然後又在蘇塞克斯二監(Sussex II)待了十年,還有現在的諾托韋,他在諾托韋那樣環境惡劣的監獄醫務室裡進行了重大的腸道手術,並且活了下來。雖然很勉強。

圖/unsplash

在被錯誤監禁的三十四年裡,哈沃德排的這條等待救援的隊伍從未向前移動。大量監禁讓他身邊的囚犯如雨後春筍般湧現,因此這條隊伍只會越排越長。他最初因為傑西.佩隆的入室謀殺案和對他妻子特蕾莎.佩隆的性虐待案而被關到梅克倫堡時,維吉尼亞州每十萬名居民中有大約一百五十人遭到監禁。

當我們發現特蕾莎用過的性侵採證套組、把它送去做 DNA 檢驗時,維吉尼亞州的監禁率已經超過每十萬名居民有四百五十多名囚犯,每十萬名黑人居民則是超過兩千四百人。2在那個看不見的國度裡,到底住著多少無辜的 1125797 號囚犯,我們不會知道。但是統計顯示,在維吉尼亞州和全國有數千名無辜的人被關在牢裡;他們大部分人都永遠不會再拿回他們的名字了。

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圖/unsplash

維吉尼亞州剝奪了哈沃德生命中的每一個里程碑。他沒能結婚,沒有小孩,沒有做過除海軍之外的其他職業。他在二十幾歲之後,除了監獄檔案的照片,就只有一張自己的照片。他具有指標意義的生日,三十歲……四十歲……五十歲……六十歲,都是在鐵牢裡度過的,他只是沒死而已。

事情一開始不是這樣的。他也曾經奮鬥過。他從獄中出庭為自己辯護一事,曾經讓他的有罪判決遭到撤銷。為他贏來一次重新審判的機會、再一次讓真相大白的機會。但是當陪審團第二次做出有罪判決、上訴法院也維持這個裁決時,哈沃德體內的鬥志突然被掏空了。他決定放棄,讓餘生都在監獄裡度過。就像他有一次對我說的:「我就待在牢裡等死算了。」

重新審判:不可靠的咬痕證據

就訴訟而言,二○一六年發現了性侵採證套組,州也同意進行檢驗,這使得前進的道路變得清晰。哈沃德和史蒂夫.錢尼不同,他不需要維吉尼亞州法院或是其他法院承認咬痕證據完全不可靠。他不需要新法律或是定罪完善小組就可以重返法庭。也不需要當初把哈沃德的牙齒和特蕾莎.佩隆大腿上的咬痕「配對」的六名牙醫取消他們的證詞。

圖/unsplash

哈沃德很幸運:他有 DNA 。檢測開始之後,就會像是一顆小圓石被丟出來,滾下山坡引起 被壓住的真相一波又一波的雪崩。其規模之大,會讓哈沃德甚至不需要重回法庭。

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他幾乎立刻就被排除在可能的嫌疑人之外,也就是說所有檢驗項目,包括性侵採證套組、凶手蓋在特蕾莎頭上的尿布,以及她被性侵時的沙發墊,上面的生物證據都不可能是他的。

我的辦公室裡傳來更多歡呼聲。這種感覺不同於最初發現物證箱時的那種驚喜。是好消息,但也是預期中的結果。無辜計畫法律團隊的每個人都相信基思.哈沃德是清白的,也都知道他是清白的。

圖/unsplash

之前在訴訟中移交的文件就已經證明了:刑事專家不實宣稱在犯罪現場收集到的血清證據,根據在 DNA 之前的血型技術無法確定。其實在審判之前就可以將哈沃德排除在取樣之外了。後來他又被排除在 DNA 證據之外,就是理所當然的了。

接著,我們得知 DNA 分析人員可以從保存的生物樣本中發展出完整的基因輪廓。這表示除了可以排除哈沃德是 DNA 的來源,甚至還有可能得知到底是誰的 DNA ;不同於史蒂夫.錢尼案中的 DNA 已經受到毀損,只能夠做到排除錢尼。

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圖/unsplash

從每一件證據中提取的 DNA 輪廓都沒有更新的資訊。它們都來自同一名男性,既不是基思.哈沃德,也不是特蕾莎的丈夫傑西。反而是一名陌生人把他的 DNA 留在整個犯罪現場。發現證據的位置和特蕾莎的證詞完全一致,因此顯得更有說服力,這份證據也與哈沃德自己的陳述一致;哈沃德說他從來沒有進過佩隆家。

證人誤認是錯誤定罪一大主因?

這在大多數州就足以推翻有罪判決了。但也還是有可能出現荒謬的「沒被起訴的共同射精者」理論。不過,這個案件中有一名受害者還活著。特蕾莎強忍著痛苦和性侵她的人共度了三小時。她知道那天晚上只有一個入侵者。一名殺了她丈夫的凶手。一個「咬了她的人」。

圖/unsplash

早在 DNA 排除哈沃德之前,特蕾莎本人就為哈沃德的清白提供了最有說服力的證據:她拒絕指認哈沃德。哈沃德是因為咬了他的女朋友而被逮捕,而且還戴著手銬,在這樣容易誤認的情境中,特蕾莎都沒有指認哈沃德就是毀了她家庭的那名水手。

她的這個立場在兩次審判中都沒有絲毫動搖。許多犯罪受害者很可能會接受暗示,或是不論有意或無意,急著指認被警方確信是凶手的那個人。的確,證人指認時的誤認,通常是因為警方的建議而導致的無心之過,是錯誤定罪的一大主因。

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除了咬痕,另外的唯一證據就是駐衛指認了哈沃德。然而,即使在當時,他的證詞也是勉強得來而且不可靠的,我們得知在取得他的證詞時,用了可以「強化」記憶的祕密催眠,因此顯然缺乏可信度。

圖/unsplash

即使用催眠誘導的指認可以相信,不過駐衛也只是說在襲擊案發生當晚,他有看到哈沃德回到基地。是的,他是說那個人穿了血跡斑斑的制服,不過那人其實不是基思.哈沃德,而且在當時的紐波特紐斯,喝醉酒的水手在酒吧跟人打架,然後滿身是血回到船上,也不是什麼罕見的事。歸根究柢,不論證人指認的這番話具有多少分量,它都不代表哈沃德那天晚上有進入佩隆家。只有洛威爾.萊文和阿爾文.凱吉的專家證人證詞明確說出了這一點。而 DNA 也證明了兩位牙醫是錯的。

真正的兇手到底是誰!?

哈沃德的案件已經走向崩解。真正的證據(affirmative evidence)不是指向他有罪,而是指向另一個第三人。無論在哪一州,這個「新發現」的證據應該都對推翻任何一個有罪判決綽綽有餘了,但是維吉尼亞州和大多數州都不一樣。維吉尼亞州是全美國對無罪主張最有敵意的州之一。被判無期徒刑的囚犯很少有活著走出來的。要讓無辜者重獲自由,通常前提是必須破案。

然後「聯合 DNA 索引系統」(CODIS)就找到他了:在訴訟中喊出了「將軍!」

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圖/unsplash

根據美國的 DNA 數據庫「聯合 DNA 索引系統」,確定性侵取證套組、沙發墊和尿布上的 DNA 是來自一名叫做傑里.克羅蒂的人。在這起性侵謀殺案發生時,克羅蒂是卡爾文森號航空母艦的一名水手,這艘航空母艦當時停泊在紐波特紐斯的船塢。

基思.哈沃德也在這艘船上服役。克羅蒂和哈沃德長得有點像,他曾經因為綁架罪而在俄亥俄州的監獄服刑,並在十年前死於獄中。在哈沃德入獄期間,他還犯下其他暴力犯罪,但是都沒有像一九八二年對佩隆一家的暴行那樣殘忍;當然,除非克羅蒂還犯了其他沒有被偵破的案件,或是被以為已經破案的犯罪。

全美國對無罪主張最有敵意的州?

媒體壓力再次升高。但不是像一九八二年那樣,當時行凶的水手逍遙法外,因此有兩名美國參議員敦促要盡速逮捕他;這次的壓力是要推翻多年前因為媒體推波助瀾而造成的有罪判決。

圖/unsplash

弗蘭克.格林(Frank Green)是《里奇蒙時報》(Richmond Times-Dispatch)的記者,他長期以來都對維吉尼亞州對無辜者的敵意有批判性觀察,他詳細報導了哈沃德的故事,從聲請推翻他的有罪判決的那一刻起。連諾托韋裡面的囚犯都注意到了。

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哈沃德在監獄裡的朋友們都為他打氣。他們開始從監獄圖書館的報紙上剪下與哈沃德案件有關的新聞剪報,並保留給他。隨著哈沃德的案件從一團混亂的垃圾科學訴訟,轉變成教科書等級的 DNA 平反案件,格林的報導刊登位置也越來越靠近頭版。當哈沃德的聲請在等待維吉尼亞州最高法院的決定時,他成了頭版新聞,而當 DNA 檢驗證明哈沃德是無辜的時候,他直接登上頭條。

圖/unsplash

既然已經在「聯合 DNA 索引系統」找到符合者了,但凡有一點基本的正當程序概念,都會覺得繼續監禁哈沃德是不可接受的。他顯然是無辜的。任何殘存的反對意見都消失無蹤了。

總檢察長在一場匆忙召開的新聞發布會上,公開承認哈沃德是無罪的,並要求該州高等法院盡速對其聲請做出裁決。維吉尼亞州最高法院在第二天就宣布基思.哈沃德是一個無辜的人。

——本文摘自《法庭上的偽科學》,2023 年 12 月,出版,未經同意請勿轉載。

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原文注釋

  1. Bill McKelway, “From the Archives: How the 1984 Escape from Virginia’s Death Row Happened,” Richmond Times-Dispatch, May 30, 2009,瀏覽日期二○二一年七月五日,richmond.com/from-the-archives/from-the-archives-how-the-1984-escapefrom-virginias-death-row-happened/article_19ea1684-9af2-5d24-86ab-5875eaf2068c.html。 ↩︎
  2. Prison Policy Initiative, Virginia profile,瀏覽日期二○二一年七月五日,www.prisonpolicy.org/profiles/VA.html。 ↩︎
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