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犯罪鑑識夠不夠科學?

科景_96
・2011/02/10 ・2028字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 544 ・八年級

Original publish date:May 21, 2009

編輯 螢火蟲 報導

 

一份由美國國家科學院委員會(National Academy of Sciences)所提出的報告,發現在美國由刑事鑑定實驗室(crime laboratories)所進行的工作有許多嚴重的問題。刑事鑑定實驗室工作量太大了,給調查員和技術人員的資格鑑定課程又很少,而且整個領域本身就處於一個缺乏監督的狀態。有許多鑑識的規則,包括指紋、咬痕、撬桿所留下的條紋和凹痕,或是槍械擊發機制的分析,並不是基於嚴密而且經過同儕評論的研究,甚至根本從來不曾被科學嚴格地驗證過,可是這卻是經典科學的品質證明。

專家小組說,現在是讓鑑定科學更科學一點的時候了。

雖然有一些鑑識專家不認同,但是許多的專家確認同報告的說法。而同時也有一些科學家正在努力進行相關的研究以改善這個領域的現況。紐約市立大學鑑識科學系系主任Lawrence Kobilinsky說,這份報告說的是我們已經講了很久的事情,在鑑識方面有太多的領域需要被改進。

並不是說在鑑識科學領域沒有任何的研究,但是過去幾年以來,這些研究都是由刑事鑑定實驗室自己完成的,而並沒有通過科學界的嚴格檢驗。許多的鑑識結果都在法庭上被質疑,可是法庭並不是驗證任何科學資訊的地方。

有一些科學家正在努力進行相關的研究以改善這個領域的現況。他們研究人類的決策模式來改善軟體,如此一來便可以改善鑑識科學最重要的部份,也就是辨識和比較模式的能力。此外也有許多鑑識的研究因為科技以及技術的進步而改進。這些研究造成很大的突破,也許可以在下一季的“C.S.I.”影集看得到,例如一種從雜貨店袋子或其他很不可能的來源取得指紋的技術,或是能夠分析最細微證據的設備。

不過Kobilinsky認為這些改善很有幫助,但是並沒有解決最基礎的問題。情況最理想的鑑識證據是DNA,DNA分析來自於生物科學,而且有很多時間和金錢已經投入這個領域,因而累積了許多經過同儕評論過的研究。所以當一個DNA專家在法庭上作證說這個樣本的確有很高的機率來自於嫌犯,那麼這個宣稱的確是以科學作為基礎的。DNA被當作證據來分析有相當的優勢。因為DNA特別的構造,所以能夠被數位化。所以科學家們能夠同意多少程度的DNA差異,可以由電腦計算出相對的機率。

可是指紋就複雜多了,有很多不一樣的方式可以選擇當作特徵並且進行比對,一個模糊的指紋可能只有幾個紋路或點可以用來作比對,可是一個清晰而完整的指紋卻有非常多可供比對的特徵。還有其他的狀況都會影響指紋,例如發現指紋的材質是什麼,以及指紋按壓的壓力大小。

紐約州立大學水牛城分校Sargur N. Srihari是一個模式鑑識專家,目前正試著量化不確定性。他的團隊過去作過很多研究,幫郵局發展出一套系統可以辨識信封上手寫的地址,而目前他正使用指紋的幾個資料庫來計算兩個指紋之間的相關性。很多指紋的特徵都是由X和Y座標來表示,而一些指紋上的特徵可以被定位出來而形成方向和角度。一個指紋可以有40個以上的比對特徵。Srihari使用一些相對來說比較小的資料庫,包括一組相當小的指紋資料庫,裡面包含了幾十對雙胞胎的指紋,這可以讓配對成功率更高,然後把這些結果應用在改良數學比對的工具上,如此一來在大一點的資料庫進行比對時就會比較正確。Srihari說,這不是一件容易的事情,他們的目標不是要取得絕對的確認,而是提高確認的機率,而這在法律的訴訟過程中已經非常有用了。

而其他的研究者則有他們各自的資料庫。紐約市立大學的助理教授Nicholas D. K. Petraco則正在研究顯微工具痕跡,像是一個竊賊翹開窗護而使用的螺絲起子。以往都假設沒有兩隻螺絲起子可以有相同形式的痕跡,但是這個假設卻從來不曾被證明過。所以Petraco就系統劃地在臘或是其他的材質上留下痕跡,然後用實體顯微鏡拍攝影像並且對細節進行量化,把資料建立成一個資料庫,如此一來就能夠逐漸瞭解一種痕跡符合一個特定工具的機率有多少。

這樣的工作往往很花時間,不過好消息是資料永遠在那裡。因此隨著軟體的改良,鑑識的機率就會被提高,而演算法和資料的比對方法也隨著時間不斷在演化。但是有的證據不可能去發展出一套有效的資料庫,例如咬痕資料的分析。鑑識牙醫學者Ira Titunik就說,使用一隻螺絲起子很單純而且簡單,但是咬這個動作牽涉到很多牙齒,因此總有其他的因素,包括皮膚的狀況等等,都會造成咬痕的差異,因此就很難對鑑識的可信度進行量化。

還有少數的研究者在研究誤差怎麼影響到鑑識的分析。美國國家標準與技術研究院最近建立了一套指紋的工作團隊,包括統計學家、心理學家和其他領域的專家,試圖瞭解造成人為誤差的詳情。研究顯示當進行鑑定工作的時候,指紋辨識人員可以被他們已經知道的內容所影響。在一個實驗裡面,他發現同一個鑑識人員可以下不同的結論。

鑑識專家說研究有其必要,但這並不意味著像是指紋分析這種鑑識規則就不能使用。專家們不懷疑指紋證據和槍械證據,尤其一旦經過研究的過程,這些證據將更被信賴,而且也更好。而Kobilinsky也認為人們不應該就直接下結論,認為鑑識科學是不好的科學。

鑑識科學不是垃圾,但是這不代表這個領域就不需要被改進。

 

參考來源:

相關連結:

 

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科景_96
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Sciscape成立於1999年4月,為一非營利的專業科學新聞網站。

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鑑識故事系列:德國免費電玩,邀玩家扮法醫
胡中行_96
・2023/03/20 ・1664字 ・閱讀時間約 3 分鐘

本系列以往藉由講解真實案件,來分享鑑識科學;這篇則摘要免費電玩的虛構情境,鼓勵讀者親自體驗辦案。2023 年 1 月的《國際法醫期刊》(International Journal of Legal Medicine),介紹了一款德國漢堡開放線上大學(Hamburg Open Online University)的遊戲,名叫「Adventure Legal Medicine」(非官方中譯:法醫歷險)。論文詳述開發過程與教學功能,還強調玩家不管有無醫學知識,皆能輕易上手。[1]

=========微劇情,防雷線=========

想避開遊戲情境簡介的讀者,請跳過圖片後的第一段,謝謝。

電玩《Adventure Legal Medicine》的繪畫風格。圖/參考資料 1,Figure 1(CC BY 4.0)

情境設定

依照學習的領域,此遊戲有下列 5 個故事情境,可供選擇:

  1. 估計死亡時間(time of death estimation):有人死在公寓裡。玩家必須選取正確的驗屍工具,例如:直腸體溫計(rectal thermometer)或神經反射錘(reflex hammer),來推估死亡時間。[1, 2]
  2. 體外驗屍檢查(external post-mortem examination):河岸上死者的某些身體部位,藏有非自然死亡的線索。[1]像是顱骨和手肘擦傷等,都有待玩家一探究竟。[2]
  3. 鑑識人類學(forensic anthropology):森林裡,散落著人類骨骸。觀察並測量骨頭,以推估年紀、性別和身高。將結果拿去跟失蹤人口的檔案比對,玩家或許就能找出死者的身份。[1]
  4. DNA親子鑑定(DNA analysis/paternity test):不知從哪迸出 4 個人,想繼承情境 2 那名死者的巨額財產。[1]玩家得從唾液樣本,分析他們的 DNA,判斷誰才是真有血親關係的子嗣。[1, 2]
  5. 解剖、酒精與藥物(autopsy/alcohol and drug influence):玩家幫車禍死者體外驗屍;解剖以檢查器官;並進行毒物學分析。最後,判讀以上檢查所得的結果。[1]

開發過程

這個遊戲是鑑識病理學家、鑑識人類學家、心理學家、醫科學生、遊戲工程師和插畫藝術家,共同合作的結晶。類似於商業開發的線上遊戲,產品正式釋出之前,得先找人來封閉測試。2 名分別為 25 和 49 歲的男性;以及 21、25 與 54 歲的 3 名女性,率先嘗試情境 1 和 2 的前期測試版。研發團隊根據他們的感想與建議,改進遊戲,並設計情境 3。接著,請 40 名醫學系的學生,操作情境 1 至 3 的測試版。另外,其他不同教育程度的學生,作為一般大眾的樣本,也受邀試玩。最終統合大家的評論後,團隊設計出情境 4 和 5 的遊戲。[1]

嚴肅遊戲

德國研發團隊將產品定位成「嚴肅遊戲」(serious game),以教學而非娛樂為主要目的,而且在視覺上多採灰階,來保持中性。[1]筆者試玩了一小部份,又觀賞攻略影片,覺得繪圖和音效雖不華麗,但頗為用心。由於遊戲全程都有電子版的課本唾手可得,玩家本身無須具備專業知識。每個階段結束後,還能透過小測驗,了解學習成效。對相關科系而言,也可用於輔助教學或自學。從 2020 年 1 月在 Google Play 上架以來,有數千人下載,並獲得平均 4.5 星的評價;可惜不曉得線上網頁版的使用人次。[1]下面是此遊戲的基本資料、連結與攻略,歡迎讀者分享闖關心得。

Adventure Legal Medicine

  • 名稱:Adventure Legal Medicine[1](英文別名:Forensic Medicine Adventure;德文名稱:Abenteuer Rechtsmedizin)[2]
  • 對象:醫學相關科系的學生及一般愛好者。[1]
  • 語言:英文和德文。[1]英文版的故事敘述,用字不難;但基於辦案的情境,勢必會出現骨骼、基因等,鑑識科學常見的專有名詞。
  • 行動裝置版:僅支援Android系統的平板電腦和手機;沒有 iOS 的版本。請點超連結下載,或上Google Play搜尋「Abenteuer Rechtsmedizin」。[1]
  • 線上網頁版http://elearning.uke.de/HOOU/RechtsmedizinSeriousGame/ (完全載入後,可以按下方代表德文的「DE」,將語言改為英文「EN」。)[1]
電玩《Adventure Legal Medicine》英文版,前 4 個情境的攻略。影/參考資料 2

  

參考資料

  1. Anders S, Steen A, Müller T, et al. (2023) ‘Adventure Legal Medicine: a free online serious game for supplementary use in undergraduate medical education’. International Journal of Legal Medicine, 137, 545–549.
  2. SLY MobileGaming (15 JAN 2021) ‘Forensic Medicine Adventure Abenteuer Rechtsmedizin | Point and Click Game Walkthrough’. YouTube.
胡中行_96
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鑑識故事系列:Lucia de Berk 值班死幾人?荷蘭護理冤案
胡中行_96
・2023/02/27 ・2983字 ・閱讀時間約 6 分鐘

國民法官生存指南:用足夠的智識面對法庭裡的一切。

前言:本文為鑑識系列中,罕見提及統計學的故事。不過,繁複的計算過程全部省略,僅討論統計概念和辦案原理。請害怕數學的讀者放心。

護理人員 Lucia de Berk。圖/Carole Edrich on Wikimedia Commons(CC BY-SA 3.0)

荷蘭護理人員 Lucia de Berk,長年於海牙茱莉安娜兒童醫院(Juliana Kinderziekenhuis)的 1 個病房,與紅十字醫院(Rode Kruis Ziekenhuis)的 2 個病房工作。2001 年 12 月,她因謀殺罪嫌被捕。[1]

超幾何分佈

警方起先偵辦 2 名住院病患的死因,發現是中毒身亡;後來連帶調查 1997 至 2001 年間,幾家醫院可能的謀殺案件,於是找上了她。[2]在法庭上,司法心理學家 Henk Elffers 用機率的概念,證明 Lucia de Berk 有罪。簡單來說,就是計算嫌犯現身出事班次的機率。他採取的統計方法,叫做超幾何分佈(又稱「超幾何分配」;hypergeometric distribution)。[1]

超幾何分佈適合用在從一個母數中,隨機抽取樣本,不再放回的情形。例如:袋子裝有 N 顆球,其中 L 顆為紅球。一把抓出 n 顆球,不特別挑選的話,紅球碰巧被抓到的機率為 X。[3, 4]以此類推,在此案被調查的時間範圍內,病房總共有 N 個班次,其中 Lucia de Berk 值了 L 班,而有醫療事故的班次共 n 個。如果不刻意安排,則她正好出現在事故班次的機率為 X。[1]公式介紹。[4]

此處實際帶入數據後得到的答案,說明 Lucia de Berk 理論上應該只有 3 億 4 千 2 百萬分之一(X = 1 / 3.42 x 108)的機率,會剛好在醫療事故發生的班次值班。因此,法庭認定她的頻繁出現(> 1 / 3.42 x 108),絕非巧合。[1, 2, 5, 6]2003 年,Lucia de Berk因 7 起謀殺和 3 次殺人未遂,[2]被判終身監禁。[5]

茱利安納兒童醫院(Juliana Kinderziekenhuis)外觀。圖/Joris on Wikimedia Commons(CC BY-SA 3.0)
紅十字醫院(Rode Kruis Ziekenhuis)已於 2021 年關閉。圖/1Veertje on Wikimedia Commons(CC BY-SA 4.0)。

統計謬誤

當時有位醫師任職於 Lucia de Berk 待過的一家醫院。他的女性姻親 Metta de Noo-Derksen 醫師,以及 Metta 的兄弟 Ton Derksen 教授,都覺得事有蹊蹺。[7]Metta 和 Ton 檢視死者的病歷紀錄,並指出部份醫療事故的類型和事發時間,與判決所用的數據對不起來因為後者大半仰賴記憶,他們甚至發現有些遭指控的班次,Lucia de Berk 其實不在現場。然而,光是這些校正,還不足以推翻判決。[1, 7]

所幸出生於英國的荷蘭萊頓大學(Universiteit Leiden)統計學榮譽教授 Richard Gill,也伸出援手。[2]在協助此案的多年後,他的團隊發表了一篇論文,解釋不該使用超幾何分佈的理由,例如:[1]

  1. 護理人員不可互換:所有受訪醫師都說,護理人員可以相互替換;但是護理人員覺得,他們無法取代彼此。由於各別的個性與行事風格迥異,他們對病患的影響也不同。[1]
  2. 醫療事故通報機率:既然每個護理人員都有自己的個性,他們判定某事件為醫療事故,並且通報醫師的機率也不一樣。[1]畢竟醫院的通報規定是一回事;符合標準與否,都由護理人員判斷。比方說,有個病患每次緊張,血壓就破表。那就讓他坐著冷靜會兒,再登記第二次測量的正常結果即可。不過,難免會有菜鳥護士量一次就嚇到通報,分明給病房添亂。
  3. 班次與季節事故率:夜間與週末只剩護理人員和少數待命的醫師;季節性的特定病例增減;以及病患的生理時鐘等,都會影響出事的機率。[1]
  4. 護理排班並不平均:護理人員的班次安排,理想上會有帶狀的規律。可能連續幾天都是白班,接著是幾個小夜班之類的,[1]比較方便調整作息。此外,護理人員的資歷和個性,通常也會被納入考量。[1]以免某個班次全是資深人員;但另個班次緊急事故發生時,卻只剩不會臨機應變的新手。在這樣的排班原則下,如果單看某個時期的班表,每個人所輪到的各類班次總數,應該不會完全相同。
  5. 出院政策曾經改變:茱莉安娜兒童醫院在案發期間,曾經針對確定救不活的小病患,是否該在家中或病房離世,做過政策上的調整。帳面上來說,算在病房裡的事故量絕對會有變化。[1]

總之,太多因素會影響護理排班,或是干擾醫療事故的通報率,因此不能過度簡化成抽取紅球那樣的隨機概念。更嚴重的是,Henk Elffers 在計算過程中,分開處理 3 個病房的機率,然後再相乘。Richard Gill 的團隊強調,這樣會造成在多處上班的護理人員,比只為一處服務者,看起來有較高的嫌疑。[1]

帕松分佈

因應這種情境,Richard Gill 教授建議採用帕松分佈(又譯「布阿松分配」;Poisson distribution),[1]一種描述特定時間內,事件發生率的統計模型。[8]有別於先前的計算方法,在這裡事故傾向(accident proneness),以及整體排班狀況等變因,都納入了考量。前者採計護理人員通報醫療事故的意願強度;後者則為輪班的總次數。這個模型通常是拿來推估非尖峰時段的來電、大城市的火災等,也適用於 Lucia de Berk 的案子。[1](深入瞭解公式計算(p. 4 – 6)。[1, 8]

雖然此模型的細節複雜,統計學家得大費周章解釋給法官聽,但是考慮的條件比較趨近真實。倘若套用原始判決的數據,這個計算最後的答案是 0.0206161,意即醫療事故本來就有 49 分之 1 的機率,會與 Lucia de Berk 的班次重疊。如果帶入 Mettade Noo-Derksen 和 Ton Derksen 校正過的數據,機率更高達 9 分之 1。[1, 9]換句話說,她單純是倒楣出現在那裡,就被當作連續殺人犯。[6]

其他證據與翻案

大相逕庭的計算結果,顯示出選擇正確統計模型的重要性。然而,最不合理的,是以機率作為判決的主要根據。就謀殺案件來說,怎能不忠於病歷或驗屍報告?Richard Gill 教授接受美國犯罪學講師 Jon Robins 的訪問時,表示後來由醫師和毒物學家組成的獨立團隊,被允許瀏覽當初沒送上法庭的關鍵資料。[2]他們發現原本被視為受害者的病患,根本都喪命於自然死因。[2, 6]

在各方人士的協助下,Lucia de Berk 還是歷經兩次上訴失敗。[6]她曾於 2008 年,被允許在家等候重審結果。[1]但直到 2010 年 4 月,司法才還她清白。[7]Ton Derksen 認為,在荷蘭像這樣誤判的案件,約佔總判決數的 4 至 11%,也就是每年 1,000 人左右。不過,2006 到 2016 年間被判刑的 2 萬 3 千人裡,只有 5 個上訴到最高法院,而且僅 Lucia de Berk 的案子得以平反。[10]

Lucia de Berk 冤案改編電影的海報。圖/電影《Lucia de B.》(2014) on IMDB

  

參考資料

  1. Gill RD, Groeneboom P, de Jong P. (2018) ‘Elementary Statistics on Trial—The Case of Lucia de Berk’. Chance 31, 4, pp. 9-15.
  2. Robins J. (10 APR 2020) ‘Ben Geen: Statisticians back former nurse’s in last chance to clear name’. The Justice Gap.
  3. 超幾何分佈」國立高雄大學統計學研究所(Accessed on 03 FEB 2023)
  4. 李柏堅(06 FEB 2015)「超幾何分配CUSTCourses on YouTube.
  5. Sims J. (24 FEB 2022) ‘Are We in the Midst of a Data Illiteracy Epidemic?’. Inside Hook.
  6. Schneps L, Colmez C. (26 MAR 2013) ‘Justice Flunks Math’. The New York Times.
  7. Alexander R. (28 APR 2013) ‘Amanda Knox and bad maths in court’. BBC News.
  8. 李伯堅(04 FEB 2015)「布阿松分配」CUSTCourses on YouTube.
  9. Wilson D. (13 DEC 2022) ‘Red flag to be wary of when hunting a killer nurse’. The Herald, Scotland.
  10. One in nine criminals may have been wrongly convicted – research’. (21 NOV 2016) Dutch News.
胡中行_96
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本地工作者暢談科學時代的人文發展:哲學、專才培訓與大眾教育
臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會_96
・2023/02/01 ・5061字 ・閱讀時間約 10 分鐘

  • 撰文/詹遠至|臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會助理、臺灣大學哲學系碩士生
  • 校對/陳樂知|臺灣大學哲學系副教授、臺大傳統與科學形上學研究中心執行長、臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會秘書長

我們所處的二十一世紀已是科學的時代,科學理論被視為宇宙的終極答案。在這個「科學至上」的時代,人文探求還如何可能?人文如何可以與科學攜手並進?以「人文」與「科學」之間的對話為主軸,臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會(LMPST Taiwan)於 2022 年 11 月 19 日在臺灣大學主辦了一場以《科學內外的人文可能》為題的論壇,邀請了國內哲學學者以及科學普及界的資深工作者擔任講者。

本活動主持人由鄭會穎教授(政治大學哲學系助理教授、政大現象學研究中心主任)擔任,受邀講者則包括陳竹亭教授(臺灣大學化學系名譽教授)、陳樂知教授(臺灣大學哲學系副教授、臺大傳統與科學形上學研究中心執行長、LMPST Taiwan 秘書長)、鄭國威先生(PanSci 泛科學知識長)與嚴如玉教授(陽明交通大學心智哲學研究所副教授兼所長)。

本論壇屬於 LMPST Taiwan 長期舉辦的《種種意識論壇》系列。除 LMPST Taiwan 以外,這一系列的論壇由政治大學現象學研究中心、清華大學實作哲學中心、臺灣大學哲學系、臺灣跨校意識社群、PHEDO 台灣高中哲學教育推廣學會、沃草公民學院共同合辦;贊助單位則為順奕有限公司。

《科學內外的人文可能》邀請了國內哲學學者,以及科學普及界的資深工作者擔任講者。圖/臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會 – LMPST Taiwan

科學為人文帶來危機?先論科學主義與自然主義

主持人鄭會穎教授點出了本論壇的核心議題後,陳樂知教授(臺灣大學哲學系副教授、臺大傳統與科學形上學研究中心執行長、LMPST Taiwan 秘書長)發表了他的觀點。

陳教授想要討論的是「就其理論本質而言,科學是否威脅人文」這個問題。陳教授首先談到一些人持有「科學主義(scientism)」的世界觀。科學主義認為,科學是唯一可以讓我們獲得知識的可靠方法。陳教授認為科學主義是一種自相矛盾的世界觀;原因在於科學主義本身並不是科學,並未被科學方法證明,它只是一個哲學理論。因此,科學主義身為一個哲學理論,它本身就是自己會排斥的對象。

回到核心問題,科學是否帶來了人文危機?陳教授的答案是否定的。他認為科學所帶來的其實不是科學主義,而是「自然主義(naturalism)」。自然主義認為,這個世界最根本、基礎的組成,就是自然科學理論認為存在的那些事物,例如粒子、力場、化學反應等。

陳教授認為科學所帶來的自然主義是現代世界觀的基礎;即使一些特定人士因為宗教背景等理由而不同意自然主義,其實也應該要同意例外情況相當有限。如果我們接受「自然主義」,而非「科學主義」,那麼科學本身根本就不會帶來人文危機。這是因為,自然主義只認為世界最根本的組成是科學所談論的事物,但是它並不認為我們只能透過科學方法來認識這些事物。

「就其理論本質而言,科學是否威脅人文?」。圖/臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會 – LMPST Taiwan

事實上,從科學世界觀的角度來說,人類也是自然的一員。人類作為一種自然生命體,出於其演化而來的結構,與生俱來就有各種世界互動、認識世界的方式,不限於科學方法。就此而言,人類會發展出的人文也是一種自然現象。因此,雖然人類後來發展出了「科學方法」這種較為優化的認識途徑,我們依然不能否定「人文方法」也是一種認識世界的可靠方法。

接著,陳教授提及羅素(Bertrand Russell)對「熟知知識(knowledge by acquaintance)」以及「描述知識(knowledge by description)」的區分。熟知知識指的是我們透過直接的感受、互動與掌握所獲得的知識,描述知識則是理論性的知識。

陳教授認為熟知知識與描述知識不可被截然二分,兩者之間是程度上的差別。而人文學門的一些觀念就較為接近熟知知識,因為它們重視同理及感受。雖然如此,這一切都符合腦神經科學的描述,人文仍然是自然現象。另一方面,人文因此仍然是科學可以研究的對象,也需要科學的補充。人文學門自己也必須要了解,自己所研究的熟知知識其實也是自然現象,有其組成基礎與運作原理。

因此,科學可以幫助人文把熟知知識轉換為更精確的描述知識,並且為人文提供更精密的研究方法,以及協助其排除錯誤,比如排除人類先天認知系統的偏誤、漏洞等等。總結來說,科學與人文其實研究的是同一個自然界;科學非但不應帶來人文危機,還可以幫助人文研究走得更加長遠。

跨科際合作的需求,兼論「人類世」中的人文與科學走向

不同於陳樂知教授從哲學觀點出發,陳竹亭教授(臺灣大學化學系名譽教授)帶來的是他在教育方面的經驗。首先,陳教授介紹了他為台灣教育部主持的「科學人文跨科際人才培育計畫」,簡稱「SHS(Society-Humanities-Science)計畫」。

由於現代社會中的問題包含人文以及科學的面向,因此 SHS 計畫的主軸在於推動「跨科際教育(trans-disciplinary education)」。以往的教育先是學科主義,然後衍生出「多領域(multi-disciplinary)」或是「跨領域(inter-disciplinary)」,也就是由各學科各自探究共同問題,或是由兩個學科進行合作。

跨科際教育則有所不同,它以「真實世界的共同問題」為核心,直接打破學科之間的界線。只要是對解決真實世界的問題有幫助的知識,參與的學科,甚至政府、產業、民間的 NPO 或利害關係人都擔責分工合作進行知識生產、解決問題。

SHS 計畫的主軸在於推動「跨科際教育」。圖/臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會 – LMPST Taiwan

由於現代社會中的問題愈趨複雜、多元,且多樣,社會對科學界的要求也跟以往有所不同。科學家開始被要求具備社會意識及社會參與的能力,還有溝通與對話的能力;這些能力都是傳統的科學界非常缺乏的。有鑑於此,陳教授所主持的 SHS 計畫積極推動「問題導向的學習」、「系統思考」、以及「實用方法論上的創新」。他也提到,SHS 計畫的推動非常有賴於大學對本身社會角色的自覺與復興。

陳教授參與的另一個國科會計畫是「以社會需求為核心的跨領域研究計畫」。與 SHS 計畫相同,這個計畫也非常重視跨科際教育,並且認知到單靠科學知識無法解決真實世界的複雜問題。

那麼,人文究竟該扮演什麼樣的角色呢?陳教授討論到他撰寫的新書《丈量人類世》中的「人類世(anthropocene)」這個概念。「人類世」指的是一個新的地質紀元。在工業革命之後,人類文明成為影響地球環境與生態變遷的關鍵角色。因此,部分學者認為地球已經進入「人類世」這個地質紀元。

在人類世中,全球有非常多的變遷趨勢,其中一個就是:科學發展帶動理性價值的昂揚,其他的人性價值卻被輕忽。陳教授說,我們培養出了許多「職業科學家」。可是,在科技急速發展的同時,人類的科技文明卻缺乏方向感:我們正面臨物質文明與精神文明之間極大的不均衡。總而言之,他認為「人類的智能尚未學會如何掌舵文明巨輪的方向」。

最後,針對人文與科學應該要如何在人類世中發展,陳教授提出了他本人的看法。首先,科學研究的同儕審核程序需要人文專業學者的投入,也就是科學家不能閉門造車。再來,婦女應該要積極加入科學與科技事業的陣容,因為科學發展不能只由男性思維主導。

最後,未來教育的趨勢必須往跨科際的方向邁進,也就是人文與科學必須並重。如此一來,陳教授強調:「人文的啟發價值和社會重大需求必須挺身而出,為人類文明的永續承擔文明指南針的角色,與科學共同尋求世紀困境的解方。」

「科學實作哲學」帶來人文與科學的合作新可能

繼陳竹亭教授分享了跨科際教育發展的大方向後,嚴如玉教授(陽明交通大學心智哲學研究所副教授兼所長)則分享了她在科學人文互動的個案經驗。嚴教授身為一個哲學學者,卻在因緣際會下,走上了不同於普通學者每天關在辦公室做研究的路。她為了提升生醫背景的學生對哲學的興趣,也為了把哲學帶到課堂之外,推動了青銀共學。

嚴教授推動青銀共學,提升學生對哲學的興趣,也將哲學帶到課堂之外。圖/臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會 – LMPST Taiwan

嚴教授把社區中的長輩們請到大學的哲學課堂上,與大學生一起進行小組報告。這些生醫背景的學生們未來大多會從醫;因此,對未來將要在醫療院所工作的他們來說,與長輩互動是很好的練習。

嚴教授也針對與學生們未來在醫療場域會遇到的一些價值性思考,與哲學作出連結,讓學生們學習哲學能夠學以致用,對醫療過程有所幫助。舉例來說,她會帶領學生討論如何面對死亡、以及照護倫理等哲學議題。她認為,在學生未來的臨床工作上,這些哲學議題將派得上用場。

除了青銀共學外,嚴教授還以非常不同於傳統學者的方式,進行她個人的哲學研究。傳統哲學學者往往是埋首於書堆中,發展自己的理論;她則是親自到醫療院所中進行田野調查,去訪問醫生、護理師等第一線的人員。藉由直接了解醫療工作者在實作上遇到的困難,她試圖讓哲學能夠真正被實用。

嚴教授說,這樣的研究方法被稱為「科學實作哲學」。科學實作哲學作為一種研究方法,其實不單單適用於人文學門,也同樣適用於科學。非常理論性、艱深的基礎科學如果能夠走出象牙塔,了解社會的真實需求,便有機會與人文接軌。因此,不論是科學或人文學門,若研究者可以調整研究方法,從研究對象在實作上的細節出發,再轉而調整自己的理論,那麼科學與人文的互動、合作並非不可能。

科學素養對現代社會的重要性

最後進行分享的是科普媒體《PanSci 泛科學》的知識長鄭國威先生。鄭知識長首先釐清了「人文」的定義:他認為,「人文主義」認為人類可以靠自身的能力認識這個世界,而「人文學科」正是培養這種能力的學科。從這個定義來看,人文與科學根本就不是分開的;畢竟科學也是人類靠自身能力認識世界的方式之一。

鄭知識長提到,台灣的學生在國際學生能力評量計畫(PISA)中表現非常優異,世界排名名列前茅。然而,台灣的學生卻普遍缺乏自信,在失敗時容易產生自我質疑。

鄭知識長指出,台灣學生普遍缺乏自信,在失敗時容易產生自我質疑。圖/臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會 – LMPST Taiwan

在學習的過程中,我們大致可以把人分為兩種:具有「定型心態」與具有「成長心態」的人。前者只重視結果、學習態度較消極,且容易受挫折打擊;後者則重視過程、學習態度較積極,且勇於面對挑戰。鄭知識長指出,具有定型心態的台灣學生似乎占多數。

鄭知識長在高中時也面臨相同的困境,他那時非常厭惡數學和理化,完全沒有學習他們的熱忱。他後來發現不止他是如此,有許多人也在學生階段就放棄了對科學的學習;這對台灣社會是個嚴重的現象。舉例來說,公投的題目許多都牽涉科學知識,放棄學習科學的公民要如何在這種公投中作出正確的判斷?這樣的考量促使他後來創辦 PanSci 泛科學。

鄭知識長認為,獲得成長心態最簡單的方式就是學會科學原則與方法,也就是用科學方法來面對日常生活中遇到的問題。而培養科學素養則需要承認自己對許多事的無知,且需要身處一個好的素養集體之中。最後,鄭知識長勉勵大家一起培養出「科學思辨力」,為本次的論壇畫下一個強而有力的句點。

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臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會(The Taiwan Association for Logic, Methodology and Philosophy of Science and Technology, LMPST Taiwan)為國內非營利法人團體,主要幹部均為國內教授或研究員。本會以促進科學型的哲學研究為宗旨,工作包括國內專業學術工作、跨領域學科交流及哲學普及推廣。