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[BM]有暴力傾向?怪你自己太難生!

鄭國威 Portnoy_96
・2010/11/04 ・122字 ・閱讀時間少於 1 分鐘

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BBC報導,北京大學研究人員在中國浙江跟江蘇進行大規模調查,發現分娩過程中的困難造成嬰兒皮質醇分泌量偏高,而「皮質醇濃度與兒童心理病一向存在關聯」,劉建蒙指出。

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鄭國威 Portnoy_96
247 篇文章 ・ 721 位粉絲
是那種小時候很喜歡看科學讀物,以為自己會成為科學家,但是長大之後因為數理太爛,所以早早放棄科學夢的無數人其中之一。怎知長大後竟然因為諸般因由而重拾科學,與夥伴共同創立泛科學。現為泛科知識公司的知識長。

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AI 是理科「主場」? AI 也可以成為文科人的助力!
研之有物│中央研究院_96
・2022/08/13 ・5646字 ・閱讀時間約 11 分鐘

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本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪撰文/田偲妤
  • 美術設計/蔡宛潔

AI 的誕生,文理缺一不可

人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱 AI)在 21 世紀的今日已大量運用在生活當中,近期掀起熱議的聊天機器人 LaMDA、特斯拉自駕系統、AI 算圖生成藝術品等,都是 AI 技術的應用。多數 AI 的研發秉持改善人類生活的人文思維,除了仰賴工程師的先進技術,更需要人文社會領域人才的加入。

中央研究院「研之有物」專訪院內人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員,帶大家釐清什麼是 AI?文科人與工程師合作時,需具備什麼基本 AI 知識?AI 如何應用在人文社會領域的工作當中?

中央研究院人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員。圖/研之有物

詩詞大對決:人與 AI 誰獲勝?

一場緊張刺激的詩詞對決在線上展開!人類代表是有「AI 界李白」稱號的蔡宗翰研究員,AI 代表則是能秒速成詩的北京清華九歌寫詩機器人,兩位以「人工智慧」、「類神經」為命題創作七言絕句,猜猜看以下兩首詩各是誰的創作?你比較喜歡哪一首詩呢?

猜猜哪首詩是 AI 做的?哪首詩是人類做的?圖/研之有物

答案揭曉!A 詩是蔡宗翰研究員的創作,B 詩是寫詩機器人的創作。細細賞讀可發覺,A 詩的內容充滿巧思,為了符合格律,將「類神經」改成「類審經」;詩中的「福落天赦」是「天赦福落」的倒裝,多念幾次會發現,原來是 Google 開發的機器學習開源軟體庫「Tensor Flow」的音譯;而「拍拓曲」則是 Facebook 開發的機器學習庫「Pytorch」的音譯,整首詩創意十足,充滿令人會心一笑的魅力!

相較之下,B 詩雖然有將「人工」兩字穿插引用在詩中,但整體內容並沒有呼應命題,只是在詩的既有框架內排列字句。這場人機詩詞對決明顯由人類獲勝!

由此可見,當前的 AI 缺乏創作所需的感受力與想像力,無法做出超越預先設定的創意行為。然而,在不久的將來,AI 是否會逐漸產生情感,演變成電影《A.I. 人工智慧》中渴望人類關愛的機器人?

AI 其實沒有想像中聰明?

近期有一則新聞「AI 有情感像 8 歲孩童?Google 工程師爆驚人對話遭停職」,讓 AI 是否已發展出「自我意識」再度成為眾人議論的焦點。蔡宗翰研究員表示:「當前的 AI 還是要看過資料、或是看過怎麼判讀資料,經過對應問題與答案的訓練才能夠運作。換而言之,AI 無法超越程式,做它沒看過的事情,更無法替人類主宰一切!

會產生 AI 可能發展出情感、甚至主宰人類命運的傳言,多半是因為我們對 AI 的訓練流程認識不足,也缺乏實際使用 AI 工具的經驗,因而對其懷抱戒慎恐懼的心態。這種狀況特別容易發生在文科人身上,更延伸到文科人與理科人的合作溝通上,因不了解彼此領域而產生誤會與衝突。如果文科人可以對 AI 的研發與應用有基本認識,不僅能讓跨領域的合作更加順利,還能在工作中應用 AI 解決許多棘手問題。

「職場上常遇到的狀況是,由於文科人不了解 AI 的訓練流程,因此對 AI 產生錯誤的期待,認為辛苦標注的上千筆資料,應該下個月就能看到成果,結果還是錯誤百出,準確率卡在 60、70% 而已。如果工程師又不肯解釋清楚,兩方就會陷入僵局,導致合作無疾而終。」蔡宗翰研究員分享多年的觀察與建議:

如果文科人了解基本的 AI 訓練流程,並在每個訓練階段協助分析:錯誤偏向哪些面向?AI 是否看過這方面資料?文科人就可以補充缺少的資料,讓 AI 再進行更完善的訓練。

史上最認真的學生:AI

認識 AI 的第一步,我們先從分辨什麼是 AI 做起。現在的數位工具五花八門,究竟什麼才是 AI 的應用?真正的 AI 有什麼樣的特徵?

基本上,有「預測」功能的才是 AI,你無法得知每次 AI 會做出什麼判斷。如果只是整合資料後視覺化呈現,而且人類手工操作就辦得到,那就不是 AI。

數位化到 AI 自動化作業的進程與舉例。圖/研之有物

蔡宗翰研究員以今日常見的語音辨識系統為例,大家可以試著對 Siri、Line 或 Google 上的語音辨識系統講一句話,你會發現自己無法事先知曉將產生什麼文字或回應,結果可能正是你想要的、也可能牛頭不對馬嘴。此現象點出 AI 與一般數位工具最明顯的不同:AI 無法百分之百正確!

因此,AI 的運作需建立在不斷訓練、測試與調整的基礎上,盡量維持 80、90% 的準確率。在整個製程中最重要的就是訓練階段,工程師彷彿化身老師,必須設計一套學習方法,提供有助學習的豐富教材。而 AI 則是史上最認真的學生,可以穩定、一字不漏、日以繼夜地學習所有課程。

AI 的學習方法主要分為「非監督式學習」、「監督式學習」。非監督式學習是將大批資料提供給 AI,讓其根據工程師所定義的資料相似度算法,逐漸學會將相似資料分在同一堆,再由人類檢視並標注每堆資料對應的類別,進而產生監督式學習所需的訓練資料。而監督式學習則是將大批「資料」和「答案」提供給 AI,讓其逐漸學會將任意資料對應到正確答案。

圖/研之有物

學習到一定階段後,工程師會出試題,測試 AI 的學習狀況,如果成績只有 60、70 分,AI 會針對答錯的地方調整自己的觀念,而工程師也應該與專門領域專家一起討論,想想是否需補充什麼教材,讓 AI 的準確率可以再往上提升。

就算 AI 最後通過測試、可以正式上場工作,也可能因為時事與技術的推陳出新,導致準確率下降。這時,AI 就要定時進修,針對使用者回報的錯誤進行修正,不斷補充新的學習內容,讓自己可以跟得上最新趨勢。

在了解 AI 的基本特徵與訓練流程後,蔡宗翰研究員建議:文科人可以看一些視覺化的操作影片,加深對訓練過程的認識,並實際參與檢視與標注資料的過程。現在網路上也有很多 playground,可以讓初學者練習怎麼訓練 AI,有了上述基本概念與實務經驗,就可以跟工程師溝通無礙了。

AI 能騙過人類,全靠「自然語言處理」

AI 的應用領域相當廣泛,而蔡宗翰研究員專精的是「自然語言處理」。問起當初想投入該領域的原因,他充滿自信地回答:因為自然語言處理是「AI 皇冠上的明珠」!這顆明珠開創 AI 發展的諸多可能性,可以快速讀過並分類所有資料,整理出能快速檢索的結構化內容,也可以如同真人般與人類溝通。

著名的「圖靈測試」(Turing Test)便證明了自然語言處理如何在 AI 智力提升上扮演關鍵角色。1950 年代,傳奇電腦科學家艾倫・圖靈(Alan Turing)設計了一個實驗,用來測試 AI 能否表現出與人類相當的智力水準。首先實驗者將 AI 架設好,並派一個人操作終端機,再找一個第三者來進行對話,判斷從終端機傳入的訊息是來自 AI 或真人,如果第三者無法判斷,代表 AI 通過測試。

圖靈測試:AI(A)與真人(B)同時傳訊息給第三者(C),如果 C 分不出訊息來自 A 或 B,代表 AI 通過實驗。圖/研之有物

換而言之,AI 必須擁有一定的智力,才可能成功騙過人類,讓人類不覺得自己在跟機器對話,而這有賴自然語言處理技術的精進。目前蔡宗翰的研究團隊有將自然語言處理應用在:人文研究文本分析、新聞真偽查核,更嘗試以合成語料訓練臺灣人專用的 AI 語言模型。

讓 AI 替你查資料,追溯文本的起源

目前幾乎所有正史、許多地方志都已經數位化,而大量數位化的經典更被主動分享到「Chinese Text Project」平台,讓 AI 自然語言處理有豐富的文本資料可以分析,包含一字不漏地快速閱讀大量文本,進一步畫出重點、分門別類、比較相似之處等功能,既節省整理文本的時間,更能橫跨大範圍的文本、時間、空間,擴展研究的多元可能性。

例如我們想了解經典傳說《白蛇傳》是怎麼形成的?就可以應用 AI 進行文本溯源。白蛇傳的故事起源於北宋,由鎮江、杭州一帶的說書人所創作,著有話本《西湖三塔記》流傳後世。直至明代馮夢龍的《警世通言》二十八卷〈白娘子永鎮雷峰塔〉,才讓流傳 600 年的故事大體成型。

我們可以透過「命名實體辨識技術」標記文本中的人名、地名、時間、職業、動植物等關鍵故事元素,接著用這批標記好的語料來訓練 BERT 等序列標注模型,以便將「文本向量化」,進而找出給定段落與其他文本的相似之處。

經過多種文本的比較之後發現,白蛇傳的原型可追溯自印度教的那伽蛇族故事,傳說那伽龍王的三女兒轉化成佛、輔佐觀世音,或許與白蛇誤食舍利成精的概念有所關連,推測印度神話應該是跟著海上絲路傳進鎮江與杭州等通商口岸。此外,故事的雛型可能早從唐代便開始醞釀,晚唐傳奇《博異志》便記載了白蛇化身美女誘惑男子的故事,而法海和尚、金山寺等關鍵人物與景點皆真實存在,金山寺最初就是由唐宣宗時期的高僧法海所建。

白蛇傳中鎮壓白娘子的雷峰塔。最早為五代吳越王錢俶於 972 年建造,北宋宣和二年(1120 年)曾因戰亂倒塌,大致為故事雛形到元素齊全的時期。照片中雷峰塔為 21 世紀重建。圖/Wikimedia

在 AI 的協助之下,我們得以跨時空比較不同文本,了解說書人如何結合印度神話、唐代傳奇、在地的真人真事,創作出流傳千年的白蛇傳經典。

最困難的挑戰:AI 如何判斷假新聞

除了應用在人文研究文本分析,AI 也可以查核新聞真偽,這對假新聞氾濫的當代社會是一大福音,但對 AI 來說可能是最困難的挑戰!蔡宗翰研究員指出 AI 的弱點:

如果是答案和數據很清楚的問題,就比較好訓練 AI。如果問題很複雜、變數很多,對 AI 來說就會很困難!

困難點在於新聞資訊的對錯會變動,可能這個時空是對的,另一個時空卻是錯的。雖然坊間有一些以「監督式學習」、「文本分類法」訓練出的假新聞分類器,可輸入當前的新聞讓機器去判讀真假,但過一段時間可能會失準,因為新的資訊源源不絕出現。而且道高一尺、魔高一丈,當 AI 好不容易能分辨出假新聞,製造假新聞的人就會破解偵測,創造出 AI 沒看過的新模式,讓先前的努力功虧一簣。

因此,現在多應用「事實查核法」,原理是讓 AI 模仿人類查核事實的過程,尋找權威資料庫中有無類似的陳述,可用來支持新聞上描述的事件、主張與說法。目前英國劍橋大學為主的學者群、Facebook 與 Amazon 等業界研究人員已組成 FEVEROUS 團隊,致力於建立英文事實查核法模型所能運用的資源,並透過舉辦國際競賽,廣邀全球學者專家投入研究。

蔡宗翰教授團隊 2021 年參加 FEVEROUS 競賽勇奪全球第三、學術團隊第一後,也與合作夥伴事實查核中心及資策會討論,正著手建立中文事實查核法模型所需資源。預期在不久的將來,AI 就能幫讀者標出新聞中所有說法的資料來源,節省讀者查證新聞真偽的時間。

AI 的無限可能:專屬於你的療癒「杯麵」

想像與 AI 共存的未來,蔡宗翰研究員驚嘆於 AI 的學習能力,只要提供夠好、夠多的資料,幾乎都可以訓練到讓人驚訝的地步!圖/研之有物

AI 的未來充滿無限可能,不僅可以成為分類與查證資料的得力助手,還能照護並撫慰人類的心靈,這對邁入高齡化社會的臺灣來說格外重要!許多青壯年陷入三明治人(上有老、下有小要照顧)的困境,期待有像動畫《大英雄天團》的「杯麵」(Baymax)機器人出現,幫忙分擔家務、照顧家人,在身心勞累時給你一個溫暖的擁抱。

機器人陪伴高齡者已是現在進行式,新加坡南洋理工大學 Gauri Tulsulkar 教授等學者於 2021 年發表了一項部署在長照機構的機器人實驗。這名外表與人類相似的機器人叫「娜丁」(Nadine),由感知、處理、互動等三層架構組成,可以透過麥克風、3D和網路鏡頭感知用戶特徵、所處環境,並將上述資訊發送到處理層。處理層會依據感知層提供的資訊,連結該用戶先前與娜丁互動的記憶,讓互動層可以進行適當的對話、變化臉部表情、用手勢做出反應。

長照機構的高齡住戶多數因身心因素、長期缺乏聊天對象,或對陌生事物感到不安,常選擇靜默不語,需要照護者主動引導。因此,娜丁內建了注視追蹤模型,當偵測到住戶已長時間處於被動狀態,就會自動發起話題。

實驗發現,在娜丁進駐長照機構一段時間後,住戶有一半的天數會去找她互動,而娜丁偵測到的住戶情緒多為微笑和中性,其中有 8 位認知障礙住戶的溝通能力與心理狀態有明顯改善。

照護機器人娜丁的運作架構。圖/研之有物

至於未來的改進方向,研究團隊認為「語音辨識系統」仍有很大的改進空間,需要讓機器人能配合老年人緩慢且停頓較長的語速,音量也要能讓重聽者可以清楚聽見,並加強對方言與多語混雜的理解能力。

臺灣如要發展出能順暢溝通的機器人,首要任務就是要開發一套臺灣人專用的 AI 語言模型,包含華語、臺語、客語、原住民語及混合以上兩種語言的理解引擎。這需花費大量人力與經費蒐集各種語料、發展預訓練模型,期待政府能整合學界與業界的力量,降低各行各業導入 AI 相關語言服務的門檻。

或許 AI 無法發展出情感,但卻可以成為人類大腦的延伸,協助我們節省處理資料的時間,更可以心平氣和地回應人們的身心需求。與 AI 共存的未來即將來臨,如何讓自己的行事邏輯跟上 AI 時代,讓 AI 成為自己的助力,是值得你我關注的課題。

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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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為什麼中國還在靠封城?科興、國藥疫苗對 Omicron 還有用嗎?
Gigi
・2022/06/23 ・2343字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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圖/envato elements

最近,上海人剛結束兩個月足不出戶的痛苦生活,但⋯⋯咦?好像有些地方又封回去了?這到底是中國政府為了清零做得太過火,還是他們也「不得不封」,否則將帶來毀滅性的結果呢?

5 月,Nature Medicine 上刊登了一篇「中國的 SARS-CoV-2 Omicron 病毒株傳播模型」文章,這是一篇來自上海復旦大學公衛學院、美國印第安納大學(Indiana University)和美國國立衛生研究院(National Institutes of Health)的專家研究

科學家利用上海 Omicron 爆發初期的相關數據,建立了數學模型來預測。沒想到結果顯示,假如三月底的上海決定不封城,將可能出現 150 萬人死亡、1 億 1200 萬人染疫的情形!這跟中國主要施打的科興和國藥疫苗有關嗎?

究竟上海封城是否有效?封城的代價又是什麼?

先從兩年前的武漢封城說起

人與人的接觸交流是在人類社會中再平凡不過的事情,不過,可藉由空氣、飛沫傳播的 COVID-19 也就透過這樣的交流,流竄在不同人的身上。這百年一遇的疫情,就這樣降落在 2019 年底的武漢。

最早的武漢原始病毒株,R0 值在 2 到 4 之間,與流感病毒相近,症狀卻嚴重許多,致死率約在 2%。而在 2020 年 1 月 23 號,人口 1100 萬的中國湖北省會武漢市,當天進入全面封鎖,也就是「封城」;十天內,全城進行 PCR 篩檢,成就了中國「封城」加上「全面檢測」的清零黃金手段。

「封城」加上「全面檢測」組合拳

封城的用意是什麼?目的就是為了減少接觸者。「中斷病毒傳播路徑」這點在中國進行的非常嚴格,他們不僅在城市的出入口設置障礙,對外交通,飛機、火車全部停止,居家小區也都封鎖緊閉。

而搭配「封城」的另一個措施,就是大範圍的核酸——也就是 PCR 檢測。2020 年 5 月,武漢通過「十天大會戰」,就對 1100 萬人口進行了全員檢測。而這個嚴格謀求「動態清零」的措施,成功讓武漢在 76 天後,順利解封。

Omicron 來了,這招還有效嗎?

但兩年後 Omicron 來了,我們知道 Omicron R0 值大約在 10 左右,雖然傳染力強,但多數症狀較輕微,主要是上呼吸道感染症狀,侵入肺部機率降低,這樣的特性,讓它的中重症機率比先前肆虐的 Alpha 或是 Delta 來的低;加上各國疫苗接種覆蓋率逐步提升,多數國家也就改弦易轍,轉為「與病毒共存」的防疫政策。

而中國,就在此時,上海仍持續使用過往的組合拳:「封城」加上「全面檢測」,從 3 月 27 日開始,最初官方原先宣布僅實施 5 天的封城,最後持續了長達兩個月。

接下來,我們儘量以「中國的 SARS-CoV-2 Omicron 病毒株傳播模型」這篇科學期刊的論述,減少先入為主的政治觀點,單純利用研究中使用的模型,客觀來看封城這件事。

封城是否有效?代價是什麼?

科學家利用 3 月初上海 Omicron 爆發初期的相關數據,建立數學模型,來模擬預測若是採取封城手段,或是取消動態清零政策,對於 Omicron 疫情在整體社會的負擔會有什麼影響?內容包括病例數的增長預測、需要住院及重症的患者人數,或是死亡人數等等的預測數據。

圖/envato elements

而為了讓模型更接近現實,也必須考慮不同特定年齡的疫苗覆蓋率數據,以及針對不同的疫苗功效,造成的免疫效果做出調整,預測才更有效可信。

結論是研究預測,如果中國取消「動態清零」政策,在這波 Omicrion 疫情恐將面臨 150 萬人死亡以及 1 億 1200 萬人染疫的風險!為什麼?

研究發現,儘管 2022 年 4 月時,中國疫苗接種覆蓋率已超過 90%,但考量到中國主要施打的疫苗科興(Sinovac)和國藥(Sinopharm),雖能降低 Omicron 造成的重症和死亡率,但整體來說,疫苗誘導的免疫反應,並不足以防止 Omicron 流行。

科興疫苗。圖/SINOVAC 科興

此外,再加上模型也預測全中國疫情在未來 6 個月期間,特別在 5 月至 7 月時,可能掀起「Omicron 確診病例海嘯」,預計重症加護病房(ICU)的病床需求會高達 100 萬張,也就相當於中國現有 6.4 萬張病床的 15.6 倍,病床短缺的時期將持續約 44 天,並可能因此導致 155 萬人死亡。

研究人員也指出,中國仍有 5200 萬 60 歲以上的民眾未完整接種疫苗,這個族群估計死亡人數達 120 萬人,佔整體確診死亡人數的四分之三。

所以這篇研究,可能解釋以目前中國現狀,為何仍需要反其道而行:因為若是中國直接放棄動態清零政策,可能會面臨更大的問題。

疫情的盡頭是封城?還是自由?

圖/envato elements

疫情的盡頭是封城?還是自由? 坦白說沒有人能完全預測,相對於中國的嚴酷手段,2022 年 2 月英國首相強森在下議院發表談話時,宣布了「與新冠病毒(COVID-19)共同生活」的計劃。

在各種形勢變化下,人會有各式各樣的反應,有些人覺得已經準備好,認為被限縮的行動自由,比起染疫更嚴重,也有些人擔心這一切放的太快,深怕一發不可收拾。

畢竟人無法離群索居,每一個個人選擇的疊加都會影響疫情發展。透過了解 Omicron 感染機制、為何 Omicron 感染後症狀較輕,以及可能造成的後遺症,才不至於掉以輕心,認為症狀較輕就不會有 Long-Covid 的風險。充實相關知識後,選擇符合自身需求的做法,同時考量整個社會的最大價值,這一切都考驗著我們的集體智慧。

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以前沒有法醫怎麼驗屍?一窺古代官員的驗屍指南
研之有物│中央研究院_96
・2022/04/12 ・6403字 ・閱讀時間約 13 分鐘

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本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪撰文/莊崇暉
  • 美術設計/林洵安、蔡宛潔

清代驗屍制度和現代有什麼不同?

現代驗屍靠法醫,古代則是仰賴官員和仵作、穩婆的「合作」。但是你知道古人驗屍不是在小房間驗、仵作不用考證照、官員也要親自下海,照書核對嗎?中央研究院「研之有物」專訪院內近代史研究所助研究員謝歆哲,透過她的研究可以發現,清代驗屍知識所扮演的角色不完全等同當代法醫學,屍體檢驗學專書《洗冤錄》更是影響死因判定和罪刑輕重的重要知識依據!

圖片為道光 23 年《補註洗寃録集證》書中內容,(宋)宋慈原著,(淸)阮其新補注。圖/Wikipedia

《洗冤錄》:判斷死因的重要依據

「寶X!你知道嗎,古代人驗屍不是靠醫學,而是靠一本書來判定死因,甚至會影響辦案方向和判決結果……」。
「什麼!你說看書驗屍?不可能吧,哪本書這麼厲害,掌控生殺大權……」

看到這二句,腦中應該立刻浮現熟悉的談話節目風格和對話場景。雖然上述是虛構情境,但內容卻半點不假。這本書是《洗冤錄》,在傳統檢驗屍體過程中,此書不僅是判斷死因的重要依據,還可能影響罪刑輕重。繼續深究,更發現傳統驗屍中,判斷死因的人反而不是醫生,而可能是官員和仵作聯手根據《洗冤錄》得出的結論……。

中研院近史所謝歆哲助研究員平常最愛看犯罪推理的電視節目,或懸而未決的奇案追蹤報導。這與她的本職一點也不衝突,因為她的研究範疇正是從《洗冤錄》出發,從嫌疑人、官府、仵作及被害者的故事中抽絲剝繭,探看古代人如何理解和應用傳統屍體檢驗知識。

傳統驗屍知識其實與醫學沒有太大關係,與今日大眾認知的法醫學並不一樣。

中研院近史所謝歆哲助研究員,研究古代驗屍的知識史,透過她的研究可發現,古代驗屍與現代法醫制度大不同。照片是她在 2021 年近史所「主體客體模仿攝影計畫」中扮演現代法醫,飾演屍體的是同所的馬騰副研究員。圖/汪正翔、李品誼

《洗冤錄》的發展歷史

《洗冤錄》源自成書於 13 世紀的《洗冤集錄》,由南宋官員宋慈集結當時屍傷檢驗知識所著,也是世界上最早的一部檢驗屍體專書,記載驗屍方法、現場勘察、檢驗屍傷的法令及鑑定死傷判斷等內容。後世流傳不同版本,甚至各地官府也有可能使用不同版本,導致可能跨一個行政區,驗屍結果就完全不一樣。

我們目前所知的統一官方版直至 1742 年(清代)才由律例館編篡刊行。謝歆哲說,從《洗冤集錄》到《律例館校正洗冤錄》,驗屍知識及其思考模式基本上沒有典範轉移的巨大變動,國家官方地位的取得才是最具意義的變革。

不在衙門驗屍!公開場合見證驗屍過程

一件命案從偵察到審判相當耗時費神,從發現屍體、驗屍到審問必須經過層層環節。清代怎麼驗屍?和現代有什麼不一樣?讓我們繼續看下去。

從清代刑案紀錄中歸納出的大致通則是這樣:當發現有人死亡,死者家屬或證人通報地保、鄉約。地保、鄉約至官府通報命案,進入驗屍準備程序。官員帶仵作到屍所驗屍,仵作相驗時會報身長、性別、衣著、面色、有無生病、身體傷口形狀、顏色,傷口是否位於致命部位等。仵作根據觀察說明死因為何之後,官員會再次親驗,親驗無異後,返回衙門審問犯人及其他關係人。

從清代刑案紀錄中歸納出的驗屍流程說明。圖/研之有物

這還只是第一次驗屍,而且是比較理想、順暢的流程。清代規定人命案件的判決需經過層層審查,州縣一級審完再到府、省複審,最後才到中央。

每升一級,負責覆查的上司必須重新檢視命案偵辦報告中的各個環節,是否合情合理且合法。若審理結果和前一級相同,就會很順利;反之,若發現案情不單純,有時甚至必須重新驗屍,因此通常一二年以上的審理時間跑不掉。

清代驗屍跟當代不一樣,驗屍一定是在『屍所』,換言之,是屍體在的地方,可能在案發現場,也有可能是陳屍處。」謝歆哲說,很多古裝劇都會呈現官員或仵作在衙門的「驗屍室」裡驗屍,這是錯的。

清代的程序非常強調在屍所驗屍,甚至禁止「弔屍檢驗」(意即將屍體帶到他處檢驗)。同時,也十分強調涉案人、關係人和家屬一定要在場,一般大眾也可以圍觀。強調這點的目的在於使驗屍過程中,關於屍傷屍狀的觀察都能夠「公同一干人衆,質對明白」[註 1]

也就是說,一份驗屍報告的公信力,甚至說它的真實性,不單單建立在官方書籍裡的專門知識,以及操作此專門知識的人的權威上,而是需要民眾的在場眼同監督,認可官府的確按照官方手冊驗屍,才能圓滿。這是從驗屍地點的差異,衍伸出清代驗屍思維與現代的專家文化非常不同的所在。

清代驗屍思維與現代專家文化不同,不單是專業知識和權威,還需要涉案關係人與屍所現場民眾的監督與認可。

古代人面對死亡常常都是在街頭巷尾,並直接跟屍體接觸。相較於現代人辦理死亡時,相關從業人員的細緻分工以及一些程序上的規範,皆拉遠了生與死的距離。謝歆哲表示,「對於死亡跟有死傷的犯罪,現代與清代不一樣的地方就是把它物化了」,好像把這兩種人類生活中正常會發生的事件特意強調成特別的事物,這是現代特有的觀念。

另外,清代命案以鬥毆致死為大宗,因此在報案時,多數已經知道兇手是誰,甚至在報案時便已被拎去衙門,再加上報案呈文的格式要求對案情做概略的說詞,因此,當官府接獲報案時,已經有一個既有的案情敘事,有待官府驗證。

這種法律文化上的特色,直接影響到《洗冤錄》的知識內容,導致書中常常以屍體、傷口兩兩對比的結構呈現。

謝歆哲補充,《洗冤錄》在告訴讀者,什麼樣的死因會對應到什麼樣的傷狀時,很常是用二元對比的症狀來說明。例如,若為上吊自殺者,則脖子後的繩痕兩端不會交在一起。相反地若是被人勒死,這兩道繩痕會交在一起。「用兩個互為相反的表徵,去分別指向兩個相似但互斥的死因」,謝歆哲說道,如此可以讓官員很方便對照,並驗證報案人的說詞是真是假。

驗屍過程的「微專家」:仵作

驗屍過程中靈魂人物之一則是仵作。與現今社會地位較高的法醫相比,清代仵作的身份其實是賤民,其子孫都不能參加科考。

因為以前覺得接觸屍體這種事是相對不上流的」,謝歆哲說道。即使如此,仵作還是要接受官府考評。省長官會到各地抽驗仵作對《洗冤錄》是否熟習,沒有考過的仵作必須罰錢。「這份職業的考核不在於考試通過、拿到執照、入行,而是執業後接受抽驗。

仵作是驗屍過程中靈魂人物之一。圖/研之有物

至於仵作的意見會被視為「專家意見」嗎?謝歆哲說,官方《洗冤錄》、仵作跟官員三方之間的關係很微妙。

官方《洗冤錄》在法律和形式上皆有強制力,從國家的立場出發,會希望所有驗屍都可以憑著謹遵官方手冊的指引而順利完成,在這個觀點下,官員和仵作純粹按表操課,並且互相監督、制衡(當然由於社會地位之懸殊,主要是官員監督仵作),因此很難說可以直接對應到現代意義下的「專家意見」。

但是,如果沒有辦法全然機械性地套用官方《洗冤錄》,因而需要仵作多做說明的時候呢?由於官員也會擔心這種外於制度規範的補充解釋可能會遭致上司批駁,因此會更小心地把關、檢視其合理性。而當官員將這種額外解釋寫進正式報告的同時,其實就是在為仵作的意見背書,也就是說他正在背負連帶責任,是有風險的。

清代驗屍 ≠ 法醫檢驗

如此看來,傳統驗屍知識算是醫學嗎?謝歆哲強調,「回到古人的生活脈絡去看,《洗冤錄》的目的是幫助斷案人判斷死因與下手輕重的等級,幾乎沒有生理學原理的討論,比較是法律上的依據」。

接著謝歆哲說,雖然從文獻中偶爾會看到官員傳喚醫生到驗屍現場,但是如果因此將屍體檢驗學理解為醫學的一部份會有問題。因為研究刑案紀錄會發現,通常被叫來的醫生,不是隨機的,一定是死亡不久前曾醫治過死者的醫生。官員會依醫生的證詞來判斷該次患病有沒有可能是死因,所以醫生給予的不是像當代法醫的專家證據,而是一種目擊證據。

一般刀傷尚能用觀察紀錄,下毒殺人應該與醫學更相關吧?謝歆哲提到:「大部分案子發生時,報案人對案情已有初步認知,所以報案時便會說是服毒,官員再依此描述用銀釵驗毒。」而《洗冤錄》中也有提到人若服下砒霜、斷腸草等毒物後,屍體會呈現什樣的傷狀。

後人增補毒殺實例時也有提到其他《洗冤錄》沒有提到的毒物。例如某嫌疑犯坦承用某物製成毒藥,但是《洗冤錄》卻沒有相關記載,官府因此不知如何結案。文獻記載官員有將該物拿去餵雞實驗,不過後續如何不了了之。

謝歆哲說:「官員有無將實驗結果如實寫進報告也無從得知。不過當時驗屍都以《洗冤錄》為根本,沒辦法用既有驗屍知識驗屍時,就得仰賴供詞和官員查訪,但這也脫離驗屍知識的範疇了。

不服判決?歡迎上訴

清代除了駁案[註 2]以外、人民不服判決從而上告[註 3]也有可能啟動重新驗屍的機制。有時候第二次驗屍可能推翻第一次驗屍的結果,連帶發現官員根本沒有親驗或不熟悉《洗冤錄》的內容。

除此之外,有點誇張地說,清代任何人想到都能上告。謝歆哲笑說,「古代人可能還比當代人還愛提告」,動機千奇百怪,舉凡質疑驗屍結論或是質疑官員、仵作收賄等都可以上告。不只被告家屬,死者家屬也很愛上告。

但是,官府也有一套方法杜絕濫用上告權利,他們會要求上告人必須寫清楚陳控理由,必須敘明質疑的點是什麼。如果質疑的是驗屍結果,還必須具體地說明哪個部位驗錯?正確應為如何。一旦重新啟驗發現屍傷與陳控內容不合,以現代話來說,陳控人得負刑事責任,可能會吃上誣告的官司,罪行依照本罪減去一、二等,重至流放、死罪,皆有可能。

謝歆哲喜歡從《洗冤錄》和驗屍紀錄的小細節,去瞭解清代驗屍知識在當時如何運作。圖/研之有物

驗屍知識談八卦:仵作收賄、借屍圖賴、高知識刁民

相較於官箴書中批評地方官不用心檢驗的老生常談,謝歆哲更關心清代驗屍的具體故事和裡面的各色人物,以期了解知識在當時被使用的多元樣貌。

例如有些官員會去改文字紀錄,將木器改鐵器;或是仵作改動屍體上的顏色或傷痕,以使嫌疑犯被判相對重的刑罰等。謝歆哲強調,不用心檢驗的官員,不代表不懂檢驗知識。常常發現這些「惡」官員其實很懂得利用檢驗知識和審理程序知識來保護自己或鑽漏洞。

清代《刑科題本》中記載一位縣官孫廷標,他的手下收賄、竄改第一次驗屍的紀錄,以助兇手脫罪。被害者家屬對不實的驗屍報告自然不依,於是向省呈告,要求重驗。此時孫廷標想:若手下遭舉發,他也須負連帶責任。遂決定幫手下掩蓋罪行,做法是搶在第二次檢驗前,在屍骨上偽裝傷痕。

死者家屬上告時,在陳控書中指明了一處漏報的致命傷,可致嫌疑犯被判死刑。孫廷標得知後,命手下將屍骨挖出,用白臘等物隱蓋家屬指明的致命傷,並在該處旁的一個不致命部位上製造假傷,意圖羅織成是被害者家屬假造傷痕以誣陷主嫌。但法網恢恢,疏而不漏。孫廷標案件後來也東窗事發,全案的案件紀錄長達好幾百頁。

謝歆哲表示,也有人會「藉屍圖賴」,亦即用屍體詐財。例如有兒子會讓老媽媽自殺,他再把屍體放在大戶人家門口索錢。大戶人家抱持著錢能解決就不要上官府的心態,便付錢了事。文獻中甚至有記載「集團式藉屍詐財」,一旦得知某家人很窮且有人快病倒時,集團成員會先去「預約」,等到人一死便取得屍體,再去勒索他人。

諸如此類的故事在官方文書或官箴書裡中不勝枚舉。若有機會將古代驗屍拍成影集,除了想改正驗屍地點是「屍所」,不是在衙門的密室手術台之外,謝歆哲最想把「刁民」請上大螢幕。她說,有一些上告者真的可說是刁民,而且多半是文化水準較高的民眾。

例如一位知州曾在官箴書中記載一位訟師,不僅將《洗冤錄》倒背如流,還知道官府專用的驗屍表格。因此當訟師懷疑自己出嫁的女兒並非自殺身死時,他宣稱說自行紀錄的內容和官方驗屍表格不一樣,堅持自己才是對的。案子纏鬥到知州上任才辦得了他。儘管這是知州為彰顯政績而寫,但謝歆哲說,由此可窺見當時官民的權力關係如何圍繞著驗屍而互動。

知識史研究取徑:醫學面向之外的《洗冤錄》

清代驗屍知識不完全等於法醫學的前身,其關鍵在於知識史研究角度的切入。謝歆哲說:「驗屍知識只是一個案例研究,我好奇的是人類的知識在不同時代氛圍怎麼運作」。她認為知識史研究很像是這個星球的人去研究另外一個星球的人(清代士大夫)。

兩個星球上的重力、引力完全不一樣,需要設身處地去思考、找到他們的邏輯,所以研究者不能用自外於脈絡的標準去定義什麼是科學,或者什麼是精準、確實。用自己星球的認知去檢驗對方,是找不到答案的,意義也不大。

十八世紀,官方《洗冤錄》推出後,一些士大夫或幕友以私人名義編撰各式「參考書籍」。其中一類是法律案件集,裡面彙集編者認為對學習驗屍實作可能有幫助的刑案紀錄,通常是驗屍過程比較無法如理想境界中那樣機械性套用《洗冤錄》的案子。

在這些案件中,與《洗冤錄》內容明顯有出入者,最受現代學者的注意。這多少反映了現代對科學知識特性的一種認知,認為知識的發展是透過理論與實際現象的碰撞,最後修正錯誤這樣的一個歷程,從而便造就對古人如何改正既有知識內容的問題特別感興趣。

可是謝歆哲比對後發現,此類案件集收錄的案子,其實九成以上都還是完全按照《洗冤錄》去驗屍,只是有些案子裡的情境比較罕見,或者在另外某些案子中,需要辦案官員更謹慎的推理。

這是要用實例告訴讀者,通用規則應用在不同的具體個案時有一些眉角,必須對《洗冤錄》裡的各種指引融會貫通。她說,因此,這些案件集的成書目的不是要來糾正《洗冤錄》可能的錯誤,反而是要教人如何有效使用《洗冤錄》。

謝歆哲認為,若單單以「理論」與現象的衝突乃至「理論」的修正,來看待這些案件集,會把當時人面對知識的態度,以及他們試圖解決什麼樣的問題等種種的多元性皆一併抹除。

這就是謝歆哲做知識史的方式。她說:「《洗冤錄》呈現的是一個個很具體的知識成果,我的研究就是從這些看似很表層的知識內容中,挖出他們看事情的方式和預設的思考模式」。

只是看出思考風格還不夠,研究者得再回到歷史脈絡中去探問,為什麼這群人會預設這些?驗屍知識和什麼樣的理念或文化有關聯?如此一來,可以更清楚地看到清代士大夫是如何看待《洗冤錄》,而不僅僅單純地將其視為一本技術書籍。

註解

註1:引號中的引文出自〈大清律例.斷獄.檢驗屍傷不以實〉。
註2:駁案指的是下級承審官員的報告,被上級覆審官員挑出問題,因此駁回。
註3:上告是指人民不甘判決結果,到別的衙門陳控。

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研之有物│中央研究院_96
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