#殺警案 二審大逆轉 一審鑑定醫師怎麼看❓
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鐵路警察 #李承翰 遭刺死的命案,昨天二審宣判,鄭姓被告從一審 #無罪,逆轉改判有期徒刑 17 年,服刑期滿再強制監護5年。
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鄭男在一審因 #精神鑑定 指出,犯案當下 #思覺失調 發病,喪失 #辨識能力,法官以刑法第 19 條第一項判無罪,掀起軒然大波,「精神鑑定」也飽受抨擊。
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而二審法官參酌成大的 #精神鑑定 報告,認為雖然鄭男辨識能力顯著降低,卻仍有部分辨識能力,而改判 17 年徒刑。從「完全喪失」到「顯著降低」,看似幽微的認定,卻左右著截然不同的判決,這是精神鑑定的極限嗎?或者司法仍然對於精神疾病非常陌生?在一審負責鑑定的精神醫師 #沈正哲,昨天來到節目中,分享他對案件的觀點,以及從事鑑定的心路歷程。
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沈正哲:
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我相信所有鑑定醫師都會尊重法官最後的判決。但就我個人真實的想法,我仍然認為二審法官的判決是不對的。
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二審法官的判決,以及他所依據的鑑定結果,肯定摻雜了很多複雜的因素,這其中或許也包含輿論的壓力。一月時,我為鑑定報告出庭作證,二審鑑定醫師當庭所做的許多描述與立論,我都覺得站不住腳。經過這次案件,我也深深體會到,司法人員對精神疾病的不了解。
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例如鑑定報告說:犯嫌被詢問「是否知道殺的是警察?」由於嫌犯答「是」,報告就此認定犯嫌在犯案當下,仍有「辨識能力」。
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但是,經過一年多的時間,個案接受了治療,症狀早就已經有明顯的改善。再加上這麼多的媒體、開庭詢問,如果此時他還說自己不知道殺了警察,我反而才覺得嫌犯是裝的。
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我們不是神,我完全同意沒有人能夠真正回到犯案當下,去判斷他到底能否辨識、控制,所以我們都只能從觀察去推論。也因此,當鑑定發生在距離犯案很久之後,醫師也可能不自主地認為,嫌犯當下的病況沒有那麼嚴重。
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我相信無論是醫師鑑定或法官判決,都存在一定程度的標準不一致,我也並非要完全否定二審鑑定醫師的報告。但是,報告的結論,單憑嫌犯在鑑定時「知道是警察」,就判斷他在犯案當下有部分辨識能力,我認為這是非常不充足的。
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#認得警察就是辨識能力嗎?
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相較於二審的鑑定,我必須說,一審的法官確實相當認真,進行了非常詳盡的調查,並提供非常多的事證給我們鑑定:犯嫌過去的病史、犯案前幾日的行蹤、手機資料,以及他當天做了哪些事情──他不斷地到警察局、社會局求助,聲稱有人要害他,甚至到保險公司要求解約,這些都再再說明,他在行為當下,已經完全受自己的妄想所控制。
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根據民眾的手機錄影,他在如此重大的犯行之後,仍然大喊「你們不要再演戲了!」「不要再裝了!」我所指的「辨識能力」,就是能夠分辨現實與妄想,而他在當下絕對沒有這種能力。
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很多法官會認為,嫌犯會買刀、知道是警察,就代表他有辨識能力──我想這是很多人對精神疾病的誤解。事實上,你很難看到有患者完全、連物體都無法分辨。法條既然這樣訂,它一定要有適用的個案,而不是只有像植物人這樣,才叫作「沒有辨識能力」。植物人也不會犯案啊。
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同樣地,什麼叫「不能控制」?醫學上可能會認為大、小便失禁,才叫作一個人完全無法控制。但是你會看到一個犯嫌一邊失禁,一邊還可以殺人嗎?不可能。因此才會需要理論學說。
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例如,我所援引的「不可抗拒的衝動」(irresistible impulse),指出即使警察近在咫尺(police at the elbow),一個人都仍會因為自己的妄想而犯行,這就構成了所謂的「不能控制」。如果法官真的認為個案能夠辨識警察,這反而更加說明了他的無法控制。
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當然,醫師可以診斷他有沒有精神疾病,這都沒有問題,但他有沒有辨識、控制的能力?國家仍然將這個判斷交給法官。可是法官真的懂嗎?從他們問我的問題,我就知道法官對於精神疾病與它的表現狀況,其實就跟一般民眾一樣地不了解。
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其實精神醫師並不想代法官扛責任──我告訴你他有沒有病就好了,其他你自己去判斷。但現實並不是這樣。我承接過的每一個鑑定案件,法官都問過我:你認為個案是否符合 19 條第一項(不能辨識)或者第二項(辨識能力顯著減低)?有時候我不答,法官還會再函詢。
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現在社會上一直要求精神醫師的鑑定專業,但我也想問:那法官真的受過足夠專業的訓練嗎?是否在精神科病房看過病患真正發病的樣子?我當然同意法官作最終決定,但在連對精神疾病都不了解的情況下,又要如何做出合適的判斷?於是責任又被甩鍋回到醫師身上。
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#我不知道我為何做鑑定
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除了法官之外,我也認為檢察官無論在一審、二審,都無法就事論事地討論案件。我非常願意說明我鑑定的理由,出庭時也盡力回答,但檢察官不能因為不懂精神醫學,就攻擊一些支微末節的事情,甚至捏造不實的指控,影響我個人的生活。
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一審的時候,檢察官問我為何八天就完成報告?我說,我早上八點工作到晚上八點,去速食店吃飯後,還繼續在店內加班一兩個小時。這些說法後來變成:我只花幾個小時在速食店寫報告。
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二審檢察官甚至說,我把犯人帶到速食店做鑑定,媒體都報導出來,很多民眾也相信了。你知道嗎?所有在押的犯人,都是法警開著囚車載來醫院,帶著手銬腳鐐做鑑定的。
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作為專家證人,我們收取非常微薄的報酬,但卻付出很長的時間。檢察官只是為了要讓法官認為我的鑑定草率,就造謠汙衊,我們情何以堪。
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我個人過去從不挑案件,只要有空,我就承接。從見到被告前,團隊閱讀卷宗,到醫師、社工師、心理師進行鑑定,視需要安排額外檢查或留院鑑定,再分別完成報告,最後由醫師統整。我個人可能就投入數十小時,報酬則是五千塊。
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這段時間我不斷問我自己,做這些事到底為了什麼?我的付出與收入不成正比,甚至為了出庭作證還得倒貼,同時承受很多莫名的攻擊。經過這次事件,我相信很多從事鑑定的醫師,都不想再接案,這其中也包含我自己。
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作為專家證人,我們都想盡一份社會責任。也許攻防是法界常用手段,但我期盼不要再有這種惡意的指控。我也衷心希望承辦相關案件的人員,應該有相對應的受訓,以多了解精神疾病。回歸到刑法第19條的爭議,不管醫師或法界,那條線看來依然相當模糊,這也很需要大家坐下來,有個更明確的共識。
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(整理自節目發言)
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產業拚AI化 從決策端找到人才管理、轉型切入點
10:222021/01/21 中時新聞網 EnglishCareer
在花蓮立霧溪河床種西瓜,河床如此寬廣,要如何估算產量?用人工智慧(AI)就能解決了。AI能夠有效增進工作的效率,近幾年企業在進行數位轉型時,常常把AI在工作情境的應用納入考慮,包括改善工作流程,或推出新的服務等,因而企業內部的工作者,就需要對「如何與AI共事」有一定了解,也產生了學習AI,培育AI人才的需求。
愈能抓到規律的工作愈適合AI
學習AI之前要了解如何看待AI,財團法人資訊工業策進會數位教育研究所主任張育誠認為,工作流程愈容易抓出邏輯的工作愈容易被AI取代,但也不用太過擔心,因為還是要有人負責訓練、設定AI,因此雖然舊的工作可能消失,也會有新形態的工作產生,端看職場工作者怎麼應變與學習。
張育誠分享,人工智慧的概念其實就是把原本由人進行判斷的事情,改由AI判斷,因此在各行各業的應用範圍相當廣,舉凡晶片晶圓的瑕疵判斷、衛生紙製造時品質的檢測、溪口河床種植西瓜產量的計算、無人收費停車場對車牌的辨識、人臉辨識門禁系統,即時翻譯機等都屬此類。
人工智慧能夠幫助提高工作效率,但不代表它不會犯錯,重要事項的最終判斷還是應該由人做決定。像醫院裡對病人病況的診斷,透過AI可以協助醫師初步了解病情,但最終的診斷,還是要由醫師決定。另外,較無例行流程、需要個案判斷的工作如律師等,則較不須擔心工作被AI取代。
再者,人工智慧要判斷、要學習都需要有其依據,因此作為AI判斷與學習依據的「大數據(BigData)」,以及能夠用來蒐集數據的「物聯網(IOT)」概念也常常被並列提到。
張育誠就曾協助花蓮的西瓜農,以空拍方式評估立霧溪溪床西瓜產量,但西瓜生長不會每個長一樣,有的倒右邊,有的倒左邊,加上溪床上還有許多的石頭,AI要怎麼透過空拍影像辨識西瓜數量?「這就要餵給AI大量的影像,讓它能找到規律學習,分辨哪些是西瓜,哪些是石頭。」
想要學習AI,應該如何下手呢?張育誠指出,對主導決策的管理階層來說,可就目前市面已提供的服務先行了解、體驗,再選擇有興趣的主題參加AI相關的研討會,根據不同專家學者的分享與討論,決定公司要不要出資購買相關設備以推動該項目。
而資訊部門等AI化執行單位則可以參加相關應用的工作坊或課程,提高相關技能的實戰力,將AI技術應用於工作流程優化,或是知道如何和外部的AI服務團隊合作。至於一般職員,則只要知道如何操作,以及會有怎樣的效果就好。
比如衛生紙的生產線可能要等到出漿後,紙漿乾燥了才能人工判斷品質;透過AI的檢測,可能在前期出漿、紙漿還沒乾時就能判讀品質,提高整體效率。產線作業員需要確保優化後產線的運作;而內部AI化執行單位或外部AI服務單位則要知道背後的邏輯,透過哪些數據可做可能的判斷、如何蒐集數據等。因此以AI技能的學習需求來說,以產業AI化的執行單位以及想從事AI服務工作的企業或人才需求最大。
產業AI化相關人才需求大
看中產業AI化的相關人才需求趨勢,財團法人科技生態發展公益基金會與台灣資料科學協會共同設立台灣人工智慧學校,以「做中學」的方式培育各行各業AI化所需的技術領袖人才,自2018年初至2019年10月,已培育來自1500家公司、超過5500位的AI專業工程師與經理人。
張育誠說,資策會的課程則是提供適性化的就業養成教育,根據學員的需求,在前期基礎領域的共同學習後,透過專案導向的課程,讓學員發展自己想走的領域。「我們現在儘量找企業合作,由企業提出想解決的問題,讓學生解題。」透過這樣的方式,讓學員銜接產業需求的差距縮到最短。
舉例來說,資策會2018年與以機票線上訂位系統為服務項目的先啟資訊合作,由學員在專案課中開發「機加酒訂票網站」。題目是先啟資訊出的,因此先啟資訊過程中也會派專案經理人了解進度,並在結訓時主動邀請全台各大旅遊業者辦理人才媒合會,為參與專案的17位學員媒合工作,正好補充各大旅行社缺乏的旅遊資訊人才。
另外,學習資料分析較常用到的Python程式語言,網路上就可找到許多自學管道可以學習,因此張育誠認為,想要學AI也可以自學。不過自學者因為較不了解業界實際的需求,學到一個階段就會覺得自己「功夫」夠了,但實際上可能和業界的需求還有一段差距,他也提醒自學者注意。
資料來源:https://www.chinatimes.com/realtimenews/20210121001919-260412?fbclid=IwAR0QQ5gnXECO4NOuBC64S-3KMlXc6-O7q3pR-ZPrDnZCXoAr9NUO84luhiQ&chdtv
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主持人:淡江大學財務金融學系副教授 段昌文博士
主題:分辨英文字母級別 帶你挑選適合基金
節目首播時間:週三 19點
本集播出日期:2021.04.28
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