從統計角度看廢死:避免冤案和伸張正義本就無法兼顧

從統計角度看廢死:避免冤案和伸張正義本就無法兼顧
Photo Credit: ACLU-NC CC BY 2.0

我們想讓你知道的是

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作者:張任宏(統計系學生)

前陣子,顧立雄曾於媒體表示,不因參選市長而其改變支持廢死立場。本期待此番發言能使社會對此議題有更深的討論,可惜從大眾對於〈堅持廢死刑 顧立雄:犯罪率不會增〉此新聞的回應,反映出輿論仍僅止於爭辯兇手的殘暴、殺人償命的正義及對犯罪率的影響。因為雙方缺乏對司法制度的共識,以至於無法進行更深入的對話。因此本文嘗試以統計角度,釐清幾個死刑存廢常見的提問。

首先,假設一個情境,現在你手上有一枚不知是否公正的硬幣(不知是否正反面擲出機率相等),而唯一檢測的方法就是實驗,以投擲硬幣數次後,得到的正反面比例推測硬幣是否公正。在這個例子中,待檢測的硬幣對應到嫌疑犯,投擲硬幣得到的結果相當於證據,根據實驗結果做出的判斷則是判決。而誤判包含兩種,一種是錯誤認定嫌犯有無犯罪造成錯罰(冤案),另一種是懲罰不符比例(過輕或過當),為了簡化問題以方便說明,本文僅就前者進行探討。

Photo Credit:  AndreaLaurel  CC BY 2.0

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一、死刑不需廢除,改善司法制度就能解決冤案(冤獄/冤死)問題?

改善司法制度的確能減少問題發生的可能,但冤案必然伴隨著審判制度存在,即便審判過程再嚴謹都無法避免。以硬幣實驗為例,當我們想證明它的兩面出現機率不等時,會先做出兩個假設。一個是兩面出現機率不同(對立假設),另一個是機率相等(虛無假設)。

當擲硬幣數次所得出的結果,正反面出現的比例相差夠大時,我們才有足夠的信心做出硬幣不公正的結論。而檢定結果有兩種犯錯的可能,型一錯誤(以為硬幣不公正,但其實是公正的)跟型二錯誤(相信硬幣公正,但其實不然)。

當檢察官試圖證明一個嫌犯犯案時,法官也會先做出兩個假設,有犯案(對立假設)跟沒犯案(虛無假設)。當對被告不利的證據累積到一定程度時,法官才能做出被告有罪的判決(無罪推定)。

但在硬幣實驗中,就算公正的銅板理論上也有可能連續10次甚至100次擲出同一面,因此不管擲出的結果比例相差再多都無法百分百肯定硬幣不公正。審判也一樣,無論蒐集再多的證據,我們幾乎永遠無法肯定被告的確有犯案。

二、有的嫌疑犯分明罪證確鑿還公然嗆聲,至少應該判他們死刑

首先我們必須先確認一個前提,就是在實驗之前必須先決定判定標準(如:在顯著水準α=0.05下,即代表能夠接受型一錯誤發生的可能性在5%以下),而這個標準必須適用於每一次實驗。

但昰錯罰(型一錯誤)及錯放(型二錯誤)的可能性無法同時降低,如果我們只想將所謂「罪證確鑿」的犯人(即使幾十年沒幾個案例如此)定罪,藉此讓冤案的可能降到近乎於零,那麼同時我們錯放(型二錯誤)的可能將會高到我們難以忍受的程度。

就像我們將硬幣丟擲一萬次,並將標準定為這一萬次都得是同一面,若如此才能認定硬幣不公正。那麼實驗結果很可能是所有硬幣都會被判為公正。

三、冤死的案件除「江國慶案」幾乎沒聽過,真的還有嗎?

其實江國慶案並不是個適合說明制度限制的案例,因為此案當初主要以自白(很可能來自逼供)做為犯案證據,又無視眾多疑點直接宣告破案逕行槍決。用實驗比喻來說明,這比較接近自行編造實驗數據,而非正常進行實驗時仍會碰到的侷限。

那其他的冤案呢?關於這個部分,大多數我們應該永遠都不會得知,因為辦案過程若沒有重大瑕疵或發現新事證,通常也不會有重審的機會,只能想見有此可能。就像人們常說統計無法證明任何事,法院的判決又何嘗不是如此。兩者的不同在於,統計是在容許的犯錯機率下,對事件做出一定誤差範圍內的推測。但面對審判制度,我們能夠分別接受多少比例的錯罰跟縱放呢?

於是從統計角度只能得出三個實然面的結論:

  1. 冤案必然存在,死刑存廢與冤死間確實有關。
  2. 想避免無辜者蒙不白之冤,與懲罰犯罪者以伸張正義,兩者無法同時兼顧。
  3. 對於正常程序下發生的冤案,我們通常一無所知。因此要決定死刑存廢與否,背後還有更多價值取捨問題應該思考。

但不論最後抉擇為何,我們都應該清楚自己的選擇背後得付出哪些代價。

*初稿寫於2013年8月3日,給同樣重視生命的每個人

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