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为什么那么多人不认同“疑罪从 无”,认为显而易见的就应该直接判了?

15-01-28 12:59 1165次浏览
南山先生
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本文转自知乎

2015-01-27

如题。现在好多案件,微博 上的评论越来越一窝 蜂,大抵的意思就是“需要判么?”“对得起良知 么”。“律师怎么还好意思辩护” “别跟我扯疑罪从

彻底排斥疑罪从无

无,这就是错的。”之类的话。

这一原则。甚至认为有些案件律师就不该给辩护。 是什么问题造成的呢?是普法不够还是什么道理?

【上官人】 我不知道具体哪种原因更可能。

尊重疑罪从无这个原则,实际上是文明程度的不 同。因为疑罪从无会让很多罪犯逃脱法律的制裁, 所以事实上社会成本很高,当社会的富裕程度不好 承受这种成本的时候,大家自然就不觉得应当疑罪 从无。

对文明的方向不认同。很多人的道德标准是斗争式 的,是你死我活的,是极端的,而不是宽恕的,妥 协的。所以,他们宁可错杀一千,不肯放过一个。

思维能力太差。分不清什么是嫌疑犯什么是罪犯, 分不清什么是可能性,就只知道“有罪/无罪”,非 黑即白。没有依据原则进行逻辑思维的能力,没有 反思的能力,没有科学的价值观。

法律知识太薄弱。连程序正义的意义都认识不清,

为啥说中国的法制建设任重

直接去鼓吹实质正义。

道远,法盲太多了,法制的基本常识都没普及明 白,依法治国还是个口号呢。

公权力没有公信力。这个不需要展开。

以上都是可能性。

【韩思齐】 为什么很多中国人不赞成“疑罪从无”,因为他们缺 乏最基本的数学与统计学意识。

很久以前我就发现,虽然中国人的数学与统计学课 程学的非常好,考试也考的很好,世界各国人民都 知道中国人是依靠数学相关课程吃饭的,但是中国 人在实践中应用数学与统计学基本原理的能力非常 薄弱。也就是说,中国人学的这方面知识,绝大 部分还给了老师,或者只留在实验室里,一到现实 中就不会使用。这是严重背离数学与统计学的基本 目的的——如果一门学问只在课堂和实验室里有 用,在现实中完全被人遗忘,我们还学它干什 么?

有一个很经典的概率统计练题,我相信很多中国 人都做过:

假设有一种严重疾病,它在人群中的发病率为 2%;假设医院有一种检测手段,可以以90%的正 确率判断出一个人是否患有这种疾病。那么,这种 检测手段最终的误诊比例会有多高?(也就是说, 在被医院检测出患有这种疾病的人当中,有多少其 实是没有病的?)

不需要太高深的统计学知识,大部分人也能判断: 误诊比例非常高。严格的计算需要使用贝叶斯分 析,在这里我们只用简化算法:

假设有1万人接受了医院的检测,其中200人真正

医院的检测手段会把200个病

患病,9800人没病。

人中的180人诊断出来,20人误诊为健康人;但 是,它会把9800个健康人中的980人误诊为病人。 最后,医院检查出了1160个病人,其中只有180人 是真正的病人,误诊率高达84.5%。

这个题目基本上所有的理工农医类大学生应该都在 大二或大三学过了,至少也在课外题上看过。 如果我们稍微更改一下题设,数字全部不变,那将 是这样的情景:

假设人群中有2%的人是犯罪分子。假设司法机关 有90%的正确率判断一个人是不是犯罪分子。那 么,司法机关最终制造的冤案比例会有多高?

答案完全一样,会有84.5%的案件是冤案。

有人可能会争辩:在现实中,司法机关不可能从大 街上随便拉1万个人来依次甄别;能够进入侦查与 司法流程的嫌疑人,嫌疑至少比一般人更大;凭借 先进的技术手段,司法机关断案的正确率可能不止 90%,等等。

然而,就算我们把司法机关断案正确的比例提高到 99%,仍然会产生大量的冤案——从简易算法可以 得出,在这么高的断案精确度下,仍然会有33%的 案件是冤案。最后在监狱里关押的每3个犯人里, 就有1个是无辜的。

事实上,在现实中由于受到种种技术条件限制、

间限制、资源限制和外界干扰,任何国家的侦查与 司法机关断案的正确率都不可能达到99%,在大部 分情况下甚至低于90%。此时,如果我们把全部犯 罪嫌疑人都绳之以法,监狱里必然绝大多数都是无 辜的人。这种情况是不能接受的。

附带说一句,我们以上估计的犯罪分子占全部人口 2%的比例,也是偏高的。在绝大部分国家,有过 刑事犯罪记录的人加上正在受审的犯罪嫌疑人,占 全部人口的比例还不到1%。假设在中国,有2%的 人是犯罪分子,就意味着有2700万左右的犯罪分 子,这显然太夸张了。如果我们把犯罪分子的占比 降低到1%甚至0.5%,最后的冤案比例就更高了。

既然我们无法100%地判断一个人是否有罪,而且 我们不希望看到监狱里关押的大部分人都是无辜的 人,那么我们只有退而求其次,即采用“疑罪从 无”的手段,尽可能的放走可能无辜的人,代价是 放走一部分有罪的人。

就像在医院检测的时候,为了减少假阳性(没有病 却被误诊为有病)的比例,可能不得不收紧阳性的 要求,代价就是会遗漏一部分的真阳性。但是,这 样至少可以保证最终被诊断为阳性的患者中,大部 分都是真阳性。从概率统计的角度说,医院在做测 试的时候,首先要把阴性(没有患病)作为原假 设,而绝不可以以阳性(患病)作为原假设;其次 要把P值设定的很低,5%可能还不够,或许是1% 甚至是0.5%,这样才能把误诊率从可怕的80-90%,降低到一个可以接受的比例。

只要把医院替换为司法机关,把阳性替换为有罪, 把误诊替换为冤案,以上的概率全部成立。我很好 奇,为什么中国人普遍能够取得很高的数学和统计 学分数,却始终不愿意在现实中运用最基本的数学 和统计学原理,以至于经典的练题稍微换个思 路,大家就认不出来了,判断就会出现变化了。
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