法庭中的劣质科学和糟糕统计学会让无辜者定罪

司法系统中的激励与不当行为

• 许多评论认为，核心问题不仅是“劣质科学”，而是扭曲的激励机制：检察官因定罪而受奖，警察因逮捕而受奖，监狱因入住率而受奖，而各机构则因收入（罚款、没收、军事装备）而受益。
• 选择性执法及其作为社会控制手段的历史根源，被指出是系统性问题，而非偶然。
• 另一些人指出，实践中检察官会优先挑选更容易赢的案件，并且常常默认被告“至少有点罪”，从而导致过度指控和认罪压力。

专家证人、法医与统计学

• 多个例子显示专家过于自信或带有偏见：弹道学、咬痕、血迹飞溅、子弹比对、摇晃婴儿综合征、医学年龄测试，以及在存在实证误差率的情况下仍声称“100% 确定”。
• 起诉方专家被描述为尤其容易夸大确定性且几乎不受后果；辩方专家则面临更严厉的审查和职业风险。
• 一些评论者表示他们也遇到过非常专业的法医专家，说明质量并不一致。
• 还有几位指出，法院和律师在数理能力上普遍薄弱；尽管几十年来一直有批评，糟糕的统计和概率推理仍然存在。

数字、视频与位置证据

• GPS 和电子监控被描述为技术上脆弱，却常被当作精确无误。例子包括反复出现的虚假违规警报，以及因错误信号而导致的居家监禁逮捕。
• 地理定位、电话记录和网络证据被认为很容易被误解或伪造，而缺乏技术背景的法官和陪审团容易受到影响。
• 视频“增强”（例如经过重度处理的静态图、AI 放大、JPEG/MPEG 伪影）如果流程没有被清楚解释，就很容易被滥用。

错判定罪与“无辜”比例

• 被引用的估计显示，监狱中事实无辜者的比例大约在 1–3% 之间（一些研究更高），意味着人数可达数万。
• 还有更大一群人——数十万——在法律上无罪，但在审前被羁押。是否应把他们算进“在押无辜者”问题中，存在争议。

目击证词与认知局限

• 目击者误认被反复指出是错判定罪的主要来源，即使在“面对面”的犯罪中也是如此。
• 陪审团常常把目击者的自信视为强有力的证据；评论者认为，人类认知更倾向于寻求结论，而不是追求真相。

结构性与教育问题

• 法院常常排除具备技术知识的陪审员，或要求陪审员服从专家意见，从而削弱了有意义的审查。
• 这一职业被认为会自我筛选出数学和科学能力较弱的人，加剧了对统计和技术证据的误用。
• 专家证词本质上是对抗性的；并不存在一个内置的、能够中立裁定科学有效性的裁判者。

改革想法与未解问题

• 提议包括：将法医实验室与执法部门分离；设立随时可用的中立统计学家；更严格地审核和制裁专家；提高透明度，并对检察不当行为施加更严厉的惩罚。
• 有些人认为排除规则之类的原则对保护权利至关重要；另一些人则认为这只是放走罪犯，同时让警察的不当行为几乎不受惩罚。
• 一个反复出现但仍未解决的问题是：刑事裁判中可接受的错误率应是多少，以及对不同类型的犯罪应要求多高程度的确定性？