16、计算机辅助笔迹分析与美国法院法律问题的交互

计算机辅助笔迹分析与美国法院法律问题的交互

1. 引言

在决策过程中，解决事实的不确定性至关重要，无论是科学研究、工程应用，还是司法程序中的纠纷裁决。在科学和工程领域，科学方法是严格检验假设、解决不确定性和发展知识的基本工具。当运用数学模型时，新的计算方法正应用于概率分析，提升了数据挖掘、模式识别和预测的准确性。

在美国，司法部门通过法官的判决或陪审团的裁决来解决法律和事实的不确定性。司法系统解决不确定性的基本机制包括引入证据供法院或陪审团考虑、对提供证据的证人进行交叉询问，以及法院作出判决或陪审团作出裁决。

然而，科学或工程领域的假设检验方法与司法领域解决不确定性的方法存在明显冲突，笔迹分析证据就是一个典型例子。接下来将探讨科学和司法模式的差异、联邦法院和纽约州法院对科学或技术方法可采性的标准，分析法院对笔迹分析可靠性的担忧，以及计算机辅助笔迹分析的发展及其在法院中的潜在应用。

2. 科学与司法模式：不同的方法

科学方法简洁地描述了科学原理和科学数据的解释。国家研究委员会指出：“科学研究的方式与人类其他探索和创造方式不同且互补。科学方法在构建有用且可靠的知识、填补空白和纠正过去错误方面有着悠久的成功历史。科学注重精确性、客观性、批判性思维、仔细观察和实践、可重复性、不确定性管理和同行评审，从而能够可靠地收集、测量和解释线索以产生知识。”

美国的司法模式（与欧洲模式不同）在对抗性环境中创造了高度结构化的环境。在这种模式下，律师（即审判律师）向法官或陪审团提出争议的对立立场。美国司法模式严重依赖先例，倾向于维持现状，不太适合进行科学实验或承认方法的弱点和局限性。法院为审判陪审团呈现和考虑的信息以证据的形式出现。为了使证