行政裁量自动化的风险规制

人工智能、大数据技术的飞速发展带来了行政治理方式的变革,自动化行政裁量技术也越来越多的应用到政务服务中。行政裁量自动化变革了传统裁量的运作模式,但同时也隐含着裁量羁束化、机械化与格式化的风险,裁量的正义性可能受到挑战。现阶段,必须科学定位行政裁量自动化的辅助性功能地位并对其加以合理的法律规制,通过限定行政自动裁量的范围和运行规则,加强程序性控制来增强其合法性与合理性,进而探讨完善裁量偏离预警与检查监督制度来保障和规范自动化行政裁量的结果公正。

裁量自动化:危机、反思及化解--以行政处罚为视角

大数据与人工智能的发展使得行政智能化成为广泛的议题,裁量自动化在行政处罚领域兴起并向前推进。裁量自动化带来积极效应的同时,亦潜藏着风险与危机。各类数据库的准确性和完整性瑕疵对精准裁量产生消极影响,机械裁量损害个案正义且补救措施效果甚微,自动决策使正当程序原则逐渐走向衰微。对技术进行反思是规制风险的必要前提,对其存在的正当性和价值应予肯认,裁量自动化应定位于裁量辅助而为人机关系的厘定提供前提。在行政处罚视角下对规范路径进行选择时,率先采用“两步骤判断法”可为裁量自动化划定合理适用范围,而后,通过建立专门性、联动性、动态性的决策知识库以解决数据瑕疵,从裁量辅助决策系统入手分阶段矫正机械裁量的固有弊病,采用信息公开、算法影响评估、算法解释等措施严格落实正当程序原则。

人工智能时代行政裁量自动化的挑战与回应

随着人工智能、互联网等新兴数字技术在国家治理中的应用发展,以数据和算法为核心的自动化技术在行政裁量中的应用日渐广泛。自动化技术在政务服务领域的运用,具有提升行政裁量效能与规范裁量权行使的显著优势,但也存在着一定的挑战,如当事人的陈述申辩权被压缩、行政主体的裁量决策权被篡夺、个案正义无法实现等。基于此,有必要对自动化行政裁量进行风险治理,具体包括:建立类案推送系统与特殊情形人工介入双轨协作模式,明确主体权限分配、坚持行政主体的首要地位,以法律保留框定自动化裁量范围等。遵循现代行政法治原理,确保自动化裁量在行政法治框架下做出,推进依法行政。

自动化行政的裁量困境与解决路径

行政裁量自动化是行政裁量与人工智能相结合的产物,也是顺应智慧政府建设的必然趋势。但由于计算机程序算法的确定性特征,在编程中不允许存在二义性,特别是法条中俯拾皆是的“不确定法律概念”带来的模糊性,给行政裁量的自动化造成困难,很多学者因此认为,行政自动化系统不能处理裁量问题。事实上,模糊逻辑理论是人类处理这一问题的有力工具,将其引入自动化系统可以突破传统二值逻辑的束缚,并为运用模糊产生式规则处理行政裁量问题奠定坚实的基础。

环境执法自动化裁量的法治挑战与制度因应

碳中和、碳达峰旨在实现国家和全球的生态环境可持续治理,也为我国环境保护工作的高质量推进指明了方向。为提升执法效能,行政主体已逐步部署算法装置,用于环境违法问题的非现场治理。面对环境执法从街头官僚向算法官僚的转变过程,社会一般主体对技术裁量正当性的疑问成为了行政法治关注的焦点。况且,自动化裁量质效的提升通常基于对海量数据的训练,鉴于政府自身数据记录的局限性,引入并调度私人部门的数据存量用以形成更全面、准确的裁量模型,也是推进自动化裁量高水平演进的题中之义。此外,环境执法部门应正视裁量基准的正向价值,通过完善裁量话语体系的方式,达致生态友好型行政执法的法理情相统一。

外汇行政处罚裁量电子化有关问题研究

自动化行政背景下,行政活动和自动化技术的交互日渐紧密,行政处罚领域开始运用电子化裁量系统来规范自由裁量权,以实现行政裁量公正高效、量罚一致的价值目标。其模型构建包括三个环节:法律规范的代码转换、裁量因素的处理、处罚结果的自动生成。当前,电子化裁量虽存在法律转译有偏差、难以保障个案正义、自动化设备相关法律规范缺失等缺陷,但已能够在促进公平的基础上兼顾行政处罚的效率,创新传统的行政案件裁量模式。从现有实践效果和政策导向来看,外汇行政处罚电子化裁量系统的出现将是“合理且可行”的。本文构想外汇行政处罚电子化裁量系统,分析其优势劣势,通过对比、移植司法领域智能量刑系统的经验,可以从系统试点、政策引导、立法保障、人才培养和行政规制等多方面为外汇电子化裁量系统的构建指引方向。

机器何以裁量:行政处罚裁量自动化及其风险控制

自动化处罚裁量是对处罚裁量过程的技术性还原,将处罚裁量权部分或全部交由依托算法规则运行的机器行使。根据执法人员和机器在处罚裁量决定作出过程中的不同作用,自动化处罚裁量可被具体划分为辅助计算模式、执行既定规则模式和机器学习模式。自动化处罚裁量的本质属性可被归为裁量权运作的算法表达,其对传统裁量模式进行了变革性重塑,同时也引发新的合法性风险,需要结合不同自动化处罚裁量模式的各自特点,采取有针对性的风险控制策略。

自动化行政裁量中不确定法律概念的具体化——基于“三分法”及“重力公式”的理论展开

近年来,在相关政策指引下,各领域的自动化行政裁量系统相继建成并投入使用,相关理论的研究也受到了学界广泛关注。其中,自动化行政裁量与不确定法律概念的关系廓清问题成为亟待解决的前沿基础议题。研究表明,依据科赫的“三分法”理论,针对经验性与倾向性概念,可交由自动化工具经深度学习后自主产出可供参考的结论。针对价值性概念,可进一步借助价值判断的方法得出结论。具体而言,以作为法律原则权衡法则的重力公式为蓝图,建构利用自动化工具从事价值判断的规范化运行规则和有效机制,从而发挥工具理性的先天优势,将比例原则的适用贯穿全程,借此提升价值判断与不确定法律概念具体化结论的“客观性”,避免行政机关陷入“怠惰裁量”与“恣意裁量”的泥淖。

算法自动化决策在行政处罚中的应用风险与规制路径

随着人工智能和大数据的发展,算法自动化决策逐渐应用于行政处罚领域。其在行政处罚的各个阶段都可以发挥自身优势,有助于降低执法成本、提升执法效率、减少人为干扰、避免同案异罚,但同时也存在抵牾正当程序原则、难以体现过罚相当原则、可能噬夺执法者处罚决定权限等应用风险。为此,在行政处罚领域应对算法自动化决策予以规制:增强算法自动化决策透明度,保障行政相对人的程序参与权;提升裁量基准精细化,保留行政、司法部门的决策审查权;明确算法自动化决策的辅助功能,严格界定自动化处罚裁量的适用边界。

自动化行政处罚的法律风险及其规制路径

人工智能技术引领着新一轮科技革命的发展动向,如今人工智能与行政事务正在不断耦合,此举为国家治理和经济社会发展注入了新动能,但也对传统行政管理与执法手段提出了新挑战。作为负担性具体行政行为,人工智能为行政处罚“植入”了自动化芯片的同时,也带来了行政处罚效率价值、精准程度、执法能力提高等优势,但隐藏其背后的处罚频次失序、正当程序失灵、裁量空间缩减、主体责任模糊等法律风险也逐渐凸显出来,正禁锢着自动化行政处罚的效能发挥。因此需要从建立自动化行政处罚动态调整机制、构建自动化行政处罚的程序规制、合理分配人工决策与机器决策之间的权限、明晰自动化行政处罚的责任归属等方面进行合理规制,从而更好地发挥人工智能的“头雁效应”,为行政处罚赋能。

论行政裁量中的人工智能自动化

随着人工智能的快速发展,从智慧司法到智慧行政,人工智能自动化作为有力的科技手段,在行政裁量中发挥着积极作用,为进一步细化规范行政自由裁量权提供了新的路径.与此同时,随着经济的发展,社会中的关系呈现复杂化、专业化、多样化,而行政裁量涉及社会的各个方面,因此,成为现代行政执法的典型代表.行政机构具有以自己单方面意志对行政管理相对人作出行政处理决定的权力,以此来达到追求行政效率的目的.因此,大部分行政行为是基于行政裁量权作出的,随之而来引人深思的是人工智能自动化在行政裁量中体现的作用和重要性.加强对行政裁量中的人工智能自动化研究,对扎实推进依法行政具有重要的理论和实践意义.