引言
在大数据时代，算法裁量作为一种新兴行政裁量模式，增强了公众对政府决策的理解和信任，提升了政府的治理效能，推动了数字政府发展。作为回应，2022年《国务院办公厅关于进一步规范行政裁量权基准制定和管理工作的意见》强调了通过推动人工智能技术的运用和将行政裁量权基准内容嵌入行政执法信息系统，实现行政执法的全面公示和标准化管理。人工智能技术引发的行政变革趋势持续扩大，行政裁量权规范化、标准化、数字化的重要性逐步凸显。随着算法裁量的普遍适用，个人信息深度卷入，处罚裁量侵蚀相对人权利，裁量依据存疑，正当程序原则被破坏等问题不断显现，例如，交通领域非现场处罚设备的精确性和电子证据的真实性存疑［1］，自动监控数据受到停电或者天气干扰而出现错误，而将机器识别的违法行为依照处罚标准进行处罚，较大程度上限制乃至剥夺了相对人的陈述申辩、听证等权利，这些隐忧引发了学术界对算法裁量的深入研究。
在既有研究中，关于算法裁量的讨论方兴未艾。相关研究指出，自动化处罚裁量决策依托程序和算法［2］得以行使部分或全部处罚裁量权［3］，也存在一定的技术风险，包括主体能动性的丧失、裁量格式化导致的个案正义丧失以及程序价值的缺失等［4］。裁量基准的数字化转译导致法律语言与计算机语言的不对等，则易引发“代码造法”的风险［5］。面对上述风险，学者们提出了一系列解决方案，包括基于法律框架限定算法裁量数字化的适用范围［6］、通过技术实现数字化裁量的外部沟通［7］以及课予行政机关关于代码转译及算法决策合法性的说明义务［8］。
整体来看，既有研究从多维度分析了算法裁量的风险及其规制，为进一步完善算法裁量模式搭建了坚实的基础，然而却鲜有以行政过程论的视角对其实践机理和法治保障进行讨论。算法裁量过程是动态运行的阶段，而非静止、机械的裁量状态。有鉴于此，本文将立足于“行政过程论”的研究视角，首先，从行政行为构造来探讨算法裁量产生的理论原理和过程论视角下的运作样态；其次，从算法模型的“接收-处理-输出”过程来观测不同阶段所存在的风险性问题；最后，从过程论的视角对各个阶段通过范围限定、程序约束及权利保障进行法律控制。
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作者信息：
雷刚,蒋安琪
（贵州大学法学院，贵州贵阳550025）
