王锡锌:中国的数字政府建设必须纳入法治框架中

选择字号:   本文共阅读 1037 次 更新时间:2023-01-01 23:28

进入专题: 数治   法治   数字行政   数字政府  

王锡锌  

本文来源:《中国人民大学学报》2022年第6期。


摘要:新一轮科技革命和数字技术的广泛应用对政府治理产生了全方位影响。数字技术对政府治理具有明显的“数字赋能”效应,但同时也提出了数字行政如何融入行政法治框架的新命题。在数字行政的场景中,大数据与算法相结合而形成的“数字权力”与政府治理的“行政权力”相结合,催生出一种新的治理技术及模式,即“数治”。有别于“数目字化”的治理,数治是行政权力以数字技术为核心驱动,通过大规模、深度化、持续性地收集、挖掘、分析、应用数据以发现、界定和解决社会问题的一种治理技术。数治具有自我指涉及自我强化的特性,其赋能政权力与相对人权利关系结构的失衡。“数治”的广泛应用,对行政法治所遵循的规则之治、理由之治、程序正义、权利救济等价值和机制将带来挑战,相应地,行政法治系统需要进行转型升级。但这种转型升级并不意味着数治对行政法治原则和价值的颠覆,而是行政法治系统的技术调整和工具改进。回应数字政府和法治政府的深度融合、数字行政的法治约束等命题,一方面需要重申和坚持法治的价值系统,另一方面也需要依循协同演化逻辑,从数治的源头控制、过程控制、结果控制、社会控制等维度,改进行政法治控制技术,改善行政法治外部生态。


关键词:数治;法治;数字行政;数字政府;协同演化


一、问题与概念界定


我们身处一个“数字化生存”时代。在我国,源于自下而上的技术驱动和自上而下的国家推动之合力,数字技术在国家和社会治理中得到越来越广泛的应用。与此同时,数字化治理与法治之间的关系如何协同,已成为数字时代国家和社会治理法治化的重大课题。2022年6月,《国务院关于加强数字政府建设的指导意见》(国发〔2022〕14号文件,以下简称《意见》)提出了数字政府建设的整体框架和路线图,其中就明确提出数字政府与法治政府深度融合的要求。在数字行政的背景下,基于“数字赋能”理念,数据采集、挖掘、计算等技术得到广泛运用,国家治理对各种数据的需求不断增大,大数据与算法技术的结合催生了一种“数字权力”。如果我们将权力理解为一种主导性、控制性力量,那么,数字权力就是基于对数据的占用和应用而获得的一种控制和支配力量。在数字政府建设的背景下,以行政机关为代表的公权力主体利用大数据及相应技术而进行公共管理、风险监控、行政执法、社会服务的实践,已展现了一幅数字行政的宏大愿景。一种数字权力与行政权力相结合的治理技术开始呈现,本文称其为“数治”(governance by data)。“数治”是权力与数据处理及算法应用深度融合的治理技术。从实践看,这种治理技术既可能与资本相结合,如平台通过个人数据画像(profiling)挖掘消费者潜在偏好、个性化定向推送内容信息、商品服务信息等;也可能与国家权力相结合,如行政机关根据公共监控数据预测公共安全、疫情、金融等风险。数治已成为大数据时代国家和社会治理的基本事实。

本文所探讨的数治,限于行政权力与数字权力相结合的行政活动领域。从法治视角看,无论是英美的“法治原则”(rule of law),还是德国的“法治国”(Rechtsstaat)原则,都强调政府权力必须受法律控制、个人权利受法律保障等基本价值立场。围绕这些基本价值,传统法治发展出相应的法律控制工具和机制,例如规则公开、程序正义、裁量理性、权利救济、司法审查等。但以数据和算法为技术驱动的数字行政,对上述法治控制技术提出了新挑战。本文的基本问题就是:数字技术在行政活动中的广泛应用,将对传统行政法治带来什么样的挑战?数治是否会颠覆行政法治?行政法治系统应如何回应数治的挑战?

对上述问题,既有的政策表述与学理研究已有一定关注。从政策和实践层面看,在“电子化”“自动化”“数字化”等概念,这种变化的背后所体现的其实是行政权运行技术的不断发展。2002年,我国出台首个国家电子政务总体规划,强调政府利用IT技术尤其是互联网改善公众信息服务,塑造电子化、网络化行政活动过程,促进“无需在场”的行政技术转型。随着电子政务与计算机技术的发展,多地提出政务办公自动化的目标,行政行为自动化应用范围不断拓展。不过,从电子化到自动化的行政技术变迁,主要是通过行政程序变革,促进行政行为高效、便捷、透明。这些技术主要是在微观的程序维度进行流程再造,尚未在宏观上改变行政权运行的逻辑及治理模式。而随着新一轮科技革命兴起,特别是大数据和人工智能技术的广泛应用,基于数据累积及算法技术迭代更新,行政的决策方式、治理手段、执法机制等正迎来系统性的变革。通过对个人和组织数据的大规模采集、处理分析及应用,行政机关获得了巨大的数字权力,而这种数字权力与行政权力的结合正是数字行政的特质。

法学界对数字行政的现有研究,主要以行政的“电子化”“自动化”为场景,分析这些场景中行政活动的程序性变化;对于数字行政造成的权力关系结构变化、行政权运行逻辑变迁等宏观的、整体性问题,现有研究还显得薄弱。实际上,数字技术驱动的行政,所带来的不仅是技术权力与行政权力叠加的“量变”效应,而可能导致“质变”甚至“突变”效果。例如数字赋能可能导致行政权——相对方权利关系的进一步失衡,数字行政所遵循的技术逻辑与行政法治逻辑之间存在诸多紧张甚至冲突。从法治逻辑看,由于数字行政本质上仍然是行政权的活动,故理应纳入行政法治框架,受到法律的控制,但问题是:面对高度技术化、迭代更新、依赖代码和算法进行决策的数字行政,行政法治系统当如何有效应对?



二、数字权力与行政权力结合的场景化展开


从行政活动目标对手段的需求看,数治技术与当代公共行政风险管理和控制的目标存在高度耦合。在现代风险社会中,行政的治理目标已从传统的秩序维护和修复,逐步转向风险预防和调控。政府需要针对各种不确定的经济和社会风险进行未雨绸缪式的调控,以高效、精准地维护社会安全与秩序。传统的行政权运行在组织维度上依靠科层制的分工,侧重于在一个个特定的场景中执行法律,对处理整体性、大规模、跨部门的风险防控任务力有不逮。因此,一旦大数据、算法等技术兴起,其实现政府治理目标的潜在效用自然会得到行政的青睐。这就是数字技术对行政权赋能效应的底层逻辑。与此同时,在利害关系愈发复杂、行政资源相应地愈发不足的政府治理领域,行政主体需要高效、精准地对交织的利害关系进行识别和调整,对瞬息万变的复杂事实进行识别和化约。在传统行政技术中,受限于执法者的认知、协调和抽象化能力,政府对于利益分配、利害关系调整的微观处理能力受到多重约束,难以智能、高效地应对社会生活的复杂性。而在数字技术的支持下,大数据、智能算法、自动化决策等要素得到广泛运用。新技术运用的规模效应,可以扩展治理所涵盖的人口与地域范围,化解行政领域的一系列治理难题。

在治理的技术路线上,数字技术驱动的行政依赖对治理领域的人和事进行大规模数据化。人和事被化约为可由机器进行理解、分析、计算的数据集;基于对数据的处理分析,进一步由算法进行辅助性决策。在这一治理的路线图中,数据、技术和权力深度融合,共同服务于政府治理的目标。例如,在风险规制领域,面向市场主体的数字化监管、面向公共安全的监控技术得到广泛应用;在给付行政与福利行政领域,通过数据和算法的数字行政已渐成主流;在传统的秩序行政领域,以数据加算法为核心技术的“预防式执法”模式也已在很多场景中得到应用。下文围绕这些代表性场景,对行政过程中数治的基本运行机理进行分析。

(一)数字化监管

在传统监管观念和治理手段基础上,为回应市场与社会中复杂、多样的风险治理难题,政府将数字技术广泛运用到行政监管领域。从现实背景来看,政府监管和执法的核心在于市场主体相关信息或数据的获取,但由于资源与介入方式的限制,监管主体往往面临信息不足、调控能力有限等困境。而数据采集、分析与算法模型的应用,可缓解数据信息不足、监管能力受限等困境,增强行政监管的效能和效率。正因为如此,政府高度重视数字化监管技术的运用。例如,《意见》提出:“以数字化手段提升监管精准化水平。加强监管事项清单数字化管理,运用多源数据为市场主体精准‘画像’,强化风险研判与预测预警。”在风险规制的现实需求下,以高质量的大数据为基础的数字化监管成为提升监管效能的基石。监管机构通过采集、分析数据,运用算法模式进行决策,从而对监管对象的行为及其趋势进行分析,预测未来风险,并采取风险干预等措施。金融监管、市场风险监管、社会信用监管等,便是数字化监管的典型场景。

例如,在社会信用监管的场景中,监管主体首先通过公民个人身份证号码和组织机构代码建立起统一的社会信用代码,将市场主体的身份数字化,从而打破监管机构之间的数据壁垒,为数字化监管提供数据基础的底层架构。在此基础上,监管主体对监管运行架构加以改造,搭建专门的公共信用信息平台,实现数据高效收集、共享、流动和开放。而后,在数据互联互通的基础上,监管主体可以大规模、持续性地处理汇集的大数据,通过算法对监管对象进行信用评价,这种信用评价,实际上就是对监管对象的数据画像,可触发后续相应的信用奖惩机制。例如,通过信用画像导出的“黑名单”,不仅可以通过声誉机制直接减损市场主体的信誉、商誉,还可以经由公共信用信息平台衔接多元的监管手段,激活失信联合惩戒措施。在此情境下,一旦信用数据出现错误,或者数据处理的算法模型出现偏差,就可能导致个体或者群体被“误伤”并承受后续的不利影响。

进一步,在数字化监管中,基于对行为人过往行为数据的分析,可预测其未来行为模式及风险,这种持续性、累积性数据处理,可提升风险规制的科学性与精准性。例如,在金融审慎监管的场景中,监管者不断将新的数字技术应用到监管过程中,建立涵盖监管机构和被监管对象在内的大数据监管平台以及“监管沙盒”(regulatory sandbox)等机制,以提升风险识别、风险衡量、风险决策的能力。在北京地区对非法集资行为的监管实践中,通过机器学习和计算得出的“冒烟指数”越高,表明监管对象越接近非法集资的特征,监管部门可以及时监测预警,做到“打早打小”。不过,在实际操作中,这类预测式的数字化监管可能大幅压缩监管对象的程序性权利,且可能会因为数据质量问题而导致预测精准性下降,这些都会影响数字化监管的理性、公平和公正,导致治理失灵。

(二)公共监控

在社会治理层面,为应对复杂、多样的公共安全风险,监控技术得到广泛运用。例如,在疫情防控、网络管控、反恐等领域,政府大量运用数字技术,采取视频监控、生物识别、行程轨迹排查等方式,对个人数据进行采集、分析和挖掘,从而防控相关风险。随着监控技术的迭代更新及其大规模应用,“监控型国家”(surveillance state)初露端倪。

监控型国家并非一种国家形态,而是一种国家治理技术。例如,在应对新冠疫情的防控中,疫情防控机构通过与第三方合作,引入区块链、大数据、通信网络、人工智能等监控技术;借助这些技术,以自然人生物信息和物理活动轨迹等数据作为要素,运用算法对数据进行分析、挖掘、评估、决策,从而助力风险防控等治理目标。在上述场景中,健康码、场所码、数字哨兵等“码治理”,实际上就是数治的典型样态。“码治理”是基于数据采集和分析的政府治理。就数据采集看,政府可经由大量渠道采集个人数据———除个人自主申报以外,还包含平台、单位、社区、商业场所、医疗卫生机构等提交的数据;就数据处理看,“码治理”依靠算法对数据进行计算,并将计算结果转化为行政性的决定。相较于传统的依靠科层制的组织、法律规则、行政程序、证据规则等技术进行治理的行政活动,“码治理”主要依靠数据、代码、算法模型等技术而展开。

有研究者指出,包括“码治理”在内的数治有助于提高治理的规模效率。但同样值得注意的是,“码治理”技术也具有负外部性。例如,数字化监控以行政职权为后盾,数字技术与行政权叠加,加剧了行政主体与相对人之间的信息不对称和权力结构失衡,这不仅限制了相对人的程序性权利,而且也制约了其救济权。同时,数治具有“自我指涉”的逻辑特性,实践中也存在技术运用的惯性和路径依赖。已有一些地方基于路径依赖,试图将原本限于疫情防控用途的健康码技术延伸到常态化、全方位的社会风险监控。这种数治技术的广泛应用,还将对社会主体权益产生涟漪效应。比如,健康码信息经由联动机制直通各层级、各地域,并关联多元场景下的人身自由、财产权、名誉权、平等权、受教育权等重要权益。在这一背景下,“影响我们生活的将不再是守则规定,而是由观察、监视、预测、评价、引诱和劝告所组成的一个多面的复合体”。面对全方位的个人信息权益侵害风险,“码治理”模式尚欠缺有效的权利保障机制。

(三)福利算法系统

数治不仅广泛应用于风险行政领域,也深度嵌入给付行政与福利行政领域。应当承认,数据和算法驱动的福利分配,可以提升行政的便利性,降低管理成本;可以更精准地测算申请人的基本情况,标识与评估各种变量与约束性条件,进而导向一种具体情境考量与动态反思平衡的实践理性。例如,澳大利亚近年来的收入支持福利算法系统(income support payments)经由高频、准确、大规模的数据来分析受资助者的行为模式,进而确定资源分配政策与资格标准,有效实现了防止福利依赖和促进合理给付的双重目标。在我国,公共服务、社会保障中的数据收集、共享及应用也不断推进。《意见》提出:“推进基本公共服务数字化应用,积极打造多元参与、功能完备的数字化生活网络,提升普惠性、基础性、兜底性服务能力。”不过,值得注意的是:在福利行政领域,通过数据和算法的决策虽可能增进行政效率和决策一致性,但也可能带来负面效应。例如,对个人而言,国家给付虽是授益性的行为,但对个人数据的大规模采集、处理及算法自动化决策,也会给个人信息权益带来侵害风险。福利行政的柔性外衣,也可能遮盖行政权变相减损公民人格尊严、歧视等问题。例如,在印度,联邦政府主导的生物身份识别工程(Aadhaar)对全国人口进行生物识别数据收集,进而设计社会福利分配算法,结果导致行政权扩张过度与侵害个人权益之后果:表面上基于自愿、实际上变相强制的身份识别码适用范围不断扩大,导致诸多“数字难民”的出现;商业机构搭车获取政府数据库资源,大规模数据泄露事件频频发生,公民的主体自治、身份权益、安全保障、平等权益受到巨大冲击。又如,在数治技术主导的分配行政中,一旦个人数据出错或者算法内嵌歧视,一些个人将会面临被系统“锁定”的困局。基于数治的“自我指涉”特性,如果个人被系统误判,不公正、歧视将会被固化。

(四)预防式执法

将目光投向秩序行政领域,也可以发现数治的应用场景。预防式执法、预测式警务这类治理技术日益受到青睐。执法者基于监控、数据、算法、预测等技术,可采取“先发制人”的执法措施。例如,德国警方利用AI技术分析犯罪数据,划定违法高发地区,通过提高警惕强度和警力投放来预防违法犯罪。又如,2010年之后,洛杉矶警方借助Predpol公司的预测性警务技术,分析警方内部机密数据和其他数据,预测公共安全和治安风险。该技术可预测给定时空范围内违法犯罪活动的发生概率分布地图,警方据此可精准分配警力。在我国,国务院发布的《新一代人工智能发展规划》也提出:“要利用人工智能提升公共安全保障能力。促进人工智能在公共安全领域的深度应用,推动构建公共安全智能化监测预警与控制体系。”《意见》也强调:“着力提升矛盾纠纷化解、社会治安防控、公共安全保障、基层社会治理等领域数字化治理能力。”就此,一些地方已有了相关实践,如广东公安推进防空圈、智能感知安防区大数据建设,通过安防区、联网门禁、卡口等设备,根据算法预测加强巡逻防控与疑犯追踪。

可以预见,数字技术驱动的预防式执法,对于秩序行政的效率、精准、威慑性具有促进作用。但以大规模监控为基础的预防式执法,微观层面可能导致对公民私人空间的过度窥探,宏观上则可能带来社会的寒蝉效应。与此同时,对预测性警务技术的依赖,会诱发执法者的思维定势,而执法者的思维定势又可能进一步被植入到数据处理的算法之中,这将加剧算法决策的偏见。这样一来,法治主义所要求的权力制约、程序理性等原则将受到侵蚀。

综上可见,在诸多行政场景中,数字技术日益受到青睐,数字技术与行政权力相结合的应用场景不断拓展。随着数据集成度越来越高,在个别场景中的数字技术运用将会联动其他领域,导致涟漪效应和辐射效应。我们有必要从场景化观察切入,对数治的特质及其整体效应进行探讨。



三、数治的内在逻辑及外在效应


(一)数治作为治理模式的内在逻辑

从学说史看,“数治”的源头可追溯到将数目字和量化统计(number)引入治理理论(governance theory)的努力,其关注点是治理中的量化和数理统计工具。制度经济学的奠基人之一康芒斯和诺贝尔奖得主威廉姆森,都主张治理范式以“冲突,互利与秩序”(conflict , mutuality and order)为中心,强调制度与规则的基础性地位,并未将数理统计置于治理技术的核心。不过,1990年代兴起的公司治理(corporate governance),2000年代开始的全球治理(global governance)和多元中心治理(polycentric governance)等治理理论,不断突出以概率计算、统计规则而非制度权威为中心的治理模式。在总结治理理论变迁的基础上,法国学者阿兰·苏皮特(Alain Supiot)提出了“数目字化治理”(governance by numbers)概念。他结合统计学与社会学家德鲁西耶尔对统计史的研究,指出“数目字化治理”的本质是以数字及其运算(calculation)为主要治理手段的治理模式。该模式的核心是基于人工语言(数字)、运用量化和数理统计方法进行决策,决策主体既可以是正式的国家和政府,也可是非正式的组织和私主体。“数目字化治理”强调以个体选择、统计模型和量化工具为核心的治理。在该理论的图景中,传统的法律规制手段(如行政许可、处罚)逐渐被指标设定与量化评估取代,而由于这些量化统计工具本身来源于对市场交易的分析,因此,公共决策在运用这些工具时,自然会吸纳市场供需均衡及价格机制的分析逻辑,其实践一定程度上也就自然会向市场化决策靠拢。

在苏皮特看来,“数目字化治理”技术淡化了传统的国家和法律在治理中的作用,模糊了国家与市场的边界。相比较而言,法治以国家强制权力为基础,运用基于自然语言的法律规范而展开,因此在治理的主体、技术等维度与“数目字化治理”有本质区别。“数目字化治理”的核心在于运用基于人工语言的量化统计方法,并不强调国家与市场主体间清晰的边界,也不对正式与非正式制度规则做本体区分。“数目字化治理”的目标是以数字(numbers)及其运算(calculation)管理社会,依靠数理统计机构作为更加中立的裁判者,实现共同体的良善治理。其试图以精确而完备的人工语言构建量化和统计的数理模型,取代以模糊而开放的自然语言构建的法律规范及其解释(interpretation)体系。如果说现代法治的模型是一台初步的“自动售货机”,其运转仍需法律实践者通过文本解释进行维系的话,那么“数目字化治理”的理想便是进一步去除人的因素,尝试在量化与计算之中使个人裁量最小化。

应该看到,当下数字政府的建设与行政权运行过程,的确应用了很多量化统计技术,但究其本质而言,“数目字化治理”与“数治”的底层逻辑存在明显差别。“数目字化治理”以人工语言构建数理统计模型,强调数字计算相对于国家权力的独立性、中立性、超脱性,数目字计算与公共权力是“脱钩”的、保持距离的;而在“数治”场景中,以数据处理、算法决策为代表的数字权力,与行政权高度融合。数字权力与行政权深度结合,甚至数字权力嵌入行政权运行过程,以技术赋能行政,这构成数治的底层逻辑。这种逻辑的实践展开自然会对现有的政府治理模式和行政权运行方式产生巨大影响。

(二)数治的技术效应

1.数治赋能效应

如前所述,数治是公共权力以数据处理为核心驱动,通过数据技术和算法,以识别、界定、解决社会问题的一种治理技术。在这种治理技术辐射之下,每个给定的治理场景和语境都需要对资源配置、关系设定、工具选择等治理要素展开重新考虑。辐射到国家治理中的数字技术具有显著的政治和社会功能,数字技术与公共权力的结合,增强了国家的社会测量能力,拓展了国家权力的作用范围。依靠数字技术的力量,国家可进一步延伸和放大其权力作用效果。“我们的身体、我们的社会关系、自然界,以及政治和经济———一切都将以更精细、精确、透彻的方式被获取、分析和评价。”例如,通过监控、数据分析、算法等技术,行政权力可深度进入各治理场域,针对各种不确定的社会因素和风险,进行未雨绸缪式的预先调控和风险管理。

以数据处理、分析、算法决策为代表的数治技术的广泛运用,不仅延伸了行政权辐射的范围,放大了行政权的作用效果,而且在一定意义上对原有的公共治理结构、组织模式、运作机制、归责原理等产生冲击。在传统的治理格局中,政府通常被认为是最主要的甚至是单一的权力主体,但在数字时代,掌握数据和技术的资本集团,聚合了经济权力与技术权力,对国家中心的治理格局造成冲击。国家权力与资本集团之间,存在着微妙的既竞争又合作的关系。例如,作为监控中介(Surveillance intermediaries)的大型互联网平台,在一些场景中往往会根据国家设定的“协助义务”或者合规要求,获取和分析特定对象的历史数据和实时动态数据,协助行政机关对特定目标和事项进行风险监控及管理。上述观察提醒我们,分析数字时代的治理主体、治理结构及治理工具,视野不能仅限于传统的国家组织的治理,而需要考虑资本、技术、权力融合共生的治理格局和生态。数字行政不仅是行政技术的变化,也是治理模式的变化。

2.“自我指涉”效应

从系统论的视角观察,数治具有明显的自我指涉(self-referential)效应。数治依赖数据、事先编写的代码、机器学习、算法等技术进行计算和决策,其遵循的逻辑是一种数据和算法“自足的”逻辑,亦即“计算结果来自算法与大数据本身”,因此,很难从外部视角对基于数据和算法的分析结果进行反思性的评价。在这个意义上,数治几乎是不可能犯错的,因为其遵循一种封闭和自我循环的逻辑。即便出现错误,也只能在技术的自我循环逻辑指引下,按照技术给定的路径寻求解决方案。例如,在以“健康码”为代表的“码治理”场景中,如果数据输入错误或者算法模型的特定参数出现偏差,系统对特定个体的数据画像就会出现错误或偏差。但针对这些错误和偏差,很难从外部进行反思性的评价,也很难进行有效的审查和纠偏。不幸的是,基于数据和算法模型展开的数治,在技术上恰恰依赖对复杂社会事实的简化处理,也就是“复杂性化约”技术。如果不对现实中复杂的社会现实进行数字化和编码,转换为系统可以理解的语言,数治技术系统就很难运行。数治内在的“复杂性化约”需求,意味着技术系统所面对的世界与真实的世界之间并不总是重合的,治理技术与治理情境之间可能发生错配,从而导致治理的失灵和异化。

3.“自我强化”效应

上述“自我指涉”效应,在数治的应用过程中会进一步导致“自我强化”效应。数治本质上是一种遵循“技术至上”逻辑的工具理性系统。这一系统基于数据、代码、算法而发生作用,具有知识和技术的垄断性特征,在运行程序上具有封闭性和自足性,这容易淡化和忽视权力运行的反思性和开放性要求,呈现不断“自我强化”(self-reinforcing)的特性。例如,数治系统中的学习型算法,不断将前端的数据处理结论反馈到后续的模型调整和算法改进之中,自我产生出新的代码与脚本。这一过程不断在闭环中延续展开,难以防止系统自身运行的惯性。系统的惯性作用不是修正错误,而是通过新的数据和模型调整来掩盖错误。这一可能性意味着数治的工具理性并非必然的、绝对的。在现实中,国外福利管理系统和预防式执法场景中的数治实践,已经暴露出这方面的问题。

如果不对数治“自我强化”的效应保持足够警惕,行政组织将面临路径依赖甚至“被锁定”的困境,被数字技术反向控制。数治的数据整合与算法演进技术,契合了韦伯所讲的现代社会对于工具理性的追求。受“大数据神话”、技术赋能与绩效激励等因素驱动,加之社会对风险控制、社会福利之偏好的助推,数字时代的政府治理无一例外地追捧数字技术。特别是在法律系统对数据处理活动的约束比较宽松的环境中,政府获取数据与利用数据的法律门槛很低,从国家的视角看,社会中的人和物都是数据。政府对数据的需求和欲望与日俱增,甚至出现先收集数据,再考虑其用途的目的—手段倒置,这在公共监控场景比较明显。同时,随着技术不断迭代,数治应用场景越来越多,社会现实的数字化程度不断提高,公共治理对数治的依赖程度也随之不断增强。行政组织成为日益依赖数治的“计算组织机构”,数治的自我指涉和自我强化效应也将投射到行政组织系统。在这个意义上,数字赋能并非没有风险。数字赋能效应可能为行政权力的非理性行使披上摩登的技术合理性外衣。在更糟糕的情况下,权力主体可能利用数治的自我指涉和强化逻辑,对特定的个人、群体进行支配和操纵。

4.关系失衡效应

数治也加剧了行政权力与相对人权利关系结构的失衡。传统行政法上所担心的行政权相对于个体权利的不对称优势,在数治场景中进一步强化。对大数据技术、算法技术等技术权力的占有和行使,需要很高的技术和资金门槛。这些技术权力与行政权力相结合,在政府治理的结构维度和程序维度,都显著强化了行政权力。这也正是“数字赋能”的含义之一。但数字赋能效应具有明显的非均衡性。从治理结构维度看,行政权获得了技术赋能效应,而面对政府所拥有的庞大政务数据和数字技术,相对方所面临的被压制感更加凸显。从行政程序维度看,传统行政程序所强调的公开、参与、程序公正、说明理由等理性化要求,在数治场景中遭遇空前的危机。数治技术所依赖的数据集往往是不公开的,即便公开,个人也往往无法处理和分析代码化的数据集。算法决策存在着逻辑闭环、自我指涉等特性,大大限制了行政程序中参与、辩论、说明理由等机制,甚至影响到后续的司法审查等救济程序的功能。



四、数治对行政法治的影响




(一)数治与法治间的张力

前文分析表明,作为一种治理技术的数治,主要关注治理的工具有效性和效率,而非治理的价值理性与可接受性。但作为行政权与数字技术相结合的数治,本质上仍是行政权的行使方式,因此必须纳入行政法治的约束框架。

行政法治具有丰富的内涵,但可从三个方面来理解其核心。第一,法治是“规则之治”。行政法治原则要求政府权力受法律约束,行政活动依法进行。法律规则应当具有公开性、明确性、可预测性,以“指引社会主体的行动”。我国的依法行政原则及法治政府建设,也强调这种以法律规则为基础的政府治理模式。第二,法治是“理由之治”。法治以规则为治理基础,但行政权行使需要围绕规则展开理性化的讨论和说服。玛蒂尔德·柯恩(Mathilde Cohen)指出:“法治所要求的无非是国家无论做什么都是以一种可预期的、持续一致的方式做出并通过理由加以证成。”因此,行政权依法行使,不等于行政主体单方面、垄断性地执行法律规则,而需要通过开放和竞争性的程序展开讨论和说服。公共理由(public reason)是制约权力并促成其理性化运行的实质要素,可增强法律规则的实践理性。第三,法治是“价值之治”。法治所依赖的规则和实践理性,意味着法治不仅是一套治理工具系统,更是一套治理的价值系统。无论是英美的“法治”理论,还是德国的“法治国”原则,都将个人尊严和权利保障作为价值依归。例如,在论述法治的基本价值时,拉兹指出:“尊重人的尊严意味着将人视为能够规划和谋划未来的人。因此,尊重人的尊严包括尊重他们的自主权,尊重他们控制自己未来的权利。”作为规则之治、理由之治的法治,在逻辑上是通过规则的形式理性及实践理性,来保障个人的尊严、权利和自由。当事人参与机制、司法审查机制、权利救济机制、行政问责机制等行政法治的基本制度,都服务于行政法治的价值目标。

关注工具有效性和效率的数治,与行政法治之间存在着紧张关系。首先,从法治的“规则之治”要求来看,法治建立在事先制定并公开的法律规则基础之上,法律规则构成法治的底层架构。这些规则以自然语言作为载体,可以为社会主体所理解。数治以大数据、代码、算法为底层架构。这些以人工语言为载体的、高度技术化的逻辑规则,存在着很强的技术鸿沟,很难为普通人所理解。技术治理需要对社会事实和法律规则进行数字化转换,但这一“转译”过程面临很高的简单化约甚至“误译”风险,由此往往带来数治的不确定性和偏差。例如,现实中的社会信用评价、“码治理”等数治场景,便存在明显的算法黑箱、算法偏见等问题。

其次,从法治的“理由之治”要求来看,法治强调通过公开、参与、竞争性的法律程序呈现事实和理由,进而将法律规则的形式理性进一步转化为得到公共理由支持的实践理性。而在数治场景中,数据处理、算法决策等计算活动,是由技术系统在封闭的、自足的闭环中展开。算法决策并不需要其他理由,因为算法就是理由,代码就是法律。数治的上述程序特性,实际上消解了行政主体行使权力时在程序上所负有的公开、公平、说明理由等法定义务。例如,行政机关将特定主体列入“黑名单”、健康码“弹窗”等行为,都是对当事人权益产生重大影响的行政决定,但在上述数治场景中,当事人的知情、参与、抗辩等程序权利被架空,行政机关的证明义务、说明理由义务被虚化。类似地,在预防式执法、金融审慎监管等数治场景中,通过监控、数据分析和算法进行决策,其所依据的是算法的逻辑而非法治所要求的公共理由。

再次,从法治的“价值之治”要求来看,法治强调对权力的约束、对个人尊严和权利的保障。但数治主要是一种关注工具有效性和效率的治理技术,侧重于治理的事实和工具维度而不是价值维度。从技术维度看,虽然也可以通过行政机关采集、处理个人信息的正当性、必要性等法律要求,以及通过设定算法的伦理和法律规则等方式,将法治的价值诉求“内嵌”到数治系统中,但这一过程依然需要借由技术化路径而展开,因此,不可避免地存在着工具理性对价值理性的影响甚至主导。从数治的工具有效性逻辑看,为了让数治更为有效,就需要更多、更精准的数据,需要更深入的数据分析,需要更强大的算法。因此,工具有效性的逻辑与价值体系的维护之间所存在的张力将是激烈而持续性的。

最后,从责任和归责机制看,行政法治关注针对特定机构及决策主体的“授权—归责”逻辑,强调权责对应,有权必有责;而基于数据和算法而进行的行政活动,尽管本质上仍然是行政主体行使权力的行为,但由于行政权的行使与数字技术高度融合,特别是基于数据分析和算法计算而作出的“自动化决定”,有可能使原本清晰的权力—责任机制模糊化。例如,对于自然人“健康宝”的弹窗行为,到底如何认定其行为性质?是否可以通过行政复议、行政诉讼机制进行审查?这些问题在行政法理论和实践中都需要回答。进一步,如果对数字行政的决定提起司法审查,面对数字化、智能化技术驱动的行政决定,法院是否有足够的能力和手段进行审查?数治在行政过程中的广泛应用,强化了行政对司法的信息和技术优势,这种技术优势可转化成行政权相对司法权的结构性、系统性优势,使得数据支撑取代了证明,算法决策取代了说明理由,在这种情况下,司法对行政活动的问责和监督将逐步被虚置。与此同时,数治技术也削弱了行政相对人的参与和救济权,面对技术外衣包装下的行政权活动,利害关系人往往觉得很难进行挑战,提起诉讼的动力也会受到抑制。例如,在现实中,虽然列入“黑名单”“码治理”决定等数治场景引发很多争议,但向法院提起诉讼进入司法审查的案件寥寥无几。

(二)法治如何应对数治?

面对数治与法治之间的张力,行政法治应如何应对?对此,法学界已给予越来越多的关注。归纳而言,现有研究对数治时代的法治变迁提供了两种路径。一种观点认为,数字化、数智化将对原有法律系统造成颠覆性的影响,将导致原有法治范式发生重大变革,故法治亟须系统性的范式重构。另一种观点认为,数治技术的广泛应用并未对法治系统构成根本性挑战,不应过度估计大数据、人工智能、算法等技术应用对法治系统的影响,现有的法治系统只需适当调适,便可以应对数治实践带来的挑战。面对数字技术广泛应用于国家和社会治理的现实,法治系统需要相应调整已成共识,分歧在于应该调整什么?如何调整?

为回答上述问题,我们需要剖析数治技术冲击下法治的“变”与“不变”之道。数治的内核是行政权力与数字技术融合的一种治理技术,它本质上是一套工具系统。行政法治是对行政权进行理性化约束的规则和价值系统,是对行政权活动所提出的规范性要求,“是一个在实践中可以在不同程度上实现的一般性的规范性原则”。但需要注意的是,法治不仅是一套规范约束工具,它还是一套价值系统。法治的规则之治、理由之治具有一定的工具意义,这些工具最终都指向法治的价值系统。法治是工具理性和价值理性的复合体,其工具理性服务于价值理性。在数治的场景中,法治的“失灵”主要是因为数治这一工具系统对法治的工具系统(如规则、程序、归责、司法审查、权利救济等机制)带来巨大冲击。但在数治的应用场景中,我们不能拒绝行政法治中价值系统所提出的要求,例如程序正义、公正裁量、权利保障等规范性要求。

因此,数字行政、数智行政、数字政府或本文所称的“数治”,本质上都属于行政权行使的技术范畴,“变化”的是行政权活动的方式、技术和工具,“不变”的是行政权这一权力要素。数治既然属于行政权的活动形式,就必须被纳入法治系统控制。《意见》所强调的“数字政府与法治政府建设深度融合”的命题,也体现了前述规范逻辑。数治带来的行政活动方式、技术、逻辑等变化,都属于行政的工具和技术变迁,这要求行政法治的控制技术及工具进行相应变革。在行政法治的演化和发展历程中,这种情形并非今日独有。例如,消极国家时期的英美行政法对行政权进行控制的核心机制是司法审查,但随着“行政国家”和“福利国家”的兴起,行政的方式、技术发生了巨大变化,传统的司法审查机制很难全方位控制行政活动,行政程序法迎来了发展的浪潮。法律与行政之间的这种互动,类似于行政技术与法律控制技术之间的“装备竞赛”,是一个不断延续、不断展开的过程。此时,法治的价值系统正是驱动法治不断回应、变革其控制系统的内在力量。

上述分析表明,数治技术的运用将会对法治的工具系统带来巨大冲击,但并不会颠覆法治的价值系统。在规范意义上,数治仍要服从法律的命令。但法治价值系统的维护离不开有效的法律工具,法治的工具失灵将会导致价值承诺的落空。面对数治带来的行政方式和技术变迁,行政法治的工具转型升级,已是数字时代行政法制度变革的重大任务。我们需要重申法治价值系统的根本立场,并以行政法治的价值系统为指引,针对数治的基本要素,例如数据处理、算法伦理、算法归责机制等,对行政法治的工具系统进行调整和优化。



五、法治约束数治的路线图


数治背景下法治的工具转型,整体思路是针对数治的基本要素,结合数治应用场景,来改进行政法治的控制工具和机制;随着数治要素的变化(例如新技术的出现)及应用场景的拓展,法治的工具转型也需要同步调整。这种情形非常类似于行政法发展史上“行政—法律”之间的互动关系。数治是行政方式和工具变迁的结果,行政变迁需要法治的调控和回应,而这也正是驱动行政法控制工具和机制变迁的动力。“数治—法治”之间相互作用的变迁过程,类似于系统论中的“协同演化”(co-evolution)机制。数据、算法、自动化技术等因素,是数治相较于传统行政活动的关键技术变量。遵循协同演化逻辑,法治系统对数治的约束,也需要针对数据、算法等关键变量而进行控制手段和机制的改进。

(一)源头控制:对数据处理的规则约束

数治以数据为基础。在数字化时代,国家是最大的数据处理平台。当代行政活动以海量的数据处理为基础。数据采集、处理、分析以及在此基础上的新型决策、监管、执法形式,提升了国家的管制和治理能力,但从个人和社会的视角看,数据处理对个人权益具有复杂的外部性影响。一方面,国家的数字化治理在提升治理效能的意义上有助于增进公共福祉,因而具有“正外部性”;另一方面,数字化治理所带来的国家过度侵入私人自治空间的威胁及其心理效应,对个人权益也带来“负外部性”影响。行政机关违法的、过度的个人信息处理活动,不仅会直接侵害个人信息上承载的相关权益,也会造成社会成员在心理层面的焦虑和恐惧感。

因此,对数治的法治约束,首先需要对行政机关处理个人信息等数据处理活动进行法律控制。当下诸多关于数字法治、法治的数字化转型等讨论,已经意识到对数据处理进行法治化调控的重大需求。在立法层面,《网络安全法》《民法典》《数据安全法》以及《个人信息保护法》等法律,都注意到了将行政机关处理数据活动纳入法律控制框架的必要性。例如,《网络安全法》规定了处理个人信息的正当、合法、必要原则,《民法典》对公共场所的监控作了规定,《个人信息保护法》明确行政机关处理个人信息的活动原则上适用该法的规定。

从行政法角度分析,行政机关处理个人信息和其他数据的行为,在法律性质上属于行政行为,理应受行政法治原则的约束。例如,为履行法定职责收集、处理个人信息,行政系统内进行数据共享、行政机关委托市场主体处理信息等行为,具有行政性、高权性、单方性等特质,具备行政行为的典型要素。但无论是《民法典》还是《个人信息保护法》,对于数字行政场景中行政机关处理个人信息和其他数据的法律控制机制,都存在系统性不足。例如,对于行政机关处理个人信息活动中如何贯彻正当、必要和最小原则,行政所追求的公共利益与个人信息权益如何平衡,行政机关间的数据共享和利用应当按照何种标准和程序规则进行,法律责任机制应该如何设计等制度和实践问题,都亟须在行政法治维度进行回应。

在当下的数治实践中,受数据赋能效应的激励,行政对数据的需求和胃口越来越大,传统行政法比例原则对数据处理行为的控制效用递减。从行政活动目的来看,行政机关处理数据目的宽泛,甚至在手段—目的关系上出现逻辑倒置,将数据处理这一手段异化为行政目的。对此,应当坚持数据处理目的明确、权限合法、程序合法、内容合法等要求,完善行政机关处理数据的合法性框架。制定国家机关处理数据的专门性立法,是对数字行政进行法律控制的起点。法治作为“规则之治”的逻辑,要求行政法从行政机关数据处理的正当性基础、权限合法性、内容合法性、程序合法性等方面,对作为数治基础的数据处理活动提供有效的规则指引。面向数治的现实场景,根据行政法治基本原理,尽快制定调整行政机关处理数据活动的专门立法,应是当前我国“数字法治政府”建设的紧迫课题。

(二)过程控制:行政程序的变革

数字时代的行政法治需要重点关注数治的过程,从行政程序维度优化法律对数治的控制技术。以“行政国”背景中的行政活动为控制对象而发展起来的行政程序制度,主要通过公开、公平、参与、竞争等原则和程序机制对行政活动进行约束,以实现行政活动的程序正义和程序理性。但随着“行政国”转向“信息国”(information state),大数据和算法驱动的行政技术应用于越来越多的场景,传统行政程序对行政过程控制的功能受到极大限制。针对数治带来的冲击,我们亟须反思行政程序控制机制的有效性问题,展开行政程序控制技术的升级。

首先,数治对行政程序的公开原则带来极大冲击。行政公开要求行政行为的规则依据和活动过程对社会和当事人公开。以行政处罚为例,公开原则要求处罚的依据公开、事实公开、理由公开、结果公开,但在“黑名单”“码治理”等数治场景中,行政决定主要是通过数据处理和计算而自动化作出的,行政主体并不会向当事人公开相关依据、事实和理由。即便行政主体愿意公开,个人也无法理解以机器语言作为载体的数据集、代码、算法。

其次,数治将颠覆行政程序的参与原则。基于数据处理和算法决策的技术系统构成一个代码所控制的逻辑闭环,当事人无法参与到这一由行政和技术合一的权力作用过程中,他们所能做的只是接受将要到来的命运,而不是参与其中并为自己的权益而斗争。对当事人参与权的技术化限制,将进一步加剧行政权———相对方权利的结构关系失衡:面对技术和权力的联合,个人的“无力感”增强,而行政的力量被进一步放大,可以单方面对技术系统进行操纵。

再次,数治对行政程序公平原则带来极大冲击。一般认为,程序公平的核心要求是程序的“中立性”(neutrality)。在行政法上,无论是英国法上的“自然正义”(natural justice)还是美国法上的“正当程序”(due process),都将程序的中立性作为程序正义的底线要求。在传统行政程序中,程序中立性要求体现为职能分离、回避、克服偏私和偏见等程序机制。而在数治场景中,作为行政权行使基础的大数据,要求不同职能部门的数据共享,这实际上会导致调查、决定、执行等行政职能的融合。数据处理技术、算法技术等,从形式上看具有“技术中立”的特性,但常识和经验都表明,技术是人设计的,必然受到人的影响。无论是数据还是算法模型,作为系统运行指令的代码,不可避免都会受行政机构目标和价值偏好的影响。在某种意义上,对技术系统输入指令代码的过程,也是一个输入偏好的过程。技术的“中立性”只是一种想象而非事实。

最后,数治对行政程序的公开、参与和中立等控制机制及其功能的弱化,消解了传统行政程序所强调的“权力—权利”竞争性结构。在数字技术主导的行政过程中,行政对知识、话语、权力的垄断性地位不断强化,身处这种行政活动过程中的当事人,不断地被技术和权力边缘化,失去了对行政权进行竞争性约束的能力,甚至陷入技术和权力控制的“闭环”。例如,在“码治理”场景中,即便健康码系统对个人作出错误决策,个人既无法在决定作出的过程中进行抵抗,也很难对其认为错误的决定进行挑战,只能按照技术系统的逻辑和指令采取补救性的措施。这种由权力和技术主导的程序结构一旦形成,传统行政程序所要求的通过“说明理由”机制就会被逐步瓦解,数据、代码和算法逻辑取代了理由。对此,数治技术的运用必须坚持正当程序的价值理念,应设计必需的程序理性标准与框架作为数治的运用前提。

(三)理由之治:对算法的法治约束

算法技术与行政的结合,一方面影响行政的程序正义,如程序中立性、当事人参与和抗辩权,对此前文已做讨论;另一方面也影响到行政的理性化过程,即“理由之治”的法治要求。对算法的法治约束是数治时代法治技术变迁的紧迫要求。限于篇幅,本文仅针对算法行政的适用范围及适用程序两个方面,探讨相应的法律控制技术。

1.算法决策的适用范围限制

无论多么强大和有效的技术,都是手段而非目的。手段的适用必须受到目标约束和价值指引。应当看到,并非所有行政活动都适宜引入算法决策。仅仅强调技术的工具有效性而忽视价值和目的,行政活动就会偏离国家目的,导致手段与目的关系的错位。例如,在涉及社会成员核心权利和自由的场景中,算法的应用意味着将人的权利“转译”为数据、代码、参数,通过数学模型进行计算、决定人的命运。这种算法应用把人当成技术操控之下的一组数据,这将导致政治哲学层面的巨大争议。还应当认识到,算法虽然可以有效率地处理和分析事实,但未必能有效地计算和处理价值选择的难题。在当代行政过程中,行政决策不仅面临事实判定难题,也面临价值选择难题。例如,个人自由与社会秩序、个体权益与公共利益等价值权衡,始终贯穿于行政活动之中,对这些价值难题的求解无法依靠数学模型的计算,而只能依靠在法律程序框架中进行的竞争和妥协。对此,当下法治实践已有所认知。例如,欧盟《通用数据保护条例》与我国《个人信息保护法》都规定,当自动化决策影响个人重大权益时,个人有权拒绝。有理由认为,当事人在行政过程中有类似的“算法决策拒绝权”。又如,德国《联邦行政程序法》35a条在自动化行政的适用范围中,排除了不确定法律概念与裁量,自动化行政仅适用于羁束行政行为,并通过法律授权机制对算法决策的适用范围作出限制。我国也需要在立法规则层面,针对不同职能部门和行政领域,制定算法技术应用的负面清单。

2.算法决策的程序控制

学术界围绕“算法治理”已经进行了大量讨论,这些讨论涉及算法透明、算法可理解、算法可信任等问题。从行政法治视角看,算法其实是一种行政程序技术,算法透明、可理解、可信任等问题本质上是程序理性问题。在数字行政中,算法嵌入行政权的行使之中,理应满足程序理性之要求。这要求算法模型的建构和调整,应当接受法治“价值之治”的指引,将价值理性通过代码、编程嵌入算法模型之中,体现“技术向善”(tech for good),防止行政与技术结盟将私利或偏好的“特洛伊木马”植入技术系统之中。此时,法治价值理性的实现有赖于技术辅助与监督者的善意履职。在技术维度,算法系统的模拟测试、算法可解释性机制、算法影响评估等规制手段,对提升算法的安全性、可靠性、可接受度等具有一定的作用。

从法律维度看,算法所带来的程序理性和程序正当问题,提出了完善行政程序控制机制的紧迫要求。在数字政府和法治政府融合的进程中,这一要求已开始受到公共政策层面的重视。例如,针对“算法黑箱”问题,2019年发布的《新一代人工智能治理原则》明确要求“人工智能系统应不断提升透明性”。算法透明度要求可根据不同情况作出不同要求:对于一般公众可理解、不存在技术隔阂的算法,应当无条件公开,除非该算法因特定治理需要(如预防式执法的警力配置)经法定程序被认定为应当保密;对于存在技术门槛、常人难以理解的学习型算法,应面向专业且中立的第三方技术人员公开,由其进行影响评估,这可以引入以技术制约技术的机制。比如,构建基于“虚拟沙盒”的算法测试机制,可实质性突破“黑箱”审查的难题。针对算法可解释性问题,可根据算法的技术复杂性程度,确立“常识可解释性”标准和“专业可解释性标准”,前者要求算法框架在公共知识意义上得到解释,后者要求对算法技术作出专业领域人员可理解的解释。这种社会知识和专业知识层面的“可解释性”要求,有助于公众和专家对算法的分层监督,相应地也有助于对算法的社会信任。

(四)结果控制:数治归责逻辑的明晰化

数治是技术驱动之下的行政,逻辑上仍要遵循行政法上权责相应原则。但在数字行政中,行政权力与技术权力深度融合,权责对应的逻辑呈现出不确定性。例如,在“健康码”等“码治理”的场景中,数据采集是由电信、平台、医疗机构、社区等主体实施的行为,这些数据进一步与行政系统中各部门的数据结合,再经由算法模型进行计算处理导出相应的结果,系统据此作出相应的决定。在这一情境中存在众多主体,且主体相互之间存在多种行政法权利义务关系,如果决定出现错误,结果的归因将变得非常复杂,相应地,法律上的归责难度也大大增加。面对这种复杂性,传统行政法治的权责相应逻辑,需要在厘清数据治理和算法治理中多重法律关系的基础上,依循权责统一原则回归到“事务之本质”。

从数治场景中纷繁复杂的关系看,数治本质上是行政权运行的技术,数治所带来的问题一定程度上与技术应用有关,但归根结底仍然是行政的问题。从表面上看,数治由数据、算法、代码来进行,呈现出技术外观和模型、计算的中立性和客观性,但本质上数治依然受行政主体控制和主导,数治的“自我指涉”效应也与主体的意志、管理目标、价值理念等因素有关。相较前数字化时代的行政权运行方式而言,数治中的行政权及其主体似乎退隐到幕后,但其对权力和技术的操控并不必然减弱,反而有可能增强。在数字行政的场景中,数治并不会消除行政权的支配性逻辑,但可能会转移归责的视线与焦点,增加权力归责链条的复杂性。在时空维度,数治实践往往表现为新老问题的交织:传统行政法所关注的权力行使的恣意、裁量滥用、正当程序缺失等问题,在很大程度上会被数治放大或以新的形态呈现。例如,“健康码”错误弹窗现象的普遍发生,原因往往不是系统代码设计失误,而是因为算法逻辑过分简单、粗暴,以及纠偏机制延迟甚至失灵,这其中便内含着执法懈怠、正当程序观念缺失等原因。又如,数字化监管中一些算法模型的治理失灵,很大程度上是因为模型操作主体的恣意或寻租所致,而非算法本身的技术瑕疵。可以说,在数治场景中,法律控制与归责既涉及对数字权力的控制,也涉及对传统行政权的控制,而后者更为关键。

也就是说,数治虽然使行政归责问题变得复杂化,但在根本上依然可以适用权责相应的归责逻辑。回归“事物之本质”,我们可以进一步追问:数治场景中的各种违法和侵害风险,究竟来源于技术人员、代码设计者、系统运营者的偏差,还是行政主体的意志、目标选择、技术懒政等因素?数治所带来的问题中,哪些是技术的问题?哪些是权力的问题?对这些问题的反思是构建技术和法律融合视角下责任框架的基础,而判定问题属性、识别风险根源及构成是适用权责统一逻辑的前提。例如,根据算法复杂性程度,可对具有较强可理解性与控制技术可能性的算法应用适用较为严格的过错责任;对复杂程度较高、专业性强、可预见程度较低的算法,可设定算法设计者与应用者的保护义务及相应责任,根据是否尽谨慎职责和注意义务而认定责任。与此同时,在行政问责的整体机制设计层面,需要警惕“数字避责”现象,防止数治背后的行动者通过营造数字景观、操控数据信息等策略性行动,来应付“数字生产体制”的考核要求及规避责任。

反思和明晰数字行政的归责逻辑及机制,对于数字行政时代的司法审查及权利救济制度也至关重要。以司法审查为中心的制衡性、救济性机制是行政法治的重要保障,但在数字行政时代,这一制度是否还能够有效约束行政权、保障相对人权利?数治所依靠的数据分析、算法决策等技术,具有极强的专业性和技术性,法院是否有足够的能力(competence)对这种行政行为作出判断?这的确是一个重大的、现实的挑战。司法审查所依赖的行政合法性分析技术,主要从权限合法、内容合法、程序合法等要素展开对行政行为的司法审查,但数治改变了行政行为的方式和逻辑。这种情形不独存在于数字行政场景中,也存在于私法领域。例如,对自动驾驶汽车所造成的侵权损害,法院应当如何判断侵权主体、因果关系、责任分配等问题,这已成为算法侵权损害赔偿诉讼的新问题。回归数治的“事务之本质”,明确各种法律关系的属性及其相互关系,可以为数字行政的归责逻辑提供一个建设性的方案。

(五)社会控制:数字赋能与公众赋权

前文从法治系统内部的控制机制角度,探讨了法治对数治的约束机制如何在行政技术变迁下作出相应调整。还应当注意的是,行政技术的变迁不仅直接冲击行政法治的控制机制,也会间接改变行政法治的社会生态。行政对数据的累积、处理、计算,行政技术的变迁,加剧了国家和社会之间的权力结构失衡。技术变革的非均衡效应带来了“数字鸿沟”。以数据为要素、以网络为载体、以技术为驱动的数治,在空间上造成行政与人民之间的距离感,在技术和能力上加剧了权力—权利的不对称,公民的知情权、参与权、监督权、救济权等权利受到数治的冲击。

因此,考虑数字行政背景下的法治转型,不仅要关注法治系统内部的控制机制转型,也需要关注法治系统外部的生态修复。我们在不断强调“数字赋能”作为数字政府建设正当性逻辑的同时,必须高度关注数字赋能的单向度、非均衡等效应。数字技术在对行政“赋能”的同时,对相对人权利会产生哪些影响?对法治的外部社会环境和权力结构会产生哪些影响?这些都是值得追问和反思的重大理论和现实命题。

消解数治技术鸿沟所带来的社会和政治权力结构失衡之危险,要求我们关注对个人及社会的“数字赋权”(digital empowerment)。“数字赋权”概念受到政治和民主理论中的“公众充权”(public empowerment)概念的启发。本文使用“数字赋权”概念,意在强调:在数字技术驱动的国家治理中,需要克服数字技术对社会中权力间关系结构的非均衡影响,使数字技术的应用发挥充实公民权利的效应。在强调对政府的“数字赋能”时,应同时强调对公民的“数字赋权”。只有坚守这一原则,才能为数治时代的法治系统营造可靠的社会和政治环境。通过数字赋权可缓解技术的非均衡性效应,维护数字时代公民的主体性,改进政府部门、市场力量、社会组织、公民个体等多元治理主体之间的关系结构。

如何进行“数字赋权”?这需要重新定位作为传统法治核心技术的个体化赋权机制。为个体设置权利请求与救济机制,并规定权利所指向的义务,这是法律构造权利关系、形塑行为模式的核心技术。不过,在数字时代,如果仅注重个体的权利清单,忽视相应的社会整体性权力结构,个体权利体系就难以成为具有现实意义的制度框架与社会架构。从整体性角度看,数字赋权首先需要一个自下而上的、超越分散化个体的数据治理框架。在比较法层面,“个人数据的公共信托”“数据合作社”等模式已经对此展开了有益的探索。这类模式其实是在权力主体自我约束与个人自主防护之外发挥着“第三条道路”的作用,即挖掘社会层面结构性、集体性的力量,使所有的利益相关者都能够富有成效地参与到数据治理体系之中。在这个意义上,数字赋权提出了数据治理框架和体系的公平化、民主化、法律化要求。与此同时,为了矫正国家与社会之间的数据权力关系的失衡,应当推动公共数据、政务数据对社会的充分开放,实质性推动社会主体对公共数据的公平利用权。

数字行政带来了行政活动方式的技术变革。在对行政活动进行“数治赋能”的同时,行政权与数字技术深度融合的数治,对行政法治也带来了巨大挑战。面对数治实践带来的挑战,行政法治一方面应当重申和坚守法治的价值系统;另一方面也需要根据数治的技术特性和权力属性,遵循法治价值系统的指引,对行政法治的控制技术和机制进行转型升级。随着数字技术的迭代更新,将技术应用于更为广泛的国家治理和社会治理之趋势不可阻挡,“数字赋能”已成共识。但我们需要注意的是,数治所具有的强大“赋能效应”存在明显的非均衡性。因此,在中国的数字政府建设中,不仅需要重视技术与行政的结合,更需要重视数治与法治的融合,将数治纳入法治框架中;不仅需要重视技术对行政的“数字赋能”,也需要重视对个人和社会的“数字赋权”。数治与法治融合、赋能与赋权并重,应成为我国数字法治政府建设的基本共识和实践指引。



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本文责编:陈冬冬
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