自动化行政中算法决策风险的法律规制

算法决策在自动化行政中的应用是推进数字政府建设的必然要求，但由于传统行政法思维在与新兴技术的碰撞中应对不足等原因，自动化行政中算法决策存在潜在风险。为此，应摒弃技术工具理性思维，提升预防性法律规制理念，并通过完善算法决策全过程风险评估预防机制、自动化行政程序立法体制机制、行政相对人权利救济体系、算法决策监管制度等法律路径对自动化行政中的算法决策风险予以规制。     

数字时代失信惩戒法治化的新进路：从制裁失信到管控风险

将失信惩戒纳入行政处罚体系是当前失信惩戒法治化的主流进路。这无法解决将违约、违法行为视为失信行为并加以公法制裁的合法化难题，又不能充分救济相对人，也难以充分承担社会信用制度的功能期待，还有碍于社会信用制度的体系化。从管控资源配置风险出发，信用是基于信用数据的交易可信度评判工具，失信惩戒是为了管控资源配置风险，而非对失信行为进行法律制裁。实施以风险管控为目的的失信惩戒，既符合行政机关的资源配置主体身份，也符合社会治理创新的需要与大数据时代社会治理革新的趋势。在大数据时代，失信惩戒法治化框架之建构当以信用算法的规制为中心，以风险管控原则统领信用算法，以个人信息权益与相应国家保障义务为具体抓手。     

算法决策应用的外部风险及其公共治理路径研究

算法决策应用的外部风险具有聚合性和累积性特征，侧重算法行为端，在技术运用过程中向多数不特定群体扩散，将其类型化后包括社会公共利益和实质正义受损、人的主体性地位和合法权益受挑战两方面。外部风险不同于一般侵权行为的损害后果，无法适用传统归责原则。为了有效促进算法技术和监管的良性互动，以公共治理路径为视角，将算法决策嵌入网络社会架构中分析当下治理的局限性，并提出较完善的治理方案。在思路上，应遵循分类分级的精准化治理方法，选择“软”“硬”法为协同治理工具，坚持安全和发展并重的治理理念。在路径上，应着眼于算法决策应用的生命全周期，用算法解释机制解决算法备案制失灵的问题，以风险比例确立算法决策系统的分类与规制方向，并以平台为主体多途径构建算法综合性问责体系，形成治理合力。     

“立法性”算法权力的兴起与法律规制

自动化行政促生法律代码化，并引发算法噬夺立法权现象。这表现为算法规则对法律规则的技术性修正、对实施性立法的替代、对上位立法的僭越以及对法律规则体系的整体性架空。算法对立法权的噬夺成就一项立法性算法权力。立法性算法权力的产生原因表明其具有技术层面的存在必要性，却并不必然具备法律面向的合理性。对立法性算法权力施加法律规制的必要性同时存在于技术层面和法律层面。在技术层面，这种必要性体现在立法性算法权力基于自身技术特性具有负外部性影响；在法律层面，这种必要性体现在立法性算法权力对依法行政原则、立法权分配格局产生根本动摇。对立法性算法权力进行法律规制，需要汲取当下算法规制的理论基础与制度实践，并结合立法性算法权力的自身特征，着眼于权力内容的实体限定与权力行使方式的程序限定。     

算法化行政：技术何以提升城市公共问题解决效率？

本文系统分析了上海J区“一网统管”模式如何对接市民“12345”民情诉求热线，如何处置网格员通过政务APP以及传感器设备发现的城市治理问题，旨在揭示技术提升城市公共问题解决效率的内在机制。研究发现：这一过程主要通过算法化观测、算法化决策、算法化控制、算法化考核等四个环节得以实现。算法平台拟合出城市公共问题解决的“最优”方案并对行政过程进行标准化控制，促使行政过程按照“最优”方案执行，以此实现城市公共问题的高效解决。在此过程中，算法全面嵌入公共行政系统，挑战了传统公共行政中人—人交互的关系样态，构建了人—机互动的新样态，全方位重塑了传统公共行政中的权力关系、组织关系和运行过程。然而，受限于技术基础设施和制度等因素，技术提升城市公共问题解决效率的作用并未充分发挥。未来行政改革应注重数字化转型的技术和制度配套，推动传统管理模式与数字治理模式的协同。     

我国网络平台版权过滤义务的引入与构建

互联网时代的发展与大数据算法技术的进步使“避风港”规则受到了巨大冲击，而引入网络平台版权过滤机制作为当下最具实施可能性的方案，将有效化解互联网版权侵权难题。通过运用文本分析、比较研究等方法，全面梳理欧美版权过滤义务的主要内容及运作方式，向我国平台版权过滤义务的构建，提供制度巧思。为了重新平衡互联网新环境下的各方主体之权利义务，并进一步增强对版权人保护。我国法律应积极着手于过滤义务之过滤主体、过滤前提、过滤标准的相关制度研究，同时注意辅以错误过滤的相关救济机制，以此为版权过滤义务的顺利实施奠定坚实的理论基础。     

法社会学视角下的算法规避及其规制

算法权力虽然强大，但仍可能受到规避，与其治理对象之间持续存在动态博弈关系。规避算法的基本策略，包括避免成为治理对象、调整满足治理要求与混淆迷惑治理主体。这一现象的成因在于技术的刚性有限，且不匹配处理边际性治理问题时所需要的利益衡量，无法将所有“标准”转化为“规则”,解决不了多元规范秩序背后的根本性社会矛盾。然而，大多数人并非算法规避者，算法权力总体有效；少数的算法规避也有利于限制算法权力，平衡治理与自由，促进社会稳定与治理的综合效率。只需坚持包容审慎的规制原则，在通过技术加强规制简单的算法规避之同时，对复杂的算法规避保持容忍，同时发挥社会规范的规制作用。     

人工智能算法辅助行政决策的法治风险及其化解路径

人工智能算法辅助行政决策契合行政决策体制改革方向，能够应用于行政决策的全过程和多领域。其意义在于通过辅助公众参与、识别公众需求、自动收集数据、深度学习自主推导、评估风险预测行为、全面收集和深度分析大数据，以提升行政决策的民主性、科学性。但人工智能算法辅助行政决策可能存在法治风险：算法隐匿和算法偏差可能危及利害关系人的实体权利，包括利害关系人的真实权益关切、隐私保护和平等对待要求；算法代表和算法至上可能危及利害关系人的程序权利，包括不符合正当程序原则的基本要求、不利于利害关系人的真实意愿表达、不利于利害关系人的真实程序性参与；当出现算法决策错误时责任承担主体不明确。这在一定程度上违背了行政法治原理中的良法善治要求。因此，应当围绕人工智能算法问题，从人工智能算法自身、行政机关、利害关系人三个方向寻找法治出路，完善人工智能算法的合法化设计，加强行政机关对人工智能算法的合法性、伦理性和合规性审查，完善算法公开制度，健全算法辅助决策的行政责任制度，从而契合行政法治原理的要求。     

迈向“算法学术”：高校网络思想政治教育的算法塑造风险及其化解

随着人类社会进入智能化时代，以算法为内核的智能技术不断塑造高校网络思想政治教育。主要表现在促进思想政治教育的智能化转型、拓宽主流意识形态在网络空间中的话语权，以及最大限度实现高校网络思想政治教育对社会文化的引领。由此归纳出算法塑造高校网络思想政治教育的三元要素集分别是作为能力要素的技术、作为价值要素的话语及作为观念要素的文化。但能力要素、价值要素及观念要素同高校网络思想政治教育的不匹配，使得高校网络思想政治教育的算法塑造有潜在风险。具体来看，算法技术的滥用导致高校网络思想政治教育有被算法控制的技术扩张风险，资本话语的渗透会引发高校网络思想政治教育被商业化平台价值宰制的风险，算法文化的杂糅形态或招致主流意识形态观念被弱化的风险。为有效化解高校网络思想政治教育算法塑造的风险，应当引入算法学术概念对算法现象的学理、逻辑、理性和批判立场展开分析，并提出超克路径。     

数字难民的武器：平台数字化垄断的刑法规制

平台数字化垄断是头部互联网企业利用强大的先发优势和市场地位，通过资本优势、业务包抄、免费定价、恶意挖人等方式形成市场中的支配地位，进而实施的固定价格、限制产量、划分市场等排除、限制竞争的行为。虽然平台经济属于新业态和新模式，但其通过数据支配优势和资本优势获得支配地位并加以滥用的垄断本质不变，同样对良性市场竞争环境和消费者利益造成了极大损害。由于平台数字化垄断对市场的公平竞争法益具有极大的破坏性及侵害危险性，实施垄断行为的主体具有良知上的可责性，加之平台企业遭受反垄断处罚并不会实际威胁到其持续经营能力，因此非刑事手段不能达到对垄断企业的威慑效果。借鉴以美国为代表的反垄断刑事立法，可在一定程度上弥补我国只规定了串通投标罪而没有对垄断行为进行整体化、系统化刑事规制的局限。故应对固定价格、限定产量、划分市场、联合抵制和串通投标的横向垄断行为进行刑法规制，算法共谋属于典型的应受刑法规制的数字化卡特尔行为。