“数字控制”下劳动秩序的价格逻辑及其竞争法规制——以送餐软件为例

在数字化时代,“数字控制”下的劳动秩序应运而生,经营者依托平台、算法和数据对从业人员的劳动时间、劳动方式、劳动绩效进行精细化管理,进而塑造了一种新型的劳动管理模式。“数字控制”下劳动秩序一方面展现了数字时代经营管理的创新成果,另一方面也暴露了劳动者权益保障的不足和算法权力的过度扩张等隐患,其通过对劳动价格和订单价格的微粒式和个体化调整引发了新的市场竞争担忧。从竞争法的视角出发,运用法律手段规制市场秩序,调整和优化“数字控制”下的劳动秩序显得尤为重要。应通过反垄断和反不正当竞争法规来规范平台运营,引导“数字控制”走向理性化发展;抵制价格垄断行为,确保市场价格的合理性和公正性;维持市场的有效竞争,以保持数字经济行业的活力和创新能力;推进法律制度的完善,构建起一套有效的价格反垄断机制,为数字经济的健康发展提供坚实保障。     

算法的行政法属性及其规范

算法已被广泛应用于干预或者给付行政场景。算法给行政带来了正向效益,也可能造成法治价值的失序。在规范算法方面,存在着治理工具论和权力控制论两种学说。治理工具论从法的外部视角出发,将算法作为法律的作用媒介,侧重于对算法本身的技术规制。权力控制论从法的内部视角出发,认为法律对算法的研究应穿透至算法背后的算法权力。在行政法体系内讨论算法,应在依法行政原理的支配下,通过明确算法的行政法属性实现对算法行政权的控制。算法作为一种“具有普遍约束力的决定、命令”,可被纳入行政规定的范围,若涉及外部性权利义务的分配,则算法属于法规命令。作为行政规定的算法应当以全面公开为原则、不公开为例外。可以将对算法的合法性审查嵌入到现有的审查机制中,从制定程序和内容两方面确保算法的合法性。只有从算法行政回归依法行政,才能找到合适的权力制约路径,从而实现数字时代行政法教义学体系的持续与稳定。     

大数据证据的法律审视及算法规制探析

大数据推动了证据体系“本”的提升和“质”的嬗变。司法审判中,既可以运用“大数据证据”办“大体量案件”,推进审判体系和审判能力升华;也可以实现证据体系由海量数据所包围、以算法驱动智慧庭审的新样态。对于大数据证据在审判中的定位,相关学说观点在理论与实务中大相径庭。鉴于大数据复杂海量的特点,不应纠结于证据种类的划分,而应将其看作辅助判断证据的形式要素。在弱人工智能时代,大数据证据的运用面临着两层难题,一是取证、质证等环节存在的问题;二是在刑事审判过程中,由于数据本身具有的算法歧视、非透明等特点,大数据与证据耦合易引发潜在风险。在庭审中,对大数据应当精用慎用,构建“鉴—取—审”一体的证据审查体系;同时,搭建数据信任的桥梁,厘定获取大数据证据的“有限第三方”理论,设置特定指向的公开披露,为算法信任设置正确导向,积极发挥大数据在各审判阶段的价值效能,完善其介入刑事证据体系的逻辑合理性,更好地促进未来证据体系的发展变革。     

人机交互决策下的智慧司法

ChatGPT等人工智能技术在多个场景落地,在司法领域却备受争议,其根本原因在于司法具有鲜明的价值判断特征。人工智能司法是一种“规范性科技”支持基础上的司法,而非计算性科技或预测性科技技术本身。人工智能司法在裁判可接受性、信息整全、信息筛选、事实评估等方面有一定优势;人机交互决策不仅可能,而且早已通过各类数据库系统成为现实。不过,人工智能司法却面临规则僵化、人机决策权重如何配置、不同司法层级与不同部门决策趋同、算法黑箱决策等难题。应坚持人工智能司法的辅助性定位,坚持法官与检察官的弥散性决策与主体责任制,允许不同司法机关对人机决策权重进行实验性设置并开展实践探索,坚守基于部门分工与审级分层的制衡决策,促进算法解释的可问责性而非完全公开。智慧司法成功的关键,在于设计符合司法原理的人机交互决策制度。     

任务客观性、情感相似度何以影响算法决策感知公平与接受度?——基于调查实验的实证分析

伴随着新一代信息技术的纵深发展,算法决策极大提升了政府决策的科学性和精准性。与此同时,算法决策带来的算法歧视、决策“暗箱”、责任性缺失和可解释性不足等困境,导致政府面临着新的决策公平性挑战。本研究基于简化理论和计算机作为行动者理论,分别从人工智能算法简化性视角下的任务客观性和拟人化视角下的情感相似度出发,构建了2(算法任务客观性：主观任务vs客观任务)×2(情感相似度：高vs低)的两因素被试间实验,以1 356位上海市居民为被试,分析了任务客观性对公民算法决策接受度的因果关系,检验了情感相似度在这一过程中的调节作用以及感知公平的中介作用。研究发现,相较于执行主观任务,公民对算法决策执行客观任务时的感知程序公平、分配公平和接受度更高。相较于高情感相似度,低情感相似度的情境进一步强化了公民对算法决策的感知程序公平、分配公平和接受度。且当情感相似度较低时,感知程序公平、分配公平在算法决策客观性影响算法决策接受度之间发挥有调节的中介效应。本研究对于算法决策简化属性的情境变化和拟人化边界做了思考,并对公共部门如何引入算法进行辅助决策和改进算法设计提出了对策建议。     

自动化技术赋能下的行政处罚：挑战及应对措施

自动化技术在行政处罚实践中的应用,有效提高了行政处罚的效率及专业化程度,提升了社会治理水平,但基于技术缺陷、算法黑箱等因素,行政处罚公正性的实现以及执法人员能动性的发挥受到一定阻碍,因此,本文提出技术革新、范围界定等举措,来应对当下自动化行政处罚带来的公正性挑战与能动性挑战,以期推动自动化行政处罚实践的稳定长远发展。     

论算法行政的技术性正当程序

算法行政面临着合理性的诘难。算法行政合理性的基础从人与人之间的关系拓展到人与类人机器之间的关系。关系的转变导致社会治理模式从中心化开始转向分布式,进而影响到公权力和私权利的平衡。这些难题在程序上表现为行政机关和其他主体沟通机制的失灵,行政平等和公开原则遭到破坏,进而导致人们对行政行为的认同感降低。技术性正当程序提出规制算法行政的愿景：法律应当保障相对人的程序性权利,维护行政公共性,追求程序正义。在技术性正当程序的引导下,通过构建人工介入的交涉机制、理性化和追求平等的算法运作方式、响应程序公开的算法透明化操作、以重点解释增强可接受性的路径,使算法行政始终以服务相对人为中心,最终满足人们的合理性期待。     

算法决策规制——以算法“解释权”为中心

算法决策正成为经济与社会体系的一部分,一方面,它创造了显著的社会与经济价值,但另一方面,不公不义的预测或推断会损及个人自主与尊严从而使算法备受质疑。由于算法无法解决自身导致的妨害问题,且算法控制者与数据主体间存在明显的信息或权力不对称,因此,有必要赋予个人一项具体的数据权利——算法“解释权”,以强化其对于己不利的算法决策提出异议的权利,进而促进算法正义、保护个人自主与尊严。不过,利用“解释权”对抗算法妨害虽然必要但并不充分,其在技术上面临可解释性难题,且与商业秘密存在紧张关系。因此,算法决策需要统合规制,需要进一步增强算法决策的社会控制,优化算法应用监管。     

证明力评判方式新论——基于算法的视角

算法并非仅局限于计算机科学领域,其概念起源于数学领域,并且生命科学领域的研究表明生物本身也包含了一定的算法设计。从以上学科的视角重新审视证明力评判方式时,便会发现法定证据是一种人工算法,而自由心证运用的是“生物算法”。两种证明力评判方式因在许多方面不能满足算法设计目标的要素,且不能调和复杂度、容错性、可读性、确定性与统一性等诸要素之间的矛盾,暴露出各自的局限性。相较之下人工智能算法在复杂度、容错性、确定性与统一性上具有一定的优越性,在技术呈“指数爆炸”发展的时代,未来将人工智能算法引入证明力评判中具有一定的可行性,这给证明力评判方式的再度转变带来了新的契机,同时也将面临困境与挑战。     

自动驾驶的算法正义与法律责任体系

自动驾驶是人工智能发展和应用的前沿领域,在迅猛发展的同时,也遇到了自动驾驶汽车的主体地位和责任认定等伦理和法律挑战。自动驾驶的伦理挑战体现在它改变了道德推理的基本形式和道德决策方式,法律挑战体现为它对生命安全价值和法律责任分配的冲击。解决自动驾驶的伦理和法律挑战需要重建算法正义观,并构建出符合算法正义观的自动驾驶道德算法。相比道义论和功利主义算法,最大化最小值算法具有理论和实践优势,能够在道德基础、功能主义和责任三个方面得到辩护。基于算法正义的自动驾驶法律责任体系包含着教义学责任和证成性责任的动态融合,并在最大化最小值算法的技术框架下破解碰撞责任难题,这对自动驾驶的技术研发和立法推动具有重要意义,是优化人机协作和迎接智能驾驶时代的理想选择。