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法学院
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东南大学法学院于一帆在《行政法学研究》2024年第1期上发表题为《自动化行政中算法的可公开性及其范围》的文章中指出: 在“互联网+行政”的背景下,行政决定、程序等内容的图示化、智能化已成趋势,学界将此类通过人工智能、大数据等展开的行政活动普遍描述为自动化行政。实践中,算法或是辅助行政主体,或是直接作出行政决定,在自动化行政中扮演愈发重要的角色。而当前,自动化行政中的算法规制仍处于以算法解释权为核心的体系之中,忽视了公法与私法之间保护场景与规制方式的差异。申言之,算法解释权过于关注运算结果的可解释性,强调“透明算法”而非“透明政府”,忽视了行政法制度原有的公开要求。深入审视自动化行政中的算法公开问题,无论对于限制政府算法权力,还是保障公民的知情权和监督权而言,均确有必要。从另一角度考量,一旦行政机关收到相对人的算法公开申请,那么制度上亦应有所回应,以确保行政法体系在算法时代仍能保有生命力。 算法以行政规则为其内容基础,加之技术性转化,而最终投入使用。这一过程就以技术处理为界,将算法分割为两个层次:代码化之前的算法,即为文本规则;代码化之后的算法,即为技术规则。算法双重层次之间的关系,在行政场景中体现为数字孪生关系、形式与实质的关系。 在自动化行政中,算法的可公开性与可解释性之间存在实质性差异。可解释性关注的是实现透明算法,而可公开性更侧重于实现透明政府。有鉴于此,在行政法制度体系中,可解释性对应行政行为说明理由制度,可公开性对应政府信息公开制度。基于算法的行政规则本质,自动化行政中的算法应当予以公开。算法欲真正实现公开,还需破除政府信息公开制度的豁免条款障碍,其中最主要的是商业秘密豁免。同时,其应当实现“最大范围的公开”,即采取源代码公开的形式选择。此外,如果确因安全因素或安全事由不予公开算法,则需要满足三项利益衡量标准:第一,利益冲突标准,即利益冲突是否实际存在,且无可避免;第二,价值比较标准,即拒绝公开算法拟维护的利益是否具有位阶上的优势;第三,替代方案标准,即是否存在部分公开或区别处理的方案。
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于一帆谈自动化行政中的算法不予公开——
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需要满足三项利益衡量标准
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( 2024-03-27 ) 稿件来源: 法治日报法学院 |
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东南大学法学院于一帆在《行政法学研究》2024年第1期上发表题为《自动化行政中算法的可公开性及其范围》的文章中指出: 在“互联网+行政”的背景下,行政决定、程序等内容的图示化、智能化已成趋势,学界将此类通过人工智能、大数据等展开的行政活动普遍描述为自动化行政。实践中,算法或是辅助行政主体,或是直接作出行政决定,在自动化行政中扮演愈发重要的角色。而当前,自动化行政中的算法规制仍处于以算法解释权为核心的体系之中,忽视了公法与私法之间保护场景与规制方式的差异。申言之,算法解释权过于关注运算结果的可解释性,强调“透明算法”而非“透明政府”,忽视了行政法制度原有的公开要求。深入审视自动化行政中的算法公开问题,无论对于限制政府算法权力,还是保障公民的知情权和监督权而言,均确有必要。从另一角度考量,一旦行政机关收到相对人的算法公开申请,那么制度上亦应有所回应,以确保行政法体系在算法时代仍能保有生命力。 算法以行政规则为其内容基础,加之技术性转化,而最终投入使用。这一过程就以技术处理为界,将算法分割为两个层次:代码化之前的算法,即为文本规则;代码化之后的算法,即为技术规则。算法双重层次之间的关系,在行政场景中体现为数字孪生关系、形式与实质的关系。 在自动化行政中,算法的可公开性与可解释性之间存在实质性差异。可解释性关注的是实现透明算法,而可公开性更侧重于实现透明政府。有鉴于此,在行政法制度体系中,可解释性对应行政行为说明理由制度,可公开性对应政府信息公开制度。基于算法的行政规则本质,自动化行政中的算法应当予以公开。算法欲真正实现公开,还需破除政府信息公开制度的豁免条款障碍,其中最主要的是商业秘密豁免。同时,其应当实现“最大范围的公开”,即采取源代码公开的形式选择。此外,如果确因安全因素或安全事由不予公开算法,则需要满足三项利益衡量标准:第一,利益冲突标准,即利益冲突是否实际存在,且无可避免;第二,价值比较标准,即拒绝公开算法拟维护的利益是否具有位阶上的优势;第三,替代方案标准,即是否存在部分公开或区别处理的方案。
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