自动化行政处罚的法律风险及其规制路径

王璐西

（广西大学,广西 南宁 530004）

当前大数据、人工智能的发展呈蓬勃之态势，其辐射范围之广，涵盖了人类经济社会发展需求的各个方面。我国在把握数字化、网络化、智能化融合发展的契机下，充分借助自动化系统，打造出多项“智慧城市”“智慧政府”应用。为了进一步积极推进数字政府建设，国务院办公厅发文提倡“推进人工智能技术在行政执法实践中的运用”，其中行政处罚相较于其他授益性行政行为，其处罚的方式是减损相对人权益或者增加相对人义务，在无须人力现场参与的行政处罚裁量下，极易侵害相对人的合法利益并相应地产生监督、责任、适用等方面的法律风险，亟待法律规范做出相应的调整与规制。

1 自动化行政处罚的界定与特性

首先从法律定性上来讲，自动化行政并非创设新的行政行为种类，其系人工智能在行政执法领域的具体运用，是对原有行政执法方式的创新与拓展；自动化行政处罚，即行政惩罚程序中的部分环节或者所有环节由人工智能或者自动化系统代为处理[1]，行政机关依托人工智能或者自动化系统，按照法定职权和程序对违反行政管理秩序的公民、法人或者其他组织给予行政制裁的活动。虽然自动化行政处罚是事实行为，但从形态上自动化行政处罚同时兼具着事实行为与法律行为的特征。事实行为主要表现在自动化行政在对信息的收取与识别上，该行为并未直接设定、变更或者消灭行政法律关系。法律行为的特征则表现在自动化行政在信息的裁量方面将会深刻影响行政相对人的权利义务。

2 自动化行政处罚的级别划分

在自动化行政处罚中，根据行政机关的执法人员在行政处罚中的参与程度、与人工智能的分工情况、功能角色定位以及自动化适用场景等因素进行考量，可将自动化行政处罚作以下级别划分。

2.1 部分自动化行政处罚与全自动化行政处罚

部分自动化行政处罚仍需要行政执法人员的参与，自动化系统仅可以独立处理完成某些特定事务，即自动化系统在行政处罚行为中主要起着辅助作用，涵盖信息收集、信息识别、信息输入、信息处理等。部分自动化行政处罚仍是当前自动化行政处罚的主流形态，如在常见的交通违章处罚的应用场景中，电子警察通过测速器与监控设备实现对违章车辆违法证据的固定，通过网络数字技术将违法证据传输至交通管理部门，但最后对违法证据的分析与决定环节仍交由执法人员负责。同样，部分自动化行政处罚在治安管理领域应用也较为广泛，自动化行政处罚系统可以根据预设的备选处罚情节对行政相对人具体的违法行为进行逐一确认，辅助执法人员作出相应的符合处罚幅度与情节的行政处理决定。

全自动化行政行为是指借助人工智能预先设定的算法和程序完成全程行政程序，并作出具有个案规范性的且能够发生行政法律关系的单方行为[2]。在实践中较为常见的应用场景为“无人干预自动审批”，如在深圳市“落户”流程中，办理落户的申请人从“网上填报信息”至“资格审核”至“引进秒批”直至最后阶段的“入户”，完全由机器进行决策。与其相对应的全自动化行政处罚，即行政处罚的全部环节均由人工智能代为处理，执法人员将不参与至行政处罚的任何程序当中。但我国大多数学者对全自动化行政处罚仍持保留乃至高度谨慎的态度。全自动化行政处罚的模式偏离了围绕着自然人为主体而设置的权利与义务、权力与责任的传统法律体系，若未对全自动行政处罚作出理性限制，有恐会对行政相对人的合法权益造成更多不可弥补的侵害，引发更多的“货车司机金师傅”悲剧，这正是自动化行政处罚所不能承受之殇。

2.2 有裁量能力的自动化行政处罚和无裁量能力的自动化行政处罚

Djeffal（2017）学者认为，若通过人工智能可获取到更优化的资源配置，比起人的行政更能实现个案正义，那么裁量自动化的应用未尝不可[3]。也有学者认为，对于人作为个体而言，或许人工智能更能通过预设的算法与程序处理熟练且有经验地处理行政事务，并且在特定的环境下更能够保持回避与排除偏见，作出更为客观的行政处罚裁量。因此，根据自动化行政处罚中是否具备独立实施行政处罚裁量的能力可将其进行分类。有裁量能力的自动化行政行为是指借助人工智能系统，模仿执法人员作出行政处罚裁量的思考路径与思维方式，模拟裁量处罚实施过程[4]，能够实现对常见的行政违法行为的事项与情节进行评估、预警以及研判。目前受限于技术与制度，我国在自动化行政的执法实践中离真正意义上的有裁量能力的自动化行政处罚还有一段距离，但我国已有运用人工智能做出决策参考的实践，如利用自动化算法协助行政机关确定特定地区实现交通管制措施[5]。而无裁量能力的自动化行政行为主要应用于对效果裁量要求较低以及裁量结果表现形式较为单一的场景中，如闯红灯人脸识别自动抓拍系统，系统分别抓拍闯灯前、闯灯中、闯灯后的三张照片进行取证，以此记录下行人闯红灯的完整过程，由于其裁量结果表现形式较为单一，转化至算法代码，最终可由人工智能机械地输出结果，无须执法人员进行人为裁量。

3 自动化引入行政处罚的效应

人工智能与行政处罚执法之间存在着较强的可交互性[6]。目前，人工智能的触角在行政处罚程序中已经延伸至行政处罚立案与调查过程、行政处罚裁量基准以及行政处罚决定阶段当中，逐步呈现出覆盖全面化之态，深刻影响着行政处罚执法方式与手段的变革步履。其效应体现在以下几个方面：

一方面，能够极大地提高行政处罚的效率。行政效率是衡量行政活动与其基本价值目标的重要标准，这也是由行政事务的多样性、复杂性等特性所决定的。人工智能的介入使行政机关在收集信息的数量与质量上都有着质的飞跃，这些数据为行政机关快速、准确决策提供了巨大的信息基础。

另一方面，随着行政机关处理、输出信息能力的大幅提升，行政处罚的执法力度得到保障。以南京市的“环保行政处罚自由裁量辅助决策系统”为例，相较于其他行政违法案件，环境违法案件具有隐藏性、流动性、长期性、专业性等特点，执法人员需要长期地监测、走访、调查以形成证据因果链，并基于此作出相应行政处罚。传统的环境执法极其依赖执法人员的专业与经验，而在人工智能系统的帮持下，系统中的裁量基准库能够为执法人员提供基准，包括排放去向、排放量、排放浓度、水体环境等，不仅提高了执法人员的执法能力与执法水平，执法成本也随之降低，并且也在一定程度上保障了现场执法的准确性，产生了良好的社会效应，对构建服务型政府亦有着重大意义。

4 自动化行政处罚的法律风险

4.1 自动化行政处罚致使处罚频次失序

行政处罚频次失序具体表现为被处罚的频率和次数呈双增加，其正是由上文所述的作为自动化行政处罚优势的“效率”而引发的。以交通执法场景为例，将人工智能引入行政处罚中，执法工具的升级改变了原有人海战术以及运动式执法，行政处罚的模式也从“局部抽查”转化为“全景敞视”的模式。以“杜宝良案”为例，行政相对人在308天中驾驶机动车在同一地点被“电子眼”捕捉到交通违章105次，被处罚款共计10 500元。这也折射出行政机关在管理与服务上失衡的问题。以经济学角度观之，若想对普通民众形成行政处罚的良性导向，必须充分考虑“被处罚力度”与“被处罚的概率”之间的关系。在这种模式下，全天候、全方位监控执法使得交通违法行为被处理的概率和次数大幅提高，但被处罚的力度却仍与传统执法模式下的惩罚力度维持一致。长久而言，这种模式从整体上会致使行政处罚密度失衡，形成执法畸重的局面[7]，也会致使执法的实际效果背离立法的初衷，进而行政处罚的公正性也会因此大打折扣。

4.2 自动化行政处罚致使正当程序失灵

在行政处罚的法律关系中，行政机关与行政相对人的关系往往处于相对紧张的状态之中。正当程序的贯彻能够确保公共行政中的利益分配或者负担施加是处于“受制”的状态下，申言之，正当程序能够一定程度限缩行政机关的权力，并对行政相对人的权利在必要时给予法律救济，同时正当程序也给行政行为的确定性与合法性附上“背书”。但是在自动化行政处罚下，专业且密集性极强的算法无不在挤压传统人工执法中告知、说明理由、当事人陈述申辩等具体程序制度的空间，行政处罚中的程序与环节在算法的操持下已被无缝衔接起来。如上文提及的“杜宝良案”正是因为执法人员未履行告知义务，最终累积了105次违章。自动化行政处罚带来高效的同时，也在压缩着行政活动的程序环节，难免有架空行政正当程序之嫌，无疑会遭受更多“以罚代管”“为罚款而执法”之非议与恶劣影响。再以“田志鹏案”为例，该案中原告田志鹏以被告陕西省西安市公安局站前分局在处理违章时未出具简易处罚决定书，违反道路交通安全法程序为由，将其诉诸法院。最终法院对田志鹏的主张不予采纳，认为田志鹏可依据操作说明在处理大厅通过自主系统打印出处罚决定书。然而这种缩减是否是必要的？此时是否可以将行政主体的义务转化为行政相对人的权利[8]？

4.3 自动化行政处罚致使裁量空间缩减

行政机关在执法过程中使用的自动化行政处罚裁量设备又被称为“辅助决策系统”，该系统的基本模型为“收集数据—匹配条件—作出决策”[9]，其设计的初衷是减轻执法人员的个人主观因素，突破执法人员以往专业经验，避免执法人员作出倚轻或倚重的“关系罚”，减少权力寻租的空间。但是在实际的操作中，自动化行政处罚的裁量功能却对执法人员施加了诸多限制[4]。如执法人员的调查权范围限为算法中裁量因子相关事实；又如执法人员尚无对裁量结果的变更权，若出现错误信息录入或者算法错误的情况，极易损害公众的信赖利益，同时这也对执法人员提出了更高的要求。在自动化行政处罚挤压人工裁量空间的情形下，甚至会出现行政主体隐藏在算法背后的情形。长此以往，执法人员难免会对机器产生依赖，缩减其人工裁量的能力与积极性。

4.4 自动化行政处罚致使责任模糊

在大数据的加持下，自动化行政处罚改变了原有传统人工行政行为的工作模式。在自动化行政处罚的应用中，除了执法人员以外还涵盖了大量从事算法计算、维护系统运作、日常监督等的非行政工作人员。甚至机器算法设备会外包给政府供应商，如新疆某科技有限公司打造的“智慧综治职能分析平台”产品。此种情形下，若自动化处罚系统发生故障从而引发信息输入错误、识别发生偏差、程序漏洞，致使行政相对人合法权益受到减损，就给责任承担带来了新的难题。如在“陈明春、方育鸿案”中，原告陈明春与方育鸿认为被告杭州市萧山区住建局因未履行合同网络备案手续致使自身需额外支付购房贷款及其利息，遂诉诸人民法院。在本案中，合同网络备案手续是由系统自动识别完成，这会触发自动化行政处罚系统错误致使主体权责模糊的问题。再进一步讨论，假定行政相对人的损害已然产生，并且损害正是由自动化系统错误所致，那此时产生的行政赔偿原因究竟是“人的行为”还是“物的瑕疵”呢[7]？若未对主体责任进行厘清，有恐会引发行政相对人对自动化系统乃至对行政机关的信任降级，进一步将会钳制住自动化行政处罚的发展。

5 自动化行政处罚的规制路径

5.1 建立自动化行政处罚动态调整机制

为了将行政处罚频次回复到均衡状态，减少因自动化行政处罚系统机械化操作而引发的重复处罚问题，可以建立自动化行政处罚数据的动态化处理。首先，要对自动化系统中数据收集的固定指标进行升级与拓展。在传统的行政处罚中，在设定行政处罚额度时，不应再拘泥于适用条件、违法行为、违法情节、处罚幅度、处罚结果等固定化指标，应该吸纳处罚概率、处罚频数、经济发展状况等动态可变指标[1]。其次，应对执法的频率与违法的频率及程度进行等级分类。除了实现指标的动态化调整外，裁量基准库的定期更新也同等重要。行政处罚裁量基准库相较于行政处罚法律规范而言具有灵活度高、适应性强的特点，其修订成本也远低于后者，从而能够用花费较小的力量去平衡好行政处罚的灵活性与确定性。

5.2 构建自动化行政处罚的程序规制

为了保证自动化行政处罚中不再呈现说明理由、陈述和申辩等程序重心向后偏移的趋势，势必要合理构建自动化行政处罚的程序规制。首先，必须在观念上对自动化行政处罚的性质予以摆正，自动化行政处罚尚未改变行政处罚其本身属性。自动化行政处罚带来的高效率并未减轻行政相对人的负担，自然也不能缩减行政相对人本身所享有的权利，正当程序不应被算法技术所俘获。其次，明确自动化行政处罚程序限缩的边界，必须以保障行政相对人知情权为底线，并且此种知情权应是涵盖整个行政行为的。此处可借鉴德国在电子政务上的相关经验，德国在《联邦行政程序法》中明确规定，电子行政行为与书面行政行为都应满足形式上的最低限度要求。在作出自动化行政处罚之后，无论行政相对人是以默示或者明示的方式确认通知行为，行政机关都需要承担说明解释义务。这点充分考虑到了行政相对人的可接受度与可选择性，也契合行政机关在行政处罚中的主导地位。最后，须完善自动化行政处罚信息公开制度。公开既是行政法治的基本原则，亦是行政相对人合法权益保障的基础。自动化介入行政处罚中，不仅让输入、识别信息更高效，同时也让政务信息的公开化更为便捷。可将自动化行政处罚的执法过程分阶段进行公示，内容包括对职权依据的公开与对认定事实的公开，充分保证行政相对人能够知悉自动化行政处罚的事前、事中、事后的动态信息。这不仅能够确保自动化行政处罚程序的正当性，以期克制执法人员权力行使的恣意，也能增强行政相对人对自动化行政处罚的接受度与认同感。同时，行政处罚机关在执法过程中除了依法明示收集、公开信息外，还应当根据信息的涉密性、敏感性、公共利益性进行分级化管理。

5.3 合理分配人工决策与机器决策之间的权限

机器总是具备僵硬死板的潜在特性，自动化介入行政事务中并不能带来绝对的“完美执法”。原因在于执法人员在作出行政处罚裁量判断时依靠的是生理思维活动[4]，即使再智能的机器也无法复刻，机器的算法路径更多的是围绕法律适用过程的形式模仿，并且机器算法对于不同形式信息之间的关联性表现不佳[10]。为了避免行政机关在自动化行政处罚下的裁量空间被不加理性地缩减，需要合理分配人工决策与机器决策之间的权限，确定自动化行政处罚的适用边界，在对待裁量结果多样化、影响因子复杂化、主体多元化等特定事项的行政处罚裁量上保留机器算法模型，确保人的主体性与算法的有限理性[11]。一方面，可对案件的裁量因子进行组合应用，增加可选项以此突破原有的调查范围。此项在自然资源破坏案件与生态环境污染案件中作用明显，调查范围的拓展更有利于执法人员发现隐藏性、潜伏性的破坏生态环境的因素，也有利于后续的生态环境治理工作。另一方面，由于机器无法做到裁量的最优化，系统应准允执法人员具有补充、变更自动化处罚裁量结果的权限。在扩大自动化行政处罚中人工裁量空间的同时，为保持与系统设计初衷的一致性，应同步建立人工审核人员的责任追究机制，追求行政机关的权责相统一。

5.4 明晰自动化行政处罚的责任归属

欲探讨自动化行政处罚中的责任归属问题，首先应当对自动化行政处罚作出定性。正如上文所述，自动化行政处罚并未改变其本身属性，机器算法系统在行政法律关系中充当的是载体的角色，真正参与行政法律关系的主体仍是行政机关。由此，行政机关当然要对行政相对人承担必要的责任，并在此之后可以依据合同向其他主体予以追偿。至于该行为产生的损害赔偿究竟是属于“物的瑕疵”还是“人的行为”，笔者认为现有的两种类型下的构成要件与救济程序都不能准确涵盖因自动化行政处罚产生的损害赔偿。鉴于自动化行政处罚的特殊性，可以突破传统类型将其进行单独类型化，确定专门的责任构成要件以适配自动化行政处罚应用的广泛性。此外，关于责任承担的问题可以借鉴域外的相关经验。美国在电子政务相关立法中规定，行政相对人在行政行为活动中由于政府应用自动化决策而致使自身权益受到损害的，行政相对人享有被通知和听证的权利，同时还可以提交“补救申请”的方式主张因瑕疵指令而获法律救济。在德国立法中则规定了自动化行政处罚的公法责任，行政相对人可以要求对自动化行政处罚中的程序进行个别审查[12]。