域外采风 | Cary Coglianese：自动化国家下的行政法（孟李冕编译）

文献来源：Cary Coglianese, Administrative Law in the Automated State, 150 Daedalus:The Journal of American Academy of Arts& Sciences【美国人文与科学院院刊】，104-120 (2021).

 作者简介：Cary Coglianese 教授是美国知名行政法和规制研究学者，是宾夕法尼亚大学法学院法学教授、政治学教授，宾大规制研究项目负责人。是Achieving Regulatory Excellence (2016), Does Regulation Kill Jobs?(with Adam M. Finkel and Chris Carrigan, 2013), and Regulatory Breakdown? The Crisisof Confidence in U.S. Regulation (2012)三部学术著作的主编。

域外采风之二 | 自动化国家下的行政法

Cary Coglianese 著

孟李冕  编译

（中国政法大学法学院宪法学与行政法学专业博士研究生）

宋华琳  校订

（南开大学法学院教授）

本文主要分为三个部分：对自动化国家的展望、自动化国家下行政法的回应，行政法如何面对自动化国家的挑战。作者认为，自动化国家是必然之势，引出的问题是如何建构一个负责任（responsible）的自动化国家。一个高度自动化的国家不仅可满足传统的行政法原则，还可以推动实现行政法的核心价值——专家决策和民主问责能力。但自动化的国家面临缺乏共情（empathy）的风险。且目前的行政法并不确含共情之内容。由此，行政法面临新的挑战：确保自动化的国家也是共情的国家。

一、对自动化国家的展望

未来，行政机关将愈加依赖由机器学习算法驱动的数字自动化。当下，先进的算法技术（被称为人工智能、机器学习和预测分析）允许快速处理大量数据，从而产生高度准确的预测，以促进多种任务的自动化。从现代数据分析中，行政机关看到了构建自动化政府任务的系统可能，可提高行政效率、速度、一致性和准确性。爱沙尼亚共和国为例证，政府服务的自动化，使轻松完成行政任务的同时，节省国家开支。

美国开始使用机器学习算法自动化行政决策。例如，政府使用自动化来配置资源，刑事执法机关利用自动化工具预测犯罪位置和面部识别，规制机构部署了针对审计和执行资源的自动化工具，美国社会保障署使用自动化工具，来帮助上诉行政法官对残疾津贴请求的行政裁决过程质量加以监督。可能会产生“算法裁决”或“机器化的规则制定”。

总之，除了与政府进行前端通信的数字化之外，未来可能会出现更广泛的后端决策自动化。

二、自动化国家下行政法的回应

美国最高法院在 Baltimore Gas & Electric Co. v.Natural Resources Defense Council案中，呼吁当行政机关“处于科技前沿，在其具有特别专业知识的领域做出预测时”，法院对其给予“最多的尊重”。” 最高法院在 Marsh v. OregonNatural Resource Council案中，指出当行政决定“需要很高程度的专业技术知识”时，我们必须尊重“负责任行政机构以通达信息为基础的裁量”。

（一）行政法原则：透明和解释

初见之，自动化国家似乎将根本改写行政法。因为行政法的目的是约束行政官员的裁量权，而非机器裁决。此外，机器学习算法具有“黑箱”特性，不透明且难以解释，这有悖于与行政法基本原则——程序应透明且易于解释。

但透明度担忧不会成为障碍。因为即使根据《联邦行政程序法》第706条的恣意和反复无常的标准，行政法从未要求绝对透明，以及细致或详尽的推理。行政机关可以概括性地解释机器学习算法的设计，并通过结果对比，证明其已被验证为按设计工作，从而满足现有法律原则下提供理由的义务过程。充分的解释可能仅涉及描述所用算法的类型，披露算法建立时要达到的目标，以及显示算法如何处理特定类型的数据以产生结果，该结果表明满足目标以及或优于当前过程。

这种解释反映了目前依赖物理机器而不是数字机器时所提供的解释。在行政机关依赖复杂仪器或数学分析的情况下，法院通常会尊让。当技术变得更加复杂时，法官更难以拥有独立技术评估的能力。换言之，法院会继续进行尊让。说明理由的要求似乎不会成为障碍。随着技术发展，黑箱算法在未来也可能“被解释”，会使自动化更符合传统的行政法原则。

（二）行政法的核心价值：专业化决策和民主问责能力

一个高度自动化的国家可推进行政法的核心价值：专业化决策和民主问责能力。

关于专业化决策，自动化有助于实现专家管理的目标。算法治理可以提供更准确、数据驱动的决策，必然会提高行政机关专业知识。

自动化系统亦可推进民主问责制，自动化系统不意味“人”的消失。基于机器的治理看似很难与林肯式的“民享”（by the people）政府观念相一致，但现实是，自动化体系本身让要求人们来设计这样的体系，并对体系加以测试和稽核。机器学习算法的特性要求一定程度的可问责性。为了发挥作用，这些算法需要一个可用数学术语精确说明的原则。如此，自动化很可能推动对规则给出更规范和更明确的要求，甚至优于禁止授权原则。同时相对传统行政而言，在自动化行政运行过程中，算法被俘获和腐败的风险要更低。

此外，自动化系统仍将受到行政法以外的约束——例如，联邦宪法第一修正案或平等保护条款的约束。

综上，在日益自动化的时代，行政法不需要完全转型，因为自动化一旦得到负责任的实施，将推动作为行政法基础的民主和良好治理。

三、自动化国家给行政法带来新的挑战：共情要求

一个自动化的国家也可能面临缺乏共情(empathy)的风险。共情要求行政机关提供人际互动、倾听和表达关切的机会。但对共情的渴望不一定会阻碍自动化的发展。自动化可以转变政府工作人员的工作方式，将其从繁重的文书工作中解放出来，有更多的时间和机会与相对人联系。

行政法是否鼓励行政过程中的共情？这一问题没有定论。有人认为，这已构成程序性正当程序原则的一个基本目的。在Goldberg v. Kelly一案中，法院认为，保证个人在福利终止前有权在中立决策者面前进行口头听证，这项权利至少为个人提供了一个与理论上具有共情的行政法官接触的机会。但是，Mathews v. Eldridge案所反映的程序性正当程序基准，几乎完全没有注意到在政府与公众的互动中，倾听、关心和关切的作用。

 在自动化国家下，现有的行政法原则将无法满足共情要求，使得行政法面临新挑战：确保一个自动化的国家也是共情的国家。因此，在接受机器学习算法的同时，行政法可推动政府更多倾听和富有共情的回应。在自动化行政中，法院可以考虑并认定一项权利，让相对人有“获得共情的权利”，让自动化行政体系能对相对人的诉求加以设身处地的考虑。法院可以衡量某些利益是否具有足够的条件和重要意义，以要求行政机关为自动化行政中的个人提供更多参与的机会，并为自动化行政中的个人提供帮助。