王正鑫｜“立法性”算法权力的兴起与法律规制

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“立法性”算法权力的兴起与法律规制

作者：王正鑫，清华大学法学院博士研究生。

来源：《法制与社会发展》2023年第2期（第195-第209页）。（责任编辑：郑怀宇）

摘 要

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。

关键词：自动化行政；法律代码化；立法性算法权力；算法规制

引 言

伴随大数据、人工智能等信息技术的迭代发展，行政权力迎来了与技术深度融合的时代契机。各级政府通过制定数字政府建设规划，在行政机关内部自发推动信息技术对行政权力的赋能改造。比如，中共中央、国务院印发的《法治政府建设实施纲要（2021—2025年）》明确提出“全面建设数字法治政府”，并要求“建立健全运用互联网、大数据、人工智能等技术手段进行行政管理的制度规则”。数字政府建设促成行政权力的行使向自动化与智能化转变，学界多使用“自动化行政”“数字化行政”“算法行政”等概念来指称这一权力变革趋势。

在上述背景下，原由人类承担的行政执法任务被部分或全部交由依托算法规则运行的机器完成。传统行政执法流程所包含的事实认定、法律适用等步骤均被转换为可供机器运行的算法指令，并通过法律知识图谱的构建将法律推理所必需的法律知识与思维逻辑教授给机器。作为法律推理大前提的法律规范被转译为机器所能识别的算法指令，法律规范实现了由自然语言向机器语言的“算法化”或“代码化”转变，即学理所言的“法律代码化”或“法律算法化”。法律代码化意味着代码被用于起草、阐释乃至创制法律规则。“法律即代码”的时代已然降临。

以代码形式表述的法律规则正逐渐成为公民的行为准则与行政机关的执法依据，其可以提供公民行为合法与非法的判定标准，指导行政机关作出处罚、许可等具体决定。也正是由于代码化的法律规则可以调整法律关系、分配权利（力）与义务，与自然语言表述的法律规则无异，因此，有学者将代码编写人员视作“准立法者”，将代码编译过程等同于立法过程。法律代码化的法学意义由此彰显：AI的触角正在伸向法律规则制定，这难免会对立法权产生影响。值得注意的是，在将法律规则转化为代码的过程中，代码编译操作是否会对法律规则进行有违立法原意或抵触上位法的变动修正，甚至在既有规则之外新设规则，借算法僭越和架空现行法律体系？若有此隐忧，我们应如何应对算法向立法权的噬夺性扩张？

一、算法噬夺立法权的具体表现及学理界定

（一）算法噬夺立法权的具体表现

行政执法实践中的法律代码化主要呈现为三种类型，即对照转译型、细化转译型以及创设转译型。这三种类型的法律代码化虽遵循不同的技术原理，但均体现出算法对立法权的技术性噬夺。

1.对照转译型法律代码化

所谓“对照转译”，指将法律规则转译为对应的算法规则，且自然语言表述的法律规则与机器语言表述的算法规则之间有着基本的对应关系。对照转译的适用场景主要为行政程序性事项的自动化运行，如税费自助办理、在线许可审批等。法律规则所包含的程序性事项被转译为由代码表示的算法指令，使机器可以辅助甚至替代执法人员完成若干程序步骤。对照转译型法律代码化不对法律规则作细化、扩大或限缩解释，更不会变更法律规则的内容。但囿于技术水平，不可将自然语言与机器语言完全译同，因此，法律规则与经代码转译后的算法规则之间仍存有差别。实际上，算法规则暗含对法律规则的技术性修正。

2.细化转译型法律代码化

细化转译意在对法律规则进行趋向个案事实的算法解构。法律规则具有模糊性，以便尽可能涵盖个例。细化转译力图消解法律规则的抽象性，通过对法律规则涵摄的事实的范围进行算法解构，将法律规则与事实之间的涵摄关系以算法规则的形式呈现。这使得法律适用不再以法律解释为出发点，而是转变为法律规则与个案事实之间的简单比对。细化转译的实践例证是自动化行政处罚裁量系统。该系统对法律规则进行违法行为及违法后果的二元解构，而后对违法行为及违法后果进行多重分解，从而确定违法行为和违法后果的事实表现形式。抽象的法律规则就此被转化为以事实要素为构成内容的算法指令，使机器可就个案事实进行组合运算，从而得出唯一的处罚结果。

细化转译型的法律代码化对立法权的侵蚀主要体现在三个方面：其一，由于自然语言与机器语言不可完全译同，因此，代码会对法律规则进行技术性修正。其二，算法可以替代实施性立法。细化转译对法律进行极为细致详尽的细化解释，这种细化解释的功能与地方性法规、行政规章所发挥的实施性立法功能并无二致。其三，算法会篡改上位法律规则。比如，算法会变更法律规定的违法行为构成要件，或作出抵触基本法律原则的规则设定。算法规则对法律规则的篡改表明，算法技术可以创设超越立法机关权限的内容，这是对法定立法权的替代性褫夺。

3.创设转译型法律代码化

创设转译型的法律代码化属于法律代码化的发展趋势，其刚刚显露头角。借助大数据驱动的机器学习技术，算法模型可以自主确定违法行为与合法行为的界分标准以及法律后果。具备学习能力的算法模型可基于反映社会情势变化的数据输入，及时更新违法行为的判定标准，从而建立起流动性的规则体系。

创设转译型的法律代码化的优势在于，算法模型可基于海量数据处理，针对行政管理对象生成具体规则，明确特定情形下的可为与不可为。创设转译型的法律代码化意味着算法模型无需以法律规则为蓝本。由于立法者无需费心于法律规则的无漏洞设定，因此，立法任务将被简化为确立宽泛的立法目标或价值取向，而具体的规则创设活动将交由算法模型完成。以道路交通安全管理为例，信息技术可将执法系统与自动驾驶汽车联机交互，通过收集、分析自动驾驶汽车所处环境的天气、路况等，对安全驾驶速度进行实时确定。实时生成的算法规则可以自动执行立法所要求的安全驾驶理念，避免超速等危险驾驶行为的发生。

创设转译型的法律代码化对立法权的噬夺更为根本和彻底。算法模型俨然一副立法者的主体姿态，将高度概括的立法目标扩繁为一条条算法规则。算法模型享有足以媲美法律法规制定权限的规则制定权，应行政管理的现实需求来灵活输出规则，并创建一套可以比肩法律规则体系的算法规则体系。《立法法》所确立的立法权分配格局会被算法模型重新整合。由此，立法机关将负责立法目标的总体布局，而算法模型将完成具体的规则设定，这可能导致立法机关对法规、规章制定主体的立法权限分配不再必要。

综上所述，法律代码化的确可能引发算法噬夺立法权的现象。“噬夺”意味着代码转译与算法编程具有了立法属性，同时暗含着算法规则取代法律规则的可能性。算法对立法权的噬夺主要体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、对上位立法的僭越乃至对立法权限的整体性取代。值得指出的是，算法噬夺立法权的现象发生于作为法律推理大前提的法律规则被转化为算法规则的过程之中，因此，其隶属于行政执法的法律适用层面，是行政执法自动化的附带产物。这表明，算法噬夺立法权既不以立法过程为发生场景，也不是行政立法权限自身扩张的结果，而是算法规则对法定立法权的事实性架空。

（二）算法噬夺立法权的学理界定：立法性算法权力

1.算法噬夺立法权的权力喻义：算法规则制定权

“法律是权威机构制定的行为规范，算法是基于数学原理而设计出来的计算程式。”这表明，即便是作为法律代码化产物的算法规则，也并非实定法层面的法律规则，至多属于技术性规则。但是，算法规则可以结构性嵌入行政权力运行系统，作为行为规范影响甚至控制公民行为。这集中体现为，行政机关利用自身权威，将算法规则纳入公共政策与公共治理的体系之中，实现行政管理的算法化。原本仅具有技术规则属性的算法规则，可以通过依附行政权力而取得法律规则所具备的强制力。一般认为，“某个主体能够运用其拥有的资源，对他人发生强制性的影响力、控制力，促使或强迫对方按权力者的意志和价值标准作为或不作为，此即权力”。当算法规则可以对公民产生强制性的影响力和控制力时，算法规则便失去了纯粹的技术属性，转而具有了权力属性。

借助算法规则的权力属性，我们可以推断出算法噬夺立法权背后的权力喻义：当算法规则可以作为行为规范而对公民产生影响力和控制力，算法主体便具有了通过制定算法规则影响和控制公民行为的权力。换言之，算法规则的制定不仅是关于代码转译与算法编程的技术性操作，其还体现为一种制定行为规范的权限。有学者主张，制定算法规则的权力属于“规则制定权”，因此，我们暂且将之称作算法规则制定权。算法噬夺立法权发生于算法规则的制定过程中，属于算法规则制定权的构成内容，因此，算法噬夺立法权背后的权力喻义指向算法规则制定权。

2.算法规则制定权属于立法性算法权力

到目前为止，算法规则制定权仍是一个陌生且新奇的语词，其既不是行政机关所享有的法定权力，又不属于学术话语体系中的通行概念，因而有必要对其作出进一步界定。本文将指出，算法规则制定权属于学理层面言及的算法权力，而且，因其权能主要体现为制定具有影响力和控制力的规则，所以可将之称作立法性算法权力。

算法权力是一个新兴的法学概念。不同于国家权力源于宪法与法律的授予，算法权力属于算法技术开辟的权限空间，是蕴藏于算法规则中的权力，因而有学者将之称为技术权力。在诞生之初，算法权力被视作有别于传统国家权力的“社会权力”，用以描述算法所具有的形塑人们行为与决策的权能。这一概念后被学理沿用，用以指称这样一种权力形态，即算法主体借助算法规则的制定与执行，对他人的行为进行引导、影响和控制。算法权力的兴起得益于网络信息技术的发展。大数据驱动的算法决策被广泛应用于商业领域和公权力部门的日常运行中。在商业领域，网络平台企业依托算法规则实施个性化信息推荐、设置平台管理规则，从而实现对他人行为的影响和控制。而在公权力领域，算法规则被公权力机关用以形成具有法律强制效力的决策，从而在公权力机关与公民之间形成典型的权力支配关系。传统权力概念以权力主体对其他主体的影响力和控制力为核心要义，而算法规则的制定和执行满足这一特征，故被称为算法权力。

由此，表征算法规则制定权能的算法规则制定权可被算法权力囊括，即通过制定算法规则实现对他人的影响和控制。由于算法规则制定权主要指向算法规则的形成，因此，类比立法主体的法律规则制定权，不妨将之称为立法性算法权力。根据法律代码化的类型，此处所言的“立法性”，既包括算法规则对法律规则的对照转译和细化解释，亦包括无上位法时的创设转译。立法性算法权力所具有的“立法性”基本可对应于《立法法》所设定的立法权限，即下位法对上位法的细化解释性立法权以及上位法的创制性立法权。

二、立法性算法权力的产生缘由

立法性算法权力属于算法技术开辟的技术性权限，缺失宪法和法律授权依据，因此，有必要分析立法性算法权力的产生缘由，从而明确这一新兴权力的具体来源。本文将指出，立法性算法权力的产生基础同时存在于客观的技术层面与主观的人为层面。客观技术层面的产生基础表明，立法性算法权力具有技术层面的存在必要性；而主观人为层面的产生基础则警示，立法性算法权力并不必然具备法律层面的合理性，甚至有被滥用的风险。

（一）客观技术层面的产生基础

1.自然语言与机器语言之间的语义鸿沟

法律代码化意味着，法律规则所包含的规范性概念及其构成的法律命题将被以高度形式化的机器语言符号表述。机器语言是计算机可读的形式语言，具体呈现为计算机程序中的以二进制代码表示的算法指令。与机器语言不同，自然语言是人类用于沟通和交流的语言，如手势语、书面语言等。自然语言与机器语言分属两套不同的语言符号系统，两者之间的语义对接需要借助自然语义识别等自然语言处理技术，以便将以自然语言表达的法言法语与机器语言相匹配。但是，由于自然语言与机器语言之间存在着语义鸿沟，因此，法律规则难以被严丝合缝地转译为计算机代码，这便为立法性算法权力的生成留下了空间。自然语言与机器语言之间的语义鸿沟主要体现在三个方面：自然语言多义性与机器语言精确性的不适配、机器语言与自然语言语义对接的有限性、机器语言道德和伦理价值的内在缺失。

其一，自然语言表意的复杂性与机器语言的精确性不适配。自然语言具有多义性和歧义性，同一语词可在不同语境下传递不同语义，不同语词亦可表达同一语义。当被用于表述法律规则时，自然语言的表意复杂性会被进一步放大。由于法律用语有意保持模糊性，以便更易于涵盖个案，因此，法律概念往往由含糊的、道德化的或者有歧义的语词来表述。然而，确定性是机器语言的固有属性，不允许二义性的存在。算法规则本质上是由二进制代码表达的清晰指令集，遵循数学逻辑，具有确定性、逻辑必然性和单调性等内在构造要求。由于自然语言的表意复杂性与机器语言的精确性之间存在着不适配，因此，在将法律规则转化为算法规则的过程中，代码对法律规则的重构性表述便成为必要。

其二，机器语言与自然语言的语义对接具有有限性。自然语言与机器语言属于不同的语言体系。语言体系的区隔意味着两者之间并不存在天然的语义对接关系。机器语言需要经过人为的语义赋予，方能实现对自然语义的理解和表达。在计算机科学中，这有赖于自然语义处理技术，以便在语义链层面实现法言法语与机器语言的语义协同。然而问题在于，对于自然语言与机器语言之间的语义对接，目前存在技术局限，并非所有的自然语言词汇均可被转换为计算机代码。换言之，机器语言可能无法实现对法律规则的完全转译，部分法律概念会面临机器语言表达不能的技术窘境。这同样会导致算法对法律规则的重构性表达。比如，算法可能对法律规则中的法律概念进行转换性表述，从而发生对法律规则的篡改。

其三，机器语言缺失道德和伦理价值。“法律被视为关于正义与非正义的学问，千百年来处理的都是自由、尊严、公平、道德等带着浓厚价值意味的对象。”立法者将人类社会的道德伦理观念形塑为具有强制力的行为规范，因此，法律命题往往也是道德伦理命题。比如，夫妻之间的忠诚义务便是道德和伦理法律化的典型体现。与法律规则不同，机器语言具有技术中立性，缺少道德和伦理价值。恰如有学者所言：“算法是达致特定目标的工具，算法本身无所谓道德问题。”由于机器语言缺失对道德和伦理价值的自觉表达，因此，算法将以纯粹理性的算式来演绎法律命题的逻辑。这将剥离法律规则内在的道德和伦理价值，我们所得到的仅是形式化的法律命题句法结构。算法规则仅具有法律规则的“形”，而缺失其“神”，因此无法应对个案法律适用所需面对的价值判断与伦理道德衡量，这会导致算法规则对法律规则的异化。

2.算法模型的技术优势

在传统立法活动中，立法者将零散的生活经验整理成结构化的知识，从而将混沌的社会现实转换为条理清晰的法律规则。在这一过程中，受限于立法者自身的认知能力、社会情势变迁以及法调整对象的复杂性，立法活动往往具有各种缺陷。比如，立法者无法预见社会关系的发展变化，无法周全虑及法律规则应调整的所有情形，难以对复杂的社会关系进行周延的规则设定。这些立法缺陷往往需要法律适用过程中的法律解释、法律漏洞填补乃至法律续造来弥补。

立法者的能力局限可以被算法技术轻松克服。大数据驱动的机器学习算法可以进行预测性和实验性立法，其能够基于海量数据处理获知应纳入调整范围的所有情形，并凭借强大的数理运算能力对复杂的社会关系进行周延的规则设定。而且，大数据驱动的机器学习算法可以实时掌握社会情势的发展变化，并对算法规则进行动态更新，这可有效解决立法的滞后性问题。当算法规则的生成愈发高效与完善，规则设定任务将自然地从人类立法者向算法模型转移。算法也将持续不断地攫取立法权限，并在此基础上成就立法性算法权力。

（二）主观人为层面的产生基础

1.法律与技术的专业隔膜

由于法律界对算法技术较为外行，因此，法律代码化的操作往往通过技术服务合同被外包给技术公司，由擅长代码编辑的电脑工程师等技术人员发挥主导作用。法律规则充斥着具有不确定性的法律概念，且法律规则需被放置于法律体系中予以解读，这要求对法律规则的准确表达需要较为扎实的法律知识基础。但精通算法技术的专业人员一般不具备法律知识，无法准确理解和翻译法律语言。比如，技术人员可能不了解公平的技术内涵，也缺乏必要的技术标准指引算法程序设计。这会在无意中扭曲法律规则的内容，导致法律规则的算法表达被异化。若法律规则被代码编译改变，则会发生立法者未曾期许的法律结果。

法律代码化虽由技术人员主导，但离不开法律人的参与。法律知识的模型化和标准化是法律代码化的前提，这有赖于法律人更加精准和体系化地表述法律知识。在将法律规则以代码形式写入算法模型的过程中，需要法律人提取出主体、行为、后果等具体法律要素。但法律人往往不了解算法技术，不清楚如何从技术视角阐释法律，因此，法律专家既无法为技术人员的法律代码化操作提供充分的智识辅助，也无法有效监督法律代码化操作。

由上文可知，法律与技术之间的专业鸿沟会为立法性算法权力的崛起创造便利，但这种基于专业鸿沟而生成的立法性算法权力并不具备存在的合理性，故应通过打通专业壁垒的方式予以消除。当下，人工智能领域与法学领域的结合尚处于起步阶段，跨专业的综合性人才比较匮乏。但随着法律人工智能研究的深入，法律与技术之间的专业鸿沟有望缩小乃至消除，届时，以专业鸿沟为生成基础的立法性算法权力或将不再存在。

2.对法律规则的有意篡改

技术人员对法律规则的有意篡改亦可促生立法性算法权力。技术人员主导法律代码化的技术操作过程，并为算法系统的运行提供关于日常维护与改造的技术支持，从而在技术研发与运用方面形成技术垄断。技术人员很容易将自身的价值导向和利益意图带入代码编译过程，在专业技术的掩盖下实现不正当目的。尤其是当技术人员能够以法律代码化的名义重新表达法律规则时，其可以利用技术知识谋取不正当利益。比如，技术人员可以通过设置、修改算法规则的方式，对法律规则进行篡改，从而控制规则适用结果。在这种情况下，技术人员并非出于法律知识的缺乏而曲解法律规则，而是有意借技术手段篡改法律规则。法律代码化成为技术人员任意篡改法律规则的技术屏障，因此，以此为成立基础的立法性算法权力毫无合理性可言。

三、规范立法性算法权力的必要性

（一）立法性算法权力技术特性的负外部性影响

之所以应对算法权力施加法律规制，主要原因在于，算法权力基于其技术特性而具有可预判的风险。这些可预判的风险既包括算法逻辑错误、运行失灵等纯粹的技术缺陷，也包括算法权力被用作侵犯权利的技术工具。比如，商业主体可能利用算法权力实施价格歧视，公权力主体可能利用算法权力架空公民的程序性权利。需要说明的是，学界通常在一般层面讨论算法权力的法律规制问题，其所言及的算法权力同时指向公私领域，并不局限于立法性算法权力等更为场景化的算法权力。就此而言，学界的论述并非一概适用于立法性算法权力，但可为论证立法性算法权力需受法律规制的必要性提供注脚。

首先，立法性算法权力可能出现算法逻辑错误、运行失灵等纯粹技术缺陷。立法性算法权力通过制定算法规则来对他人进行引导、影响和控制，因此，立法性算法权力的载体是算法规则。算法规则属于技术产物，由技术人员设计、研发并投入使用，这潜藏着发生技术缺陷的风险。有学者指出，即便是根据最先进的技术编写的代码或构建的模型，也有可能在某些情形下失灵。技术缺陷的表现形式多种多样，既包括源代码出现随机性错误，软件更新迭代产生误差，软件退化导致源代码功能失灵，也涉及因算法模型适用场景改变而出现的运行失误。立法性算法权力聚焦于算法规则制定，而技术缺陷将导致算法规则发生有违原初设定的变动或者产生预设之外的运行结果，这将削弱甚至扭曲法律代码化的实现效果。

其次，立法性算法权力亦可被作为侵犯权利的工具。由于算法技术的高度专业性与应用门槛，算法权力被研发和使用算法技术的主体掌控，并往往高度集中于大型商业公司和公权力机关等少数主体。普通公民既不了解算法技术，亦无法通过算法技术对他人施加影响，仅能被动接受算法权力的规训。算法权力主体与普通公民之间存在着难以逾越的技术鸿沟。技术知识的不对称直接导致权力与权利的失衡，并在算法权力主体与公民个体之间形成失衡的治理关系。技术人员有可能为了追求不正当利益而控制算法规则的设立及更改，从而间接扭曲法律规则的适用结果。行政机关甚至可能与技术人员合谋，利用算法规则制定的便利，以行政管理之名，行谋利之实。

（二）立法性算法权力对宪法秩序的撼动

在宪法框架下，行政权源自立法机关的授予。立法机关通过制定法律，预先对行政权行使所需满足的程序要件和实体要件作出规定。行政机关需在立法机关划定的规范框架内行使权力，这便是依法行政原则。不管行政权是由行政执法人员行使，还是由机器设备以自动化方式行使，抑或以人机交互方式行使，行政权均不能脱离植根于宪法秩序的依法行政原则。

在自动化行政场景中，行政机关借助算法规则扩张权力版图，提高权力行使效率。行政权的行使依据由法律规则转向算法规则，亦即承担行政权行使任务的机器将依照算法规则作出行政决定。为保证行政权依法行使，算法规则需要如实复刻法律规则对行政权合法行使要件的既有规定。立法性算法权力体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、对上位法的僭越以及对立法权的整体性替代。其中，算法规则对法律规则的技术性修正仅为缝合自然语言与机器语言之间的语义空隙，并不涉及法律规则的文义变动，所以无碍于依法行政原则的实现。算法规则对实施性立法的替代，是运用算法技术对上位法律规则进行解构和细化。在此，立法性算法权力实则承担了实施性立法的任务，上位法约束行政权行使的规范意旨仍可通过代码方式重现。而算法规则对上位法的僭越以及对立法权的整体性替代，则是立法性算法权力在法律规则之外另立门户，试图以算法规则架空法律规则，法律规则对行政权的约束没有获得算法规则的尊重与重现，因而依法行政原则有落空的风险。

伴随着立法性算法权力对依法行政原则的动摇，宪法秩序中的立法权分配格局会遭到破坏。在立法权分配格局中，各类立法权限所产出的法律规则具有高低不同的效力位阶，并在此基础上形成层级分明、精细严密的法律规则体系。这在保证上位法得到贯彻实施的同时，亦可避免下位法违反上位法，从而实现法律规则体系内部的圆融自洽。但立法性算法权力可以无视法律法规以及规章中的立法内容，在机器设备中搭建一套独立的算法规则，并将之作为行政权的行使依据。行政机关有可能有意或无意地借助技术手段，在缺失授权基础的情况下，集行政权与立法权于一身。

四、从算法治理迈向治理算法：立法性算法权力的法律规制

立法性算法权力使得算法规则成为行政权的实施依据，行政管理就此由“法律之治”转向“算法之治”。但是，无论算法在规范效力方面如何与法律相近，算法也难以与法律等同，其反而是法律所需规制的对象。立法性算法权力的技术特性的负外部性影响及其对宪法秩序的破坏均表明，立法性算法权力与法律规则所营造的法秩序具有不契合性，因此，“算法之治”并非“法治”。这意味着，立法性算法权力非但不是法秩序的塑造者，反而会因破坏法秩序而需受到法律规则的约束。

（一）现有算法规制框架的启发

算法权力是一种通过制定和执行算法规则，对他人施加引导、影响和控制的权力形态，其主要表现为算法规则的制定以及基于算法规则所进行的自动化决策，因此，对算法权力的法律规制需要落脚于算法规制。算法规制领域的基础理论与制度工具正在走向成熟，算法规制的谱系已渐趋成型。由于立法性算法权力属于算法权力的下位概念，是算法权力在法律代码化场景中的具体表现，因此，对立法性算法权力的法律规制需要参考现行算法规制框架。通过梳理关于算法规制的学理建议和制度实践，本文将揭示算法规制框架的内容构成，并从中总结出算法规制所遵循的基本理念与制度模式。

算法规制始于算法应用所引发的权益侵害风险，“算法规制的本质是对利用算法进行各种活动的风险规制，即对算法被应用于各种信息技术场景的应用行为之规制”。算法规制的目标在于降低乃至消除算法应用所导致的权益侵害风险。而欲降低以及消除风险，需要从算法应用的风险产生原因着手，如算法设计理念歪曲、算法技术存在缺陷以及算法黑箱等。算法应用的风险产生原因具有复杂面向，而且覆盖了从算法设计研发到部署应用的整个过程。因此，算法规制框架需要体现为流程性的制度设计，即围绕人工智能算法的编制运用过程，涵盖事前、事中以及事后的各个时间维度，结合各个时间维度所面临的风险，对应选择相应的规制工具。此外，算法规制尚需遵循特定的规制理念，用以指引具体的制度设计以及制度实施方向，从而构建起理念引导、流程控制以及规制工具嵌入的算法规制谱系。

就算法规制理念而言，学界与实务界均已形成共识，即算法规制的目标在于实现算法透明以及在此基础上的可问责。诸如可控性、可信性、可解释性、可质疑性、可纠正性、可靠性等学理构思，均可被归为算法透明与可问责的不同表述方式。这一规制理念有着充分的现实考量。原因在于，算法不透明意味着人们难以对算法权力施加有效监督，这会导致在算法设计、运行逻辑以及个案决策等方面存在的权益侵害风险无法被及时消除。恰如有学者所指出的，算法黑箱掩盖算法权力弊端并导致权利侵害，算法决策因具有不可解释性而逃逸法律责任。

在算法透明与可问责这一规制理念的指引下，根据算法设计和应用的不同阶段，各式规制手段被依次选用。在算法的设计研发阶段，为了确保算法设计符合伦理价值观念且不存在技术缺陷，算法审查或审计、算法影响评估、算法检测、算法认证等规制手段被选用，并往往辅之以算法登记或算法备案。由于权益侵害风险的实害化主要发生于算法的应用阶段，因此，该阶段的算法规制方式更为丰富。首先，算法的适用范围或场景需要接受立法的限定。其次，为了实现算法透明与可问责，被选用的规制工具较为侧重信息沟通与公开，同时以允许个人免受算法自动化决策约束的方式降低算法侵害权益的风险。相关规制工具包括算法解释权或算法说明义务、算法公开、免受自动化决策约束权或称算法拒绝权、人工干预请求权、算法运行记录和风险报告义务等。至于在权益侵害结果发生后的事后救济阶段，算法问责构成了算法规制的末端手段，以实现对相关责任主体的惩戒以及对权益被侵害主体的救济。

现行算法规制框架的主要构成大抵如上文所述，但我们既无必要也无法将其一股脑地套用至对立法性算法权力的规制。例如，由于立法性算法权力指向算法规则的制定，因此，算法规则适用阶段的那些规制手段便不能被照搬适用至立法性算法权力。梳理算法规制框架的意义在于，我们可以尝试从中概括出算法规制所秉持的基本模式。依托算法规制的基本模式，结合立法性算法权力的特性，构建一个妥适且周延的法律规制方案。基于前述，现行算法规制框架呈现为程序控制为主、实体控制为辅的规制模式：

第一是程序控制为主。程序控制为主指向两个方面：其一，对于从算法设计研发、部署应用到事后救济的整个过程，应实施全流程控制；其二，各个阶段所选用的规制手段应主要是程序性的。程序性控制的原理是权力行使的正当程序原则。算法权力主体制定规则并要求他人遵守，从而控制和干涉他人生活。为获得权力行使的正当性，也为避免算法权力的滥用与随意性行使，算法权力必须满足正当程序要求。基于此，学理层面以“技术正当程序”“算法正当程序”等概念来指称算法权力的程序性控制。这也说明，算法权力的法律规制，需要构建一种基于过程的正当程序观念。

第二是实体控制为辅。发挥辅助作用的实体控制意指算法权力的效力范围或内容需要接受立法限定，需通过反向排除的方式，避免算法染指某些法律场域。对算法权力的效力内容的实体控制源于权力有限原则，即权力源于人民，并经由代表民意的立法机关所制定的法律得以分配。换言之，权力主体基于法律的授权而拥有权力，且应受制于法律授权的边界。

（二）立法性算法权力的法律规制方案

借由梳理算法规制框架，我们从中归纳出了算法权力的法律规制模式，即算法权力的效力内容的实体限定与算法权力行使方式的程序限定。既然立法性算法权力属于算法权力的下位概念，那么，这一法律规制模式便可适用于立法性算法权力。

1.实体控制：立法性算法权力的内容限定

立法性算法权力以算法规则的制定为主要内容，因此，对立法性算法权力的实体限定指向“算法主体可以经由法律代码化制定哪些算法规则”。欲回答这一问题，需要回归立法性算法权力在法秩序中的功能定位。立法性算法权力并非具有法定授权依据的国家权力，其所制定的算法规则无法与法律规则等同。自动化行政虽使算法规则成为行政权的行使依据，但依据算法规则作出的行政行为只有在现实法秩序中才能发挥效果，且需要接受法律规则的合法性考量。这意味着，法律代码化的价值不在于将算法与法律同质化，而在于凭借算法规则的技术优势服务于法律规则的实施，从而以工具化的方式实现立法目标。就此，立法性算法权力不应是等同或超越立法权的权力，而应是一种辅助法律实施的权力形态。因此，立法性算法权力及其产生的算法规则应被纳入基于法律规则所形成的统一法秩序。这要求立法性算法权力应以法律规则为参照，服务于法律规则内容的机器语言表达。

根据自动化行政中法律代码化的实现方式，立法性算法权力自发形成的权力内容表现为对法律规则的对照转译、对上位法律规则的实施细化、进行有违上位法的算法规则设定以及在法律规则之外自由创设算法规则。依照立法性算法权力在法秩序中的功能定位，算法规则应以法律规则为参照，服务于法律规则内容的机器语言表达。那么，“进行有违上位法的算法规则设定以及在法律规则之外自由创设算法规则”将因突破法律规则、破坏立法权的宪法分配秩序而不被允许。这是对立法性算法权力内容的初步限定。

至于对法律规则的对照转译以及对上位法的实施细化，这部分权力内容表面上满足了立法性算法权力的功能定位，因为算法规则的制定确以法律规则为蓝本，但是，鉴于自然语言与机器语言之间的语义鸿沟，并非所有的法律规则均能被准确转译为算法规则。至于哪些法律规则适宜被代码化转译，有学者提出，应以“数字化契合性”作为判断标准，即法律代码化适用于那些可以跨越语义门槛而被准确转化为数字化代码的法律规则。具体而言，适合被代码化的法律规则应满足句法结构清晰明确、避免个案价值判断、避免使用不确定法律概念等要求。在这方面，已存在立法例。比如，依据德国《联邦行政程序法》的规定，当法律存在判断余地、不确定法律概念或裁量空间时，行政行为不能以完全自动化的方式作出。这一规定的背后考量在于，存在判断余地、不确定法律概念或裁量空间的法律规则难以被准确转译为代码并以自动化的方式实施。通过代码对法律规则的准确转译，算法规则可以如实传递法律规则约束行政权的规范要求，避免行政机关借助技术手段规避依法行政原则。这是对立法性算法权力内容的再次限定。

综上所述，鉴于立法性算法权力在法秩序中的功能定位，对立法性算法权力的实体限定，应分两个层次进行：在第一个层次，应着眼于立法性算法权力对法律规则的遵守以及对立法权的宪法分配秩序的维护，从而排除“进行有违上位法的算法规则设定以及在法律规则之外自由创设算法规则”的权力内容；在第二个层次，应侧重于立法性算法权力对法律规则的准确转译以及依法行政原则的落实，从而对立法性算法权力的行使条件作出限定。

2.程序控制：算法规则制定过程透明

实体控制直接限定权力内容，程序控制则保证权力内容以正当方式实现。前文已提及，正当程序原则为传统国家权力的程序控制提供了制度基础，之后被算法权力的程序控制所沿用，其强调算法权力的透明与可问责。正当程序原则要求权力拥有者公开权力运作过程，以此证明权力行使的正当性，这需要程序本身公开且程序设计能够避免权力的任意行使。具体至立法性算法权力，算法规则形成于技术人员的代码转译与算法编程操作，这一过程内嵌于自动化行政的部署和运行，且不接纳其他主体参与。这导致算法规则制定的严谨性、公开性和透明度被大幅削弱。技术人员可以对算法规则随意设定、修改，外界无从知晓算法规则的形成方式与具体内容，这使算法规则的制定处于暗箱操作状态。结合立法性算法权力的行使现状，正当程序原则所彰显的制度价值更显弥足珍贵。

在从算法的设计研发到部署应用的整个过程中，立法性算法权力体现为算法规则的制定，因此，算法设计研发阶段的算法权力程序控制机制便可被选用。由此，在正当程序原则指引下，为实现立法性算法权力行使过程的透明化，我们可尝试对其施加如下程序性控制：

首先，应对算法规则的设计与编写过程进行记录。不同于立法活动中的条文起草，算法规则的制定主要体现为代码转译和算法编程等技术性操作，具有极高的专业技术要求。由于涉及知识产权、商业秘密乃至国家秘密的法律保护问题，因此，算法规则的设计与编写过程无须向社会公开。正当程序原则所要求的过程透明体现为，应对算法规则的设计与编写过程进行全记录，也即学理所言的算法运行记录义务。这样做的目的在于保存追溯性监督素材，为算法审查、算法影响评估等规制手段的实施提供便利。

其次，应对算法规则进行审查监督。对于编写成型的算法规则，审查监督程序意在确保立法性算法权力没有逾越实体限定要求，亦即算法规则应以法律规则为参照，服务于法律规则内容的机器语言表达。借助算法审查或审计、算法影响评估、算法检测、算法认证等规制手段，算法规则是否存在逻辑缺陷或技术漏洞，是否忠实传达了法律规则的规范内容，是否存在人为的不当利益追求等问题将获得程序性的确认。更为重要的是，前述规制手段在确保立法性算法权力规范行使的同时，还可以作为公众参与的桥梁，吸纳技术人员与行政机关工作人员之外的主体参与，从而祛除算法规则制定过程的黑箱化。

最后，应推动算法规则公开。富勒认为，法治需要满足八项要件，其中便包括法律的公开性原则。法律规则公开使得公民可以评判行为的对错,进而推测行为的法律后果。算法规则虽不是法律规则，但可以对公民权益产生实质性影响。依托行政权力，算法规则已成为行政管理领域的公民行为规范。可以发挥行为规范功能的算法规则能够为公民行为的合法与否提供判定标准，并参与良好社会秩序的形成与维护。基于法治原理，算法规则应当被公开。在现行算法规制体系中，算法公开主要指向算法模型参数、（源）代码、算法逻辑路径的公开，这对于立法性算法权力行使过程中的算法公开而言尚不足够。原因在于，立法性算法权力所制定的算法规则是对法律规则的代码化表达，对照转译抑或细化转译下的算法规则均需忠实传达法律规则的规范意涵。算法规则公开不应局限于对模型参数、（源）代码等技术要素的公开，而应侧重于说明算法规则所传达的法律规则内容。

结 语

法律代码化赋予了算法规则以规范属性，也促成了立法性算法权力的生发和勃兴。依托自动化行政，立法性算法权力为行政权确立行使依据，为公民提供行为规范，从而实现从“法律之治”向“算法之治”的转变。但立法性算法权力自发形成的权力内容有着野蛮恣意的一面，对由宪法和法律所形成和维护的法秩序造成了破坏性冲击。这表明，立法性算法权力不仅不是良好法秩序的缔造者，而且其本身应接受法秩序的约束。在学理与实践层面，围绕算法权力所形成的算法规制框架为立法性算法权力的法律规制提供了参照模式。但是，我们尚不能生硬地将这种算法规制框架照搬至立法性算法权力，而是需要结合立法性算法权力的特点，作出适当调整。如何将立法性算法权力纳入法律管束的轨道？这已成为法学界面对的时代议题。以大数据、人工智能为代表的新型信息技术向行政权的渗透和延展会日益增强，立法性算法权力的实践样态也会发展和进化，因此，我们很难通过暂时的制度构建一劳永逸地解决层出不穷的法律风险。然而，权力需要受到制约乃是不变的公法原理，因此，将立法性算法权力纳入法律规制的范围，虽远必行。

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