人工智能應用于行政處罰的風險治理

魏 瓊 徐俊暉

( 1.2.華東政法大學，上海200042)

人工智能( Artificial Intelligence，簡稱AI)①系根據人工智能體是否具有自我思考能力并能否付諸于行動所作的類型劃分。其中，弱人工智能( Artificial Narrow Intelligence，簡稱ANI) 不真正擁有智能，也不會有自我意識，如Alpha Go 圍棋程序；強人工智能( Artificial General Intelligence，簡稱AGI) ，是類似人類級別的人工智能，指在各方面都能和人類比肩的人工智能；超人工智能( Artificial Super Intelligence，簡稱ASI) 則不僅具備人類的某些能力，而且還擁有自我意識和情感等，被認為具有超越人類的能力，即在所有領域及所有認知功能都超越人類，迄今，這種人工智能尚未到來，故在此暫不做探討。，是一種新的能以與人類智能相似的方式做出反應的智能機器，是運用計算機對人的意識、思維的信息過程的模擬。現階段，以人工智能、大數據、互聯網等技術為載體的治理模式和體系正在成為數字政府建設的一大趨勢，如何推進數字政府與法治政府的同步建設，加強行政執法中數據的合法、有序共享，切實保護個人信息，則是當下治理能力現代化的重大課題之一。特別是，人工智能與行政處罰執法之間有著極高的可交互性，人工智能被廣泛地應用于行政處罰執法各個階段，推動著行政處罰執法的不斷變革。但與此同時，人工智能在行政處罰中的應用目前仍處在初始探索階段，它在給行政處罰執法帶來機遇的同時也產生了很多風險，亟待進行法律上的治理與控制。時值《中華人民共和國行政處罰法》( 以下簡稱《行政處罰法》) 擬修改之際，本文著眼于分析人工智能在行政處罰中的應用，梳理在行政處罰執法過程中應用人工智能產生或有可能產生的各種風險，從制度及其實施層面尋求對風險的治理機制，以確保行政處罰和人工智能有機融合，實現智慧處罰，進而推進法治國家、法治政府、法治社會的建設。

一、人工智能在行政處罰執法中的具體應用

從歷史發展看，人工智能離不開計算、算法、數據三大要素。我國的人工智能發軔于改革開放之初。近年來，得益于大數據技術對“知識獲取瓶頸”的突破，人工智能技術迅猛發展，被廣泛地運用于各行各業，特別是行政管理、司法活動之中，推動國家治理的現代化。在這一時代背景下，我國依法具有行政處罰權的實施機關( 以下簡稱為“行政處罰機關”) 也將人工智能廣泛地應用到行政處罰執法實踐之中。誠然，行政處罰作為一種常見的執法方式，多見于諸如治安管理、市場監管、稅收管理等不同行政執法領域，但其行政處罰案件的辦理過程無非就是立案、調查、決定等階段，是行政處罰權( 大多是具有裁量性的) 的具體實施過程。因此，人工智能在這一行政處罰執法的應用場景，大體表現在以下三個方面。

( 一) 人工智能在行政處罰裁量基準制度中的應用

行政處罰是行政處罰機關實施行政管理的有效手段，在一個較為完備的行政處罰法治體系中，它能否正確適用與行政處罰裁量基準直接有關。而行政處罰裁量基準的設定則有賴于對該行政管理領域有關行政處罰案件的發案量及相關事項作一全面、充分、真實的信息、數據的收集與整理。

人工智能首先會被廣泛用于信息的收集與處理，與以原始輸入為主的大數據技術不同的是，人工智能需要輸出，即處理數據產生的智能。人工智能是一種計算形式，它允許機器執行認知功能，例如，對輸入起作用或作出反應，類似于人類的做法。這主要表現在行政處罰機關通過人工智能流程化地接受、收集、識別、篩選與行政處罰權行使有關的信息，形成一個比較完整的信息系統，然后依托大數據技術對行政處罰發案量等數據的量化分析，進而設定行政處罰的各種適用情形、適用條件及相應的處罰種類、幅度等。

此外，行政處罰機關通過人工智能還能對行政相對人頻發的違法情形及相應行政處罰案例數據進行多維度的分析，對行政處罰案件中常見的爭端進行評估、預警及研判。這些信息、數據的收集與處理活動，無疑能夠為有處罰裁量權的行政機關在行政管理中設定與細化行政處罰裁量基準提供最為可靠的第一手資訊。例如，四川省成都市成華區積極推行行政處罰電子化平臺建設，不僅錄入行政處罰法律法規依據4106 條，而且還建立網上自由裁量標準數據庫，細化了標準7160 條［1］。

為此，在細化行政處罰裁量基準之際，導入人工智能有助于提高行政處罰裁量基準的精準程度。

( 二) 人工智能在行政處罰立案與調查過程中的應用

早期的人工智能意味著“自動化”辦公抑或是電子政務的有機組成部分，解放了作為主體的人的腦力資源。由人工智能在紛繁復雜的信息中分析解讀相對人的違法行為、評估違法情節，進而觸發響應以及與其他數字系統進行通信( 如立案) ，以此替代傳統的通過行政治安巡邏等采集信息的過程。此種場景，行政處罰實踐中同樣適用，可完成文本分析、投訴反饋等程序，并捕獲行政處罰案件線索，啟動行政處罰的立案程序。

收集的信息數據經過處理，形成一定的結構化，也可成為“視聽資料”“電子數據”等行政證據。比如，在道路交通安全管理中公安機關交通管理部門通過對車輛檢測、光電成像、自動控制、網絡通信、計算機等多種技術，對機動車闖紅燈、逆行、超速等違章行為進行全天候監控并根據違章信息進行事后處理［2］。

通過人工智能將處罰調查取證環節流程化、告知與申辯步驟規范化、裁量標準電子化。例如，在實踐中，前述的四川省成都市成華區相關部門執法人員輸入違法行為的主要裁量參數，系統自動抽取相關法律法規及自由裁量標準，為是否處罰以及處罰的種類和幅度提供查詢，便于相關的處罰機關依法全面地履行說明理由義務，保障行政相對人知情權和申辯權。同時，也實現案件報審、文書制作、案件歸檔等網絡化管理，并完成罰單出具和處罰執行等程序。人工智能的這些應用為行政處罰案件公示和全過程記錄奠定了基石，可以有效地提升行政處罰的程序和實體正義。

顯見，在行政處罰立案與調查過程中，運用人工智能有助于提高行政處罰辦案自動化水平。

( 三) 人工智能在行政處罰決定階段中的應用

人工智能技術的實質是建立了一種基于海量數據挖掘的認知范式，其數據具有絕對的前置性［3］。但大量的數據并不產生價值，需通過算法從海量數據中搜索隱藏其間的信息，這使得人工智能具有一定的“思考”能力。隨著技術的進步，現階段的人工智能技術擁有深度學習能力，能夠隨著計算、挖掘次數的增多而不斷自動調整算法的參數，使挖掘和預測結果更為準確［4］。目前在裁量預測開發中廣泛應用基因算法、卷積神經網絡、循環神經網絡等深度學習算法，可以通過裁量預測結果與實際處罰結果的比對，對裁量模型采用的算法進行自評估，由此形成一個自適應優化的閉環。通過大量的案例對機器進行訓練，通過機器的自動學習，人工智能也將會越來越“聰明”。這一階段的人工智能具有自主感應主體需求的能力，可以更好地“思考、決策”。

以行政處罰類案推薦為例，其技術邏輯在于自動抽取每個案件的情節以形成大數據倉庫，隨后將目標案件的屬性標簽與原有大數據倉庫中所有案例的屬性標簽進行比對，在計算相似度之后反饋給用戶( 即有處罰權的行政機關) 。這一人工智能可以被應用在行政處罰決定作出階段，尤其是適合于簡易程序的行政處罰案件，人工智能可以輔助地作出相應的行政處罰決定。

隨著數字政府與法治政府建設的加快，在適用一般程序的行政處罰案件中，人工智能同樣可以在其處罰決定階段發揮更多的作用，取得更顯著的效果，即不僅能在“量”上提高行政處罰決定的效率，而且還有可能在“質”上補強行政處罰決定的合法、合理程度。

概言之，得益于行政執法信息化建設和信息共享，人工智能技術的應用已不再是行政處罰這一執法方式在某一片斷、局部場景的小范圍運用，而是呈現出范圍全面性、功能根本性、地位關鍵性與態度開放性的時代特征［5］。人工智能主要圍繞“行政處罰智能辦案系統”展開，對立案、調查取證、告知、合法性審查、決定、執行、結案、公開等各環節實現動態管理，使得案件信息錄入、審限管理、程序運行等方面更加系統、規范、客觀、真實。在行政處罰領域應用人工智能優化了行政處罰執法資源的配置，推動了行政處罰執法方式的高效、便民，促進了行政處罰執法結果的可接受性。

二、人工智能應用與行政處罰執法的融合價值

通過行政處罰裁量基準的智能化、行政處罰過程的智能化及行政處罰決定的智能化等，人工智能在行政處罰中的應用場景及愿景正日趨精準與明晰，彰顯了人工智能與行政處罰執法彼此之間的交互現實與融合的巨大潛力。人工智能在行政處罰執法中的廣泛應用，遂成為我國現階段實現智慧處罰的一項重要舉措。

( 一) 何謂智慧處罰?

所謂智慧處罰是指行政處罰執法建立在高度信息化基礎上的一種執法形態。這種以互聯網、大數據、人工智能等多種科技手段進行行政處罰執法的新型處罰模式，正是我國行政處罰的理論界和執法實務部門都在積極探索、努力想突破的重大課題。與此同時，推動智慧處罰的創新發展，既是提升行政處罰執法精細化水平的技術保障，也是適應大數據時代新發展和社會新需求的必然要求，更是體現國家治理體系和治理能力現代化的重要窗口。

行政處罰最為基本的要求就是程序的規范性，通過人工智能的應用，完成對違反行政法律規范的公民、法人或者其他組織等當事人( 即行政相對人) 進行處罰的立案、調查、決定及送達等法定程序，將極大地減少甚至杜絕由行政處罰機關及其執法人員進行這些程序性活動時可能出現的某些不規范情形。

特別是，在行政執法中，行政處罰大多屬于裁量性活動，其裁量往往面臨著對行政相對人違反行政法律規范的行為是否應當受罰和如何處罰這兩大判斷與選擇的難題。在對行政相對人涉嫌違法行為的定性、定量等處罰裁量判斷和對涉嫌違法行為的處罰種類、處罰幅度的裁量選擇上，執法人員進行裁量有時很難做出適當的抉擇，甚至由此造成處罰明顯不當。而將人工智能，哪怕是將弱人工智能應用于依法行使行政處罰裁量權過程，也能在一定程度上修補行政處罰執法的某些不足。

( 二) 行政處罰智能化和最優化

人工智能的自身優勢和實用性，促使它能夠被廣泛地應用于行政處罰執法之中，契合行政處罰執法追求的終極目標，即建成智慧處罰的平臺，以此揭示人工智能與行政處罰融合的價值，就在于實現行政處罰智能化和最優化。

我們認為，以人工智能為契機的智慧處罰，揭示了人工智能與行政處罰執法之間相輔相成的內在關系，極具融合的價值。該價值具體表現為以下兩個方面：

一是行政處罰的智能化，即行政處罰執法之中，人工智能把網絡技術、數字技術和人工技術綜合地運用于處罰案件的相關數據搜集上，在此基礎上進行數據分析，捕獲客觀、充分而全面的證據，然后依據證據推理、法律適用等計算模型，為行政處罰機關及其執法人員提供處罰裁量預測結果，輔助行政處罰決定的作出。例如，智能監控、人臉識別、智能輔助辦案系統等，在行政處罰權的行使過程中得以廣泛應用，便形成了行政處罰執法技術化的態勢，行政處罰權與技術的全新結合大大提升了行政管理的執法效果。

這是一種立足算法立場的探索，力圖用邏輯計算和符號程序來表達行政處罰執法，通過建模設計、知識圖譜等來把行政處罰相關的法律規則轉化為自動推理的系統，甚至還通過數據挖掘，深度學習等技術，使之可以自動更新與迭代升級的、自適應的智能處罰系統。

二是行政處罰最優化，即通過防范與抑制人工智能應用于行政處罰執法帶來的各種風險，基于技術價值和法律價值的碰撞，不斷矯正、化解人工智能與行政處罰之間的矛盾與沖突，促進行政處罰機關及其執法人員更加理性地運用人工智能于行政處罰執法活動之中，以算法決策和代碼規制等來遏制行政處罰的恣意妄為。

這是一種層級治理轉向智慧治理的嘗試，采用人與技術相結合的方式，以“全業務、全流程、全方位”為法定標準，將信息化作為行政處罰執法的基本載體，應用人工智能在數字、數據和算法基礎上模擬執法者的人腦活動參與行政處罰過程，如智能識別違法行為、智能作出行政處罰擬決定等，以“技術+法律”的模式治理風險，強化行政處罰的執法能力，有效實施行政管理。

因此，在此視角下，我們重點探討的將是行政處罰中人工智能應用所產生的風險，法律如何治理它的問題，而非人工智能的行政處罰法律問題。

三、人工智能應用于行政處罰的風險

所謂“人工智能應用于行政處罰的風險”，系指行政處罰執法因運用人工智能而產生的各種風險。其產生的根源，究竟來自人工智能本身還是來自行政處罰制度呢? 通過深入研究，我們認為此類風險主要是來自人工智能本身①在實踐中，人工智能在行政處罰的應用過程也暴露出不少問題，諸如行政相對人對于人工智能接受度不夠、行政處罰機關的相關執法資源與應用人工智能的需求不能匹配、行政處罰機關及其執法人員涉嫌濫用人工智能或者越權運用人工智能以及現階段的行政處罰法律制度未對人工智能進行明確規范等，不一而足。不過，這些問題系屬于人工智能的發展與我國現行行政處罰制度及其實施不足之間的矛盾，而非因人類運用人工智能而帶來的風險，況且這些矛盾尚不足以實質性影響到行政處罰的合法、合理實施。因此，這類風險不屬于“人工智能應用于行政處罰的風險”。。數據是人工智能的基礎，算法是人工智能的本質，人工智能在行政處罰的應用中越智能就越依賴數據的喂養和算法的支持，由此引發的弊端與風險頻次也越來越高。通常情況下，它是人工智能與生俱來的風險衍生或者反射到行政處罰實踐之中，遂產生的風險。比如，人工智能的“倫理風險”“極化風險”“異化風險”“規制風險”“責任風險”等社會風險［6］均極有可能危及到行政處罰的合法、合理，故有必要梳理人工智能應用于行政處罰之中有可能產生的諸種風險。唯有客觀地認識到人工智能在行政處罰領域應用中存在或者有可能存在的風險，才能有針對性地去防范、控制，進而發揮人工智能在行政處罰中的效用，推動智慧處罰的普及與發展。

( 一) 處罰執法能力弱化的風險

行政處罰的目的在于維持行政秩序，制裁違反行政法義務的各種情形，故在行政處罰領域引入人工智能，旨在及時發現案件線索、查明案件事實、規范處罰程序，提高作出處罰決定的公正與效率。但是，人工智能在增強人類活動能力和福利水平的同時，也加劇了人文精神的衰落。“用算法來處理人類特有的一些活動，有可能使這些活動喪失最根本的人性”［7］。它迫使我們放棄了以人為中心的世界觀，而秉持以數據為中心的世界觀。故而，在人工智能應用于行政處罰案件的過程中，可能因其自身算法優勢與數字鴻溝而產生有可能危及行政處罰機關執法能力的兩大隱患。

隱患之一，是削弱行政處罰機關行使行政處罰裁量權的積極性。在繁復而瑣碎的行政管理活動中，由于人類自身的惰性，行政處罰機關及其行政執法人員有可能對人工智能產生依賴，直接依照人工智能推送的行政處罰類案、處罰預測來迅速定案，對行政相對人的行為進行違法定性。同時，這種程序化、慣常性的定案方式也有可能忽視類案之間的細節差異，淡化行政處罰機關在個案問題上的研判能力，使行政處罰羈束裁量權或自由裁量權在個案處理中流于形式，進而極易產生裁量怠慢的行政失職現象。

隱患之二，是助長了行政相對人及社會公眾對行政處罰執法活動的不信任。將人工智能應用到行政處罰案件中，由算法和邏輯組成的人工智能按照事先編寫的程序一步步地完成任務，法律以外的其他因素，諸如領導過問、人情請托等不應當聯結的因素，可以被有效屏蔽，但處罰應當聯結的因素，例如政策指導、客觀形勢的變動、行政相對人的悔過情節等，卻未必能在人工智能的考慮范圍內，由此觸發行政受罰人及受害人等對該處罰決定的不信任。加之，人工智能本身的倫理風險也極易令行政處罰這一執法活動的權威性遭受到挑戰，社會公眾難免會質疑人工智能系統能否真正像執法人員那樣秉公執法，以實現個案的公平正義。

( 二) 處罰違法的風險

在互聯網時代，人們把一些決策權力交給了算法，于是導致“制定標準、制造硬件、編寫代碼的人擁有相當程度的控制力量。”［8］商業競爭演化為代碼和算法的競爭，這使得人工智能各自為陣、標準多樣。與此同時，“黑箱社會”的加劇和“算法戰爭”的發生帶來了秩序和公正問題，對其規制的必要性便很容易成為公權力擴張的合法性根據，以致于出現了“監視無處不在的國家”之勢，從而加劇了人工智能的規制風險。

在人工智能應用于行政處罰案件處理中，亦存在類似情形。如前所述，從行政處罰案件線索的發現到立案，從對行政相對人違反行政法律規范的行為及事實的調查取證到形成行政證據，從保障告知行政相對人到行政相對人申辯權的實現，從該案對相關法律、法規及裁量基準等依據的適用到行政處罰決定的擬作出等，這些階段在運用人工智能之際，人工智能自身的規制風險也很容易導致該處罰違法。該違法情形可歸納為以下兩個方面：

一是實體違法，如行政處罰機關應用人工智能認定事實錯誤或者適用依據錯誤。其中，人工智能運用中的“信息孤島”有可能造成行政處罰的主要事實不清、證據不足。在行政處罰案件中，人工智能收集的數據不僅包括內部數據，還有可能涉及社會各方面的數據。尤其是，在政府數據共享中存在跨部門、跨層級、跨地域的幾重障礙，行政處罰機關與其他部門、行業之間缺乏合作、共享，信息孤島問題凸現。同時，受掣于行政管理的條塊分割，政府數據系統大多是以部門為中心構建的，各部門啟動數據系統的時間不一、系統建設水平不一、數據標準不一，造成相互無法融通交流，產生了更多的“信息孤島”，阻礙了人工智能在行政處罰領域中的聯網應用，就有可能造成與行政處罰案件有關的信息、數據不完整、不全面、不及時。而且，隨著人工智能的發展、新技術的涌現，重開發而輕利用的結果，會導致技術標準的不統一，使信息孤島勢態進一步擴大化。行政處罰機關應用人工智能各自為陣、標準多樣，也有可能造成同一省份不同地區區域聯網存在盲區，甚至各地各行政處罰機關中應用人工智能對同一違法行為的識別標準不一，適用依據不同，導致同案不同罰。

二是程序違法，如行政處罰機關應用人工智能違反法定程序或者正當程序。除了以上實體違法的風險，人工智能應用于行政處罰也可能產生程序違法風險。人工智能技術主要以算法和大數據為基礎來形成最終決策，其決策過程無法遵循說明理由、聽證等一般的法定程序要求，甚至無法依照傳統的法定程序而展開調查與審理。因此，無論是對于行政執法人員還是對于行政相對人甚至公眾而言，應用人工智能所作出的行政處罰決定，也許最終只看到了輸入的數據及得出的結果，對中間的運算過程及原因卻不甚知悉、了解。根據現行法的規定，一個合法的行政處罰過程不僅是給出結論的過程，更是以通過告知、說明理由等法定程序及執法依據得出結論的過程。據此，深度學習算法的“黑箱性”與依法處罰的“透明性”要求不可避免地存在著沖突，其結果很有可能導致行政相對人會以此為由而進行法定或正當程序的抗辯。

( 三) 處罰明顯不當的風險

“當算法引發了一些自動動作，人類被排除在循環之外，只能被動接受結果”。然而，“危險在于沒有人能確保該算法設計準確，尤其是當它與眾多算法交互時”［9］。這使得在人工智能的代碼編寫和算法建模中，“更容易看到一些微小的疏漏以讓人無法預料的序列連續發生，就有可能變成更大的、更具破壞性的大事故”［10］。因此，人工智能本身的異化風險使其在行政處罰領域應用中可能導致行政處罰結果顯失公正，產生行政處罰明顯不當的風險。造成這一風險的情形大體也有兩種，詳述如下。

一是人工智能對行政處罰案件中的相關信息、數據處理不完整。這些信息、數據來源常常是碎片化、分散化的，具有不均衡性與非權威性等弊端，其客觀性與合法性來源都需要辨別和篩選［11］。如環保大數據執法監控系統僅利用限值對比判斷是否存在排污異常，未深度挖掘數據背后的關聯，就很難分析出企業存在的排污風險；未精確分析企業環境行為以及排污數據造假違法情況，就無法成為行政處罰的合理依據。同樣，證據的關聯性，也需要借助執法人員的常識和智識來核實和評判。如杜寶良案，當事人每日駕駛機動車在同一地點違反禁行規定，逆向行駛均被電子監控裝置抓拍，累計105 次，公安交通部門對其處以罰款10 500元的行政處罰。這一處罰結果的不公平性，究其原因之一就是建立在碎片化的數據基礎上作出行政處罰決定。

二是人工智能應用于行政處罰存在著算法不透明。人工智能算法天然的封閉性、暗箱性、選擇性本質很可能造成有違公平正義、有悖公序良俗的歧視性后果［12］。人工智能不可避免地缺乏人文素質( 抑或人性關懷) ，存在所謂“黑箱”( the so-called“black box”，指無法直接解釋或預測由AI 系統產生的執法結果) 。在政府管理軟件和處罰系統的編程中，預定任務和目標的價值偏好是不可避免的。比如，美國警務實踐就表明，算法設計者對公共安全智能化監測預警、風險預測等的相關性賦值與權衡確帶有偏見乃至錯誤。算法的背后是其所圈定的商業利益和政府管理模式。行政處罰機關的人工智能應用技術大多需借助互聯網平臺、數據公司等新興商業組織來運行。這在一定程度上導致這些商業組織具有了此前法律關系主體所不可想象的“準行政權”［13］。第三方參與算法設計，設計者難以保持價值中立，甚至可能在系統中添加“后門”，基于利益考量隱藏或篡改一些數據，保護相關利益者免受行政處罰，損及行政處罰受罰人的合法權益。一旦人工智能異化發展，由簡單的行政管理工具變成了主要的“決策者”，使人類進入算法而不是法律統治的時代，代碼在網絡空間中在一定程度上將被視為是法律，這意味著人工智能給世界帶來了一定的極權效應，引發人類身份認知的危機。在此背景下，行政處罰若受到算法的支配，就會出現算法獨裁，行政處罰結果也很有可能被數據軟件所左右，甚至被人工智能的后臺( 軟件工程師、數據處理商) 綁架，難以實現實質法治。

行政處罰執法中產生的上述風險，雖然大多是由人工智能自身特點而產生或者可能產生的，但是，若因此影響到了該處罰決定的合法性、合理性，進而挑戰到政府執法的公信力，這絕非是處罰自動化、智能化的初衷。因此，在行政處罰執法中應當如何防范與控制這些風險，遂成為當下行政處罰法修訂與實施之際，我們應當理性思考的一個重要問題。

四、人工智能應用于行政處罰的風險治理對策

“法律制度的價值和意義就在于規范和追尋技術上的可以管理的，哪怕是可能性很小或影響范圍很小的風險和災難的每一個細節。”［14］對于任何風險，除了推進立法進程，還有必要采取其他風險治理措施，即預防性行為和因應性的制度［15］。鑒于此，行政處罰執法中人工智能應用的風險治理，其舉措可以歸納為以下幾項：

( 一) 搭建行政處罰執法中人與人工智能協作平臺

1.明確人工智能在行政處罰領域的適用范圍及前提條件。現階段，進行行政處罰時，尚不可過度依賴人工智能，宜將其定位成輔助工具。在行政處罰執法中仍應堅持以人為中心的工作理念、構建人與人工智能的“合作觀”、平衡效率與價值之間的沖突①在此，所謂“人”特指法定的行政處罰機關及其執法人員。［16］。在法律架構中，不僅應當規定人工智能在行政處罰中應用的領域與條件，而且應當建立人工智能運作時行政處罰機關及其行政執法人員的權責清單制度，以強化行政機關處罰的執法能力。例如，對案情情節復雜或重大違法行為應給予較重處罰的行政處罰案件，人工智能可以被運用于行政處罰案件的調查階段，用來處理技術性、輔助性的活動，但對將人工智能應用于處罰決定階段的前提條件要作更為嚴格的設定，甚至不妨以列舉的方式明確人工智能不宜介入行政處罰決定階段的若干情形。在一些重大、復雜的行政處罰案件中仍應當堅持由行政處罰機關及其執法人員從行政處罰懲罰與糾錯的目的出發，充分考慮案件事實、違法行為的事實、性質、情節以及社會危害程度等因素作出行政處罰決定。

當然，隨著我國人工智能技術的進步和應用的拓展，在行政處罰案件中應用人工智能的范圍與條件，宜隨之不斷調整，為此，有權機關依法設定行政處罰裁量基準時有必要細化人工智能應用于行政處罰領域的各種情形。

2.拓展類案類罰機制中人工智能的應用。人工智能應用于行政處罰領域之際，宜重視建立類案類罰機制中人工智能應用平臺。由于不同的行政處罰機關負責的執法領域或執法事項有很大差別，如市場監督管理局負責工商、質監、食品藥監等多類執法事項，海關負責監管、征稅、緝私、統計方面的處罰，尤其需要對類案的“標簽化”“結構化”做精細化提升。提升行政執法類案類罰的示范功效與案例庫中案例的權威性，不僅需要建立類案檢索機制的啟動標準，而且宜應用人工智能對當下案件根據以往案例模型模擬處罰，對發生的重大偏離自動預警，做到類案類罰機制的全程記錄與實時監督。

與此同時，還宜通過人工智能來確定一套行政執法類案類罰、類案推送、類案檢索的國家或地方或專門行政管理領域標準，打破由于行政處罰機關管轄權的條塊分割而導致類案類罰機制的“各自為政”格局，以實現同案同罰，確保行政處罰的公平正義。

必須指出的是，在行政處罰裁量基準規定中很難對專門的法律概念進行全面而細致的解釋，如“專門用于走私的運輸工具”②《中華人民共和國海關行政處罰實施條例》第九條：專門用于走私的運輸工具或者用于掩護走私的貨物、物品，應當予以沒收。的解釋，在此情形下就存在逸脫條款的可能。這就需要行政執法人員結合個案具體問題應用人工智能做出理性的推演與公正處罰，并在類案類罰機制中運用人工智能平臺將其歸納、提煉，發揮相應的示范功效，從而在一定程度上避免出現選擇性行政處罰執法，同時杜絕產生顯失公平的行政處罰。

( 二) 健全包含人工智能的行政處罰信息公示制度

公開、公平、公正既是行政法治的基本原則，也是行政處罰執法的基本要求。人工智能的應用為行政處罰信息公示提供了良好契機，有利于改變封閉執法、選擇性執法的局面，實現陽光執法、文明執法，規避因人工智能應用而產生的處罰違法風險。

特別是，在推進行政處罰執法數據化、信息化、智能化過程中，行政處罰機關亟需依法及時、完整地將行政處罰信息( 包括人工智能內在算法內容、算法驗證流程、算法變量賦權等) 在事前事中事后向社會公開，助力公眾全面了解有關情況，減少公眾獲取錯誤或誤導性信息的可能，從而增強公眾自我的防護與應變能力，提高公眾對行政處罰執法效果的認同感。對此，現行《行政處罰法》修訂時，對此制度宜做明確的規定，規范行政處罰領域中人工智能應用的程序。

在行政處罰執法活動中，較高層級的行政機關及其上級機關宜建設統一的行政處罰信息公示平臺，整合相關行政處罰機關的電子數據，實現各政府職能部門之間的內部共享，甚至建構與商業數據、社會數據等的對接平臺，進行統一規劃、實行統一標準，促進行政處罰信息的全過程規劃與管理，實現行政處罰信息的充分利用與有效共享，避免因“信息孤島”造成行政處罰事實不清、證據不足的處罰違法風險。例如，據報道，浙江省玉環市“智慧衛監”系統上線短短1 個月，衛生監督的行政處罰結案率就比上年同期增長了97%［17］。其原因就在于當地將醫療廢棄物視頻監控、機構與醫護注冊系統、基層醫療機構HIS 診療記錄、協管指導巡查等數據統一至共同的數據平臺，實現了信息交互。

同時，處罰執法結果公示在客觀上對行政受罰的當事人會產生一定的名譽或精神壓力，可監督其按時履行行政義務，提升行政處罰執法效率，進而達到維護社會治安、規范市場秩序、增進公共福祉的效果，提高行政處罰機關執法的公信力、執行力和規范化水平。對此，在利用人工智能建立并實行聯合信用懲戒機制時，要加快優化執法部門間就行政處罰當事人的協同監管與信用信息共享機制，探索行政處罰機關與相關社會組織( 如征信機構、金融機構、行業協會等) 業務系統間的深度融合，建立健全跨地區、跨部門、跨領域的信用體系建設合作機制與部門聯席會議制度，確保數據開放、聯合執法、懲戒到位，形成一個全覆蓋的動態監管網絡，增強行政處罰執法機關之間在應用人工智能進行行政處罰執法活動的信息共享和執法結果互認。

當然，在應用人工智能對行政處罰信息收集、公開、共享的過程中，要明確行政處罰機關的保密義務，也要強化對涉密信息的保護，應當符合比例原則，避免涉密信息外流。根據我國現行《網絡安全法》規定，在行政處罰案件中應用人工智能匯集大量的信息數據之際，行政處罰機關收集個人信息應當依法公開收集和明示收集。而且，對這些涉及秘密的信息數據不宜過度收集、過度處理與過度儲存，以防行政處罰職權濫用風險。

在人工智能應用于行政處罰時，還應當由行政處罰機關和監督機構合力加強頂層設計與規劃，針對應用人工智能的行政處罰案件相關信息分級分類管理，即根據公共利益和私益保障的權衡區分信息數據的秘密邊界和涉密程度，確立信息公開、數據開放、共享共治的標準，避免人工智能在行政處罰應用中涉密信息的泄露及擴大化。為此，可考慮按照數據的不同識別程度，如匿名性、可關聯性、可識別性，結合數據的敏感性、重要性，公共需求的迫切性等，通過行政立法分別規定不同的利用規則、認定標準、保護措施、管理體制、主體責任。

( 三) 革新行政處罰執法中的人工智能技術

為使行政處罰決定的依據更科學，應當不斷革新行政處罰執法中的人工智能技術，并定期對其進行評估測試，提高其準確性。在此之前，需要針對行政處罰中的人工智能制定明確的技術規范和政策界限，避免因識別標準不一導致同案不同罰。如環保部門用于檢測污染物的人工智能應當進行量化，與構成處罰標準的指標相匹配。

要想避免處罰明顯不當風險，首要之舉則是解決算法黑箱問題，必須使算法具有可解釋性乃至可視化、透明化。鼓勵研制可解釋性的人工智能，在與公共安全有關的行政處罰特定場景中，要求適用技術更加透明的人工智能。可解釋的算法，不僅應包括行政處罰決定作出所涉及的邏輯以及對行政相對人可能產生的預期后果，而且應包括整個行政處罰案件的一般功能化信息( 系統的需求規范、預定義模型、輸入數據摘要、運行邏輯、模型測試、訓練或者篩選等) 的可視化。倘若被設計為指向具體的自動化處罰，則應當對這一行政處罰決定產生的事實、理由、適用規則及相對人的數據情況能夠作出解釋［18］。

例如，在行政處罰擬決定中人工智能的應用，應能解釋相對人行為違法性的分析路徑、所依據的法律規范構成要件等，且對事實與法律之間如何涵攝，待決案件與既往判決之間的相關性匹配、裁量基準的選擇等要素，也可以做一說明。再如，在市場監管領域，對于市場主體涉嫌違法的風險預測、違法違規事項自動化識別等相關性分析賦值權衡的比重，算法可融入相關市場及其市場主體的經營理念、經營規則及經營模式等，使之更符合相關市場的行業規則。

在此基礎上，考慮到應用人工智能時因算法黑箱的存在造成的程序違法風險，有必要引入說明理由制度在行政處罰決定送達過程中實現程序性權利的價值，保障行政相對人權利［19］。當行政處罰案件應用人工智能時，要求行政處罰機關應向行政相對人就人工智能系統的結果或行為加以解釋，如算法考慮的因素及賦權比重、人工智能技術的準確性和科學性等。對此，在人工智能應用到行政處罰之前，也應進行聽證程序，保證程序正義。

在應對算法歧視方面，可不斷研發訓練數據和算法的審查和測試機制，采取更多措施使得數據具有代表性，能夠代表多元化的人群，并且不會加劇或固化社會不公平。同時，針對一些重大、復雜的行政處罰案件，為了使數據更為全面準確，在辦案期間有行政處罰權的行政機關應不定期地開展數據智能清洗，及時發現并糾正行政處罰執法案卷中的可識別錯誤，包括檢查數據一致性，處理無效值和缺失值等，凈化樣本空間，確保行政處罰擬決定的科學性與公正性。

但人工智能技術的革新不能單靠計算機專家，還要有精通法學專業人才的介入，具有跨學科知識、多維度思維的復合型人才，則更是完成這一革新的關鍵所在。唯有將法學特別是法理學、行政法學等理論同人工智能相關技術知識進行深度融合，才能完成新時代行政處罰執法的任務。

在現階段，法學專業出身的行政執法人員需要掌握人工智能的操作技能，培養互聯網和大數據思維，以便事前干預算法設計，完善大數據和數據挖掘技術，監督研發人員編輯程序等； 人工智能程序的設計者則需要熟諳行政法等部門法知識，把握互聯網空間、大數據時代的法律人思維方式，從而設計出與行政處罰執法過程相適應的人工智能處罰系統，即智慧處罰模塊。

與此同時，重大、復雜的行政處罰案件有可能涉及多個行業或跨數個領域，具有行政處罰權的行政機關及其執法人員更需要與相關行業各方業內人士做好對接，實現專業的互補，與人工智能應用的技術人員協力開發、應用好相關領域中相對人涉嫌違法行為的識別技術等多種手段，助推人工智能在行政處罰中的有效應用，提高行政處罰執法行為的專業性水準。

五、結語

隨著數字政府與法治政府建設的積極推進，作為行政處罰領域基本法律的《行政處罰法》，在制度層面上應當盡快制定出有針對性的條款，有必要專門規范人工智能應用于行政處罰的風險，厲行行政法治，做到以“智能”應對人工智能所帶來的風險，使人工智能等高科技更好地服務于行政處罰執法活動與行政管理目標。同時，從行政處罰的執法理念到行政處罰的實踐，也亟需突破利益固化的藩籬，汲取科技文明的有益成果，構建系統完備、運行有效的執法體系，做好迎接強人工智能到來的充分準備。為此，將公平與效率理念牢記于心，深入探討這些法律規范與人工智能的雙向融合，將是我們繼續研究的一個命題。