人工智能行政執行場景的行政法調控

郝煒

關鍵詞：行政法調控；人工智能行政執行場景；人工智能行政法

引言

伴隨人工智能應用場景的不斷拓展，圍繞人工智能與法律之間的探討已形成人工智能法學建構與人工智能法學反思兩股思潮。①相較于法學界對人工智能的“研究熱潮”，科學界卻保持審慎態度。②總的來說，目前關于人工智能的法學研究存在對科技界預期過高跡象，以致被學者詬病為人工智能法學研究的“神話”③。“人工智能嵌入社會治理建構起一個基于數據和算法的復合治理網絡，形成了一種新的社會治理范式。”④就行政執法實踐觀察，行政執法機關在運用人工智能系統執法過程中普遍面臨法律規范缺位、算法解釋機制缺位、執法責任主體缺位、政府規制工具缺位等問題，亟待學界提供一種新型行政法理論分析工具予以回應。反觀域外，歐盟、英國、美國等已將人工智能法律監管重點轉移至人工智能應用場景，即在監管數據、算法、算力基礎上更加注重監管由這些要素形塑的人工智能應用場景。被學界公認的人工智能立法監管最前沿，歐盟在《歐盟一般數據保護條例》實施后，于2021年又發布了《人工智能法案》，⑤通過在人工智能應用場景中的風險評估與風險等級劃分來調控人工智能與法律的關系。美國總統辦公廳的行政和預算管理局（OMB）于2021年發布《人工智能應用監管指南》。2021年英國發布《2022年國家網絡戰略》，將政府運用人工智能技術創設場景作為打造“數字英國”的重要步驟。2022年斯坦福大學發布業界聞名的《2022年人工智能指數報告》，指出人工智能領域關注點正在從模型、算法等主題轉向應用場景主題。

域內外關于人工智能的前沿監管表明，“場景”正在成為人工智能法律研究新的知識增長點。就我國人工智能應用場景而言，應用規模最大、投資體量最大的莫過于政府主導投資創設的人工智能行政執行場景。因此，行政法學界有必要以人工智能行政執行場景作為探索人工智能行政法的研究支點，及時擺脫對數據、算法、信息等科技要素的過度迷思，重新返回更為擅長的經典行政法領域，探索論證人工智能行政執行場景的行政法調控路徑。本文從行政法維度審視人工智能與法律交融而成的人工智能行政執行場景，旨在論證什么是人工智能行政執行場景、行政法為何研究以及如何調控該場景等三個問題。鑒于當前人工智能法學研究范式仍未轉向人工智能行政執行場景，且人工智能行政執行場景會隨紛繁復雜的行政任務而呈現多種不同形式，故本文將主要針對人工智能行政執行場景面臨的共性問題展開研究。

一、人工智能行政執行場景的要素分析

針對當前人工智能法律研究熱潮，行政法學界有必要在反思人工智能構成要素的法規范意涵基礎上，對人工智能行政執行場景命題的基本范疇予以界定。

（一）人工智能行政執行場景的構成要素

首先，人工智能行政執行場景的內涵界定。其實，在AI出現之前，關于算法、數據的法學研究就早已存在。③因此，當下認為算法、數據已經顛覆傳統法治的論斷并不符合實際。之所以承認人工智能對現有法學理論具有一定沖擊，并不是體現在驅動人工智能發展的算法、數據，而是體現在作為其集成系統的人工智能行政執行場景。人工智能行政執行場景是政府在公共行政領域依據法律和政策、依托人工智能、運用行政職權完成行政任務過程中所創設的人機交互空間。人工智能行政執行場景依據法律執行，則體現為行政執法場景；依據政策執行，則體現為行政任務場景。之所以區別人工智能行政執行場景的創設依據，主要是因為當法律無法為快速發展的人工智能提供高密度法律監控時，此時可由政策填補法律監管空白。事實上，即使存在法律規定，由于算法無法確保其能精準地將法律規范轉化為代碼（傳統人工智能時代）、無法確保其能精準地理解法律規范的價值判斷（機器學習算法時代），因此算法行政無法確保其能嚴格按照法律依法行政。④人工智能行政執行場景是行政法律關系的場景化再現，由人工智能集成系統驅動服務于行政相對人的精準需求、服務于行政主體不同類型的行政任務，并兼具現實性與虛擬性。例如，在養老、教育、醫療等福利行政領域，可將其界定為人工智能福利行政執行場景；在治安、交通、城市管理等秩序行政領域，可將其界定為人工智能秩序行政執行場景。

其次，人工智能行政執行場景的法治要素。一是人工智能行政執行場景的創設主體是政府。從人工智能各類應用場景規模、數量、使用頻率分析，政府是人工智能行政執行場景的主要創建者，企業通常接受政府委托而成為該場景的運行商。區分人工智能行政執行場景的創設主體與運行商服務的意義在于應當針對政府與企業提供不同的調控措施。二是人工智能行政執行場景的創設來源是行政職權。無論是為了實現福利行政任務還是為了實現秩序行政任務，人工智能行政執行場景均系政府運用行政職權創設。例如，在新冠疫情防控實踐中，通過AI機器人完成核酸／抗體檢測查詢、新冠疫苗接種信息整合分析的現象已屢見不鮮。公共衛生行政執法部門在采集數據、采集程序、告知程序與告知決定等方面均有賴行政職權的規范行使。強調人工智能行政執行場景創設來源是行政職權的意義在于，行政法應當聚焦研究采集數據、采集程序、告知程序與告知決定等法律議題，而不宜將研究精力過度投放在數據、算法、信息等法律人并不擅長的科技要素上。三是人工智能行政執行場景的創設載體是行政執行場景。人工智能只有在特定場景中應用，才能展現其自我適應性。在日常行政活動中，行政執行場景成為人工智能行政法關注的重點。所謂行政執行場景，包括行政執法場景與行政任務場景。行政執法場景是政府運用人工智能依法律開展行政執法所創設的交互空間，該場景受到法律嚴格羈束。以各級自然資源部門開展的常規土地衛片執法為例，面對海量監測區域影像，2021年陜西省自然資源廳從通過人工目視開展衛片執法，轉變為運用人工智能遙感輔助提取技術深入自主檢測場景，工作效率提升近50%。①完成土地衛片執法是常規行政任務，人工智能衛片行政執法場景由行政主體運用人工智能遙感輔助提取技術所創設，此時行政法研究的重點并非“人工智能遙感輔助提取技術”，而應當是人工智能衛片執法應用場景，即探究自然資源部門、人工智能遙感輔助提取技術供應商、違法用地所在地政府、違法用地者等各方之間的行政法律關系。相對于行政執法場景，行政任務場景則是政府運用人工智能依政策完成行政任務所創設的交互空間。一方面，該場景由于不受法律嚴密監控，極易形成法律調控盲區；另一方面，當法律規范缺位時，政策規范會成為行政任務場景的重要依據。例如，美國總統辦公廳的行政和預算管理局在2021年11月發布的《人工智能應用監管指南》中提出可依據政策指導達成監管目標。②

最后，人工智能行政執行場景的類型識別。結合人工智能行政執行規范依據、技術主題場景，可將人工智能行政執行場景作出以下類型劃分。一是以人工智能行政執行的規范依據作為分類標準，分為人工智能行政執法場景與人工智能行政任務場景。行政主體依據法律推進人工智能行政執行，此時所創設場景為人工智能行政執法場景，例如人工智能城管行政執法場景、人工智能公安行政執法場景等。在法律缺位時，行政主體可依據政策推進人工智能行政執行，此時所創設場景為人工智能行政任務場景，例如智慧城市建設基于大數據智能技術的城市一網統管平臺，需要將公安、交通、城管、應急等各行政主體的行政職權實行有機銜接，但我國憲法與組織法并未規定行政職權的協助程序，在實踐中多借助政策方式完成。二是以人工智能行政執行的技術場景作為分類標準，分為人工智能行政執行一級場景、二級場景、三級場景。根據中國證監會頒布的《上市公司行業分類指引》（2012年修訂）與《戰略性新興產業分類（2018）》（國家統計局令第23號），結合人工智能主要涉及的行政執行場景，將人工智能軟件開發、智能消費相關設備制造、人工智能系統服務為技術基礎的場景界定為一級場景，再以此為基礎分別細分其二級、三級場景。例如，人工智能軟件開發是人工智能行政執行一級場景所需技術，其相對應二級場景的技術基礎為基礎軟件開發和應用軟件開發，再以二級場景所需技術明確其三級場景所需技術為人工智能優化操作系統、智能決策控制軟件等，進而可在不同場景類型中研究其行政法律關系。

（二）人工智能行政執行場景的執法形態

從人工智能行政執行場景的概念來看，其以“行政權+AI”為顯著特征。在人工智能廣泛參與政府決策、執法甚至司法裁判的趨勢下，“行政權一行政相對人”的執法形態逐漸變更為“‘行政權+AI一行政相對人”甚至是“AI-行政相對人”。“行政權+AI”具有兩層含義：行政主體運用人工智能改變行政權形態：行政主體聯合人工智能企業共同作出影響行政相對人的行政決定。①例如，在交警部門依托執法機器人查處行政相對人駕駛機動車在非機動車道行駛過程中，此時行政權作用方式不同于傳統“行政權一行政相對人”模式，而是通過“‘行政權+AI一行政相對人”模式實現了行政權賦能。

人工智能賦能行政權一般呈現為模擬執法、合作執法、取代執法等三種執法形態（見下圖）。一是模擬執法。行政主體自主創設人工智能行政執行場景，并依托AI執法，屬于模擬執法。例如，在交警部門運用AI查處機動車在非機車道行使所構成的人工智能行政執行場景中，可認為交警部門利用AI進行模擬執法。二是合作執法。對于大多數不具備人工智能開發技術的行政主體，均會委托AI企業創設人工智能行政執行場景，在名義上由行政主體執法。此時AI企業雖處于人工智能執法委托外包主體地位，但該企業在執法對象確定、執法數據采集、執法數據儲存等領域均不同于一般外包商，在事實上呈現合作執法特征。三是取代執法。伴隨未來強人工智能出現，甚至可以做到AI取代行政主體而徑直執法即取代執法。

因此，人工智能行政執行場景命題的提出，旨在將當下關于人工智能研究的重點轉向人工智能行政執行場景、人工智能行政法律關系，亦即在人工智能行政執行場景中重點關注算法與行政法、數據與行政法的關系，而不宜僅停留在技術層面討論算法、數據的法律意義。

二、轉向人工智能行政執行場景的內在挑戰

與牛頓機械物理觀主導的建構規律性、精準性、確定性的傳統自然科學模式相比，人工智能展現的則是以不確定性、混沌、自我形成為特征的后現代科學觀，這要求以傳統自然科學觀為基礎的既有法律科學知識體系隨之轉向并作出相應調整。①人工智能的蓬勃發展與人工智能執法形態的重大革新，對行政法學知識體系形成挑戰，這既是行政法轉向人工智能行政執行場景研究的內在緣由，也是人工智能行政執行場景亟待行政法回應的內在訴求。

（一）數字身份與人性尊嚴的價值沖突

個人信息在網絡世界被數據建構為數字身份，②而數字身份的數據建構與人性尊嚴存在價值沖突。在科技時代，人的價值旁落與作為科技行政客體亦即物化，是法律尤為警惕之現象。法學研究普遍具有重視權利之學構建取向，并不重視權利主體即人的主體性塑造。在弱人工智能時代，如果將人工智能系統或行政執法機器人界定為物，則人工智能系統不應當具備作為實踐主體的人才享有的人權價值屬性。然而，恰恰是這一不具備人權價值屬性的物，在執法實踐中卻將作為自然人的行政相對人視為數據化的分析對象。從主體的人到作為工具化對待的人，這種對人的尊嚴的挑戰是人工智能對法律的主要挑戰。③對人性尊嚴價值挑戰還體現在算法的差別對待與相似對待。例如，如果根據目前公務員錄用條件設計算法，則極易影響殘疾人群體報考與錄用，此種算法的差別對待違反憲法平等原則。再如，在算法輔助決策領域也存在減損人的尊嚴價值的空間，因為算法使人在社會層面更相似，而非更具特殊性，人與人越來越同類化、同質化，則消解了人性尊嚴所捍衛的個體獨立性與群體的豐富性價值。

（二）科技發展與法律滯后的現實抵牾

人工智能行政執行場景需要同時安放科技與法律兩種不同的知識體系。一方面，算法黑箱導致法律無法有效調控科技。非透明算法運行對行政法基本原則造成挑戰主要體現在明確性原則與行政法定原則兩個方面。明確性原則旨在將法治國家建立在符合民主正當性要求的客觀法秩序之上，并且“客觀法秩序須以人民可預見之法律規范內容及其法律效果為必要”，亦即明確性原則同時還要求法律具有“可預見性”以及法律效果具有“可測量性”④。然而，由于“算法黑箱”的大量存在，必將引發明確性原則與人工智能行政執法的沖突。另一方面，法律往往滯后于人工智能發展。行政法定原則要求行政主體在行使行政權時須受法律保留與法律優位原則的拘束，同時也必須符合最低限度程序正義的要求。以此為對照，地方政府以行政指導方式推進人工智能技術及產業發展、以政策作為完成行政任務的依據，在形式法治層面均不符合行政法定原則要求。特別是在政府以行政指導方式推行人工智能領域，則存在“與人工智能緊密相關的法律法規一片荒蕪”⑤。可見，如何妥善處理科技與法律之間存在的價值沖突是關鍵。

（三）效率優先與忽視公正的程序難題

人工智能能夠顯著提升行政程序的效率價值，但能否同時符合行政程序的公正價值，則不無疑問。執法機器人在“黑箱算法”情形下完成輔助執法，顯然與信息公開、聽取意見、說明理由等正當程序原則相違背。例如，在人工智能稅務行政執行場景中，稅務行政機關在對海量歷史稅務違法樣本或高風險任務樣本數據進行學習訓練基礎上，可搭建針對虛開發票違法行為的風險識別機制。如果在算法運行中不加入告知、陳述和申辯等法定程序的編碼設計，而徑直通過算法為高風險企業精準畫像并隨即作出稅務行政處罰決定，顯然違反稅收法定程序。此外，伴隨數據交互高頻化運行，無論是作為人工智能行政執行場景中行政主體的行政責任，還是作為場景中行政相對人的違法責任，都面臨無法確定的難題，因而難以確保人工智能行政執行場景中行政程序的公正價值。

三、轉向人工智能行政執行場景的外在緣由

在內在挑戰倒逼人工智能行政法及時調整研究對象的同時，人工智能法學研究的外部因素也在不同程度驅動人工智能行政法將研究重心轉向人工智能行政執行場景。

（一）人工智能法學研究思潮驅動

鑒于現行經典算法均來自域外，因此無論是就數據主權與數據安全等法律議題的研究，①還是就國家層面對人工智能安全戰略發展的考慮，人工智能法學研究開始更加關注全球化背景下數據主權與安全價值。鑒于此，有學者指出“在這樣的背景下，法律人如果回避人工智能的學術研究，便等于是對現實生活的無視”②。就人工智能行政法發展而言，在經歷了基礎概念研究階段之后，目前正向場景化執法領域轉型，這是法學研究思潮驅動的結果。從對人工智能法律“現象”的關注到對人工智能、算法、算力、數據等基礎概念的關注，不僅說明學界正處于尋求人工智能法學基礎概念基本共識的進程，也表明目前法律對科技的調控程度正在逐步加深，彰顯了法學研究具有推進人工智能穩序發展的調控功能。僅以行政法學研究人工智能為例，目前已在數據、算法、自動駕駛等領域取得重要進展。③伴隨人工智能行政法基礎概念研究成果的不斷豐富，智慧城市、智慧金融、城市大腦等人工智能應用場景背景下的場景化執法領域必將成為研究重心。

（二）人工智能行政執法實踐驅動

面對人工智能技術快速發展的現實，各國開始注重用人工智能技術革新傳統執法。除前述歐盟、英國、美國等廣泛開展人工智能立法以外，波蘭推出交互式城市管理機器人Jurek，能夠為行政相對人提供監管、咨詢等服務。④美國奧蘭多市警察局曾測試亞馬遜的Rekognition API人臉識別系統，該系統用來監控全城閉路電視攝像頭，能夠實時從視頻流與畫面流中將執法部門關注人員自動標記出來；此外，美國移民和海關執法局（ICE）被媒體認為曾涉嫌使用了該系統。⑤從我國執法實踐層面觀察，在檢驗檢疫執法場景中，廣東省出入境檢驗檢疫局率先將8臺命名為“國檢”的檢驗檢疫智能執法輔助機器人投入執法實踐，通過實時高溫探測、低溫探測和人臉識別，能夠完成報警、攔截等輔助執法任務。⑥在道路交通執法場景中，溫州市“首個智能動態交通違法審核機器人”投入使用，能代替執法人員審核并截取交通違法行為證據。2022年5月，杭州市政府公布第一批重點建設的36個人工智能應用場景清單，人工智能行政執行場景居于主導地位。各級政府不僅著力推進人工智能行政執行場景創設，同時還通過執法監督規范人工智能行政執行場景有序發展。例如，2022年4月，中央網信辦牽頭開展“清朗．2022年算法綜合治理”專項行動，重點檢查具有較強輿論屬性或社會動員能力的大型網站、平臺及產品所涉算法濫用現象。可見，人工智能行政執行場景已成為行政執法實踐的重要內容。

（三）人工智能行政執行場景不足驅動

學界之所以未注重人工智能行政執行場景研究，與人工智能產業發展現狀有關。一是認定標準不一。目前政府監管部門對人工智能行業、重點產品和服務的行政認定標準并不統一。根據中國證監會頒布的《上市公司行業分類指引》（2012年修訂），人工智能行業為“軟件和信息技術服務業”。而根據《戰略性新興產業分類（2018）》（國家統計局令第23號），在戰略性新興產業分類表中，“人工智能”屬于新一代信息技術產業，下設人工智能軟件開發、智能消費相關設備制造、人工智能系統服務三個類別。然而，同樣在《戰略性新興產業分類（2018）》中，“工業人工智能網絡系統服務”“利用人工智能等技術對海量異構數據進行計算”并不屬于“人工智能”，而屬于“互聯網與云計算、大數據服務”。對人工智能行業、重點產品和服務的認定標準不統一，影響法學界對人工智能行業整體性認知。二是企業數量較少。近年來我國人工智能產業雖取得飛速發展，涉及人工智能技術分支的企業數量雖多，但屬于嚴格意義的人工智能集成類型的企業并不多，由其開發的人工智能行政執行場景更少。從中美兩國2021年AI公司數量分析，據斯坦福大學《2022年人工智能指數報告》統計，美國以299家公司領先，中國為119家。④實踐中，有的地方政府將生產監控視頻的企業、傳統軟件企業也視為人工智能企業。三是應用場景不足。人工智能技術的推廣應用有賴政府提供的應用場景與市場匯聚的風險投資。在《國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》（國發[2017]35號）實施前后，各地政府紛紛出臺以“智慧城市”為主題的施政計劃，有力推動了人工智能在公共行政領域的推廣應用，基于行政任務導向的人工智能行政執行場景大量出現。然而，目前符合人工智能技術通行標準的行政執法應用場景并不多見。

四、人工智能行政執行場景的行政法調控路徑

在將研究對象轉向人工智能行政執行場景之后，隨之而來的問題是行政法如何調控人工智能行政執行場景背景下的行政法律關系。德國行政法學界將行政調控視為行政任務的類型概念。“行政調控是一種綜合的行政決定（komplexe Verwaltungsentscheidung）。它規制了不同的——分歧的與相近的、相互競爭并相互沖突的利益。”①行政法調控是從行政法學角度對行政調控的體系化建構。因此人工智能行政執行場景的行政法調控應當同時基于嚴格規制與促進發展的彈性調控理念，圍繞既有行政實定法的法教義路徑與注重行政法實效的法政策路徑予以調控。

（一）行政法調控理念

德國新行政法的調控理論旨在將行政法的研究視野從對行為的關注轉向行政過程、從事前合法依據的關注轉向事后結果評介，②注重在法治框架內調配與運用包括政府在內的調控主體、法律與政策等調控依據以及各類調控資源促成行政任務的完成。在20世紀70年代，針對德國國家計劃無法完成的“執行赤字”，學界開始探究透過以計劃或法律為主的政治調控工具完成行政任務，并在演進過程中形成獨特調控分析模式：先分析法規范中不同立場者的利益情況，再分析該法律的影響層面及各層面利益影Ⅱ向，最后分析法律是否以及如何解決實際問題。③盡管德國行政法學界對該理論也存在爭議，④但可結合我國行政法發展實際借鑒該理論合理之處，為人工智能行政法調控提供有益參考。

首先，“區分一整合”的認知方式。傳統行政法聚焦于個案決定以及個案決定所需的事實。實際上，該事實并非孤立存在，而是處于相互聯系的跨學科的知識體系之中。行政法調控理念是在堅持傳統行政法教義立場上展開對跨學科知識體系中事實要素的深度認知，即在區分事實的同時又通過法規范在更宏大知識體系中形成對該事實的整合性認知，在不放棄規范性的同時致力于形成事實與規范的統一。⑤這意味著在運用行政法理論分析人工智能時，既要區分法律與科技的學科之別、區分作為事實要素的數據和算法等人工智能技術中存在的不同意見，也要運用法規范理論對其予以整合，方能在法律與科技的互動關系中達成行政法調控目的。

其次，超越個案的調控體系。行政法的調控理念能夠解決傳統法教義學無法解決的學理與實踐難題。為解決諸如法律缺位、科技行政等新型行政任務背景下“行政執行赤字”問題，借助于作為調控科學的行政法新理念，能夠補齊傳統法教義學無法及時為執法實踐提供政策等多元規范依據的短板。此外，行政任務并不以作出行政行為為終結標志，行政主體不僅需要針對個案作出行政行為，還需要從治理層面提出能夠處理同類行政任務的法政策或法規范；在對行政行為的個案進行法律適用分析同時，更加注重個案中行政主體為完成行政任務所開展的協調治理資源、效力與結果（注重執法實效）、行政效率。因此，就行政法調控人工智能而言，不僅需要堅守人工智能行政法調控的法教義立場，強化人工智能行政法秩序價值，同時還應當基于行政任務取向、后果考量引人多種調控方式，以促成行政法與人工智能技術的融合發展。

最后，面向場景的彈性調控。一是規范選擇層面的彈性。相較于僅以法律作為規范人工智能行政執行場景的唯一依據，行政法調控理念更加注重發揮法律規范與政策規范在規制人工智能行政執行場景中的功用。行政法調控理念試圖通過彈性方式超越人工智能行政執行場景存在的缺乏法律依據、無法確保法規范執行成效等治理困境，并為模擬執法、合作執法、取代執法提供行政法理論指引。二是執法成效層面的彈性。行政法調控理念不僅注重依法行政，同時對法規范實施的效果更加關注。從調控角度賦予行政法新理念，并非“根本性放棄干涉行政，而是指必須對相關法律及其所產生效果的條件，必須審慎衡量”①。關注法的實效性現象，必然會涉及行政任務的具體內容、現實情境等事實要素的考量，因此行政法調控理論具有面向場景化行政任務發揮功能的特點。這意味著在人工智能行政法調控中，有必要根據行政任務或執法實踐場景來采取相適應的彈性調控手段。三是制度配置層面的彈性。當人工智能執法系統無法達成行政任務，或雖能達成行政任務但有損公共利益或他人合法權益時，此時行政主體需在“人工智能執法”與“人工執法”之間建立彈性返回機制，以符合行政執法正義原則。

（二）人工智能行政法的調控舉措

第一，基于法律規范的算法調控。首先，法律為算法設定調控依據。一旦法律被算法特別是黑箱算法所取代，那么民主也將不復存在。算法權力有別于傳統意義上的公權力，具有隱蔽性。②“黑箱算法”的不透明性、歧視性，與行政法調控的安定價值具有根本沖突。行政秩序的安定性一度被認為是行政法治化的核心，須以具有明確性與穩定性的法律為表征，具體表現為“秩序的可預見性、可計算性和可估量性——明確性，也表現為秩序的穩定性和不可隨意變更性”③。其次，法律為算法設定人權價值。通過法律制定規則來要求算法設計者解釋算法運行機制可謂法學界的“一廂情愿”，算法對人工智能技術迭代的意義恰恰在于其不可預測性。有鑒于此，行政法對算法的調控制度就應當注重算法邏輯與人權保障相協調，引導和鼓勵設計者開發具有更高解釋性的代碼模型。目前歐盟提出人工智能企業須向監管部門提供解釋人工智能技術完成決策過程的文檔日志以及風險評估等證明文件。④人工智能行政執行場景中的應用算法推薦技術可參照該規定對算法名稱、服務形式、應用領域、算法類型、算法自評估報告等信息公開。最后，法律為算法設定數據準度。深度神經網絡層級與包括圖像、語音、視頻等海量訓練數據集是實現算法精準的前提。算法模型有賴于精準數據的海量匯集，“若輸入錯誤數據，則輸出亦為錯誤數據（garbage in，garbage out）”⑤。因此，為保證算法的精準度，在金融、稅務等人工智能金融行政執行場景、人工智能稅務行政執行場景，可建立數據參數、訓練數據、標注數據等數據活動記錄行政檢查制度。

第二，基于雙階識別的責任調控。試圖通過對人工智能可解釋性來論證人工智能應承擔法律責任面臨技術挑戰，⑥這是因為人工智能之所以能夠快速發展，恰恰在于人工智能的不可解釋性。但是，這并不意味著人工智能行政執行場景將脫離法定責任的制度設計。人工智能行政主體的法律人格、行政責任均可以通過“擬制兩步法”的雙階識別方式實現責任調控。第一步是“假定一鎖定”，即假定該人工智能（機器人）具有承擔行政責任的主體地位，在法律適用中可鎖定其承擔行政責任。這樣做的優點在于能夠盡快界定責任歸屬，消除行政責任空白或者無人承擔行政責任的情形。第二步，在前述基礎上，既然該人工智能行政主體承擔行政責任，那么該人工智能行政主體的算法設計者、設備采購者、應用者等根據個案情形均應承擔不同種類的行政責任。通過雙階識別的方式能夠確保人工智能行政執行場景無法逃逸于法定責任制度。還需注意的是，由于不同行政任務場景面臨的風險系數、風險程度均有所不同，因此是否發生違法責任的概率也會不同。

第三，基于法律解釋的補漏調控。人工智能行政執行場景常常面臨法律缺位的情形，導致政府在創設該場景時無法律依據選擇、在違法行政時無法受法律責任約束。例如，目前仍然缺乏對行政機關通過自動化決策作出行政行為的法律規定。此時有必要通過法律解釋來填補法律缺位造成的法律盲區。“即使是較為明確的概念，仍然經常包含一些本身欠缺明確界限的要素”，更何況類似“違法性”“法律行為”等重要的法律概念本身在法律中就沒有明確的定義。法律解釋是法教義的重要組成部分。例如，在法律沒有明確規定的前提下，在特定情形中，可通過政策規范為政府推動科技行政發展提供試錯空間；在行政主體借助人工智能系統執法時，也可通過擴張解釋認定人工智能的主體地位。此外，在現行立法缺乏時，有學者提出可運用司法解釋以填補人工智能立法空白。可見，在現有人工智能行政執行場景缺乏法律明確規定的情形下，并不意味著行政主體無法展開行政法適用，借助行政法適用與司法適用環節的法律解釋作業，能夠緩和人工智能對既有行政法定秩序造成的緊張關系。

第四，基于技術迭代的立法調控。盡管法律標準會隨人工智能不斷改變社會、經濟和政治行為而隨之改變，或許還會改變法律體系的機制進而導致既有法律原則發生變化。但是，同時也應當看到法律能夠為不斷迭代的人工智能預留發展空間，人工智能行政執行場景因此隨之實現場景法治化。人工智能的立法調控措施旨在推動市場競爭以發展可調控與可信賴的人工智能技術。事實上，人工智能立法規制運動，或可稱為立法規制競賽，正在全球興起。基于我國人工智能技術、產業發展現狀，為防范人工智能引發不可預測的風險，當前有必要在平衡效率、公平、安全、自由價值基礎上，制定一部較為概要、既有效規制人工智能又積極推動人工智能產業發展的人工智能法。該法以規制與保障人工智能行政執行場景為核心，包括將人權保障、科技發展、正當程序、科技倫理設立為立法指導思想，并對人工智能概念、人工智能平臺、人工智能關鍵技術、人工智能支撐標準、人工智能產品、人工智能服務、人工智能風險與安全以及人工智能倫理通過法規范予以明確。

第五，基于互動關系的法政策調控。法政策學以研究法與公共政策的相互關系為主，具體而言包括公共政策的合法性與可行性、由公共政策上升為立法的條件、法律變遷與創制新法的條件等。正如有學者指出，法政策學的研究目的化約為“從政策之觀點看法律，從法律之觀點看政策”。①在既有行政實定法秩序無法全面破解人工智能科技發展帶來的行政法挑戰情形下，對于通過行政指導或在給付行政領域所創設的人工智能行政執行場景，在符合憲法精神與行政法基本原則的前提下，可允許政府以法政策達成行政目標。之所以倡導法政策調整方式，一方面是由于法的特質所決定，另一方面則在于法教義學的固有缺陷。然而，“人類與人工智能的互動是可預見的還是不可預見的”②可謂困擾人工智能行政法調控的邏輯悖論。法律與不可預見的人工智能技術之間始終存在調控邏輯沖突。就法教義學的固有缺陷而言，當前人工智能正以鏈式創新方式不斷催生新技術、創設全新應用場景，法律無法為人工智能超前設計嚴密的行政法調控體系。以德國關于自動駕駛人權利與義務的立法為例，2017年德國首次以制定法方式公布《對德國道路交通法的第8次修改法》，設定自動駕駛人的權利義務，然而該法在機動車責任事故方面認為系統使用人需要承擔駕駛人責任。此種僅依據法律規范而不借助政策規范彈性調控的保守態勢，無疑會阻礙人工智能科技產業發展。