算法如何塑造行政决策：一个多元公共行政观的综合分析框架.pdf

收稿日期2023-05-01基金项目本文为国家社会科学基金重点项目“推进乡镇政府减负增效的体制机制研究”(20AZZ008)和中国人民大学校级重大项目“政策过程理论研究:基于决策、政治和话语的途径”(21XNL004)的阶段性成果作者简介1.栗伊萱(1996),男,甘肃庆阳人,中国人民大学公共管理学院博士研究生,中国人民大学公共政策研究院研究助理;2.宋允(1995),女,河南开封人,中共中央党校(国家行政学院)社会和生态文明教研部博士研究生。决策科学2023 年第 2 期Jun.2023No.2算法如何塑造行政决策:一个多元公共行政观的综合分析框架栗伊萱1,宋允21.中国人民大学 公共管理学院,北京 100872;2.中共中央党校(国家行政学院)社会和生态文明教研部,北京 100091摘要利用算法增强政府的决策功能是全球数字政府转型的普遍趋势,如何认识算法对行政决策的影响并规避其负面效应是其中的一个重要议题。借助罗森布鲁姆的多元公共行政研究视角,从管理、政治与法律三个维度出发,试图为理解算法塑造行政决策提供一个综合性的分析框架。已有研究表明:从管理途径来看,算法提升了公共行政的决策效能,但也改变了公共部门的决策结构;从政治途径来看,算法助推了民主决策,但也可能产生民粹主义的政治决策;从法律途径来看,算法一定程度上促进了行政决策的公平公正,但也挑战了行政法中正当程序、公开透明等程序性原则。为了应对算法带来的系列决策挑战,已有研究主要从风险成因、规制工具、用户权利和参与主体方面探讨解决方案,它们强调算法分级限制,提出保障算法解释请求权、算法标准、专家参与等具体措施。这些解决方案均以法律关系调整为讨论核心,为算法与行政决策有序结合提供了政策启示。关键词算法;行政决策;多元公共行政;数字政府 中图分类号 D63 文献标识码 A 文章编号 2097-129X(2023)02-0033-12数字治理时代,以算法为代表的人工智能技术迅速兴起,全面而深刻地影响着政府运行过程。由于在运行速度、准确性和处理复杂问题上的卓越能力,算法已然从私人生活深入公共行政决策,正以其独特的方式改变着人类决策的构造1。算法辅助或替代政府做出决策,并借助政府合法权力产生了广泛而深刻的支配力和影响力。这意味着,将决策权委于算法并不仅是决策方式的简单改变或迭代,也赋予了算法实质性地调配政府各种决策和执行资源的权力。在公共行政实践中,算法已经体现出一种“准国家权力”的特征。因此,从多元的公共行政视角考察算法对行政决策的影响,有助33于探寻算法有序有效嵌入行政决策的系统性解决方案,为发挥算法的积极功能并规避负面效应提供政策启示。一、问题的提出随着人工智能技术的不断更新迭代,算法日益深刻嵌入政府行政决策体系。如何通过有效的制度设计,既发挥算法赋能公共行政决策的积极功能,又最大限度规避算法权力的消极作用,成为国内外实务界和学术界讨论的一个焦点议题。已有研究从多学科的视角出发,讨论了算法的兴起、特征、功能等对行政决策的影响,为理解数字时代的算法与行政决策提供了有益参考,但是尚未形成综合性的分析框架。这不利于全面地分析算法与行政决策的互动过程及其结果,也不利于构建系统性的算法运用和规制的制度体系。尽管各国对算法技术应用于行政决策的使用形态和实体边界尚未有相对一致的规范,但公共行政的经典理论能够为我们探讨这一问题提供有力的分析工具。美国著名行政学家戴维H.罗森布鲁姆(Rosenbloom)提出“管理、政治和法律”是研究公共行政的三个相对分明的研究视角2,有不同的价值取向与特征表现,并贯穿于公共行政决策、预算、人事等各个环节之中。行政决策作为公共行政最重要的管理活动3,与算法紧密相连并被算法深刻影响。这是因为算法本身就是围绕决策而建立的 算法是人类通过代码设置、数据运算与机器自动化判断进行决策的一套机制4。由此,本文以行政决策为切入点,借助罗森布鲁姆提出的多元公共行政观分析视角,主要关注以下两个问题:第一,从管理、政治和法律视角来看,已有研究指出算法给公共行政带来了哪些意义深远的影响?第二,为了应对算法对行政决策的挑战,已有研究主要提出了哪些规制路径和框架体系?本文在文献回顾的基础上,尝试对上述问题进行回答。二、基础概念与分析框架 已有研究对算法(Algorithm)和行政决策(Administrative Decision-Making)的定义都较为复杂,目前尚未形成统一正式的认知。为此,本文在相关定义讨论基础上,进行了适合本文叙述的概念界定。同时,本述评选取了“管理、政治和法律”作为梳理算法与行政决策研究的基础框架。选择该框架是因为公共行政复杂而混合,在算法与行政决策关系中同时包含着管理、政治和法律的多元讨论。(一)何谓算法与行政决策 1.算法 什么是算法?目前,学术界并未形成一致的定义,但对其概念在理论层面和操作层次的探索从未停止5,已有研究形成了狭义和广义两种观点。狭义的“算法”定义属于数学和计算机领域。其认为,算法是与丘奇-图灵论题(Church-Tur-ing)等相关的“数学意义的、由递归函数定义的可计算性”6,或者是“一系列程序的集合”7。中国43决策科学 2023 年第 2 期大百科全书(电子学与计算机卷)也遵循此类狭义定义,认为算法是由人或计算机执行的“求解问题类的、机械的、统一的方法”。总的来看,狭义的“算法”定义强调算法是一种方法,这种方法有清晰、有限的步骤,并且根据一定的输入执行这些清晰、有限的步骤就能得到确定结果。与此相对,广义的“算法”定义超越了数学和计算机领域,认为“算法本质上是按顺序实现的任何规则集(无论是计算的还是其他规则),以达到特定的结果”8。有些探讨甚至提出,法律在这个概念上也属于算法的概念范畴:因为二者都是“为解决特定问题而创造出的行之有效的方案”9。借鉴这两种不同的定义,本文将算法界定为人和机器共同决策的代码数据机制。这种定义基本沿袭了丁晓东对算法的定义:“人类通过代码设置、数据运算与机器自动化判断进行决策的一套机制。”10该定义能够避免狭义定义中只在数学或计算机领域讨论算法的理工属性,也能避免广义定义中可能的脱离计算机器的泛化争议,有利于在人的活动与机器的行动 二者互动中讨论算法的社会属性。由此,本文所讨论的算法与“人工智能”(Artificial Intelligence,AI)、“机器学习”(Machine Learning,ML)会有诸多重合之处。因为人工智能的核心之一是算法,而机器学习的主要内容即是数据和算法。2.行政决策 “决策”一词也有狭义和广义之分。狭义的决策,主要指方案的选择行为。其中,最为经典的定义当属西蒙在管理行为中对“决策”和“选择”的阐述。西蒙认为,“选择”和“决策”可以互换,它们都具有一个共同特征:有大量备选方案,通过特定过程缩小了备选方案范围并最终采纳一个方案。这种自觉的、理性的选择就是“决策”11。广义的决策,主要指一种动态的选择过程。例如,周三多等认为“决策是管理者识别并解决问题以及利用机会的过程”12,这一过程包含从诊断问题、识别目标到选择实施、监督评估等多个步骤。在本文中,对决策的定义主要使用广义的定义,将决策视为过程而非行动。“行政决策”并未被明确统一的界定,因为此概念横跨行政法学和行政学两个领域。从行政法学上来看,行政决策是指“政府的一种行政行为”13,但是法学对“行政决策”是否可以作为法律意义上的行政行为存在争议,部分学者认为其客体不够明确14。行政学则将行政决策作为决策在行政中的表现,认为行政决策就是“具有行政决策权的机关或人员为了公共利益,依据法律确定行政目标、制定并选择行政方案的过程”15。这种概念认为行政决策是一种管理决策,但与普通的管理决策不同之处是具有公共性质并要依法行政决策。为了在管理、政治和法律三个层面能够同时讨论行政决策,本文所讨论的“行政决策”主要指的是各类行政机关及其人员依法具体做出的行政法规规章制度、行政命令和行政措施。(二)管理、政治与法律的分析框架 随着经济与技术的不断演进,当代公共行政研究逐渐变得极其庞杂而难以形成系统性的认知。为了能在复杂多变的社会环境中推进公共行政研究,罗森布鲁姆提出“管理、政治和法律”是公共行政研究的主要路径。公共行政学:管理、政治和法律的途径一书详细阐述了其倡导的代表性观点,该书基于多元视角公共行政观,主张公共行政研究应该从政治、管理和法律三种不同的途径加以整合。53算法如何塑造行政决策:一个多元公共行政观的综合分析框架罗森布鲁姆所提出的多元公共行政观有不同的价值取向和决策方式:传统管理途径在价值上强调效率、效能和经济,在决策上强调理性和全面;新公共管理途径则偏好以市场准则作为公共行政决策的基础,也就是用市场机制解决问题。政治途径在价值上强调代表性、回应性和责任,在决策上强调渐进决策。法律途径在价值上强调正当程序、权利和公平,在决策上强调程序性渐进主义(见表 1)16。表 1 公共行政研究管理、政治与法律途径的特征管理视角政治视角法律视角基本价值观效率、效能和经济成本收益、回应顾客代表性、责任、回应性正当程序、实质权利、公平正义组织形式科层制企业化多元主义抗辩模式决策方式理性全面决策市场机制决策渐进决策程序性渐进主义 资料来源:戴维H.罗森布鲁姆.公共行政学:管理、政治和法律的途径M.北京:中国人民大学出版社,2002.“”代表的是传统管理视角相关内容,“”代表的是新公共管理视角内容多元公共行政观所蕴含的基于不同视角对公共行政议题进行论证、比较和整合的特征,为讨论算法如何塑造行政决策提供了强有力的分析工具。具体而言,本文将借助多元公共行政观的研究视角,梳理已有研究中算法与行政决策的讨论,重点关注以下两个方面。第一,算法是否对管理视角、政治视角和法律视角下的行政决策的基本价值产生了影响。第二,算法是否改变了管理视角、政治视角和法律视角下行政决策的一般组织形式、流程或实质内容。在此基础上,尝试为理解算法塑造行政决策提供一个综合性的分析框架。三、算法与行政决策:公共行政的管理视角 从公共行政的管理视角来看,算法带给行政决策两方面的重要影响。第一,算法提升了决策效率,特别是程序化决策的效率效能。这主要表现在识别问题与确定目标、制定备选方案、选择方案和评估方案等组织决策环节上。第二,算法改变了原来科层制层级权威的组织决策架构。这既可能导致科层底层(街头官僚)自由裁量权的收紧,又可能导致组织管理层对重大决策(制定、解释法律规章等)的决策权力通过“委托代理”的市场机制,部分地转移至代码者手中,导致“算法影子官僚”影响和操控重大决策。(一)提升决策效率效能 从公共行政的管理视角来看,算法带给行政决策的积极影响主要集中在决策效率效能提升方面17。这些效率效能的提升主要表现在对西蒙、马奇等提出的决策过程特别是程序化的决策过程的优化上。西蒙、马奇等的决策理论主要有以下内容。第一,决策过程的主要步骤有“识别问题与目标、拟63决策科学 2023 年第 2 期定备选方案、选择方案、评估方案”等流程18。第二,在这些流程中,遵循“有限理性”“满意原则”等要义内容19。第三,决策按照分类有程序化决策(常规性、反复性决策,可自动化设计)和非程序化决策(探索式的,自动化设计较困难)20。由于机器所具有学习能力的优势,算法扩展了上述各环节人在决策中的信息处理能力21。在“识别问题与目标”环节,算法对行政决策效率效能的提升体现在信息的监测方面。算法的设计使得决策人员能够通过信息迅速判断异常情况,识别待决策问题22。在“拟定备选方案”环节,算法对行政决策效率效能的提升体现在高效的信息资源获取上。拟定备选方案需要有充足的信息资源以支撑决策方案的形成。算法对图片、视频、文本等各类信息的抓取、监控能力能够使得行政决策的备选方案信息依据更为充足 这在一些算法协助智慧城市建设中已有体现。在“选择方案”环节,算法对行政决策效率效能提升的表现体现在算法强大的推理判断能力上。算法通过关键指标的设定能够在已有信息基础上对各类方案进行科学评估。同时,部分算法的自学习特性也能够对方案的后果进行科学预测,这在一些决策支持系统(decision support system,DSS)协助政府决策中可见一斑23。在“评估方案”阶段,算法对行政决策效率效能提升的表现体现在客观的评估审查上。算法参与的决策使得决策中有了确定性的步骤、可还原的信息,解决了“信息不对称问题”,从而实现有效监督24。(二)改变组织决策结构 从管理视角来看,算法带给行政决策的挑战主要集中在决策的组织架构上。在传统的行政决策中,重大决策属于组织高层,而街头官僚则拥有做出具体行政措施的决策权力 自由裁量权。但是算法的出现在很多方面破坏了这种决策的组织架构。而从新公共管理角度来看,算法的出现也使得决策权力通过“委托-代理关系”从公共部门内部转移到了市场之中。一方面,算法导致街头官僚进行行政决策的自由裁量权收紧25。所谓行政的自由裁量权,是指“根据立法目的和公正、合理原则,法律赋予行政机关和行政人员的一项权力。该权力允许在法律规定的范围内,行政机关和行政人员自行判断行为条件、自行选择行为方式和自由做出行政决定”26。算法的使用,将会指导、规范街头官僚的自由裁量权的具体实施,要求街头官僚进行自由裁量时的基准符合算法程序的要求27,同时,算法也会对自由裁量进行监督。由此,算法的出现,使得人工智能的使用可能会促进组织从街头和屏幕级别(street and screen level)的官僚架构向系统级别(system level)的官僚架构过渡28。但是这种过渡并不一定能够适应街头官僚“不确定性”的决策环境和“判例式”(case by case)的决策方式。同时,自由裁量权也可能被内置到系统里,扩张基层的自由裁量权力范围29。这使得算法决策与街头官僚自由裁量的互动关系更加多样。另一方面,算法导致行政组织的决策权力通过“委托代理”关系转向市场部门和机器。算法在行政决策的第一重“委托代理”是:依法被赋予权力的行政机关和行政人员,委托市场部门和编码者进行决策算法设计30。这是因为官僚系统往往缺乏专业的算法人才,因此常常采用市场的方式,外包给市场部门进行决策算法系统设计。算法对行政决策的第二重“委托代理”是:人工智能算法与公权力和商业平台的结合,使算法具备权力属性31。大量公共事务的决策从人的判断变为机器的判断,人类事务的决策转化为计算机算法中的算法治理32。73算法如何塑造行政决策:一个多元公共行政观的综合分析框架以上“委托代理”关系下的决策权力转移会有两大潜在威胁。第一,本不具备合法权力的算法企业和个人能够通过上述“委托代理”关系,潜在设计和掌握了部分决策权力。该机制不具备合法性基础,并容易产生市场部门“公权私用”和“算法影子官僚”问题33。第二,代码会对法律规范进行技术性改写34。由于算法本身需要代码,但代码语言与自然语言所表述的法律规范并不能完全一一对应35。抽象的法律规范转化为强调确定性的代码时,必然会加入程序员和系统设计者的理解。这导致本来不具备制定法律制度权力的算法架构拥有了解释法律、篡改法律乃至制定法律的决策权力。四、算法与行政决策:公共行政的政治视角从公共行政的政治视角来看,算法带给行政决策的影响是一体两面的:算法既能助推民主政治,也能以同样的方式产生算法民粹主义。算法对民主政治的促进体现在政治参与上。其促进了政治决策议题的产生、扩展了政治决策参与的限度、增强了政治决策权力的监督。但算法与民粹主义的结合很容易威胁政治视角下行政决策的多元性、回应性和代表性等价值内核。(一)助推算法民主政治 从公共行政的政治视角来看,算法带给行政决策的巨大优势在于算法对决策中政治参与的优化和赋能。这些优化和赋能以电子化、网络化的政治参与为主要内容。所谓“政治参与”,是指“公民试图影响政府决策的非职业行为”36,而电子化和网络化的政治参与(Network Or Digital Political Par-ticipation)则是指通过电子化和网络进行的政治参与行为。算法有效地促进了政治参与议题的生成和政治参与限度的扩展37,同时算法赋能也增强了参与决策监督的能力38。首先,算法的兴起使得政治参与议题的生成机制发生了改变。传统上,社会民生问题进入政府决策议题之中,很大程度上仰赖于科层制对社会民生问题的了解和关注。媒体报道的议程设置和新闻选择的算法推荐“重构了人们的日常生活和空间传播”39,使得热点问题得以迅速扩张并引起重视。其次,算法的兴起使得政治参与决策限度得到扩展。传统上,政治参与决策的政策议题和人数规模要控制在适度范围之内。算法的信息抓取和分析能力能够满足大规模政策议题的产生、分析和人群参与的需求。同时,算法能够“让权力行为留下数据痕迹”,实现对权力运行过程、权力行为的记录和分析,从而推动数字化进行权力监督40。(二)产生算法民粹主义 从公共行政的政治视角来看,算法带给行政决策的潜在威胁主要是算法民粹主义决策的产生。所谓“算法民粹主义”是指政治中“数字化的时空交流与话语关系”,也就是一些政治家借助算法、大数据通过民粹主义获取普通民众支持的工具41。在一些学者那里,这种由算法引起的政治民调、意识形态等方面的改变也被称为“算法利维坦”42。算法民粹主义给行政决策带来的影响,主要来自公共行政政治途径所追求的价值层面。在罗森布鲁姆那里,公共行政的政治路径所强调的基本价值是“代表性、回应性和责任”等基本内容。然而,83决策科学 2023 年第 2 期算法民粹主义在“自主性、多元化、个性化、合法性、共识”等方面事实上严重威胁了上述政治价值。首先,算法的引入使得决策中人之为人的自主性政治变成了冰冷机器的工具政治,由人来通过决策回应诉求变成了机器算法回应诉求。这损害了政治回应的价值取向。其次,在算法的传播中,潜藏着政客的意志诱导着民众的意识43,多元化的意志变成了寡头意志,威胁着政治上决策的代表性。此外,算法中个性化的推荐使得“信息茧房”等一系列信息问题出现,不利于在政治过程中通过协商达成共识44。而且,对于算法的过分依赖,也会在政治上造成“数字寡头的角力场”45。当利益集团和普通民众都依赖于技术企业时,当技术寡头以其技术优势进入政治中的决策时,决策的代表性和合法性就会遭受质疑。五、算法与行政决策:公共行政的法律视角从公共行政的法律视角来看,算法一方面保障行政决策的公平公正,另一方面也挑战了行政法的基本程序原则。算法相对的“技术中性”一定程度上在行政决策的事前、事中、事后各个环节保障公平公正。但同时,算法本身的“自学性、黑箱性、极速性”又挑战着行政法程序原则中的公平、公开、程序正当等基本原则。(一)促进决策公平公正 从公共行政的法律视角来看,算法的“技术中立性”一定程度上促进了决策的公平正义。这是因为,算法在行政决策的事前、事中、事后都有利于在决策过程中排除人为因素的干扰。从事前设计来看,算法为行政决策的中立性提供了可能。算法具有一定的确定性,对于行政决策事务的决策顺序、方式和方法都具有较为清晰的标准和规定。这种中立性的程序设计一定程度上保障了程序并不因为其决策对象、决策情境等因素使得决策对象因程序而受到不公正的对待46。从事中过程来看,算法为行政决策提供了活动基准和活动规范。算法中包含了对设定情境的决策措施、决策依据和辅助结果,这为具体的行政决策行为提供了一定的活动基准和活动规范47,从而保障了决策过程的客观性。从事后评估来看,算法为行政决策的监督审查提供了客观依据。算法通过过程分析、自我学习、模拟推演等方式,能够较为准确地判断决策过程中的歧视、偏袒等各类不公正行为。由此,算法一定程度上在行政决策的事前、事中、事后各个环节,排除了行政决策过程中情感、偏好等人为因素,有利于确保行政决策公平公正48。(二)挑战行政法程序性原则 从公共行政的法律视角来看,算法带给公共行政决策的挑战主要集中于行政法程序性原则,特别是其中的正当程序原则方面。行政法的程序性原则主要包括正当程序、行政公开、行政公正、行政公平等原则。算法的特性和算法的本质给以上程序性原则带来了极大挑战。算法辅助行政决策与程序性原则相悖,主要源于算法本身的“自学性、黑箱性、极速性”等特性。算法的“自学性”是指算法自主学习,不依赖于人的设定;“黑箱性”是指算法内部决策过程不透明,因此很难用做行为的因果解释;“极速性”是指算法决策过程迅速49。而正当程序原则要求“行政机关93算法如何塑造行政决策:一个多元公共行政观的综合分析框架作出影响行政相对人权益的行政行为,必须遵循正当法律程序,包括事先告知相对人,向相对人说明行为的根据、理由,听取相对人的陈述、申辩”50。同时,行政公开、公正和公平的原则也要求行政决策要透明化、反歧视等。对比算法特性和行政法程序原则,可以发现以下内容。第一,“自学性”使得行政决策中的决策主体变得难以界定,算法决策本身的中立和公正难以保障。第二,“黑箱性”使得行政决策中告知决策依据及其因果关系变得困难,行政公开性受到了挑战51。第三,“极速性”使得行政相对人在行政决策进行过程中的陈诉和申辩变得困难。由此,算法行政决策给传统行政程序中的正当性程序原则带来了“中立、公正、论证、公开”方面的巨大难题52,“传统行政程序在人工智能的适用场景中失去了原有的效用”53。六、规制算法与总结讨论 算法日渐深度嵌入政府科层体系,从不同维度塑造了公共行政决策过程。从管理上来看,算法使得公共行政可以更全面地获得、分析复杂信息,更有效地评估、预测备选方案的成本与收益。从政治上来看,算法给公共行政中民众的回应、官僚的技术赋能等内容提供了技术条件。从法律上来看,算法从行政程序、反对歧视等方面对公共行政提出了新议题。但是,算法也给公共行政带来了管理、政治和法律上的系列挑战。为了规制算法对行政决策带来的负面影响,已有研究提出了以法律关系调整为核心的系列解决方案。(一)规制算法 风险成因、规制工具、用户权利和参与主体是分析规制算法的重要维度。苏宇曾对现有算法的规制进行了总结,并将算法规制的谱系划分为四个维度:风险成因、规制工具、用户权利和参与主体54。借助于该谱系,对现有相关文献中对算法与行政决策的规制方案进行了总结。值得注意的是,这些规制的方案均以制度和法律为基础。这是因为,法律关系是确立规制的思维、对象、主体和工具的基石。从风险成因上来看,算法在行政决策中的风险产生的根本原因在于其“自学性、黑箱性、极速性”的自身特性与现有管理、政治特别是法律程序原则不匹配。因此,从最根本的风险成因上判断,部分研究指出需要根据算法的特性界定算法参与行政决策的界限。根据算法介入行政决策的程度不同,算法可以分为自动化辅助行政、部分自动化行政、完全自动化行政(无裁量能力)和自动化行政(有裁量能力)四级55。大量的研究文献将算法参与行政决策定位于以人为决策主体的辅助参与,反对无人审核、决定的算法决策。“行政裁量自动化应定位于辅助功能,可纳入整体行政流程再造体系予以开发,在类案推荐、结果参考、偏离监督(预警、督查、监察)等方面予以积极利用”56,即算法可以帮助决策的识别、输入、输出和实现,但随着决策中自由裁量和判断余地的增加,算法做最终决定的程度要相应减少。从用户权利上来看,行政决策中的算法使用需要保障行政相对人特定权利、适应法律原则。而04决策科学 2023 年第 2 期行政相对人的权利保障中,最重要的是“算法解释权”(又称“算法解释请求权”)。所谓“算法解释权”,是指当算法决策对相对人产生重大影响时,相对人有权提出异议,要求算法控制者提供关于算法决策的解释,以及请求更正错误或不当决策57。在此基础上,相关研究提出要在算法解释权的基础上,具体保护相对人的以下权利。第一,应当在行政决策的算法设计中,保障相对人对全自动程序的知情权、选择权或拒绝权58。第二,要披露决策过程中依赖算法的程度、设定算法解释的请求权等内容59。第三,在可救济原则上,设计符合自动化行政决策特色的申诉、行政复议和行政诉讼程序60;行政复议必须由人工进行,禁止全自动复议61。由此,从风险成因和用户权利的角度,已有研究针对性地提出了规制工具和参与对象。在规制工具方面,技术工具和法律规制是规制算法的普遍工具。具体的技术工具包括“算法标准”“数据集缺陷说明机制”“算法认证机制”等内容62。具体的法律规制主要包括“算法影响评价制度”63“确定数据的控制权益、明确数据控制者使用、审查算法的义务以及侵权责任”64。在参与对象方面,已有研究提出赋予特定专门机构算法决策评估审查权65;通过设置数据活动顾问等专业人士对企业内部算法的设计、使用和评估方面进行监督活动66。(二)总结 事实上,算法对公共行政的影响在管理、政治和法律层面有时并不能那么泾渭分明地表示出来。算法在管理层面,如决策权力的收紧或转移,也可能会牵涉政治上的民主决策和决策合法性。这种不完全泾渭分明的表示,正是公共行政多元复杂性的表现。而本文也只是借助罗森布鲁姆的“管理、政治和法律”分析框架,相对性地区分和总结算法对公共行政决策的影响。算法在本质上是限制了行政决策,或者是促进了行政决策?这一问题也没有统一的答案,因为行政决策是多元的。总结已有研究成果可知,算法对行政决策的管理、政治和法律途径的影响是极其不同的(见表 2)。表 2 算法与行政决策管理视角政治视角法律视角影响的决策类型一般性决策;程序化决策重大决策;非程序化决策以上决策类型兼有带来的主要影响提升效率效能:信息获取、判断推理、科学评估助推民主决策;拓展政治决策参与议题与限度促进公平公正;事前事中事后的技术相对中立改变决策结构:自由裁量权从街头到系统委托代理中市场、算法分享决策权,算法影子官僚产生产生民粹主义决策;损害政治决策共识、代表性、多元性挑战程序性原则;触碰公平、公开与正当程序原则主要的应对方式风险成因:算法分级限制;用户权利:算法解释请求权;工具与主体:算法标准、专家参与等“”代表的是传统管理视角相关内容,“”代表的是新公共管理视角内容从管理上来讲,算法确实在某些方面辅助了管理过程中的行政决策,使得决策更加科学和有效,14算法如何塑造行政决策:一个多元公共行政观的综合分析框架甚至在某种程度上代替了人的决策。从政治上来讲,算法对于行政决策的政治价值产生了冲击,但其在更有效率的回应和获得更广泛的决策支持等方面促进了政治民主的进步。从法律上来讲,算法减少了人的因素的干扰而在一定程度上促进决策的公平公正,但对公共行政决策的公开、正当程序等基本原则形成了严峻挑战。与此同时,算法确实也为行政决策提供了三种途径统合的可能。因为从现实表现上来看,算法从管理途径、政治途径和法律途径都能促进公共行政决策的发展。算法对行政决策的影响取决于之后的实践如何“趋利避害”,即如何充分发挥算法在管理上的决策科学化、专业化优势,展示算法在政治上多元、广泛的决策支持优势,体现算法在法律上的程序化决策特点,同时避免算法在三种路径中的弊病。这些将是以后研究算法与行政决策的重要议题。参考文献1赵宏.公共决策适用算法技术的规范分析与实体边界J.比较法研究,2023(2):1-16.2Rosenbloom D H.Public Administrative Theory and the Separation of PowersJ.Public Administration Review,1983,43(3):219-227.3沈亚平,等.公共行政研究M.天津:天津人民出版社,2013:131.410丁晓东.论算法的法律规制J.中国社会科学,2020(12):138-159.56Gheorghe P.Current Trends in Theoretical 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