數字法治政府建設中“數治”對“法治”的挑戰及其協調

王東方

(北京航空航天大學 法學院,北京 100191)

2004年3月22日,我國首次提出建設“法治政府”的概念。2021年8月21日,我國又進一步提出要全面建設“數字法治政府”。從“法治政府”到“數字法治政府”的轉變,標志著我國已在頂層設計上完成了政府建設的目標轉向。就文意理解而言,雖然“數字法治政府”包括“數字”與“法治”雙重限制要素,但是,“數字法治政府”建設卻并非是“數字政府”建設與“法治政府”建設的簡單組合,其需正確處理政府“數治”與“法治”的關系,以實現兩者的協調。目前,我國各級政府正在積極推動數字法治政府建設,但數字法治政府建設中各級政府的數治實踐與法治要求之間呈現出一定的張力,由此政府“數治”對“法治”帶來了一系列挑戰。從“法治”的功能面向上來看,黨的二十大報告已明確指出,“必須更好發揮法治固根本、穩預期、利長遠的保障作用,在法治軌道上全面建設社會主義現代化國家”[1]。因此,數字法治政府建設中,“數治”實質上發揮的是“工具價值”,而“法治”則發揮的是“約束功能”。換言之,政府“數治”的具體實踐必須是在“法治”的規范框架內展開。綜上,本文將在全面梳理數字法治政府建設中政府“數治”的實踐類型基礎上,明確數字法治政府建設中“數治”對“法治”的具體挑戰,并提出數字法治政府建設中“數治”與“法治”的協調路徑。

一、數字法治政府建設中政府“數治”的實踐類型

“數治”的本質,即各級政府部門利用數字科學技術或者政府數據強化服務職能、提高行政效能的過程。根據政府“數治”的實踐場景不同,各級政府的“數治”實踐主要可分為業務辦理型“數治”、行政決策型“數治”和數據開放型“數治”三種。

(一)業務辦理型“數治”

所謂業務辦理型“數治”,是指各級政府通過建立大數據驅動的政務新機制與新平臺,全面提升政府的業務辦理能力。從政府行政模式的演變來看,政府行政模式經歷了農業社會的“統治行政”到工業社會的“科層制行政”再到現代社會的“數字行政”的模式轉變。

在農業社會時期,呈現出等級結構的社會關系決定了行政機關必須依靠權力來控制和治理社會[2]。因此,這一時期的行政管理是一種統治行政。在這種行政管理模式中,政府的行政管理具有一定的隨意性,一切的行政管理皆是為統治者服務,是以統治者的主觀意志為核心[3]。19世紀中期以來,人類社會開始從農業社會邁向工業社會。在工業社會時期,人們開始用科學理性的精神去認識社會,并通過管理型政府來進行社會治理[4],最終形成了“科層制行政”。與“統治行政”相比,“科層制行政”有著明確的治理權限與規則,更加注重發揮人的理性,職務活動的專業化極大地提高了行政組織的行政效率[5]。因此,“科層制行政”標志著政府治理方式由傳統人治到現代法治的轉變。因為“科層制行政”奉行的是規則至上的剛性化管控模式[6],所以會造成行政管理的機械化,并容易產生“辦事難、辦事慢、辦事繁”等一系列問題。

現代社會以來,由于高新技術的發展,各級政府的行政管理活動也早已將這些新技術內嵌其中,并最終形成了“數字行政”。但需要注意的是,數字行政并不是對政府職能的“革命式”轉型,其只是通過新興科學技術克服“科層制行政”的弊端,更高效便捷地實現政府職能。實踐中,遵循“科技賦能”理念,各級政府也在不斷通過數字化、智能化手段改變公共服務方式,并最終探索出了“政府業務辦理”與“數字科學技術”的結合之道,如杭州公安在全市182個服務大廳全部設立通辦窗口,無差別受理戶籍、流口、車駕管、出入境、治安等7大類99項高頻業務。其中,“警察叔叔”APP注冊用戶已突破600萬,總訪問量超2億次,累計為3700萬用戶提供1.5億次掌上辦事服務[7]。從根本上來看,業務辦理型“數治”實質上是各級政府以信息技術支撐為核心、以協同集成為重點、以流程再造為內容[8],致力于消除業務辦理的中間環節,為公眾提供無縫銜接的業務辦理服務。

(二)行政決策型“數治”

所謂行政決策型“數治”,是指各級政府借助算法決策系統進行行政決策,從而實現部分或全部無人化的行政活動[9]。傳統以來,我們通常言及的行政決策實質上是“人工決策”,但囿于“信息不對稱”“效率過低”以及“決策者的有限理性”等諸多困境,該種決策方式事實上并不能實現行政決策方式與結果的最優。然而,隨著算法決策技術的廣泛應用,“算法+行政”的行政決策型“數治”在行政決策中得以廣泛運用,該種新型決策方式可有效解決傳統人工決策所面臨的困境。

1.行政決策型“數治”可有效解決傳統行政決策之信息不對稱的難題

通常來說,海量數據的準確獲取應是政府決策精準做出的前提。但是,傳統行政決策卻并沒有足夠多的數據來支撐決策結果。因此,在傳統行政決策語境下,各級政府的行政決策多是來源于領導者的“經驗決策”。而與之相反,行政決策型“數治”卻可通過自動決策算法對海量數據進行分析處理,從而實現“科學決策”。如澳大利亞的福利債務回收系統,該系統可通過大數據分析精準識別出福利申請人的實際收入情況,并要求其償還政府向他們超額支付的福利金。

2.行政決策型“數治”有利于提高行政效率

長期以來,“事多人少”一直都是制約行政效率提高的核心癥結。但隨著算法技術在行政決策中的廣泛應用,行政機關不僅可以有效解決實踐中行政機關“多頭執法”“重復執法”“執法缺位”等問題[10]。同時,行政機關還可通過行政自動決策系統全維度、全天候地對社會進行智能治理、精準治理。如上海市食品藥品監督管理局已先后下發多個文件,要求本市各級食品藥品監督部門高度重視、積極探索和不斷完善大數據分析、人工智能現代信息技術在食品安全監管中的運用,探索食品安全精細化監管新模式[11]。據上海市市場監督管理部門披露,上海市靜安區食安辦開發的“天鷹”食品安全智能遠程監管系統已將全區200家高風險食品安全生產經營單位(涉及范圍)納入監控對象。該系統自投入運行以來,共計產生報警數量3764次,處理報警數量3120次,除誤報外做到受理處理率100%。在這3764次報警中,溫濕度報警2605次,未佩戴口罩報警940次,鼠患報警219次[12]。

3.行政決策型“數治”有利于實現決策結果公平、正義

雖然行政機關是一個組織,但組織內部是一個個自然人,而自然人的理性是有限的。正是因為這一原因,具體的行政決策者即使以會議的形式保障決策的民主性與科學性,但決策結果可能仍無法完全擺脫決策背后所蘊含的偏見甚至是歧視。而行政決策型“數治”則可很好地解決了決策偏見問題,因為算法決策遵循的是技術邏輯,其可以有效地排除行政決策中的非理性因素,以保障最終決策結果的客觀性與公正性。

(三)數據開放型“數治”

所謂數據開放型“數治”,是指各級政府將其控制的相關數據予以開放以方便公眾對其進行使用的行為。數字時代,“數據”已成為重要的生產要素,甚至被譽為是“新時代的石油”。我國相關政策性文件已明確將“數據”確定為新型生成要素。自2015年開始,國務院先后出臺了《促進大數據發展行動綱要》《國家信息化發展戰略綱要》《政務信息系統整合共享實施方案》《國務院關于在線政務服務的若干規定》等一系列促進政府數據開放的政策。而從比較法上來看,繼美國后,英國等許多歐洲國家也相繼出臺數據開放政策,其主要目標在于發揮數據中所蘊含的豐富價值。顯然,開放的政府數據資源可為政府解決治理難題、創造公共利益提供豐富的原材料[13]。

實踐中,遵循國家政策的指引,我國各級政府已相繼出臺了《上海市數據條例》《貴州省政府數據共享開放條例》《四川省數據條例》等一系列規范政府數據開放的地方性法規。此外,地方各級政府還配套建立了一系列促進政府數據開放的基礎設施。據相關數據顯示,截至2021年4月底,我國已有174個省級和城市的地方政府上線了數據開放平臺,與2020年下半年相比,新增32個地方平臺。全國地級及以上政府數據開放平臺的數量從2017年的20個增長到2021年上半年的174個[14]。需要特別指出的是,政府數據開放與政府信息公開雖然具有文義結構的相似性,但政府數據開放卻不同于政府信息公開。通常來說,政府信息公開遵循的是民主政治邏輯,政府信息公開的目的主要是保障公民的知情權,進而提高政府工作的透明度,促進各級政府依法行政。與之相反,因為數據中蘊含著海量的經濟價值與社會治理價值,且數據作為生產要素已由國家政策予以確定,所以政府數據開放遵循的是要素供給邏輯,其主要目的則是為數據價值發揮進行充分的要素供給[15]。此外,如果從數據開放(信息公開)的方式上來看,政府數據開放也不同于政府信息公開,政府數據開放多是由各級政府主動開放,而政府信息公開,則主要是“依申請”公開[16]。

二、數字法治政府建設中“數治”對“法治”的挑戰

(一)業務辦理型“數治”中“數治”對“法治”的挑戰

業務辦理型“數治”雖然是政府業務辦理的“平臺化”轉型,但該種轉型卻并非是“業務線下辦理”與“業務線上辦理”的簡單轉換,其同樣應滿足服務型政府理念的要求。從服務型政府的內涵要求上來看,各級政府所負有的該種法定服務職能要求其在業務辦理型“數治”中必須適格地為人民群眾提供業務辦理服務。但實踐中,業務辦理型“數治”卻存在著一系列制約提高政府服務水平的障礙,如業務線上辦理的流程不通。

業務線上辦理的流程不通可分為兩個方面,即跨部門的業務線上辦理的流程不通、是同一部門內部的業務線上辦理的流程不通。首先,關于“跨部門的業務線上辦理的流程不通”。因為該種情形涉及不同的政府部門,所以該種業務的線上辦理必然需要不同政府部門間的有機協助。但實踐中,不同部門之間并非都開通了業務在線辦理服務,如某一業務的辦理涉及多個政府部門,但該業務在一個政府部門可通過線上辦理,而在另一個部門卻只能通過線下辦理?；蛘呒词共煌块T之間都已開通了業務線上辦理服務,但兩部門之間并非已實現業務線上辦理服務的有機銜接,不同政府部門間的業務線上辦理系統可能并未聯通或者不同政府部門間的業務線上辦理系統雖已聯通,但不同政府部門間的相關電子材料卻不能相互認可。

其次,關于“同一政府部門內部的業務線上辦理的流程不通”。因為該種情形僅涉及政府部門內部的業務線上辦理服務,所以此時僅需考慮相關政府部門是否已在實質意義上實現了線下業務的線上辦理或者線上業務辦理服務的辦理時間、端口設置、系統操作難易程度等是否科學。實踐中,很多所謂的“業務線上辦理”雖然是“名”為“業務線上辦理”,但相關業務線上辦理系統實質上僅僅是為群眾提供線上咨詢以及預約,而真正的業務辦理則仍需群眾到現場窗口辦理。即使相關業務可通過線上辦理,但業務在線辦理的時間較長,辦理在線業務的操作系統較為繁雜,業務辦理所需提交的材料也較為繁多。此外,對于業務辦理未成功的事項,業務在線辦理平臺并不能給出相應的解釋說明。有媒體報道指出,近年來,各地雖然大力推動政務服務向移動端延伸,但政務服務應用的端口太多,讓人無所適從;業務在線辦理的操作系統也不穩定,操作易出錯,極易出現速度慢、重復注冊等一系列問題。此外,業務在線辦理效率低下,以及對于未成功辦理的事項并不會給出解釋說明等[17]。

(二)行政決策型“數治”中“數治”對“法治”的挑戰

從應然層面上來看,行政決策型“數治”遵循的是技術邏輯,能有效確保決策結果的公平、正義。但從實然層面上看,因為行政自動決策算法存在算法黑箱、算法歧視,所以該種自動決策方式也可能會對依法行政原則、正當程序原則帶來一系列挑戰。

1.行政決策型“數治”對依法行政原則帶來的挑戰

從行政自動化決策的分類上來看,各級政府的行政自動化決策實質可分為兩種,即基于規則的行政自動化決策、基于機器學習的行政自動化決策。實踐中,雖然行政決策型“數治”遵循的是技術邏輯,但無論是“基于規則的行政自動化決策”,還是“基于機器學習的行政自動化決策”都可能會對依法行政原則帶來挑戰。

首先,關于“基于規則的行政自動化決策”對依法行政原則的挑戰。所謂“基于規則的行政自動化決策”,是指編程人員事先會在行政自動化決策程序中寫入行政機關事前制定的決策規則,而行政決策系統則會根據輸入的條件自動匹配出相應的決策結果。如我們所普遍知悉的交通違章自動處罰系統。因此,“基于規則的行政自動決策”事實上是一種具有自動性的決策系統。在“基于規則的行政自動化決策”中,如果行政機關事先擬定的決策規則不違反依法行政原則,則行政決策的結果必然也不會違反依法行政原則。這是因為,從根本上來看,“基于規則的行政決策”實質上遵循的是“三段論”判斷邏輯,即行政機關事先制定的決策規則構成大前提,而在自動決策系統中輸入的具體條件則構成小前提,如果大前提不違反依法行政原則,則最后的結果必然也不會違反依法行政原則。但值得注意的是,“基于規則的行政自動決策”不僅具有自動性,其同樣還存在所有算法都具有的“算法黑箱”。在具體的行政自動化決策中,行政決策主體基于何種決策規則進行自動決策,被決策主體通常并不當然知悉,即使該種決策規則本身是不合理的或者違法的。此外,“基于規則的行政自動化決策”實質上也僅僅是一種忽略語義歧義以保證結論正確性的“合理性”規則。因此,當編程人員運用符號學知識將事前制定的決策規則編寫入計算機程序時,其將不可避免地會出現語法、語義、語境的對應性偏差,而該種偏差也可能導致決策結果與依法行政原則的背離。

其次,關于“基于機器學習的行政自動化決策”對依法行政原則的挑戰。區別于“基于規則的行政自動化決策”,“基于機器學習的行政自動化決策”是一種擁有自主學習能力的決策系統,該系統使用的多是描述優化參數或預期目標的算法,其基于對海量數據的深度學習,自主生成決策結果。例如:德國基于“最佳覓食理論”開發了AI犯罪預防系統,該系統可通過認識過去犯罪數據中的模式與相關性,預測可能發生犯罪事件的時間和地點,并將資源部署到可能發生犯罪事件的地區[18]。2014年4月18日,北京懷柔警方也投入使用了“犯罪數據分析和趨勢預測系統”,該系統同樣可根據自動決策結果加強對重點地區的警力投入以及巡邏防范工作[19]。因此,“基于機器學習的行政自動化決策”不僅具有自動性,而且具有自主性[20]。同時,在“基于機器學習的行政決策”中,因為具體的決策規則是由計算機基于對海量數據的深度學習而自主生成的,所以即使是算法設計者也無法解釋行政自動化決策的具體決策規則。因此,“基于機器學習的行政自動化決策”的決策規則往往具有不可解釋性。此外,基于機器學習的行政自動化決策依賴于對海量數據的深度學習,但是,當選取的數據不準確或者分布不科學時,行政自動化決策的結果便會出現歧視。例如:澳大利亞自動化決策和社會卓越中心研究委員會的丹·亨特教授便指出,“數據驅動機器學習”的發展意味著用于“訓練”自動化系統的數據已經變得比算法本身更重要。如果使用的數據在某種程度上是歧視性的,那么自動化系統將更有可能做出歧視性的決定。同樣的發展也使得自動化系統更難以“解釋”它們所做的決定,從行政法的角度來看,這是一個重大問題[21]。綜上可知,“基于機器學習的行政自動化決策”意味著行政決策的主體事實上已經由“人工決策”變成了“機器決策”。行政決策的規則呈現出不可解釋性,其規則將可能會出現偏見。

傳統以來,我們通常言及的依法行政,是指行政權力來源于法律的授權,行政權力的行使必須是在法律規范的框架內開展且應對行政相對人進行平等適用,否則便構成違法。但“基于機器學習的行政自動化決策”所顯示出的不可解釋性以及可能出現的算法偏見,都將會對依法行政帶來嚴峻的挑戰。隨著行政自動化決策的廣泛應用,行政執法人員可能會習慣性地對行政自動決策系統預警的區域開展重點執法,而降低對非預警區域的執法頻次?；蛘咝姓C關可能過度依賴于行政自動化決策結果,即使該種結果可能是由存在算法偏見的自動化決策系統得出,這可能構成對依法行政原則的損害。

2.行政決策型“數治”對正當程序原則帶來的挑戰

行政正當程序是保障公眾合法權益,倒逼各級政府依法行政、科學行政的重要舉措。實踐中,行政決策型“數治”主要會對行政正當程序中的“公眾參與”以及“說明理由”兩個方面帶來挑戰。

首先,行政決策型“數治”將會對行政正當程序中的“公眾參與”帶來挑戰。通常來說,政府只有充分聽取公眾的意見,才能確保相關立法和決策的科學性與合理性。而關于“公眾參與”,《中華人民共和國憲法》第2條已明確規定,“人民依照法律規定,通過各種途徑和形式,管理國家事務,管理經濟和文化事業,管理社會事務”。因此,在行政立法和決策過程中,政府應允許公眾就立法和決策所涉及的與利益相關或者涉及公共利益的重大問題,表達意見、發表評論、闡述利益訴求[22]2。但是,在行政自動化決策中,一方面,當行政自動化決策系統處于開發階段時,因為行政自動決策系統通常是由行政機關委托私營公司進行開發,而私營公司處于技術壟斷地位[23],所以公眾根本無法知悉行政自動決策算法是如何編寫的,或者根本無法參與行政自動決策算法的論證;另一方面,當行政自動化決策系統處于運行階段時,因為行政決策的做出完全是由行政決策系統自動進行,且該種系統的運轉具有極速性,所以當自動決策算法做出對行政相對人不利的決策時,行政相對人更是無法進行申訴、申辯。例如:行政機關利用行政決策系統進行非現場監管或者非現場執法時,行政執法者若發現違法事實,其首先進行的理應是聽取違法行為人的陳述、申辯,但現在的行政自動決策系統存在忽略陳述、申辯環節而直接給出決策結果的可能。

其次,行政決策型“數治”將會對行政正當程序中的“說明理由”帶來挑戰。在傳統行政決策中,當行政機關做出不利于行政相對人的決定時,其通常會向行政相對人明確說明行政決定所依據的法律規范、相關事實以及如何基于法律規范和相關事實做出的決策結果。但是,在行政自動化決策中,尤其是“基于機器學習的行政自動化決策”中,因為此時行政決策的決策規則是由計算機通過機器學習自主生成,所有行政主體事實上并不能清楚地說明決策結果所依據的判斷規則。例如:澳大利亞的“收入資助金系統”可通過算法自動決策來確定受資助的人群[24]。同時,因為行政自動化決策也存在算法黑箱,所以行政機關是如何基于自動決策算法所生成的決策規則推導出的決策結果,無論是行政機關還是行政相對人其實都是無法知悉的。恰如有學者所言,算法自動化決策只能是知其然,卻不能知其所以然[25]。

(三)數據開放型“數治”中“數治”對“法治”的挑戰

就整體而言,數據開放型“數治”對“法治”的挑戰主要包括以下兩個方面:其一、各級政府的數據開放規范缺乏上位法統攝;其二、政府數據的不當開放可能對國家安全利益、個人信息權益造成損害。

1.各級政府的數據開放規范缺乏上位法統攝

目前,針對政府數據開放,國家層面已出臺了一系列政策性文件,例如:2015年8月,國務院印發的《促進大數據發展行動綱要的通知》,2021年12月,中央網絡安全和信息化委員會印發的《“十四五”國家信息化規劃》等?；谡咧敢?我國各級地方政府也先后出臺了一系列地方性法規,例如:2021年9月,貴州省出臺《貴州省政府數據共享開放條例》;2021年7月,深圳市出臺《深圳經濟特區數據條例》;2021年11月,上海市出臺《上海市數據條例》等。此外,據相關數據顯示,2021年度我國各省份出臺的省級政府開放數據相關政策已達到135項,同比去年增長了29%[26]。但是,通過對上述規范政府數據開放的文本分析可知,我國規范政府數據開放的相關文本事實上可分為兩種,即中央的政策性文件和各級政府的地方性法規。顯然,我國針對數據開放的法律文本僅僅只有各級政府出臺的地方性法規,并沒有統一的上位法統攝。因此,如何實現各級政府數據開放的體系化、規范化、統一化便是一個亟待解決的問題。

2.政府數據的不當開放可能會對國家安全利益、個人信息權益造成損害

從政府數據的類型上來看,我國各級政府開放的數據主要分為三種:一是國家基礎信息大數據或者公共資源大數據,如資源數據、氣候數據等自然數據;二是包含個人信息的政府數據,如包含身份證號碼、電話號碼、家庭住址等個人信息的原始數據;三是經過算法處理的政府數據,如某一地區總體的工業指數、消費指數等衍生數據。實踐中,當各級政府在對相關政府數據進行開放時,該種開放行為同樣會對“國家安全利益”或者“數據主體的個人信息權益”造成損害。一是,政府數據的不當開放可能會對信息主體的個人信息權益造成損害。如2020年5月,江西省樂安縣農業農村局在樂安縣人民政府官方網站公開的相關數據便含有未經去標識化處理的農戶個人信息[27]。二是,政府數據的不當開放可能會對國家安全利益造成損害。從形式上來看,政府數據的不當開放似乎僅僅會對數據主體的個人信息權益造成侵害。但是,當不當開放的政府數據大量匯聚時,其便可能會對國家的安全利益構成威脅。

三、數字法治政府建設中“數治”與“法治”的協調

數字法治政府建設中,當各級政府通過“數治”進行業務辦理時,各級政府不僅應適格地履行服務職能,還要對保存的數據適格地履行安全保障義務;當各級政府通過“數治”進行行政決策時“數治”的具體規則應遵循依法行政原則,實踐應遵循程序正當原則;當各級政府通過“數治”進行數據開放時,國家不僅應制定統一的數據開放規范,同時各級政府也應綜合考慮多利益相關方,確保數據開放的科學性、合理性。

(一)業務辦理型“數治”與“法治”的協調

從政府的角色定位上來看,各級政府是社會事務的管理者,同樣也是公眾的服務者,其負有為公眾服務的法定義務。因此,各級政府在業務辦理過程中應遵循公民本位理念,以為人民服務為宗旨,適格地履行法定的服務職能,建設人民滿意的服務型政府。

1.暢通線上業務辦理渠道

整體性政府理論認為,“政府在進行公共事務治理時應對政府內部各部門的機構與功能進行整合,從而在水平和垂直方向上實現協同思考和行動”[28]?；谡w性政府理論可知,各級政府以及各級政府的不同部門之間雖然職能不盡相同,但其實質上都是國家行政系統的有機組成部分。因此,各級政府部門在進行線上業務辦理時應摒棄傳統的部門化思維,積極推進不同政府部門之間線上業務辦理系統的互聯互通。首先,各級政府部門應加強業務線上辦理的基礎設施建設。隨著信息科學技術的廣泛應用,業務線上辦理可有效減少群眾業務辦理的中間環節,提高業務辦理效率。因此,各級政府部門應轉變服務方式,積極推進業務線上辦理系統的開發建設。但需要指出的是,目前,我國仍有很多不會使用業務在線辦理系統的人群,為了有效彌補數字鴻溝,各級政府仍應對該類人群預留業務線下辦理渠道,以保障其業務辦理需求。其次,各級具有業務關聯性的政府部門應強化業務在線辦理系統的互聯互通。傳統以來,對于關涉不同部門的業務辦理,即使現在已經實施“一窗受理”,但對于較為復雜的業務辦理,公眾通常仍需要前往不同的部門。如果將不同政府部門間具有業務關聯性的業務在線辦理系統進行有序連接,則不僅可提高效率,同時也可避免公眾業務辦理材料的重復提交,將極大地提高政府的服務水平。再者,公眾通過業務在線辦理系統進行業務辦理時,行政機關應嚴格遵循“一次性告知”原則。通常來說,業務在線辦理僅是各級政府業務辦理的平臺化轉型,行政機關業務線下辦理時所應遵循的“一次性告知”要求同樣應適用于業務線上辦理。因此,當公眾進行業務線上辦理時,行政機關也應將所要辦理事項的依據、程序、所需有關材料以及不予辦理理由等事項一次性告知當事人。最后,各級政府應對業務在線辦理設定一定的業務辦理時限。從應然層面上看,公眾通過業務辦理系統進行業務辦理的確可縮短業務辦理時限。但是,從實然層面上看,因為業務在線辦理完全是由業務辦理人員在線進行,所以公眾并不知悉其是否在高效地處理相關業務。因此,各級政府應對每次業務辦理設定一定的辦理時限,此可有效避免相關工作人員的業務辦理不作為。

2.建立常態化的數據安全防范機制

各級政府的業務在線辦理平臺雖然可為公眾提供便捷的業務辦理服務,但是,各級政府通過業務在線辦理系統也控制著海量數據主體的個人數據。而風險社會下,來自技術的風險也正在以一種不可控的、隱蔽的方式威脅著政府數據的安全。依據誰占有、保管個人數據,誰就應該對個人數據給予保護的一般邏輯,各級政府應增強風險防范意識并采取必要措施以確保政府數據的安全[29]。首先,各級政府應建立常態化的風險預警機制。數字時代,各級政府所遭受的數據安全風險通常是來自系統外部,且該種侵害多具有技術含量高、危害面廣、形式新穎等特點。因此,當其他政府部門的相關數據受到攻擊時,各級政府均應有針對性地做好相應的風險預防準備,及時防范數據安全事故的大規模發生。其次,各級政府應對業務在線辦理系統建立常態化的檢查、升級機制。雖然政府數據安全風險主要來自系統外部,但是來自系統本身的風險也有可能對政府的數據安全造成損害。因此,各級政府應定期對政府數據的安全狀況進行檢查,及時消除風險,升級系統。最后,各級政府應加強業務培訓,制定規范化的業務辦理流程、應急處置方案,并對最新出現的威脅政府數據安全的風險進行普及宣傳,不斷提高業務辦理人員的風險防范意識以及應急處置能力。

(二)行政決策型“數治”與“法治”的協調

行政決策型“數治”作為一種新型的行政決策方式,各級政府應確保行政自動化決策的具體規則符合依法行政原則,同時也確保行政自動化決策的具體實踐應遵循程序正當原則。

1.行政自動化決策的具體規則應遵循依法行政原則

如前所述,行政自動化決策可分為“基于規則的行政自動化決策”和“基于機器學習的自動化決策”。首先,當各級政府運用“基于規則的行政自動化決策”進行行政決策時,因為該種決策方式事實上是可以解釋的,所以各級行政機關應首先確保事先制定的規則符合依法行政原則。其次,當各級政府運用“基于機器學習的行政自動化決策”進行行政決策時,因為該種情形下的行政自動化決策實質上是不可解釋的,所以此時行政機關應確保該種情形下的行政決策規則是基于足夠多的、分布均勻的數據樣本產生,此可有效避免可能出現的算法歧視。最后,因為行政自動決策系統的適用對象具有廣泛性,而此也意味著行政自動決策算法的小錯誤可能產生巨大的危害結果。因此,為了防止“決策規則”轉化為“決策算法”時可能出現的語意偏差,行政機關在運用該種行政自動化決策系統前,其仍應通過不同的數據樣本對行政自動決策系統進行測試,并及時對相應的錯誤進行校正,以確保行政自動化決策符合依法行政原則。此外,需要指出的是,行政自動化決策系統作為一種技術設計,在實踐中,其不僅有被篡改的可能,還有異化的風險。因此,行政機關應不定期對自動化決策系統開展漏洞檢測或者對自動決策算法進行算法評估,以確保行政自動決策系統的公平、正義。

2.行政自動化決策的具體實踐遵循程序正當原則

基于一般的思維邏輯可知,因為行政自動化決策存在算法黑箱,所以只有充分保障行政相對人的程序性權利,才能使行政機關的算法權力得到有效限制。首先,行政自動化決策應確?！肮妳⑴c”。這就要求,一方面,行政機關在運用行政自動化決策算法做出具體決策前應向公眾明確告知行政自動化決策所遵循的決策規則(如果是“基于規則的行政自動化決策”),或者向公眾明確披露行政自動化決策所深度學習的數據樣本(如果是“基于機器學習的行政自動化決策”),而公眾則可以對行政決策規則或者行政機關所選取的數據樣本提出相應的意見或者參與到對行政自動化決策算法的影響評估;另一方面,當行政機關通過行政自動化決策做出不利于行政相對人的決策時,行政機關應當在自動決策結果做出前明確告知行政相對人所享有的權利,例如:聽取行政相對人的陳述、申辯或者舉行聽證等。其次,各級政府應對行政自動化決策的決策結果明確說明理由。從整體上來看,行政自動決策結果的做出依舊是基于事實、依據以及因果聯系三重要素。因此,各級政府運用行政自動決策算法做出相應決策結果時,行政機關應向行政相對人說明相關事實、相關依據,并明確告知事實與結果之間的因果聯系。此處需要指出的是,因為“基于機器學習的行政自動化決策”具有不可解釋性,且該類算法所得出的相關決策結果多是一種預測性決策,所以行政機關通常并不能對該類行政自動化決策的結果向行政相對人說明理由。因此,當各級政府通過“基于機器學習的行政自動化決策”做相關決策時,該類算法所得到的結果并不應直接作為最終行政決策的依據,其僅能作為發現可能存在相關違法行為的輔助性工具。

(三)數據開放型“數治”與“法治”的協調

從實然層面上看,政府數據開放的目標是實現政府數據價值的發揮與相關主體之數據權益保護的平衡。因此,各級政府的數據開放行為既要保持規范化、統一化,同時也要考慮利益相關方,確保相關主體的數據權益可以得到有效維護。

1.制定統一的政府數據開放條例,確保數據開放行為的規范化、統一化

本質而言,政府數據開放的量應該與價值生成的量成正比,即政府數據開放的數據量越多,開放數據的集聚性越強、種類越豐富,則政府數據可發揮的價值也就越大。因此,政府數據的價值發揮依賴于不同政府部門的相關數據。各級政府只有保持政府數據開放的及時性、規范性、協調性、統一性以及獲取的便捷性,才能有效發揮政府數據的價值。例如:僅僅依靠單一類型的政府數據并不容易判斷出可能存在的經濟增長點,但是通過對各層級相關政府部門海量數據的分析,卻可實現對經濟增長信息的準確獲取。目前,我國正在積極推進政府數據開放,且各級政府已分別制定了豐富的政府數據開放規范。因此,從政府數據開放條例制定的實踐支撐上來看,各級政府的相關規范性文件恰可為政府數據開放條例的制定提供有益的參考[30]。同時,從政府數據開放條例的內容設計上來看,政府數據開放條例可在既有規范的基礎上,剔除其中不科學的、落后的條款,并在整體上就數據開放的原則、內容、方式、格式等內容做出統一的規定[31]。最后,從應然的法秩序上來看,政府數據開放條例不同于各級地方政府的數據開放規范。前者應屬于上位法,而后者則屬于下位法。需要指出的是,后者雖然不能抵觸前者,但后者卻可在前者的規范框架內,結合自身的實際情況,做出細化或補充性規定。

2.明確政府數據開放類型,體系化構建個人信息保護路徑

因為政府數據中通常包含著海量的個人信息,所以政府數據開放同樣可能會對信息主體的合法權益造成損害?；谀康恼撘暯堑臋z視可知,政府數據開放可分為兩種,一種是“基于數據之經濟價值發揮”的政府數據開放;另一種是“基于數據之社會治理價值發揮”的政府數據開放。因此,政府數據開放中個人信息的保護路徑需基于不同類型的政府數據開放行為體系化展開。具體而言,首先,當各級政府“基于數據之經濟價值發揮”進行數據開放時,若各級政府未取得信息主體的“同意”,則各級政府的數據開放行為應嚴格遵循匿名化處理原則;即使各級政府已取得信息主體的“同意”,各級政府的數據開放行為也應嚴格遵循必要原則。其次,當各級政府“基于數據之社會治理價值發揮”進行數據開放時,因為該種情形涉及公益目的,所以各級政府通常無需取得數據主體的同意便可對相關數據予以開放。但是,需要指出的是,該種情形下的政府數據開放行為也并非是任意的,其應受到比例原則的限制。

3.積極推進政府首席官制度建設,確保國家安全利益得到有效維護

政府數據開放不僅關涉數據主體的個人信息權益,還涉及國家的安全利益維護,而政府首席數據官具有數據安全的保護職責,其可有效保護國家的安全利益。因此,我國應加快推進政府首席數據官制度的建設。首先,關于政府首席數據官的選任。因為各級政府的數據安全維護需要專業性的知識,所以政府首席數據官的選任應是以知識導向型為主。其次,關于政府首席數據官的設置。因為政府數據開放具有層級的廣泛性,且2023年我國已新設立國家數據局,所以無論是從數據安全保護所需的角度上來看,還是從職位設置的協調上來看,我國各級政府部門都應設置相應的政府首席數據官。再次,關于政府首席數據官的職責。政府首席數據官作為政府數據開放的直接責任人,其不僅對政府數據負有嚴格的安全管理職責,同時,對政府數據開放負有統籌、實施以及開放后的風險評估等方面的職責。最后,關于政府首席數據官的評價機制。因為政府首席數據官所從事的工作具有專業性,所以政府首席數據的評價機制也應有內外雙重評價機制,其中內部評價機制應以行政機關為主導,而外部評價機制則應由專業的第三方機構為主[32]。

四、結語

數字法治政府建設中“數治”對“法治”的挑戰是多方面的,整體而言,主要集中在“業務辦理”“行政自動化決策”以及“政府數據開放”三個方面。首先,業務辦理型“數治”雖然是政府業務辦理的“平臺化”轉型,但該種轉型并非是“業務線下辦理”與“業務線上辦理”的簡單轉換,其同樣應滿足服務型政府理念的要求。實踐中,業務辦理型“數治”存在著制約政府服務水平提高的障礙,即業務線上辦理的流程不通。其次,從應然層面上來看,因為行政決策型“數治”遵循的是技術邏輯,所以其似乎當然可有效確保決策結果的公平、正義。但是,從實然層面上看,因為行政自動化決策算法具有不可解釋性,且存在算法黑箱、算法歧視,所以該種自動決策方式也可能會對依法行政原則、正當程序原則帶來一系列挑戰。最后,各級政府出臺的一系列規范政府數據開放的地方性法規、建設的一系列政府數據開放平臺,確實有利于政府數據開放的實施。但是,政府數據開放卻可能存在上位法依據欠缺,相關主體的數據權益不當損害等風險。

從政府“數治”與“法治”的關系上來看,數字法治政府建設中,“數治”實質上發揮的是“工具價值”,而“法治”則發揮的是“約束功能”。換言之,數字法治政府建設中政府“數治”的具體實踐是在法治的軌道上進行。首先,從政府的角色定位上來看,各級政府不僅是社會事務的管理者,也是公眾的服務者,負有為公眾服務的法定義務。因此,各級政府在業務辦理過程中應遵循公民本位理念,以為人民服務為宗旨,適格地履行政府職能,建設人民滿意的服務型政府。具體而言,各級政府應暢通線上業務辦理渠道、建立常態化的數據安全防范機制、加強業務辦理人員的業務培訓,制定規范化的業務辦理流程、應急處置方案,不斷提高業務辦理人員的風險防范意識以及應急處置能力。其次,行政決策型“數治”作為一種新型的行政決策方式,各級政府不僅要確保行政自動化決策的具體規則符合依法行政原則,同時確保行政自動化決策的具體實踐應遵循程序正當原則。最后,政府數據開放不僅有利于數字經濟的發展,而且關涉數據主體的個人信息權益以及國家的安全利益。因此,各級政府的數據開放行為既要保持規范化、統一化,同時也要確?？紤]多利益相關方,確保數據開放的科學性、合理性。具體而言,中央層面制定統一的政府數據開放條例、明確政府數據開放類型;體系化構建個人信息保護路徑、積極推進政府首席數據官制度建設,確保國家安全利益得到有效維護。