行政处罚自动化裁量下何以实现个案正义

行政处罚自动化裁量下何以实现个案正义

孙小琼

北方民族大学法学院 宁夏银川 750021

提要：在当前大数据的背景之下，行政处罚也需要跟上大数据的潮流，充分利用数据的优势。与此同时，以人为中心的行政处罚转而以“机器”为中心的行政处罚如何实现个案正义是颇受关注的问题，这也是自动化带来的法律风险之一，通过对自动化行政处罚裁量的特征分析，通过对三种自动化裁量模式的介绍，最后得出辅助模式才是有效防止自动化消解个案正义的最佳途径。

关键词：行政处罚，自动化，个案正义

所谓行政裁量自动化，即以大数据、人工智能等新一代数字技术为支撑，按照一定的算法程序，以半自动化或者全自动化的形式作出行政处罚决定。与以往的模式不同的是，行政处罚裁量自动化以“机器”为载体，并依靠算法程序进行裁量，达到人机协同深度融合。就行政裁量而言，目前裁量数字化主要适用于行政处罚、行政审批、行政评级以及行政给等领域。

一、行政处罚的发现系统

行政处罚的发现系统是整个行政处罚得以自动化的关键环节，目前也是被普遍应用的处罚模式，毕竟发现体统节省了大量人力物力财力，使得行政处罚的发现更加客观与高效，发现系统的发展与完善同事业推动着行政处罚的作出更为合法。

（一）发现体统提高行政执法效率

由自动化系统代替人力执法是自动化行政的关键，而这一转变过程直接通向更高效、更有效的数字化国家，这是当前学界对自动化行政的基本判断，这一判断同样适用于行政处罚。发现系统的全方位、全天候和动态促进了行政处罚效率的提高。

发现系统使得扩宽了行政机关的处罚空间，随处可见的传感器、先进的电脑分析和机器人技术，以及被广泛使用的网络技术，已经使传感系统能够与执法算法及惩罚反馈循环结合起来。相较于由一线交通民警形成的“点状”违法行为发现体系，电子警察形成的发现系统使“网状”的，可以遍及各个城乡、街道的重点路口。根据南京市交管部门公布的数据，道路交通违法行为的方位卫发现在实质上拓展了处罚空间。

发现系统的全天候延续了执法时间。“在宵禁之后（事后执法）对违法者拍照并开罚单，而不用向现场派遣警察”。纵然传统人力执法可通过24小时执勤实现全天候执法，但其建立在大量民警超强度劳动、超负荷工作常的基础之上。实时性、全天候的人力执法无法持之以恒，往往是阶段性的、运动式的。相较而言，电子警察可在任何时间“看”“读”“听”，真正实现了可持续性的全天候，大大延续了执法时间。

全方位、全天候以及动态性发现系统的引入使得行政处罚不可避免地变得高效，随之而来地是行政处概率的提升。有过必查是《行政处罚法》（2021年）第51条和第54条地应有之义，这意味着行政违法行为一旦被发现即应当被调查且存处罚的可能能。自动化行政处罚系统在一定范围内代替行政执法人员发现违法行为，由此影响行政处罚的效率。当某一违法行为发生时，若人工执法投入不变，发现系统增加了总体投入力量，使得用查处出该行为的平均执法力量（人工执法力量与自动化执法力量的总和）提升，该行为被处罚的概率将随之提高；若自动化违法行为发现系统完全取代执法人员，且自动化违法发现系统能够实现乃至超越现有执法覆盖范围，由于执法时间储蓄全天候，用于查处违法行为的平均执法力量亦会提升，该行为被处罚的概率亦随之提高。

（二）发现系统与行政处罚自动化的衔接

行政处罚自动化的最重要的环节既如何实现发现系统与处罚的正确衔接，这一环节关涉到行政处罚做出的合理性与合法性等问题，也是最容易出现法律风险的一个环节。下文将会介绍三种自动化裁量模式，即辅助模式、既定模式以及学习模式，这三种模式是实现发现系统与处罚有效衔接的具体模式。

二、行政处罚自动化模式

行政处罚是最早引入自动化裁量的领域，早在2016年，巴中市在全国率先研发使用公安行政处罚数字裁量系统为标志，各个领域的行政处罚执法自动化裁量系统不断涌现。[1]2017年，南京市推出行政案件自动量罚系统，打造“掌上公安局”，规范自由裁量权，实现“同城同事同罚”。[2]2018年。亳州市成功开发出“城管电子执法系统”，实现全市城管执法全覆盖。[3]2019年，生态环境部印发《关于进一步规范适用环境行政处罚自由裁量权的指导意见》（环执法〔2019〕42号），强调有条件的生态环境部门可以充分运用信息化手段，开发和运用电子化的自由裁量系统。2021年，国家税务总局辽宁省税务局将部分税务行政处罚裁量基准内嵌于金税三期税收管理系统，对申报、发票、登记等日常征管类处罚自动计算出处罚结果。[4]

行政处罚自动化共分为辅助模式、学习模式以及既定模式，下文将会对这三种模式进行详细阐述。

（一）辅助模式

    辅助模式即机器仅需要依照相应步骤进行逐步计算，协助执法人员加减量化处理结果，但是机器并不会独立完成裁量。2014年，南京市建邺分局被南京市公安局确定为推行辅助系统的试点之一，最初试点用于处理卖淫嫖娼、赌博、盗窃、故意伤害、殴打他人等五类案件。2015年，针对数量日益上升的治安处罚和消防行政处罚案件，南京市公安局将吸毒、扰乱公共秩序、寻衅滋事、侮辱诽谤以及旅馆未按规定登记旅客信息等五类行为纳入辅助系统。

[5]该辅助系统的量罚规则以《治安管理处罚法》（总则）、《公安机关办理行政案件程序规定》和省厅关于部分治安案件的裁量指导意见为依据，设定事实情节，涵括从轻、减轻、从重和情节较重、情节严重、治安拘留不予执行；以量刑规范化做法为参考，将自由罚和财产罚以中间值为基准，等额划分不同层次与违法事实、情节相对应。处罚结果由辅助系统依据裁量规则自动生成，即民警依据案情选择不同情节、警务平台执法办案子系统后台自动加减换算，最终得出应当处罚的结果。

    相比而言，辅助系统首先通过对行政违法人员的情节予以划分认定，得出处罚结果后，再由处罚决定机关进一步审核，在这一环节中还应当考虑的是不同行为人各自的特殊情况，通过结合具体的特殊情况才能够使得个案正义得以实现，从而彰显实质正义的法治追求。当行政机关基于个案特殊情况的考虑，根据立法授权的旨意，可以脱离行政裁量基准而做出不同于该裁量基准的行政决定，但要求“个案特殊情况”具有不同于该裁量基准的其他正当理由，且做出决定者还应当负有说明理由的义务。辅助系统形成的最终结果是行政机关作出行政决定的参考，还系统也并不会与“以人为中心”的裁量模式相冲突，是本文支持的处罚模式。

（二）学习模式

机器学习模式不仅可以完成效果裁量，还可以不断完善，充实裁量规则，以寻求最优的裁量结果，学习模式最终得益于人工智能的完善与发展，但是其中也存在着较大的法律风险。最大的问题在于裁量规则的充实，并且需要明确自动化裁量的使用边界，如果人工智能不断优化，人们过于依赖机器裁量，“以人为中心”是否还有立足之地，算法可以在次要问题上居于主导地位，但是人类则必须在首要问题上维持自己的权威。

南京市正在努力打造裁量基准大数据和处罚案件大数据， 这将为训练机器学习算法提供数据养料。

（三）执行既定模式

在执行既定规则模式下，机器具备执行既定裁量规则、独立完成效果裁量的能力。执法人员仅需将案件事实录入系统，由系统进行效果裁量并输出具体的裁量结果。在这种模式下，机器可以完全独立与执法人员作出行政处罚的决定，但是这种模式将面临个案正义如何实现的法律风险。该种模式往往从后果主义出发，注重决策的绩效正当性，而将效率和便利凌驾于个人权利之上；另一方面，该类系统会将人的决策权假手与自动化决策系统之中，人沦为了人工智能的客体，从而动摇了以人为中心的社会制度。

既定模式使得算法代替人的决策，尤其是代替人进行裁量，除了可能颠覆裁量规则、影响互动参与之外，其更令人担忧的后果是以机器的思维来代替人的智慧和情感，纵使通过深入学习，人工智能系统可以在瞬时达到甚至超越人若干年的积累，然而唯独人的感情抑或是同理心非机器所能完全感知，而这往往是决定个案正义与否的关键。例如，超速前往医院的待产孕妇可能会被裁量型替代系统开具罚单，人力执法过程中这一行为可因紧急避险而阻却违法。因此，人工智能算法替代人类的而决策将会消解个别正义。

三、辅助模式下的个案正义

戴维斯认为证成裁量正义的理由通常是个别化正义的需要，法律授予行政机关行政裁量权的根本目的在于实现行政执法的个案正义。代码规则将裁量过程沿革羁束化 固然可以提高裁量结果的一致性，然而，这也可能造成特定个案受到侵蚀。法官需要的智慧和智能，第一要务还是辅助和服务法官办案，而不是替代司法裁决、淘汰办案法官。[6]在使用人工智能进行裁判辅助时，也应当时刻警惕技术的局限性和对技术的过度依赖，避免所谓的“机械化”量刑，而应当准确把握量刑规律，通过科技化实现量刑的科学化。[7]

（一）处罚裁量的正义标准

现代公共行政的生命在于裁量，行政法的中心任务在于通过法治实现行政裁量的有效治理。对于裁量的治理，涉及立法、行政、司法等多重领域，大体包括实体与程序两条路径。实体路径主张通过原则、规则与基准的建构取消不必要的裁量、约束必要的裁量，程序路径倡导裁量过程的广泛参与、说明理由、互动沟通与协商。多数学者主张实体与程序双重路径治理，两者不可偏废。实体层面既应注重处罚考虑因素的周全，也应注重指南、手册和裁量基准等裁量规则的建构，抑或说应当通过裁量规则囊括处罚考虑因素。程序层面要重视相对人及相关人的参与、行政机关与参与人的互动（包括说明理由和协商）。

《国务院办公厅关于全面推行行政执法公示制度执法全过程记录制度重大执法决定法制审核制度的指导意见》中指出，“要推动行政执法裁量的辅助系统，规范行政自由裁量权，确保执法尺度统一”。实践中，辅助系统取得良好效果，被认为“裁减了民警自由裁量的空间，通过电脑判分，有效遏制了区别悬殊的判罚，充分体现了公平公正”，并一度实现行政案件自动量罚无一复议。通过借助机器来得出客观的结果基础之上，再由决定机关结合相对人的具体情况最终的出处罚结果符合了尸体层面与程序层面对于正义的要求，可见辅助系统是未来处罚裁量自动化的重要趋势。

（二）辅助系统是自动化裁量的充分利用

积极利用辅助性特征的裁量自动系统，首先是由行政裁量的型构功能决定的。行政较司法更具灵活性和多样性，行政法中的核心范畴———具体行政行为的蓝本虽然是法院的裁判通过目的性创设出的具体行政行为虽然也同法院判决一样受法律约束，但比起司法，法律赋予了行政活动在适法时更多的型构空间，即行政比起司法更为能动。

参考文献：

 [1]参见《四川日报》2016年7月10日第1版《从细节看巴中公安的执法创新——执法恭喜从何而来》。

 [2]参见中国江苏网《南京推出行政案件自动量罚系统打造“掌上公安局”》。

 [3]参见《亳州晚报》2020年7月13日第4版《“城管电子执法系统”开启城市管理新模式》。

 [4]参见人民网《5月起辽宁“首违不罚”涉税事项增至41项》。

 [5]参加《避免“同案不同罚”，南京公安推广”案件自动量罚系统》，载《澎湃新闻》。

 [6]何帆：《我们离“阿尔法法官”还有多远》，载《浙江人大》2017年第5期。

 [7]倪震：《量刑改革中“机械正义”之纠正——兼论人工智能运用的边界及前景》，载《江西社会科学》2018年第2期。

作者简介：孙小琼（1997年）女，汉族，河南开封人，2021级在读法律研究生，研究方向：刑法。