摘要: 随着人工智能等新兴科技渗透行政领域，自动化行政日益兴起，在行政处罚与许可等方面展现优势，自动化裁量尤其受青睐。但同时，行政相对人满意度不高，相关争议案件增多。结合典型司法案例分析，发现自动化裁量各阶段损害相对人程序权利问题，主要涉及立案、取证、告知及执行四大程序。为深挖问题根源并寻求解决之道，研究将自动化行政处罚裁量程序问题细分，归类于各阶段进行细致剖析，旨在揭示问题成因并提出权益保护策略。此研究不仅有助于解决自动化行政处罚裁量面临的程序障碍，推进行政法学理论发展，也促使行政主体强化正当程序意识，加速法治政府构建，提升服务效率，确保自动化行政处罚既高效又便民。
Abstract: With the penetration of emerging technologies such as artificial intelligence into the administrative field, automated administration has been on the rise, demonstrating advantages in areas like administrative penalties and licensing—particularly automated discretion, which is widely favored. However, at the same time, the satisfaction of administrative counterparts remains low, and the number of related dispute cases has increased. Through the analysis of typical judicial cases, it is found that automated discretion may infringe upon the procedural rights of counterparts at various stages, mainly involving the four major procedures of case filing, evidence collection, notification, and enforcement. To dig deeper into the root causes of the problems and explore solutions, this study subdivides the procedural issues of automated administrative penalty discretion, classifies and conducts in-depth analysis of these issues at each stage, aiming to reveal the causes of the problems and propose strategies for rights protection. This research not only helps resolve the procedural obstacles faced by automated administrative penalty discretion and promote the development of administrative law theory, but also urges administrative subjects to strengthen their awareness of due process, accelerate the construction of a law-based government, improve service efficiency, and ensure that automated administrative penalties are both efficient and convenient for the public.
1. 自动化行政处罚裁量概述
1.1. 自动化行政处罚的相关概念
1.1.1. 自动化行政处罚概念
研究自动化行政处罚裁量的基石是对自动化行政处罚概念的深入理解，而这一概念的明晰又依托于对自动化行政精准的界定。自动化行政，作为技术科学在行政领域的应用实例，其本质是机器及系统在最少人工干预下，依据预设需求，通过一系列自动化流程完成既定目标的技术实践，其内涵随技术演进而动态变化。在此背景下，自动化行政处罚应运而生，成为自动化行政在处罚领域的具体体现，融合了自动化技术与传统行政处罚理念。
从定义上看，行政处罚依据《行政处罚法》第二条被界定为行政机关对违反行政管理秩序者采取减损权益或增加义务的惩罚措施，这是法律首次明文规定的界定。而自动化行政处罚，则是在此基础之上，融入自动化技术，尤其是当前核心的人工智能技术，对行政处罚程序进行的创新性改造。因此，本研究中探讨的自动化行政处罚，是指一种新兴的行政模式，其中自动化系统在无需或极少人工介入的情况下，在行政管理活动中执行部分乃至全部职能，实现了行政过程的无人化操作。
1.1.2. 自动化行政处罚裁量基准的内涵
在传统的行政处罚中，裁量权由执法人员根据法律法规灵活行使，为约束这种自由度，行政机关制定了裁量基准以细化规则，指导裁量。然而，这些人工裁量基准多呈现原则性、模糊性特征(如《道路交通安全违法行为处理程序规定》中“情节轻微可减轻处罚”“情节严重从重处罚”)，难以直接应用于自动化裁量系统——机器无法理解“轻微”“严重”等主观判断术语，需将裁量基准转化为可量化、可编码的算法规则，这一转化过程是自动化裁量的核心前提。在自动化背景下，裁量基准的转型路径表现为从原则性规定向可量化、可编码的算法规则转化。这包括：① 确定量化指标；② 设定权重体系；③ 明确数据来源；④ 建立动态更新机制。这一过程提升精确性，但也带来数据偏差、算法歧视等风险。
自动化裁量是技术与法律的结合，旨在通过算法将裁量过程标准化，实质上是将裁量权的运作转化为算法语言，与依赖人脑逻辑的人工裁量形成鲜明对比。这一转变不仅技术性地重构裁量过程，还通过两个关键点重塑行政裁量：首先，算法解构法律规范，直接嵌入事实要素，实现精准对应，减少法律解释的多义性；其次，技术执行促进客观裁量，因机器不受个人主观偏见影响，能基于算法做出判断，增强了裁量的客观性和一致性。自动化裁量通过算法化基准，不仅压缩裁量空间，还通过技术手段实现裁量的客观化，从根本上变革了传统依赖人力的裁量模式，推动行政裁量进入一个更加精确和标准化的新阶段。
1.2. 自动化行政处罚裁量的法律基础
1.2.1. 技术运作原理
自动化行政处罚裁量是法学与科技进步交织的产物，它采纳计算机技术和数学模型等工具，旨在复现裁决者的量刑思维路径，并在虚拟环境中模拟处罚裁量的实施步骤[1]。其运行机制可概括为两大核心环节：首先是依托法律知识图谱来设计算法模型；其次是将此模型应用于个别案例中的裁量判断过程。
法律知识图谱作为算法模型的构建基石，本质上是一种展示实体、概念及其相互关联的数据结构网，属自动化决策技术的关键组件[2]。具体到法律领域，该图谱通过法律逻辑串联起法律规则、证据资料等元素的知识点，形成一个系统的认知框架，旨在向计算机传授法律原理并引导其进行法律推理，实质上是为机器模拟法律专业人士的逻辑判断提供了必要的知识支撑平台。
至于案例裁量决策的应用层面，则紧随算法模型的构建之后，使机器能够模拟执行法律裁量任务。一旦违法行为确认，执法者需确定影响裁量的相关事实，并选定裁量因素，录入相应数据。随后，系统将对这些因素实施计算合成，得出具体的裁量建议。基于此建议，行政机关可做出最终的行政处罚裁量决策，体现了技术辅助下法律裁量的智能化转型。
1.2.2. 法律规范来源
法律法规体系构成了自动化行政处罚的基石。最新修订的《行政处罚法》第四十一条针对电子技术监控设备的使用制定了相应准则，强调此类设备需经过严格的法制与技术审查，确保其性能达标、配置合理且标识醒目，其部署位置亦须公开透明。此外，该条款明确记录的违法证据需保持真实性、清晰度、完整性及准确性，并需经行政人员审查确认，符合标准后方能作为处罚依据。同时，保障了行政相对人在获知违法情况、进行陈述与申辩方面的程序性权利，防止任何限制或变相限制此类权利的行为[3]。《电子签名法》开篇即确立了电子签名的法律效力，为电子数据的可靠性奠定了基础；而《个人信息安全规范》与《国务院关于在线政务服务的若干规定》则界定了政府机构及其公职人员在处理个人信息时的保护职责。
国务院颁布的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018~2020年)》虽提及“推动人工智能政策法规研究”及“倡导政府部门优先采用人工智能提高工作效率和服务水平”，但未详尽阐述具体措施[4]。另一方面，《行政处罚法》《公安机关治安管理处罚规定》及相关规章，如《公安机关行政处罚自动化处理实施细则》，则具体界定了自动化行政处罚裁量的评判标准、执行程序及权益保护措施，为行政机关在自动化操作中确保处罚的合法性与公正性提供了明确指引。因此，行政机关在执行自动化处罚时，必须严格遵循上述法律法规与规章的具体要求。
司法实践也是自动化行政处罚的重要补充。在实际操作过程中，行政机关会遇到各种特殊情况，需要结合实际情况进行处理。此时，司法实践提供了有价值的经验和教训，能够帮助行政机关更好地把握法律法规的精神和目的，从而制定更切实可行的行政处罚自动化处理规范，并更好地应对各种复杂情况。
2. 自动化行政处罚裁量程序
行政处罚立案是启动处罚程序的首要步骤，涉及对违法行为或嫌疑的调查核实。在自动化行政处罚场景下，智能技术承担起信息收集与分析重任，利用人工智能的深度学习能力，能自动识别违法行为、评估违法情节。例如，通过在特定场所部署智能设备或执法人员配备智能装置，这些系统能自动接收信息、分析并判定是否存在违法情况，随即触发立案流程或预警。杭州市市场监管局运用“食安天眼”实例展示了这一流程，通过监控厨房操作，自动抓拍违规行为并通知监管人员，即时采取行动1。此外，人工智能还能分析历史案件，预测不同区域、场合的违法概率，引导资源合理分配，针对高风险区域增设监控设备，加强对过往违法主体的复查力度，以此作为预防措施，有效威慑潜在违法行为，实现在正式立案前的有效干预。
行政处罚取证是立案后查明事实的过程，旨在收集和验证与案件相关的证据。自动化技术，特别是人工智能，在此环节展现出两方面效能[5]：首先，智能设备能持续监控并录像，即使错过现场，亦能回顾录像锁定证据，如交通执法中通过高清摄像头识别违法行为人并精确匹配其信息至数据库。其次，AI强化了证据分析的客观性、全面性和公正性，符合行政处罚法要求。通过机器学习及大数据分析，证据被转化为数学模型，使系统能评估证据的有效性并剔除矛盾或虚假信息，确保取证严谨无误。
行政处罚行为告知是确保相对人知悉涉嫌违法情况及其权利的过程。在自动化行政处罚中，因非现场取证，改为通过电子方式如短信、邮件或在线平台告知。这利用信息化技术自动执行告知流程，提高了效率，确保信息完整保存并保护个人隐私。自动化告知不仅快速传达违法详情、处罚依据及申辩途径，还减少了信息错误，提升了当事人理解与反应的准确度。随着信息化发展，自动化告知程序的应用前景广阔，正被越来越多地区采纳。
行政处罚执行是行政程序的关键尾声，关乎职权正当行使与社会效应。自动化技术革新了执行方式：被处罚人可通过智能平台便捷缴罚款、提交投诉、查阅法律，保障权益；同时，行政机关能在线通知处罚决定，监督整改，并利用AI追踪财产，确保罚款执行，对隐匿财产即时警示。对需拍卖的扣押财物，采用网络拍卖提高成交率。此外，未履行处罚者会被录入失信系统，面临消费限制等多维度惩罚，体验“一处违法，处处受限”，强化执法权威，促进义务履行。
3. 自动化行政处罚裁量程序问题
3.1. 立案程序过度依赖自动化裁量
行政机构与司法机关在采用自动化行政处罚系统时，存在过度信赖现象，往往不加批判地接受系统输出的结论，此现象可归结为算法依赖。算法依赖状况源于算法在裁量判断等方面的效能持续彰显，促使行政执行人员在心理层面上及实际操作中对自动化技术的倚重日增。
在诸多涉及自动化行政处罚的诉讼案例中，面对原告对处罚程序正当性、结果合理性的质疑，被告行政机关往往仅凭据智能交通监控所提供的证据资料(如图像、视频素材)即对当事人实施处罚，而未对证据的准确性和充分性给予足够审视。有时，甚至因过分依赖智能设备捕捉的画面而导致误判，引发公众舆论的关注。例如，有报道指出，某行政机关依据交通监控拍摄的照片，认定驾驶员行驶中吸烟，处以罚款及扣分，而事实上，驾驶员坚称未曾吸烟，照片所显示的“烟头”实则是鸟粪落在挡风玻璃上的错觉。此案例凸显了行政机关在证据核实环节的疏漏，未能有效验证证据真实性，导致处罚失误。证据审核过程已逐步简化为对图片或视频进行直观判断的机械化操作，缺乏深入细致的分析与验证，这一转变值得警惕。
3.2. 取证程序不透明
证据收集流程主要涵盖自动化行政处罚系统内取证装置获取违法行为信息、该信息的核验以及登记等步骤。然而，该系统运行的非透明性特质削弱了行政公开原则的有效践行[6]，并因其高度技术密集型设计特性，限制了公众在系统构建阶段的有效介入机会。这种技术屏障，加上系统固有的不透明度及公众参与设计的潜在难度，以及行政机关在依赖“算法”决策时往往未能详尽充分地履行解释说明义务，共同引发了社会公众对于系统运作机制的困惑，进而对其裁决结果的精确性持有保留意见。即便自动化行政处罚系统运作顺畅，通过质量检验且对当事人的处罚决定与实际情况相符，行政机关仍须正视并重视当事人合理的疑问与不信赖情绪。这是因为，确保公众理解与信任该系统的运作逻辑，对于维护法治公信力至关重要。
3.3. 告知程序不及时
在自动化行政处罚的告知程序环节，存在的一个持续性问题是告知的不及时性。鉴于行政执法人员并非现场即时取证，直接面对面地向行为相对人传达其涉嫌违法的行为内容及所拥有的陈述与申辩等法定权益变得不可行。告知方式从最初的短信、电邮通知转变为依赖“互联网+”平台查询，尽管方式有所进步，但未解决根本问题[7]。告知延误不仅可能导致行为相对人无法及时了解自身涉嫌违法的情况，间接限制了其陈述与申辩的权利，还可能令其在不知情的状态下重复违规，加剧错误行为。实际上，首例自动化行政处罚争议案件便是因告知延迟而引发的。该事件中，交通管理部门在通过电子监控捕捉到杜宝良的违规行为后，未能及时通知，使得其在同一地点违规达105次后才得知首次违规，最终面临严厉处罚2。尽管此案以当事人撤诉告终，且交通管理部门随后优化了告知程序，但工作中，因告知不及时损害相对人权益的案例仍频发。
4. 完善我国自动化行政处罚裁量的法律建议
4.1. 强化行政执法人员的主导地位
构建人工监督机制，旨在巩固行政执法人员的指导角色，减少对自动化系统的过度依赖。尽管算法技术带来了显著效益，但其内在的故障倾向与判断误差不容忽视[8]。鉴于自动化行政处罚过程中潜在的风险，引入人工干预机制显得尤为关键，该机制涵盖了执法者自发干预、响应当事人与技术人员请求的干预，以及依据系统预警的干预三类情形。
执法者自发干预意味着，当执法人员认定自动化系统可能存在功能异常时，能够主动中止系统操作，迅速转向传统的行政处罚流程。响应请求的干预则是指，若当事人或技术支持人员提供了系统失常的充分证据，他们有权申请执法者对系统进行全面检查，而执法者对此负有不可推卸的检查责任，并在确认系统故障时，立即启动人工操作模式。基于系统警报的干预机制，要求技术人员预先在算法逻辑中嵌入自我监控模块，一旦算法执行偏离既定规则，系统将自动触发警报，随即提示执法人员介入处理。这一系列措施的实施，旨在确保行政执法人员在做出处罚决定时保持最终决策权，同时保证自动化行政处罚系统始终处于行政机关的有效监管之下，维护决策的正确性与公正性。
4.2. 建立信息公开程序
为应对自动化系统程序透明度不足的问题，建立健全信息公开机制成为必要途径[9]。行政公开作为保障行政相对人程序参与权的基石，要求行政主体在无法律特别规定的情形下，全面公开行政行为的事前、事中及事后信息予相对人及利益相关方，以确保行政过程的开放性与透明度。在自动化行政处罚领域，增强信息透明度尤为重要。事前提高自动化行政处罚的透明度，相关部门需积极主动地公之于众自动化处罚决定的目录，明确标示哪些处罚活动采用了自动化系统，同时，公开技术设备的供应商信息、采购招投标详情及其技术性能，以便公众提前获得关于自动化执法装备的全面认知。在行政行为的执行阶段及完成后，应确保公众查询信息的渠道畅通无阻。基于相对人的申请，相关部门有责任揭示算法决策的核心逻辑、决策依据的各项要素及其所占权重，从而深化公众对自动化决定机制的理解。
4.3. 丰富告知方式及增加告知次数
多样化的违法行为告知方式是确保相对人知情权的关键，包括短信、电邮、电话及线上查询作为补充。在特定自动化行政处罚领域，如交通管理或环保监管，行政机关可于证件办理或企业注册时记录相对人偏好的告知方式，以预先解决告知匹配问题，确保告知个性化、高效。告知过程应多次进行并及时，内容清晰。考虑告知可能失败，宜设定两次告知：首次于系统捕获违法信息后，依据预留信息自动通知涉嫌行为、时间、地点及当事人权利；第二次在违法事实确认但处罚决定前，说明拟处罚内容及依据，重申当事人权利。双阶段告知机制增强了相对人的参与度、证据保留及全面知情，平衡了告知效率与效果。
NOTES
1中国质量新闻网《浙江省落实餐饮食品安全主体责任暨全省餐饮业质量安全水平提升现场会在临安召开》2019年12月1日报道：https://m.cqn.com.cn/zj/content/2019-12/01/content_7846576.htm。
2https://www.chinacourt.cn/article/detail/2005/06/id/166949.shtml。