极端天气结束 阿联酋内政部宣布将检视全国建筑设施

尚需被告调查、裁量的，判决其在一定期限内重新答复。

[47]反对全部公开者认为，行政机关只需公开算法的核心要素即可，理由如下：第一，算法并非所谓大众知识，若只有少数人能够理解算法，算法公开也只能保障少数人的知情权。如前所述，算法作为行政规定亦可能属于法规命令，其应当属于法的组成部分。

(三)算法公开的例外作为行政规定的算法属于行政机关应主动公开的政府信息，有关利益衡量亦应遵循《政府信息公开条例》的规定。二十一世纪以降，随着移动互联网、云计算、大数据、物联网等新型技术与行政深度融合，数字行政的表述愈渐增多，行政系统亦迈入数字化转型阶段。1.具体行为说具体行为说认为，在特定的应用场景中，算法能直接针对特定对象和特定事项施加影响。因此，当行政算法作为行政规定调整外部行政法律关系时，其同样属于法规命令，而非行政规则。[60]算法风险评估的内容涵盖技术安全、社会稳定、公共安全、个人信息保护影响等，评估结果为判断可否将算法投入应用的重要依据。

蔡德勒主张，应区分行政机关工作人员所作行政行为和机器所作行政产品，强调应对后者独立于人的意思表示予以特别规定。[26]在行政法框架内讨论算法，目的在于实现对算法行政权的规训。否定说认为，算法黑箱并非由技术决定，而是由算法制定主体主导。

此外，行政机关在处理公民个人的性别、种族、民族、宗教信仰等身份特征类数据时，还应当注意宪法上关于平等权的保护要求。从立法原意出发，彼时条例中的个人隐私等同于现行《民法典》第1034条中规定的个人信息。首先，内部行政中运行的算法无需公开，算法公开仅需公开外部行政意义上的算法，因为前者并不直接影响公民、法人或者其他组织的合法权益。然而，法律仅在技术层面上依靠算法，在价值内核上应与算法保持距离。

就现阶段而言，算法技术存在的主要问题是算法公开的难易程度问题，而并非算法技术复杂性上的无法公开问题。[28]所谓内生风险，是指算法制定阶段产生的一般风险。

[55](二)算法制定程序的法定化为控制算法制定过程，美国学者希特伦提出了技术性正当程序(technological due process)的概念，以统摄有关自动化决策系统在透明性和可问责性方面的程序基本要求。权力控制论从法的内部视角出发，认为法律对算法的研究应穿透至算法背后的算法权力。行政规定越可能对相对人的权利造成严重损害，行政规定越重要。算法在制定之初已经被预设了一定的价值倾向(包括偏见倾向)或者经过了一定的利益衡量，这决定了算法既可能被善用也可能带来恶果。

此种公开方式更有利于公众及时地获取政府信息，充分保障公众知情权，同时也能更有效地监督行政机关依法行政。比如，健康码的行政算法广泛涉及公民人格权、行动自由、劳动权、受教育权等重大权利，因此应当将健康码行政算法归属于重要的行政规定。例如，法律可以通过依靠算法更好地实现预期效果。随着电子政务的兴起，行政规定的形式载体亦与时俱进，国家档案局于2003年就曾发布《电子公文归档管理暂行办法》(现已修订)，其中第2条就引入了电子公文的概念，该概念意味着公文可以电子数据化的形式呈现。

[37] 参见朱芒：《论行政规定的性质——从行政规范体系角度的定位》，《中国法学》2003年第1期，第36页。[10] 参见[美]托马斯·科尔曼、查尔斯·雷瑟尔森、罗纳德·李维斯特、克利福德·斯坦：《算法导论》(第三版)，殷建平等译，机械工业出版社2013年版，第3页。

[21] 参见[德]卢曼：《法律的自我复制及其限制》，韩旭译，李猛校，载《北大法律评论》编委会编：《北大法律评论》(第2卷第2辑)，法律出版社1999年版，第446－469页。鉴于算法本身具有较强的专业性与技术性，算法制定应组织专家或者专业机构论证其必要性、可行性和科学性。

[53]四、算法的合法性审查机制与要求法律保留原则要求行政机关作出的行政行为应当有法可依，行政规定可以弥补法律、法规或者规章的不足，作为法依据为行政行为提供规范支撑。与算法公开有关的讨论集中于相对不公开的信息类型，即商业秘密或者个人隐私保护是否构成阻却算法公开的理由？在私法领域，互联网平台的算法是平台的核心商业秘密，这也成为否定以模型为中心进行算法公开的理由之一。二十世纪中期，欧美行政系统逐步引入自动化设备。[51] BGHZ NJW 2014,1237(1239).[52] 虽然2008年开始实施的《政府信息公开条例》使用了个人隐私一词，但该词并非仅指私密信息。[41]在制定算法时，即便某一种算法方法的计算逻辑较为清晰，当若干算法方法组合搭配时，其分析处理数据的过程以及数据集之间的复杂变量关系也将变得难以被直观呈现或者解释。(一)自动化行政、数字行政与算法行政1959年，德国行政法学家蔡德勒(Zeidler)在其著作《关于行政的技术化》中预言，未来行政机关工作人员将被机器大幅替代，由此会产生机器所作意思表示的认定与所作行为的责任归属等法律问题。

原因在于，人类颁布法律意在将所欲实现之任务结构化，而算法恰好擅长以逻辑结构分解步骤，两者相得益彰，完全可以将条件—结果模式的法规范结构算法化。既然实在法意义上的算法具有抽象性，那么算法属于何种抽象行为？行政法规和行政规章都有着严格的法定形式，且在内容上无法涵盖算法。

为避免仅依赖结构化数据得出偏见结论的不良后果，算法模型可以适当引入多样的、实时的非结构化数据。[11]当前，行政机关为实现分类排序、场景匹配、预测预警、搜索推荐、指令模拟、指令分发、任务追踪、成效评估等行政内容而使用的算法，基本为浅层学习型行政算法。

同时，在算法的支配下，公民更容易陷入集体性的数字无意识(Digital Unconscious)状态，从而沦为被算法调控的客体。[58]在此基础上，从权利保护的角度考虑，判断是否重要时或可进一步参考比较法上的重要性理论。

因此，算法包含着针对不特定对象和反复适用这两项内容要素，具有抽象性。从行政法治的角度而言，在关注算法治理的同时也要兼顾治理算法。第一，算法并非计算机自行作出的指令，也并非计算机自行编写的代码，从实现过程看，算法需要人为设定规则，再委托技术人员编写代码进行代码实现，因此，算法具有属人性。 摘要: 算法已被广泛应用于干预或者给付行政场景。

另一方面，法律使用的自然语言具有多义性，例如，在构成要件中立法者使用了大量的不确定性法律概念，在法律后果中也设置了一定的裁量空间，这些不确定的概念与裁量空间都需要法官在个案情景中作出解释与适用。[12] 丁晓东：《论算法的法律规制》，《中国社会科学》2020年第12期，第141页。

明显性审查主要是考虑设备是否存在明显违反逻辑和科学性的情况。[18]因此，治理工具论认为，算法对于法律而言仅能产生作用媒介的效果。

[50]三安全一稳定作为高度不确定的法律概念存在如何解释的法律难题，但这与算法公开本身的关联性并不大。[56]在此基础上，我国有学者进一步提出了程序法和算法双重变奏的主张，即在传统程序控权机制之外，从算法制定的源头构建技术性正当程序。

[9]算法行政已然属于新型的国家与社会治理的方式。[27]前者对应算法制定，后者对应算法应用，两者指向不同的行为类型。[24] 周尚君：《数字社会对权力机制的重新构造》，《华东政法大学学报》2021年第5期，第18页。同时，应建立数据全流程质量管控体系，及时更新数据，将算法客观偏见可能导致的不利影响降至最低。

早在1976年，德国教授霍伊斯尔(HeuΒer)就曾提出建议，对计算机程序进行预防性审查可以避免事后的权利侵害。[27] 参见[美]卡里·科利亚尼斯：《自动化国家的行政法》，苏苗罕、王梦菲译，《法治社会》2022年第1期，第48页。

《反不正当竞争法》第9条指向的商业秘密保护主体仅为经营者，并不包括行政机关，因此只有在协议约定算法归属于技术公司时，才涉及商业秘密保护的问题。在规范算法方面，存在着治理工具论和权力控制论两种学说。

数字行政主要归因于大数据技术的发展，作为国家战略下政府数字化转型的组成部分，其主要任务在于基础设施的数字化和政务应用的数字化。[34] Vgl. Markus Mostl, Verwaltungshandeln und Verwaltungsrechtsverh?ltnis, in: Dirk Ehlers /Hermann Punder (Hrsg.), Allgemeines Verwaltungsrecht,15. Aufl.,2016,§20 Rn.23.[35] 参见刘佳明：《公共决策算法的程序规范——以立法性算法为例》，《财经法学》2022年第3期，第18页。