为改变此种状况，1979年《中华人民共和国全国人民代表大会和地方各级人民代表大会选举法》（以下简称《选举法》）改变了人大代表的提名方式，实行自下而上、自上而下，充分民主地提出候选人的办法，[67]规定选民或者代表可以联名推荐人大代表候选人。
只有在代表机关中有适当数量的群体代表，公民个体的利益诉求才可能得到充分表达，才有可能获得必要的政治和法律保障。（二）九个不分规定对被选举权的重塑在人民民主时代，被选举权如何与公民个体建立自发联系，从而实现其权利性呢?作为《宪法》第34条有字结构的修饰语，不分民族、种族、性别、职业、家庭出身、宗教信仰、教育程度、财产状况、居住期限的规定（以下简称九个不分规定）延续了苏俄宪法以来的社会主义民主理念，以一种反对差别对待的群体平等观对被选举权作出全新解读。
1941年11月，陕甘宁边区参议会修正通过的《陕甘宁边区各级参议会选举条例》规定：凡居住边区境内的人民，年满十八岁，不分阶级、党派、职业、男女、宗教、民族、财产和文化程度的差別，都有选举权和被选举权。对群体意义上选民利益的强调不仅使被选举权在内容上与选举权的保护范围相衔接，而且使被选举权在性质上与选举权的集体属性相融通。相应地，仅考虑当选代表的广泛性而无视选民意愿表达的选举，同样令人难以接受。2021年4月，国务院新闻办公室发表《中国的民主》白皮书。[85]因此，《宪法》第34条对被选举资格与选民资格的同等规定，实际是人民当家作主的本质要求和应有之义。
因此，选举权本身就是一项带有集体性的个人权利。1918年7月10日，第五次全俄罗斯苏维埃代表大会通过了《俄罗斯社会主义联邦苏维埃共和国宪法》，史称苏俄宪法。基于此，作为行政规定的算法应当以全面公开为原则、不公开为例外，对行政算法的审查可被嵌入既有的对行政规定的审查机制，从制定程序和内容两方面确保算法的合法性。
[62] 参见何某诉上海市公安局黄浦分局交通警察支队交通行政处罚案，上海市高级人民法院行政判决书(2019)沪行终204号。[21]具体到本文的研究对象——算法，在实然层面，算法被视为国家与社会的治理之术或者规制手段，在算法治理—算法技术—算法作为法律的作用媒介的逻辑框架下，算法必定游离于规范之外，无法与现有的行政法体系相结合。(二)算法的基本原理及其特性对作为治理工具的算法进行研究，需着重分析其技术特性，为此，有必要先了解算法的基本原理。公开征求意见作为公众参与的直接体现，不仅反映了行政算法制定的民主性，也保障了其科学性与合法性。
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。然而，上述规定的监管对象均为平台私主体，其目的仅在于防范平台私主体应用算法推荐技术损害用户的合法权益，关于限制行政机关利用算法的专门立法仍尚付阙如。
最后，根据《最高人民法院关于适用〈中华人民共和国行政诉讼法〉的解释》第100条第2款的规定，法院在审理行政案件时，可以在裁判文书中引用合法有效的规章及其他规范性文件，该司法解释还在第145条规定了规范性文件的一并审查制度。然而，算法的制定和使用仅建立在对过往大数据分析、建模、测试、运行的基础之上，属于面向过去的关联性统计和运算行为，而非面向未来的因果性判断。并且，算法制定一般由多位技术人员合力完成，若再考虑机器通过训练数据集不断学习后对算法的调整优化，算法将无限黑箱化。[33]如前所述，研究算法首先应考虑算法制定阶段而非算法应用阶段。
2018年《国务院办公厅关于加强行政规范性文件制定和监督管理工作的通知》对制定行政规定作出了原则性安排，即必须严格依照法定程序制发，对于重要的行政规定，还需严格执行评估论证、公开征求意见、合法性审核、集体审议决定、向社会公开发布等程序。依据行政规定制定说，算法作为一种具有普遍约束力的决定、命令可被纳入行政规定的范围。算法制定过程中的风险评估义务主体为行政机关，但行政机关可委托制定算法的技术公司以外的专业第三方进行风险评估。为此，对算法的研究未必需要舍近求远，无需被技术概念迷惑，只需从算法行政回归依法行政。
聚焦于行政法领域，在算法行政被提出之前，至少出现过自动化行政和数字行政的学理表达。[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。
参见张涛：《个人信用评分的地方实践与法律控制——以福州等7个城市为分析样本》，《行政法学研究》2020年第1期，第119页。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。
作为行政规定的算法应当以全面公开为原则、不公开为例外。[1] Vgl. Niklas Luhmann, Recht und Automation in der ?ffentlichen Verwaltung: eine Verwaltungswissenschaftliche Untersuchung,1966, S.30.[2] Vgl. Wolfgang Hoffmann-Riem, Verhaltenssteuerung durch Algorithmen: eine Herausforderung für das Recht, A?R 142(2017), S.6.[3] Vgl. Karl Zeidler, über die Technisierung der Verwaltung,1959, S.14.[4] Vgl. Hans Peter Bull, Verwaltung durch Maschinen: Rechtsprobleme der Technisierung der Verwatlung,1964, S.1.[5] Vgl. Spiros Simitis, Automation in der Rechtsordnung-M?glichkeit und Grenzen,1967, S.18.[6] 关于数字行政法这一部门行政法的生成背景，参见于安：《论数字行政法——比较法视角的探讨》，《华东政法大学学报》2022年第1期，第7－9页。其次，算法毕竟不同于公文式的规范性文件，算法由一系列复杂代码组成，是否应当公开与算法相关的所有信息？主张全部公开者认为，既然在技术上可以实现算法公开，那么应当将算法的源代码、规则、函数、数据集等所有技术内容全盘托出，否则无法真正地监督行政。与私法领域不同，如果行政机关使用算法旨在实现公共利益，则该行政算法能否受商业秘密条款的保护，主要取决于行政机关与被委托开发算法的技术公司之间的协议约定。以学习能力的高低为标准，学习型算法又可进一步被划分为浅层学习型算法和深度学习型算法两类，前者使用的算法方法如回归分析、决策树、协同过滤、监督学习等，后者使用的算法方法如神经网络或者贝叶斯等。算法审查 引言新时期法治政府建设正朝向数字化转型与改革迈进，《法治政府建设实施纲要(2021—2025年)》指出，应坚持运用互联网、大数据、人工智能等技术手段促进依法行政，着力实现政府治理信息化与法治化深度融合，优化革新政府治理流程和方式，大力提升法治政府建设数字化水平。
[40] Vgl. Thomas Wischmeyer, Regulierung Intelligenter Systeme, A?R 2018, S.48.[41] Vgl. Wolfgang Hoffmann-Riem, Verhaltenssteuerung durch Algorithmen: Eine Herausforderung für das Recht, A?R 142(2017), S.29.[42] 刘东亮：《技术性正当程序：人工智能时代程序法和算法的双重变奏》，《比较法研究》2020年第5期，第70页。[57]此种主张虽然考虑到了行政法的技术发展趋势，但是忽略了行政法体系对算法制定本身的吸纳可能，而且作为行政规定的算法需遵守的并不是个案意义上的排除偏见、说明理由、听取意见等程序。
为防范原有的法治价值失序，仍应从依法行政原理出发，以行政行为为基点，通过行为的类型化实现对算法行政权的控制。笔者认为，从依法行政的原理出发，按程序正当的要求，原则上应当全面公开行政规定，这符合《政府信息公开条例》提高政府工作透明度的立法目的，也符合以公开为常态、不公开为例外及时、准确公开等原则。
[43]换言之，作为高级生命形态的人本身才是黑箱，机器相对于人更能被理解与把握。集体审议要求将对算法机制的详细描述、调用数据的类型与范围、征求的公众和专家意见、风险评估结论以及合法性审查意见一并提交行政机关常务会议或全体会议讨论，由行政首长在集体讨论审议的基础上作出是否通过算法的决定。
至于如何理解重要，有学者提出应结合制定主体层级高低、内容涉及面是否广泛、涉及事项是否重大等标准进行综合判断。另一方面，为确保数据的完整性、准确性、时效性和可用性，行政机关应当提供多种途径，使数据主体能及时对涉及自身的数据提出异议或者提出校核申请。身份标识与个人信息相关，这就意味着，行政机关不得任意使用身份标识，使用身份标识时应当遵守合法、正当、必要的原则。卢曼认为，法律人思维过程的独特性表现在于，其并非严格地以形式逻辑化、程式化、或者可计算化的方式来处理法律相关的重要信息，而是给非程式化、非结构化的思维感觉留有了空间，尤其是法律正义感将引导作出决定。
法院在司法裁判中可以根据审理案件的需要对作为行政规定的算法进行合法性审查，若算法合法有效，则可将算法作为认定行政行为合法的依据，反之则不可将算法作为行为法依据对待。本文的初步立场是，当算法与行政权深度结合时，需要法律加以规制的对象并非算法技术本身，而应当是算法行政权，即应从权力制约而非技术规制的角度研究算法。
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。在我国行政实践中，行政机关特别是公安机关已经习惯了使用身份特征类数据实现行政目的，应在立法上纠正此种现象。
平等权保护分为绝对保护和相对保护，诸如性别、种族、民族、宗教信仰等属于被绝对保护的数据，应对它们采取严格的保护立场。因此，对算法的研究首先应围绕算法制定阶段展开。
[62]详言之，形成过程审查属于程序性审查的内容，即审查技术性设备在被投入运行前是否经过了充分的论证和检测。[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。出于商业秘密保护的考虑，该规定仅要求平台对算法的基本原理、运行机制、应用场景、目的意图等进行简单说明，并没有要求平台就算法数据与算法逻辑进行深度阐释。[15]换言之，法律的解释与适用并非线性作业，而是目光流连往返式的构造理解过程。
[61]同样，算法制定过程中使用的算法模型也应当精确可靠，否则结论将不具有参考价值。于我国行政法而言，行政行为仍然是行政法主要的学科体系基点。
出于全面监督行政的考虑，行政机关应承担更全面的备案义务，报备算法的全部内容。《中华人民共和国反不正当竞争法》(以下简称《反不正当竞争法》)第9条第4款将商业秘密界定为不为公众所知悉具有商业价值并经权利人采取相应保密措施的技术信息、经营信息等商业信息。
[29] Vgl. Benno Degrandi, Die Automatisierte Verwaltungsverfügung,1977, S.76.[30] Vgl. Panagiotis Lazaratos, Rechtliche Auswirkungen der Verwaltungsautomation auf das Verwaltungsverfahren,1990, S.209.[31] Vgl. Wolfgang Hoffmann-Riem, Gesetz und Gesetzesvorbehalt im Umbruch: Zur Qualit?ts-Gew?hrleistung durch Normen, A?R 2005, S.59.[32] 参见陈敏：《行政法总论》，新学林出版有限公司2019年版，第710页。[50] 我国并没有法律、行政法规禁止行政算法公开，比较法上有禁止行政算法公开的相关规定，例如，德国《税务条例》第88条第5款第4句规定：当公开将导致征税不平等或违法时，不应公布税务风险管理系统的具体技术细节。
关注微信
