自动化行政处罚何以公正

李 晴

(南京大学 法学院，南京 210093)

数字政府建设背景下，包括行政处罚在内的执法活动面临自动化转型。自1997年全国第一套闯红灯电子警察系统在深圳上线运行，自动化行政处罚在我国已有二十余年的应用实践。最初的自动化行政处罚系统出现在道路交通管理领域，之后逐步拓展至环保、城管、交通运输、市场管理等其他执法领域。随着新技术的引入，自动化行政处罚不断迭代更新，囊括了电子眼、声呐、在线监测等违法行政自动发现系统(1)1997年，全国第一套闯红灯电子警察系统在深圳上线运行，交通执法从人工查处转向相机执法。随后，电子警察很快在各地道交执法中推广。2003年发布的《道路交通安全法》第114条将交通技术监控入法，通过立法形式肯定了电子警察在道交领域中的应用。参见《从全国最早电子警察到智慧交通新时代》，《南方法治报》2020年4月6日第7版；郎胜主编：《中华人民共和国道路交通安全法释义》，法律出版社2003年版，第249页。(以下简称“发现系统”)和行政处罚裁量辅助决策系统、(2)2007年，南京市环保局自主研发了“南京环保行政处罚裁量辅助决策系统”，并于2010年投入运行。2012年，南京市公安局研发出行政案件自动量罚系统，并于2014年试行。参见叶曦露、王达浩、柳伟等：《各地完善环境监管实践探索》，《环境保护》2010年第13期。“交管12123”APP等自动量罚系统(3)2015年以来，公安部大力构建和推进交通安全综合服务管理平台，其中“交管12123”手机APP的研发和优化，使得全过程自动化行政处罚成为现实。(以下简称“量罚系统”)。

依法治视角观之，自动化行政处罚是否触动了现有规则、原则甚至理念？对此，学者们将关注点置于自动化行政处罚的属性、程序、公正性及证明方式等内容上[1][2]。其中，自动化行政处罚的公正性争议最大，并从两个维度展开讨论。一个维度关注发现系统，认为自动化处罚在提高执法效率的同时打破了原有执法密度的均衡。马颜昕博士[1]、张凌寒博士[3]和Woodrow Hartzog等[4]主张其使得设定的处罚明显不公；余凌云教授[2]、Elizabeth E. Joh[5]则持反对观点。另一个维度关注量罚系统，认为自动化压缩了广泛存在的处罚裁量空间且面临决策错误等风险[6]。胡敏洁教授建议技术层面补入特定的人工裁量情形[6]，查云飞博士主张裁量自动化的辅助而非替代地位[7]；王正鑫博士认为机器得以自动量罚，但应区分不同模式避免其合法性风险[8]。公正性争议既拷问现有自动化行政处罚的正当性，也将窒碍自动化行政处罚的升级完善。分阶段逐一分析发现系统和量罚系统带来的公正性考验，并针对可能存在的风险提出相应解决方案，方能回应自动化行政处罚的现实质疑，从而明确发展方向。

一、发现系统无碍于处罚设定公正

多数观点认为高效是自动化行政处罚的最大优势，也是导致实质性处罚不当的重要缘由。之所以导致实质性处罚不当，其核心理据在于认为高效冲击了经济学中的罚则设定公式[1][3]。少数观点则认为高效并非处罚设定的考量要素，自动发现的违法行为应当与传统执法中的违法行为适用同一处罚尺度[2]。那么，高效是否是发现系统的必然特征？对于行政处罚又有何影响？经济学中的罚则设定公式是否适用于我国行政处罚实践？发现系统是否确实导致处罚不公正？

(一)高效的发现系统提高了处罚概率

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[9]。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、全天候和动态性促进了行政处罚效率的提高。

第一，发现系统的全方位拓展了处罚空间。发现系统所在之处，皆有处罚可能。“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，已经使传感器系统能够与执法算法及惩罚反馈循环结合起来。”[10]240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是“网状”的，可遍及各个城乡、街道的重点路口。根据南京市交管部门公布的数据，(4)截至2020年5月15日，南京市设置的电子警察包含市区、郊县和周边高速1022个路口和地段。参见《江苏南京电子警察分布》，https://www.icauto.com.cn/dianziyan/294607.html。道路交通违法行为的全方位发现实质性拓展了处罚空间。

第二，发现系统的全天候延续了执法时间。发现系统所在之时，亦有处罚可能。发现系统具有实时性，“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”[10]245。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、超负荷工作常态的基础之上。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。

第三，发现系统可实现动态执法。尽管大多数电子警察是固定式的，但这并不意味着自动化行政执法是静态的。电子警察可以对主要城市的内部和周边公路进行常规性静态式监控，而GPS接收器通过结合多个传感器的时间戳数据(time-stamped date)也可以推断出一条动态轨迹[10]246。全方位、全天候的电子警察将一条条动态轨迹相互串联，形成全景式监控网络，促成动态自动化执法系统。

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[4]，随之而来的是行政处罚概率的提升。有过必查是《行政处罚法》(2021年)第51条和第54条的应有之义，这意味着行政违法行为一旦被发现即应当被调查且存在处罚的可能。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，由此可能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，使得用于查处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(实际上这也是必然的，不能因为自动化，而降低执法效果)，由于执法时间持续全天候，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)对经济学惩罚公式误读的澄清

多数观点认为处罚概率的提高导致处罚不公正，是因为经济学惩罚公式对“处罚概率”的考量。行为经济学对惩罚的关注历经两个阶段：第一个阶段是威慑执法理论阶段，强调执法者通过向违法者施加惩罚，使违法成本大于违法收益，则可有效威慑潜在违法者。经济学上的经典公式表述为g≤p(f+λt)，其中g表示扣除违法行为自身成本的预期收益或违法的私人净收益，p(f+λt)是惩罚施于违法者的成本，其中p代表“惩罚或定罪概率”(也称为执法概率)，f+λt代表惩罚强度，f表示罚款，t表示关押期限，λ表示在监狱里服刑的负效用。第二个阶段是最优执法理论阶段，也即对违法行为是否实施惩罚、采取什么样的惩罚，依存于惩罚是否能够增进社会福利？只有执法收益大于执法成本时，整体社会福利才能上升，实施执法才有效。经济学中同样提出了对应的公式，即SNR=ʃʃ(g-h-óps)f(g,h)dgdh-e(p)。其中p代表惩罚概率，同样是重要的考量因素之一。(5)参见杨晓维、张云辉：《从威慑到最优执法理论：经济学的视角》，《南京社会科学》2010年第2期。上述行为经济学的研究成果逐步影响我国行政法学者。除了上文提及人工智能时代因势对处罚密度和处罚概率的关注，传统行政法学在讨论处罚设定时同样开始关注执法概率。参见张红：《行政罚款设定方式研究》，《中国法学》2020年第5期；谭冰霖：《行政罚款设定的威慑逻辑及其体系化》，《环球法律评论》2021年第2期。

我们不否认威慑理论和最优执法理论背景下两个经济学惩罚公式的科学性。在威慑理论背景下，g≤p(f+λt)意味着当违法行为人的预期收益(g)小于违法行为总成本时，方能有效威慑潜在违法者。假设预期收益和惩罚强度(f+λt)不变，概率(p)越高意味着威慑力越高。威慑理论系通过对违法者实施惩罚，威慑、警示类似的潜在违法行为，从而制止恶行[11]。基于威慑之目的，处罚概率的提高并不意味着惩罚强度一定降低。多数观点主张随着执法概率的提高，应当相应降低处罚强度，其分析工具即惩罚公式g≤p(f+λt)。然而，在运用该公式时，忽视了威慑理论背景，从而产生了误读。

即使运用最优执法理论背景下的经济学惩罚公式，也并不意味着执法概率的提高必然降低惩罚强度。随着执法技术的提高，惩罚强度不变、执法概率提高的情况下，法律的威慑力同样提高。若违法行为所产生的社会收益较低或者所带来的社会福利损失较高，通过提高执法概率的方式，增强法律威慑力同样应被允许。因此，即使基于最优执法理论，执法概率的提高也并不意味着惩罚强度必然降低。

(三)发现系统的高效无碍于处罚设定公正

我国行政处罚的底色接近于传统的威慑理论。《行政处罚法》修订后于2021年7月正式实施。本次修订中，行政处罚被界定为“行政机关依法对违反行政管理秩序的公民、法人或者其他组织，以减损权益或增加义务的方式予以惩戒的行为”。“惩戒”一词包含惩罚与预防双重含义，意味着我国行政处罚具有惩罚与预防双重目的。

行政处罚目的直接影响行政处罚的设定。若以惩罚为目的，应坚持过罚相当原则，所设行政处罚应与应受行政处罚行为的构成要素和处罚裁量要素相当[12]。若以预防为目的，则不必局限于过罚相当原则，除了应受行政处罚行为，还应结合社会发展中违法行为总量、违法行为未来发展态势、社会效果等因素适当提高制裁力度[13]。惩罚与预防双重目的之下同样应当综合考虑要素，适度提高整体的制裁力度。然而，若大幅度提高惩罚强度，恐社会公众难以接受，且需经过复杂严密的民主程序，相较而言，在惩罚强度不变的情况下，通过提高执法概率加大制裁力度，反而有助于实现惩罚与预防双重目标的实现。

若随着发现系统效率的提高，降低处罚强度，将发生非常吊诡的景象。假设某一车辆长期以同一状态通行于某个路段，在未安装“电子眼”之前，每个月被交警查处闯红灯的平均概率为2次，每次罚款200元；在安装“电子眼”之后，该车辆按照往常状态行驶，每个月被“电子眼”抓拍到闯红灯的平均概率提升为4次。若按照多数观点，此时“电子眼”抓拍到的闯红灯行为应当随着概率的提高，罚款额度降低为100元。尽管违法行为人的成本未改变，但从单个闯红灯行为来看，其对道路交通秩序的危害是相同的，却因为执法技术的提高而同行为不同罚。这并不符合过罚相当原则，也即“事实、性质、情节和社会危害程度”相同的应受行政处罚行为被予以相同的处罚。假设某一车辆前往单位有两条路：一条路安装了“电子眼”，另一条路未安装“电子眼”。按照多数观点，未安装“电子眼”路段闯红灯的罚则是安装“电子眼”路段罚则的数倍，那么，基于趋利避害的本性和对自身驾驶能力的信任，该车辆将更倾向于在安装“电子眼”的路段行驶，若有急事，甚至还不惜以闯红灯为代价，毕竟单次违法成本较低。如此，既可能影响道路通行的效率，还将降低处罚的威慑力，无助于惩罚与预防双重目标的实现。

因此，多数观点主张随着执法概率的提高降低处罚强度，其论证逻辑在于以经济学上的公式为标准，认为应受处罚行为的发现概率是最佳惩罚额度的决定要素之一，处罚智能化增加了处罚概率，进而惩罚额度应随之降低[1][3]。这是一种典型的三段论思维方式，从逻辑上看似乎无懈可击，然而该观点对大前提存在误读，忽视了公式背后的威慑色彩，导致对经济学惩罚公式的误用。相反，高效的发现系统提升了处罚概率，在处罚强度不变的情况下，可以提高违法成本，增强行政处罚的威慑力，其有助于实现惩罚与预防的目的，且无碍于处罚设定公正。

这一结论在老生常谈的“杜宝良案”和新近发生的佛山广台高速“天价罚款”案中似乎欠缺说服力。杜宝良在同一地点闯禁行105起被罚款10500元，那么，对杜宝良个人的天价罚款是否构成实体上的处罚不公正呢？笔者认为答案是否定的。因为杜宝良多次违法，已然对公共交通秩序形成了持续的、旷日持久的不良影响，根据违法次数和罚则，对其予以高额罚款过罚相当。该案的核心争议实则在于程序上的不正当，也即在发现杜宝良的违法行为之后，未及时通知，以至于其误以为驾驶行为合法，从而导致105次违法行为的产生。广东佛山广台高速“天价罚款”案中，无论是报道中的“62万车主在佛山同一岔道口压线被罚，总罚款超1.2亿元”，还是官方认定的18万宗违法，本质上并非自动抓拍及处罚幅度问题，而是路段设计不合理和标志标线设置频率过高的问题，也不能作为否定本部分结论的示例。因此，“杜宝良案”和佛山广台高速“天价罚款”案并非高效发现系统有碍于处罚公正的例证。

二、辅助系统助益处罚实施公正的实现

量罚作为违法行为发现之后的一个环节，其同样存在着自动化的可能，且情况更为复杂。就量罚系统而言，有观点主张基于机器与执法人员在行政裁量决定作出过程中的参与程度、功能角色等因素区分为辅助计算模式、执行既定规则模式以及机器学习模式[8]。该观点虽一定程度上呈现了量罚系统的运行模式，却对量罚系统类型化背后的价值判断及拟被赋予的法律后果展现不足。量罚系统的运行实则是行政处罚决定的作出过程。法律上对处罚决定的评判主要基于合法性和合理性两个标准。恪守法律规范是量罚系统得以适用的基本前提，因此，其合法性往往不存在争议。

存在争议的是合理性，与之对应的行政诉讼上的规范术语是“明显不当”。明显不当指向行政裁量。考察量罚系统的价值判断和法律后果，应当着重关注其与裁量权的关系。以量罚系统是否代替行政机关行使裁量权为标准，可将量罚系统分为辅助系统和替代系统。前者由机器算法辅助行政机关进行裁量，又称为专家系统或预先编写程序规则系统；后者由机器算法替代行政机关进行裁量，又称为机器学习系统或由历史数据推断规则系统[14]。下文将逐一讨论。

(一)处罚裁量公正的标准

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。然而，裁量是行政法的“斯芬克斯之谜”，域内外的行政法学者们前赴后继地试图刺破这一谜团，却仍无定论。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，(6)参见肯尼斯·卡尔普·戴维斯：《裁量正义》，毕洪海译，商务印书馆2009年版，第2页；余凌云：《行政自由裁量论》，中国人民公安大学出版社2013年版，第290-291页；周佑勇：《行政裁量的治理》，《法学研究》2007年第2期；王贵松：《行政裁量的构造与审查》，中国人民大学出版社2016年版，第98-115页。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。(7)参见理查德·B.斯图尔特：《美国行政法的重构》，沈岿译，商务印书馆2011年版，第67-68页；余凌云：《行政自由裁量论》，中国人民公安大学出版社2013年版，第290-291页；郑春燕：《现代行政中的裁量及其规制》，法律出版社2015年版，第183-185页。多数学者主张实体与程序双重路径治理，两者不可偏废。

就处罚裁量而言，《行政处罚法》(2021年)第5第2款规定的过罚相当原则既通过应受行政处罚行为要素和处罚后果裁量要素的列举为规则与基准的制定提供了指引，也通过相当性的考量将比例原则、平等原则等纳入其中[12]。由此可见，过罚相当原则系裁量治理的实体路径在行政处罚领域的具体化。而《行政处罚法》(2021年)第5条第1款规定的处罚公正、公开原则契合了裁量治理的程序路径。

无论是一般性的裁量理论，抑或是行政处罚立法，均认可对于处罚裁量的有效治理与控制。而所形成的治理路径均指向裁量公正，并从实体和程序两个层面建构行政处罚裁量公正。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)。除此之外，正如肯尼斯所言：“当裁量过于收缩的时候，就需要采取积极的行动加以恢复。在许多情况下，机械地适用规则就意味着非正义；我们需要的是个别化的正义，也就是，正义的程度要适应单个案件的需要。只有通过裁量方能实现个别化正义的目标。”[15]20这意味着除了裁量规则的建构、参与互动程序的引入，还需要保留个别化正义的可能。裁量公正的实现路径亦是针对行政裁量的行使提出的要求，从而形成界限。当因超出行政裁量的界限而构成违法时，即形成所谓行政裁量的瑕疵[16]118。通常行政裁量的瑕疵包括“行政机关依法有裁量余地，却不予行使”的裁量怠惰，“行政机关未恪守行政活动的法律界限”的超越裁量和“行政机关在裁量的自由界限内作法律禁止的目的衡量”的滥用裁量[16]126。

(二)辅助系统有助于处罚裁量公正

《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”。(8)赵家新、杨青青：《有效破解“同城同事不同罚 同案同事不同罚”问题》，中国警察网：http://police.cpd.com.cn/n2578707/c28443567/content.html。

1.辅助系统将裁量规则电子化

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单位之一。最初该系统用于处理卖淫嫖娼、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，南京市公安局酝酿将吸毒、扰乱公共秩序、寻衅滋事、侮辱诽谤、旅馆未按规定登记旅客信息等五类行为纳入辅助系统。(9)参见《避免“同案不同罚”，南京公安推广“案件自动量罚系统”》，澎湃新闻：https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_1300185。南京市公安局已就以上系统申请了专利，专利名称为“基于警务综合应用平台的行政案件自动量罚方法”。(10)王少华、马群、吴凌云、朱迎弟：《基于警务综合应用平台的行政案件自动量罚方法》，申请号201810023595，申请日2018年1月10日。根据专利说明，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照，将自由罚和财产罚以中间值为基准，等额划分为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。

从南京市公安局辅助系统的发展与运行机制来看，辅助系统实则将行政机关已形成的量罚情节、裁量基准等内部裁量规则电子化，将各类应当考虑和可能考虑的事项根据权重纳入系统，同时也将不应当考虑的因素排除在外，实现了“技术中立”。在美国交通执法中应用的DSRC系统也有类似的功效，且还一定程度上减少了“种族歧视”的争议[5]。由此可见，辅助系统使得有助于合理裁量的行政裁量规则能够更好地落地。

2.辅助系统将参与互动“程式化”

从过程论的视角来看，办案人员适用辅助系统的过程亦是裁量说明理由和与相对人参与互动的过程。一方面，办案人员需遵循基于量罚情节和裁量基准形成的事项清单，逐一询问相对人或相关人员。询问过程中实现了对相对人和相关人员处罚法定要素和酌定量罚要素的告知。另一方面，相对人或相关人可针对系统中的量罚情节和裁量基准逐一确认或反驳，从而最终影响处罚决定的作出。确认或反驳过程就是相对人或相关人与办案人员的实时、有效互动过程。因此，辅助系统将说明理由、互动沟通程式化。

3.辅助性量罚系统保留“人”的能动性

辅助系统根据勾选，给出处罚建议；办案人员参照处罚建议作出处罚决定。“与自动化系统相比，人类在伦理和情景化决策方面的能力更强。”[4]从这一决定过程来看，该系统保留了“人”的能动性，办案人员可以纠正不尽合理的处罚建议，形成符合个案正义的处罚决定。例如，在笔者对运用辅助系统的南京市某局调研时，该局执法处室负责人表示系统形成的处罚额度可以作为处罚决定的基点，办案人员往往会以此为基础，结合办案经验对该额度进行浮动，以使得处罚更符合个案正义。(11)2021年4月20日，笔者对曾运用行政案件自动化量罚系统的南京市某局执法处室负责人进行电话访谈，其提到“有一个裁量基准表，在立案、调查取证、调查报告这一处罚程序中，系统会在调查报告中形成裁量建议，案审基于裁量建议确认告知金额。当时制定了规范性文件《南京市环境行政处罚实施办法》，若要对建议的额度进行调整，上下浮动不得超过30%”。

也有学者质疑，“出于对人工智能的信任，如果对机器的建议不加怀疑，那么人工智能的决定在事实上就已经变得自动存在了，并且没有人类的监督。但是，如果人类质疑人工智能的建议，那么在他们做出错误决策的时候这个人就非常可能会被视为鲁莽行事”[6]。裁量基准对行政机关具有内部拘束力，要求行政机关和行政执法人员应予严格遵守，一律适用，不得违背。然而，并非没有例外，也即当行政机关基于个案特殊情况的考量，根据立法授权旨意，可以脱离裁量基准而作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，且作出决定者负有说明理由义务[17]74-76。辅助系统形成的仅为处罚建议，并不与裁量的属人性冲突[7]，执法人员在“个案特殊情况”下有权力、也有义务逸脱系统，形成符合个案特殊情况的行政决定。

三、替代系统的不公正风险及其避免

替代系统尚处于初级阶段。“交管12123”APP是雏形，在一定程度上实现了部分道路交通违法行为“量罚”自动化，但人机交互范围及交互程度十分有限，尚无法进行实时、全面量罚。在替代系统的中高级阶段，系统可通过学习“历史数据”的模式和相关性，生成预测和见解，“学习”迭代进行[14]。在笔者目力所及范围内，尚无实例。根据系统裁量能力的不同，替代系统包括“无裁量能力”的完全自动化量罚系统(以下简称“无裁量替代系统”)和“有裁量能力”的完全自动化量罚系统(以下简称“裁量型替代系统”)。两者面临不同的公正风险。

(一)无裁量替代系统的裁量怠惰风险

无裁量替代系统将不存在裁量空间和判断余地的羁束规则纳入自动化决策系统，而由系统自动生成结果。这一过程本身并非裁量过程或者说并未开启裁量过程，系统替代量罚也不会危及裁量公正。然而，“不存在裁量空间和判断余地”本身即暗含着不公正的风险。“不存在裁量空间和判断余地”存在两种情境：一种为羁束行政，行政机关确实不存在自由选择的余地；另一种为裁量行政，行政机关有自由选择的余地，只是通过裁量基准等方式将裁量空间、判断余地压缩至零。前者由自动化系统“照本宣科”，自然不会存在处罚公正的问题。有疑问的是后者。自动化系统虽可同样“照本宣科”，但“本”存在“一刀切”的可能性，这使得应当考虑的酌处要素无法被考虑在内。由于无法完全行使裁量权而束缚乃至放弃了裁量权，从而导致裁量怠惰，无法实现个案处罚公正。后一情形导致的困惑在“交管12123”APP的适用过程中已有体现。

“交管12123”系由公安部统一研发、各地公安机关交通管理部门部署运营的互联网交通安全综合管理平台客户端，通过该平台可进行电子监控处理和缴纳罚款。以北京市公安机关运行的“交管12123”平台为例，其将“北京市道路交通安全管理行政处罚裁量基准(2020年版)”和“违反《中华人民共和国道路交通安全法》《北京市实施〈中华人民共和国道路交通安全法〉办法》处罚裁量基准”中罚款金额在200元以内的道路交通安全违法行为录入平台。从两个裁量基准来看，200元以下罚款均显示为固定数额。以机动车驾驶人违停为例，根据《道路交通安全法》第90条之规定，“机动车驾驶人违反道路交通安全法律、法规关于道路通行规定的，处警告或者20元以上200元以下罚款。本法另有规定的，依照规定处罚。”《道路交通安全法》第123条规定，“省、自治区、直辖市人民代表大会常务委员会可以根据本地区的实际情况，在本法规定的罚款幅度内，规定具体的执行标准”。这意味着北京市的裁量基准则对机动车驾驶人的违停行为设置了顶格罚款。但顶格罚款在实践与理论中均饱受争议。在“高某与上海市公安局杨某分局交通警察支队、上海市公安局杨某分局”一案中，处罚相对人高某针对“交管12123”中显现的违停记录和处罚决定提出，罚款人民币200元的顶格处罚，与上诉人的违法程度不相称，违反比例原则。(12)上海市第二中级人民法院(2018)沪02行终377号行政判决书。在一些学者看来，顶格罚款是对行政裁量目的的滥用，对公平性与比例原则等一般行政法原则的违反，属于明显不当的行政行为[18]。

顶格处罚是固定数值式罚则的极端体现。除了设置顶格罚款，实践中的无裁量替代系统亦可能设置非顶格罚款的其他固定数值。这是因为替代系统的本质即将各类规则简化为确定的代码[19]。然而，固定数值式(也称定额罚)本身亦有争议。一方面，定额罚绝对地限制了罚款数额的裁量，割裂了处罚后果裁量要素与罚款数额之间的关系，未考虑边际威慑，从而导致“违法越严重越划算”的逆向激励；另一方面，定额罚因过于呆板和机械，而难以适应社会经济的发展及不断深化的价值认识。

(二)裁量型替代系统的裁量滥用危机

相较于无裁量替代系统的不公正风险，裁量型替代系统的不公正风险往往源于算法本身的失当。而算法本身的失当将导致裁量滥用危机。下面将结合处罚裁量公正的三个标准逐一检讨之。

第一，算法规则可能颠覆裁量规则。首先，算法设计的本质是简化，而简化导致的最严重问题是用线性代替非线性，从而出现“削足适履”。以算法为核心的裁量型替代系统难免因过于简化，不考虑应当考虑的处罚酌处因素。其次，在裁量型替代系统深度学习过程中，不可避免地受算法设计者偏私的影响，从而考虑不应当考虑的因素。再次，以“历史数据”学习为主要模式、以“相关性”为主要基准的裁量型替代系统，随着学习深度的不断加强，由机器自行对事实形成判断，其必然脱离预先设定的规则，而行政官员对此无能为力[20]。

第二，算法黑箱影响裁量过程中的参与互动。一方面，裁量型替代系统存在算法设计逻辑不透明、算法决策过程不公开的可能。算法的不透明导致相对人、相关人无法了解纳入裁量型替代系统中的因子和权重，从而无法与系统的运作过程进行有效博弈。另一方面，大型算法系统包含的参数复杂，设计者众多且变动不居，其应用于裁量型替代系统之中的可解释性仍然较差[21]。算法可解释性的缺乏导致相对人、相关人无法完全理解系统运作的逻辑和机理，无法有效参与到系统决定的作出过程；而算法本身可能改变既定的规则或现有的解释规则，却无法被追溯[19]。

第三，算法代替人决策消解个别正义。人工智能算法的伦理危机和法律主体性危机在裁量型替代系统中集中体现。一方面，该类系统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[22]；另一方面，该类系统将人的决策权假手于自动化决策系统，人沦为人工智能的客体，而动摇了以人为中心的社会制度[23]。无裁量替代系统虽有裁量怠惰之嫌，但其尚以人作为最终决策主体，系统无非是对人最终决策的输出。相较而言，裁量型替代系统的运用使得算法代替人决策，尤其是代替人进行裁量。除了可能颠覆裁量规则、影响参与互动之外，其更令人担忧的后果是以机器的思维代替人的智识和情感。纵使通过深度学习，人工智能系统的智识可在瞬时达到甚至超越人若干年的积累，然而，唯独人的情感抑或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[24]。由此，人工智能算法代替人决策将消解个别正义。

(三)替代系统不公正风险的避免

无裁量替代系统的裁量怠惰和裁量型替代系统的滥用风险是否意味着其不能应用于实践之中呢？当前对无裁量替代系统的应用总体呈现支持观点，而对裁量型替代系统的引入则存在两种截然不同的态度。一种观点直接否认了裁量型替代系统引入的正当性。该观点认为裁量的本质是多元价值的全面衡量，而裁量型替代系统仅能落实对平等权的保护；裁量的过程是因果性的考量，而裁量替代系统是关联性的运算[7]。另一种观点并不反对裁量型替代系统的应用，提出应当通过专家审查控制合法性风险，并划定自动化裁量的边界[8]。笔者同样支持无裁量替代系统的应用，亦对裁量型替代系统的引入持相对乐观态度，只是风险的规避路径有所区别。裁量规则的建构、参与互动程序的引入、充分发挥人的能动性既是替代系统公正性的衡量标准，也为替代系统不公正风险的避免指明了方向。

1.共同前提：行政裁量规则的合理制定

裁量规则是“解释法律规定、规范行政权运行、控制自由裁量的有力工具”[25]。实践中，裁量规则的表现形式是多样的，例如指南、手册、裁量基准。裁量规则中亦包含分格、量罚幅度(包括等分、中间线、格内外浮动、累计制等多种样式)、解释不确定法律概念和列举考量因素等多种控制技术[26]。裁量规则的制定过程是“以分格为基本技术，与解释、量罚幅度和考量因素等技术对位，浑然一体”的有机裁量过程[26]。

无论是无裁量替代系统，抑或是裁量型替代系统，均应当以合理制定的裁量规则为前提。这是因为：首先，裁量规则的制定是在法律规范向度下的细化，恪守了法律之要求，将其引入量罚系统，可形成对系统的法定约束。其次，裁量规则兼容了执法实践中被普遍接受的经验与智慧，将之引入量罚系统，有助于形成执法人员与相对人对其实体内容的认可。再次，某一裁量规则通过量罚系统得以在某一区域或某一领域被普及，有助于该区域或该领域的同案同罚。除此之外，裁量基准的制定已成为《行政处罚法》(2021年)第34条所规定之倡导性规范。

基于裁量规则形成的决定可区分为“定额式”和“区间式”。“定额式”决定可基于裁量规则形成唯一的处罚种类及数额。以《江苏省生态环境行政处罚裁量基准规定》中的“未批先建”的违反环境影响评价制度的行为为例，根据裁量标准表，各个裁量因素和裁量因子均设定了分格之后的固定裁量百分值，通过确定相关裁量因素、裁量因子，根据裁量公式可形成确定的罚款金额。这意味经过裁量规则的制定，对于“未批先建”的违反环境影响评价制度的行为的罚款规则已然转变为羁束规则。“区间式”决定则往往基于裁量规则确定处罚种类及一定的数额区间。以江苏省公安厅制定的《赌博违法案件裁量指导意见》为例，该指导意见针对赌博行为和为赌博提供条件行为，基于不同裁量因素和裁量因子并未形成固定的处罚种类及额度，而是形成了不同的处罚种类及其对应的裁量区间。在这一情形下，针对赌博行为和为赌博提供条件行为形成的裁量规则只是相较于《治安管理处罚法》更为细化，却仍然属于裁量性规则，存在裁量空间。

2.无裁量替代性量罚系统怠惰隐忧的化解

基于裁量规则形成的“定额式”决定以及法律明确规定的羁束性处罚决定方能纳入无裁量替代系统。羁束性处罚决定直接适用机器代替人力进行量罚，本身即为“傻瓜机”式的操作，节省了行政人力，提高了行政效率，不存在怠惰风险。无裁量替代系统裁量怠惰风险归因于将未经合理裁量规则形成的“定额式”决定纳入系统之中。通过裁量规则科学拟定技术的引入，弥补了这一缺憾。而在裁量规则拟定的过程中，充分发挥了执法人员的主观能动性，形成唯一确定的额度，个案正义的实现有了最大的可能。

除此之外，为了弥补在量罚过程中参与互动过程的缺失，在无裁量替代系统中应当输入并事前公示每一个处罚决定的裁量规则，同时应当在处罚决定书中或伴随处罚决定明确说明决定理由，使得相对人可以将自己的行为与裁量规则中的量罚幅度、考虑因素等进行对应和检视。

3.裁量型替代性量罚系统滥用危机的预防

任何情形下，未被裁量规则约束的裁量决定不得纳入有裁量能力的替代性量罚系统。这是因为，“就像一把斧子，裁量也可能成为伤害或谋杀的凶器”[15]27。若将该凶器完全交由机器自动化行使，决定其发挥作用的对象、时间和空间，那么远甚于“自然状态”的恐怖将再度降临人间。裁量规则是约束裁量的最直观、最有效的工具。将基于裁量规则形成的“区间式”决定纳入有裁量能力的系统，系统的运作有了最基本的约束——算法规则的设定应当遵循现有的裁量规则，而非任意简化因素或任意增加因素。也就是说，系统的深度学习应当是在现有裁量规则基础上的学习。

随之而来的疑问是，如何了解系统是否真正地遵循了裁量规则，以及裁量规则内的机器如何进行进一步的合理裁量？对于这两个问题，均应归结于算法治理。对前者而言，算法的透明性和可解释性是量罚系统运行的前提[23]。尽管构成算法的代码对于一般人而言难以理解，但可由获得公众信任和民主授权的技术专员对代码进行监督。同时，由于裁量规则是公开的，相对人可基于最终的决定检验其是否是公开的裁量规则可以得出的结论。当然，出于专业性的考虑，前者是重点。对后者而言，如何促进机器与人在裁量过程中的实时交互是关键。可能的规则主要约束事后，也即机器在做出决定之后，应当附带形成决定的量罚情节、考量因素的详细说明书。然而，从根本上讲，人机交互的关键在于技术，也即通过技术性的升级使量罚系统可以达到甚至超越现场执法交互、参与的充分度和有效性。

在有裁量能力的替代性量罚系统中，机器在裁量过程中很大程度代替了人，但这并不意味着相对人无权要求人工干预，也不意味着执法人员可以免于执行行政任务。有学者提出：“使自动化系统适用主观要素作出决定，但是要求系统设计者(与被授予法定权力的人类决策者共同工作)根据损害的级别、伤害的程度、受影响个人或实体的权利或利益对决定进行分类。根据影响或伤害的级别，可以制定从人为干预和监测到具体说明作出决定时所考虑的因素的不同级别的保障措施。”[27]也有学者主张应当赋予相对人“脱离自动化决策权”[28]。无论是相对人的“脱离自动化决策权”还是执法人员的干预职责，均是保障“人”在有裁量能力替代性量罚系统中主观能动性的重要基础，也是实现个案正义、使人不被机器裹挟的前提。

四、结论

全方位、高效率的发现系统提高了违法行为的处罚概率，有助于实现行政处罚惩戒与预防的双重目标，而无碍于个案正义。辅助系统展示了“过”“罚”“相当”的裁量过程，为人工酌处提供建议，有助于实现处罚公正。替代系统则存在“削足适履”的裁量怠惰风险和“信马由缰”的裁量滥用危机。为避免公正风险，无裁量替代系统应适用于经合理裁量规则限定后的“定额式”处罚决定和羁束性处罚决定，同时在处罚决定中明确裁量考虑因素和量罚情节。有裁量替代系统仅得适用于经合理裁量规则限定后的“区间式”处罚决定，同时应当通过技术升级提高人机交互能力，赋予相对人“脱离自动化决策权”，也保留执法人员对自动化决策的干预职责。