华东政法大学 曹彤
随着人工智能、大数据等技术的发展，数字政府建设推动政务服务由传统“群众申请、政府回应”逐步转向主动精准的智能服务。部分地区已经开展预测性行政服务实践，如浙江“浙里办”、重庆“渝快办”。本文所称“预测性行政服务”，是指数字政府背景下，行政机关借助数据分析和算法技术，在行政相对人提出明确请求之前，对潜在公共服务需求进行识别并主动提供服务的一种行政活动模式。此类服务是一种具有行政指导、公共服务性质的过程性行为，其在提升行政效率、降低信息获取成本的同时，也因大规模数据挖掘和算法预测引发新的行政法问题：主动预测式行政是否符合正当性、合法性与合理性要求；算法“猜测”是否应当以及如何受到比例原则约束；持续的数据关联分析是否侵蚀公民隐私权；以及公众对自身被政府用于算法训练的数据是否享有足以制衡数据垄断的权利。
由此，如何在行政效能与基本权利保障之间建立法治平衡，成为预测性行政服务必须回应的核心问题。
一、预测性行政服务的性质
预测性行政服务依靠用户画像、数据关联以及算法预测，在公民提出需求之前就提前发现可能的办事事项，从而使得行政模式由“事后回应”转变为“事前预测”。从行政行为理论上看，此类服务一般不会直接产生外部法律效果，而是在信息提供、事项推荐等过程中对公民的选择产生影响，并参与到数据处理和行政裁量中来，属于具有行政指导和服务性质的过程性行政行为。
从正当性来说，该类服务可以减少行政信息不对称、提高公共服务效率，符合国务院《关于进一步优化政务服务提升行政效能推动“高效办成一件事”的指导意见》所提出的宗旨。但是行政效率不是唯一的价值，如果缺少用户的自由选择和退出机制，那么智能服务就会变成一种持续的数字介入。从这个方面来看，其正当性应该以尊重公民自主决定为基础。
就合法性来说，对于预测性服务所包含的数据收集、用户画像、需求推断等前置环节，现有的规范很难完全回应其权力边界问题。算法黑箱又使传统的告知、说明理由等程序机制的效力降低。因此应该推进正当程序数字化，用知情、拒绝、退出、停止数据分析等方式来约束预测性行政过程。
在合理性方面，预测性行政服务是行政裁量算法化的体现。大数据可以提高行政判断的准确性，但是算法偏见、数据偏差、标签化也会造成错误预测和差别对待，把精准服务变成精准排斥。因此应该用算法审查、偏差纠正、退出机制来保证技术应用符合公平公正、行政平等的原则。
二、预测性行政服务的深层法理冲突
作为过程性、预测性的行政活动，此类服务虽然不会直接产生外部的法律效果，但是会通过数据收集、用户画像、算法推断等方式介入到行政过程中来，从而对行政裁量的形成产生影响，应当受到比例原则、正当程序原则等行政法原则的约束。
从比例原则来说，算法预测所用的数据要和具体的使用目的相关联。如果为了提高预测的准确性而加入大量的低相关或者无关数据，就会造成手段和目的的失衡。从必要性角度，应当首先选择数据脱敏、隐私计算这些低影响的方法来处理个人信息，而不是过度地收集个人的信息，在均衡性方面也要考虑服务便利与长期、持续且难以察觉的数据暴露风险，不能让公民因为没有退出机制而陷入持续性的画像之中。
另外，预测性行政也给传统的正当程序带来挑战。算法运行的不透明性使得公众不能了解推荐的依据、数据来源以及存在的偏差，因此需要通过算法解释、数据说明和退出机制来完善技术性的正当程序。
该类服务对于隐私权的影响已经超出了传统的信息泄露风险，而转向了个人是否处在被观察、分析、预测的状态。数字时代隐私保护不能只停留在防止信息非法公开上，还要对公权力推断个人信息进行限制。同时要保证公众对于有关数据有必要的控制权，不能使个人成为数据的来源。
三、数字政府预测性行政服务的法治化规制路径
面对预测性行政服务所引发的权力边界和权利保护问题，应该创建起以权利保障为重心的包容性规制模式，从结果控制转向过程控制。以技术赋权为理念，用法律保留、比例原则、正当程序规范算法的应用，达到行政效能和公民权利之间的平衡。
首先要确定预测性行政服务的权力范围。虽然该服务一般不直接产生相对人的权利义务，但是它涉及个人数据处理以及需求预测，本质上还是属于行政权运行的过程，不能用数字化服务之名来突破职权法定的原则。对此应该通过法律、行政法规或者规范性文件来确定其适用范围。对于一般的公共服务领域，应该用程序机制来保证公民的自主选择；对于行政许可、行政处罚等涉及重大权益的领域，则要限制算法预测的介入程度，防止技术取代行政判断。
其次要加强比例原则对数据处理过程的限制。此类服务合法运作既需要服务目的正当，也需要数据利用方式必要、适当。行政机关应当坚持目的限定和最小必要原则，按照服务场景区分数据类型，对敏感信息和一般信息实行不同的管理方式，不能为了提高预测准确性而扩大数据收集范围。
再次，应该将正当程序扩展到数字领域，完善预测性行政的技术性正当程序。一方面要确立算法解释义务，让公众知道推荐的依据以及数据来源；另一方面要建立动态知情同意制度，把此类服务同一般政务服务区分开来，实行单独、明确、可撤回的授权，使公众可以自由选择接受智能服务或者回归传统的申请方式。
最后应该加强数据主体权利的保障。预测性行政依赖持续的数据使用，仅仅限制行政机关的数据处理行为是不够的，还需要确定公民对于相关数据的控制权。具体操作上应当保证公众对用户画像的查阅、更正、删除和拒绝参与算法预测的权利，完善投诉、行政复议和司法救济制度。
总之，预测性行政服务的法治化运行要求行政权保持必要克制。通过法律保留明确权力边界、比例原则规范数据利用、技术性正当程序保障过程监督以及数据主体权利实现制衡，可推动预测性行政在提升治理效能的同时，始终运行于行政法治框架之内。②4