人工智能在行政規則制定中的作用及其法律控制

摘要：將人工智能引入行政規則制定全過程的各個環節，有助于提高法律信息檢索質量、加強聽取意見的廣泛性和回應性、提升審查的全面性和改善后評估和規則清理的效果。應審視并厘定人工智能系統介入行政規則制定的邊界，為人工智能系統設定透明和可解釋性要求，并探索人工智能系統開發的合作治理方略。要防止因對規則制定效率的迷戀，而克減了利益相關方參與規則制定的法定權利。此外，人工智能系統在行政規則制定中只能起到輔助性的作用，需建構人機協同的行政規則制定機制。

關鍵詞：人工智能；規則制定；聽取意見；行政程序

中圖分類號：DＦ０" " 文獻標志碼：A" " 文章編號：1001-862X（2024）05-0133-006

本刊網址·在線雜志：ｗｗｗ．ｊｈｌｔ．ｎｅｔ．ｃｎ

*基金項目：國家社會科學基金重大項目“突發重大公共衛生事件防控的法治體系研究”（20amp;ZD188）；中央高校基本科研業務費項目“公共衛生治理與行政法治”

作者簡介：宋華琳（1977—），河北黃驊人，南開大學法學院教授、博士生導師，教育部“長江學者獎勵計劃”青年學者，主要研究方向：行政法學。

我國正逐步探索如何以電子化、數字化、智能化的方式規范行政規則制定程序，提升行政規則制定質量。中共中央、國務院印發的《法治政府建設實施綱要（2021—2025年）》中，指出“著力實現政府立法質量和效率并重并進”，“積極利用新媒體新技術拓寬立法公眾參與渠道”。2022年頒布的《國務院關于加強數字政府建設的指導意見》中，提出堅持數據賦能，“建立健全大數據輔助科學決策機制”，提高政府決策科學化水平。但如何將以人工智能為代表的現代數字技術，系統性地引入行政規則制定過程之中，目前還欠缺相對體系化的制度安排，也缺少細密的學理探究。

筆者立足我國行政規則制定實踐，探討人工智能如何影響行政規則的議程設定，如何輔助搜集規則制定所需的事實，并對不同備選方案加以比較，同時，進一步思考哪些類型的規則更宜引入人工智能來輔助制定，如何防范由人工智能介入規則制定所引發的風險，如何通過規則制定合作網絡的建構，引入人工智能，提高行政規則的制定效率和質量。

一、人工智能對于提升行政規則實體內容質量的作用

將人工智能引入行政規則制定過程，有助于優化行政規則的議程設置，并有的放矢地配置規則制定資源。人工智能可以通過對“立法性事實”（ｌegislative ｆact）信息的搜集和分析，以及對行政規則備選方案的考察與比較，制定出更具有量體裁衣特點的規則，提高行政規則制定精準化水平，增加行政規則的針對性、及時性、系統性與可操作性，推動行政規則實體內容質量的提升。

（一）優化行政規則制定的議程設置

《行政法規制定程序條例》《規章制定程序條例》規定了行政法規、規章制定的立項程序，要求立項申請需說明制定規則的必要性、所要解決的主要問題等。但在規則制定資源相對稀缺的情形下，需要首先明確哪些事項、哪些問題能夠成功進入行政規則制定議程，以確定某一事項的“必要性”，以及確定規則制定事項的優先順序。

何為規則制定的“必要性”？一般而言，這意味著在規則制定者心目中，此事項的急迫性極高，以至于必須由公權力介入和處理。通過引入人工智能技術，對大型數據集和眾包數據進行分析，可以讓規則制定者獲得更多通達信息，來確定哪些是最關鍵的事項，進而決定議程設置中的優先順序。［1］還可以進一步利用大數據和人工智能技術，去感知、預測、預警基礎設施和社會安全運行的重大態勢，分析社情民意，及時把握群體認知及心理變化，研判哪些是經濟社會發展中亟待回應的系統性、趨勢性問題，哪些是需要以行政規則應對的制度性風險。在人工智能技術的輔助下，政府可以更容易地識別出哪些問題是“人民群眾急盼”，哪些是“人民群眾反映強烈的突出問題”，從而將這些問題納入行政規則制定的優先次序。（１）

（二） 輔助“立法性事實”的搜集分析

行政機關制定規則是一種“準立法”活動，而規則制定需要以立法性事實為基礎。立法性事實著力說明規則制定所需的客觀性事實，即能被感知、觀察或者有科學數據支撐的事實，也包括通過社會科學工具或手段獲得的事實，如統計數據和資料。［２］立法性事實反映了真實發生的事情和實際存在的狀態，是行政規則制定的必備前提。

規則制定者運用人工智能技術處理傳統和創新的數據源，并對海量的數據和信息進行分析，有助于更好地搜集立法性事實，形成更有針對性、包容性的規則。在難以用傳統方式搜集信息和數據的領域，人工智能技術構成了更為有益的補充。例如，人們可運用人工智能模型，分析衛星云圖數據，通過觀測夜間燈光密度、建筑構造、交通網絡情況，估量經濟活動和經濟產出。［３］又如，亞洲開發銀行（ADB）引入人工智能技術，利用衛星圖像上的數據，預測和評估菲律賓、泰國的貧困情況，作為出臺相關政策的參考。［４］

大數據和人工智能技術可以對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行采集、存儲，有助于以智能化方式形成作為行政治理基礎的數據庫，并通過數據分析，揭示傳統技術方式難以展示的關聯關系。實現這一目標，必須提升行政的數據分析能力，建立“用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新”的管理機制，實現基于數據的科學決策和基于“事實”的規則制定。

（三）增加備選方案選擇的科學性

制定行政規則是法政策學的工作，需做好規則制定的事前評估，對不同的備選方案加以選擇。一方面，規則制定者要通過外推預測、理論預測、主觀判斷等方法加以預測，預測備選方案給社會帶來的影響，以避免出臺的行政規則帶來不可預期的、負面的后果。外推預測基于目前及歷史的數據，通過歸納做出預言；理論預測以不同理論中的因果假設為基礎，通過演繹進行推斷；判斷預測以直覺為基礎，給出有見地的判斷。［５］另一方面，行政規則制定也在逐步引入規則影響評估、成本收益分析制度，規則制定者應比較不同備選方案的成本和收益，評估特定備選方案給經濟社會可能產生的影響，所選擇的備選方案應付出盡可能低的成本，以獲得盡可能高的收益。

通過建構自動化模型，人工智能系統可以模擬匯率波動、金融危機、交通擁堵、氣候變化等經濟社會場景。憑借機器學習算法，人們可以利用歷史數據與當下數據訓練出先進的人工智能預測模型。在這些人工智能模型的輔助下，規則制定者可以預測到觀測到的特定結果，也可以預測到未觀測到的反事實干預下的結果，進而對備選方案有更為準確、公正的評估。［1］這有助于以通達信息為基礎，形成基于證據的決策（ｅvidenced-ｂase ｐolicy ｍaking）。例如，在一些非洲國家，央行利用機器學習和大數據技術，針對利率、存款準備金率和流動性管理等貨幣政策杠桿，做出知情度更高的、數據驅動的決策。［４］又如，德國聯邦經濟和能源部于2021至2023年，資助“人工智能和貨幣政策決策”項目，通過使用機器學習方法生成新的信息，開展宏觀分析和預測、評估金融穩定風險，進而改進歐元區的貨幣政策。［４］

《國務院關于加強數字政府建設的指導意見》中指出“統籌推進決策信息資源系統建設，充分匯聚整合多源數據資源，拓展動態監測、統計分析、趨勢研判、風險防控等應用場景，全面提升政府決策科學化水平”。我國可以通過引入人工智能系統，建構自動化模型，來模擬相關的情景和備選方案，去審視相應情景和備選方案下的后果，這有助于對不同備選方案進行比較和選擇。

二、人工智能在行政規則制定各環節中的作用

將人工智能引入行政規則制定，從法律信息檢索、聽取意見、草案審查到后評估全過程的各個環節，一方面有助于更好地保障利益相關方參與規則制定的權利，從而保障規則制定的過程民主性；另一方面，有助于提升規則制定的質量，促進規則內容的實質合理性。

（一）提高法律信息檢索的質量

在我國行政規則制定過程中，客觀上存在著政策擴散（ｐolicy ｄiffusion）和政策學習（ｐolicy ｌearning）的現象。政策擴散是指一種政策活動從一個地區或部門擴散到另一地區或部門，被新的行政主體采納并推行的過程。［６］政策學習的要義則在于，當決策者面臨某個問題時，往往選擇已經在其他地方被證明為成功的政策，來簡化尋找解決方案的過程。［７］政策擴散、政策學習的前提在于獲取相關法規和政策文本。依法制定行政規則的前提，在于要檢索、搜集到相關法律、法規、規章、司法解釋、司法判例乃至技術標準，這對規則制定者的法律信息檢索能力提出了很高的要求。

我國目前已有商業性智能起草規則的輔助工具，該系統以法律法規數據庫為基礎，運用人工智能、大數據分析等先進技術，智能匹配相關法律法規，生成資料匯編，在線調用資料起草文本，解決起草承辦人在信息資料收集、管理等方面遇到的困難和問題。在這一領域，未來可以采取政企合作的形式，由政府和企業共同開發、設計智能化的立法輔助系統。在系統中嵌入高階版的人工智能搜索引擎，并為系統設計更為合理的欄目和搜索選項，為數據設計更為合理的分組，同時盡量減少無關信息源，精準匹配數據，以提高行政規則所需信息搜集的質量與效率。［８］

（二）增強收取意見的廣泛性和回應性

我國司法部已針對法律、行政法規、部門規章建立了“公開征求意見系統”，很多省市也建立了相應的法規規章草案意見征集系統，還引入了微信二維碼、電子郵件等聽取意見形式，規則聽取意見的智能化程度逐步提高。

通過將人工智能技術引入征求意見系統，運用自然語言處理技術（NLP）來閱讀和總結公眾意見，可以幫助規則制定者對公眾意見加以概括和分類，并從諸多意見中提取出最重要的實質性信息，從而更好地對公眾意見加以回應。［９］例如，2016年美國國務院為改進其護照申請和延期流程，使用了由第三方軟件公司開發的在線征求意見程序，之后收到了近1000條建議。該程序可通過文本挖掘算法，掃描包含相關類似關鍵字的文本，并對這些意見加以概括。通過人類智能與人工智能的結合，改進了聽取意見的質量，提高回應公眾意見的效率。［１０］

通過總結國內外發展經驗，在行政規則聽取意見程序中引入人工智能技術，需要關注的問題主要有以下四點。

其一，積極發展人工智能技術，實現規則制定聽取意見的智能性、便捷性和即時性。行政規則制定機關可通過人工智能信息平臺，發布規則制定草案及相關背景材料，乃至將相關內容推送至特定群體的手機或其他終端，以實質性拓展聽取意見的范圍。

其二，有組織地推進規則制定意見收集、整理、歸納的智能化。行政機關通過利用人工智能、機器學習技術，可以識別、刪減重復的意見，歸并、整合相關意見，提煉意見的主要觀點和總體傾向，并盡量對公眾提出的意見予以回應。

其三，理性對待生成式人工智能在聽取意見程序中的功能。生成式人工智能給出的建議與導引，有可能貌似通暢、合理，實則生產了諸多虛假、錯誤信息，公眾以生成式人工智能就行政規則提出意見，也可能會帶來更多偏狹、謬誤之見。規則制定機關當未雨綢繆，發展出適當的智能技術，對以生成式人工智能生成的虛假、低劣以及“批量灌水式”意見予以甄別和剔除。［１０］

其四，在整理和回應規則制定階段的意見時，應注重行政機關工作人員和人工智能技術的結合。盡管人工智能為規則制定過程中的公眾參與賦能，實質性拓展了政策網絡中的“對話網絡”（ｗebs of ｄialogue），但這些公眾意見對規則制定內容只是施加了一定影響力，并無控制力。行政機關在制定規則時，需考慮規則在政治上的可接受性、行政資源的可得性及業務上的執行可能性［１１］，行政機關仍有依據法律要求、專業知識，結合實踐需求、政策考量等因素，確定行政規則內容的裁量權。

（三）提升規則審查的全面性

在行政法規、規章制定過程中，政府法制機構要在權限范圍內，對相應的行政法規、規章送審稿加以審查。目前，天津、河北、海南、黑龍江、北京、上海、江蘇、廣西、西藏、甘肅、青海、珠海、哈爾濱等地人大常委會陸續與相關科技公司合作，引入法律數據分析平臺，將人工智能用于地方立法。其建立的規范性文件備案審查平臺，預先設計了“敏感詞詞庫”。審查時，系統將待審查文件、敏感詞詞庫、法律法規數據庫三相比對，自動匹配篩查。當審查文件含有“審批”“許可”“責令停產”“罰款”“關停”等詞匯時，智能平臺會將此類敏感詞匯與敏感詞庫進行自動比對，標注出可能違法的表述，供相關工作者人工識別。［８］在未來，完全有可能將此類智能平臺功能擴展至行政規則起草過程中的事先審查。

（四）改善后評估與規則清理效果

行政規則的后評估和清理，需要將行政規則與相關法律規范進行比對和分析，可謂卷軼浩繁。人工智能系統輔助行政規則清理工作，將行政人員翻檢法規匯編、人工檢索法條的傳統工作模式，轉變為讓人工智能算法進行自動化的法規審查，能夠集約應用有限的行政資源，提高行政效率。

行政機關做事更多地是“向前看”，希望將更多資源投入如何制定新規則，以規范經濟社會生活中的新問題，而往往不愿“向后看”，不愿將有限資源投入對行政規則的后評估及相關修改、廢止工作。

將人工智能技術引入行政規則后評估，應注重發揮人工智能技術長于數據統計和分析的優勢，強調“數據會說話”，以數據來評估行政規制實施的實效。將人工智能技術引入行政規則清理時，應強調自然語言處理技術的應用，實現對規則文本的自動化解析和理解。例如，通過關系抽取和事件檢測技術，識別規則文本中的法律條款、歸責機制和記載事實，以提供更為全面、準確的分析結果和清理建議。

三、人工智能輔助行政規則制定的法律控制

在我國，將人工智能引入行政規則制定過程仍處于起步階段。一方面要恪守法治立場，理性審視人工智能系統介入行政規則制定的邊界，為人工智能系統設定可解釋性要求；另一方面，要通過政府、企業與專家的合作，提升人工智能系統的規則制定能力，打造出可問責的人工智能系統，建構更具實踐有效性的行政規則體系。

（一）厘清人工智能系統介入行政規則制定的邊界

將人工智能系統介入行政規則制定過程，其前提在于相關領域已有較為豐富的制度實踐，已有上位法，或已就同類問題制定了相關法律規則，從而可以令人工智能系統通過機器學習技術，從規則數據中提取規則制定的模式、規律和決策邏輯。以行政裁量基準的制定為例，其力圖就那些對裁量最終處理決定具有直接影響和作用的主客觀事實情況，作出準確認定，并加以類型化的區分，即細化情節，繼而設定不同格次的法律效果。［１２］行政裁量基準并非無源之水、無本之木，其以相關行政處罰、行政許可、行政征收征用、行政給付、行政強制行為的豐富實踐素材為基礎。（２）

數據是大模型訓練的“燃料”，也是提升人工智能輔助規則制定系統性能的決定性因素之一。當特定領域屬于新興、未定型領域，或屬于新技術、新產業、新業態、新模式時，或者在特定領域法律規范存在缺漏、法律關系變動不居、治理模式尚需探索時，可得數據不夠多，很難保證相關訓練數據的數量、質量、多樣性和穩健性。在這些新興領域、重點領域，針對復雜社會現象制定規則，設定權利、義務、責任，本已屬難事，因此，或更不適于將人工智能系統引入相應的規則制定過程之中。

需認識到，人工智能介入行政規則制定，更多的是搜集輔助資料、比較分析方案、提供文本表述參考，行政規則制定機關和相關工作人員依然保留對規則內容的修改、討論、審議之權。“人在回路”模式有助于發揮人類智能與人工智能之長，捍衛行政規則制定程序的民主正當性。

（二）為人工智能系統設定透明度和可解釋性要求

人工智能系統研發者有向行政機關和公眾進行解釋的義務，這有助于行政機關和公眾在一定程度上了解算法和機器學習運行的相關原理。通過要求系統研發者“展示你的工作”，來界定用自動化工具評估哪些內容，哪些特征變量作為事實證據，哪些特征變量作為結果變量；系統研發者要為所選擇數據、驗證程序、驗證結果的生成等給出解釋。［１３］這有助于行政人員更好地理解人工智能系統，并在后續規則制定中，更好地將行政管理經驗與人工智能輔助建議相結合。

當行政機關引入人工智能輔助系統來制定行政規則時，也應履行相應的透明和可解釋義務。其一，在規則制定過程中，應努力讓相關行政官員、行業專家理解人工智能系統所能發揮的作用，理解人工智能系統能生成怎樣的結果。其二，責任的缺失是誘發智能風險的內在因素［１４］，應明確界定在規則制定中，規則起草人員、人工智能系統分別扮演怎樣的角色，承擔怎樣的責任，保證對人工智能系統生成的規則草案、規則輔助資料等予以存檔，并保證未來可查詢。其三，行政機關將規則草案說明向社會公布并征求意見時，應說明引入了哪個人工智能系統，人工智能系統在特定規則制定中的功用是什么，是輔助搜集立法資料，還是草擬規則草案文本，還是對特定條款提出建議，抑或是對不同版本規則文本加以比較。這有助于打造更可信、更具可問責性的人工智能系統，強化對人工智能系統的社會監督。

（三）探索人工智能系統開發的合作治理方略

如果行政機關只是將人工智能輔助規則制定系統的設計外包給企業或研究機構，雙方僅僅構成合同關系，那么行政機關與研發者之間的溝通方式可能只是協議、文檔、用戶手冊等，這不利于彼此間密切的溝通和協調。在設計人工智能輔助規則制定系統時，不僅要掌握計算機語言，還涉及對法律、經濟學、社會學、倫理學等的考慮。行政機關應與研發者密切合作、持續交流，發揮規范引導作用［１５］，共同形成人工智能系統開發方案。

另外，應要求人工智能輔助規則制定系統使用開源軟件，并可考慮適度開放該系統的源代碼。這有助于提高人工智能輔助規則制定系統的透明度與可解釋性，使人們更好地理解相應的人工智能系統。堅持人工智能賦能工具的開源與互操作性，有助于避免行政規則制定被某個特定供應商“鎖定”，還有助于在現有系統的基礎上，根據用戶的體驗、感受和建議，對人工智能輔助系統予以不斷修正、迭代升級，這也是實驗主義治理和反思型法的生動體現。

四、結 語

將人工智能引入行政規則制定之中，某種意義上構建了數字技術輔助政府決策的機制，推動了政府治理流程再造和模式優化。如果說電子化行政規則制定構成了規則制定的2.0版本，那么人工智能輔助規則制定則構成了規則制定的3.0版本，在技術賦能的同時，也推動了行政規則制定程序的改革，推動了中國行政程序法的結構轉型。但面對充滿不確定性的未來，仍有兩個需要重點關注的問題。

其一，將人工智能系統引入行政規則制定程序，應盡量更有效聽取、更好回應公眾意見，更好保障利益相關方的參與權利。不可因對規則制定效率的迷戀，而克減了利益相關方參與規則制定的法定權利，而削弱了利益相關方參與規則制定的其他法定形式；不可弱化書面征求意見、座談會、論證會、聽證會等收集意見形式的作用。

其二，人工智能系統在行政規則制定中只能起到輔助性的作用，需建構人機協同的行政規則制定機制。人工智能的引入，有助于搜集相關資料、生成規則草案、進行文本比對，并開展規則的審查、清理和評估。但人工智能系統所倚重的數據集、算法等都具有局限性，自動化決策工具和人工智能系統相對適于考慮可量化、結構化的數據，但其更多呈現出規律性、確定性的技術思維，無法對所規范事務加以“同情地理解”，不適于去體察對規則制定所需考慮的復雜的政治、經濟、社會以及歷史背景，不適于去衡量復雜社會中承載的多元價值和利益。［１６］更要警惕因人工智能系統帶來法規文件起草人員的怠惰，防止由機器生成千人一面、看上去很美，實則脫離實際的規則文本。

規則制定者具有豐富規則制定經驗，還具有基于常人生活經驗的“感覺”和“常識”，能更好地應對不確定性，更好地在矛盾的焦點上“砍一刀”，給出務實、有效的解決方案，寫出具有可操作性的條文。因此，建構行政規則制定的人機協同機制，讓規則制定者保有對機器錯誤的監督、矯正之責，有助于真正實現數字時代的智能化規則制定，以高質量規則制定促進法治的高質量發展。

注釋：

（１）參見《國務院辦公廳關于印發國務院2022年度立法工作計劃的通知》，國辦發［2022］24號，2022年7月5日。

（２）參見 《國務院辦公廳關于進一步規范行政裁量權" 基準制定和管理工作的意見》，國辦發［2022］27號，2022年7月29日。

參考文獻：

［１］Andre Wirjo，Sylwyn Calizo Jr.，Glacer Ni？觡o Vasquez，and Emmanuel A. San Andres. Artificial Intelligence in Economic Policymaking［R］. Singapore： APEC Policy Support Unit Policy Brief No. 52，2022.

［２］于立深.行政立法性事實研究［J］.法商研究，2018（6）：28-36.

［３］M. Hofer et al.Applying Artificial Intelligence on Satellite Imagery to Compile Granular Poverty Statistics［R］. Manila： Asian Development Bank （ADB） Economics Working Paper No.629. 2020.

［４］African Center for Economic Transformation. Responsible AI in Economic Policymaking in Africa［J］.African Center for Economic Transformation， 2024（１）：１０－１３.

［５］［美］威廉·N·鄧恩.公共政策分析導論［M］.謝明，等，譯．謝明，校．北京：中國人民大學出版社，2002：225．

［６］王浦劬，賴先進.中國公共政策擴散的模式與機制分析［J］.北京大學學報（哲學社會科學版），2013（6）：14-23.

［７］干詠昕.政策學習：理解政策變遷的新視角［J］.東岳論叢，2010（9）：153-156.

［８］李弸. 人工智能應用于地方立法的現實困境與應然路徑［J］.人大研究，2022（3）：36-41.

［９］Livermore，M.A，Eidelman，V. amp;Grom，B. Computationally Assisted Regulatory Participation［J］. Notre Dame Law Review， 2018（3）：９７７－１０３４.

［１０］Steve Balla，Reeve Bull，Bridget Dooling，Emily Hammond，Michael Herz，Michael Livermore，amp; Beth Simone Noveck. Mass，Computer-Generated，and Fraudulent Comments［R］. Washington D.C. ： Administrative Conference of the U.S. ，2001.

［１１］［日］西尾勝. 行政學（新版）［M］.毛桂榮，等，譯．北京：中國人民大學出版社，2006：222．

［１２］周佑勇.行政裁量基準研究［M］. 北京：中國人民大學出版社，2015：90.

［１３］Katherine J.Strandburg. Rulemaking and Inscrutable Automated Decision Tools［J］. Columbia Law Review，2019（7）：18５１－１８８６.

［１４］陳元，黃秋生．ＣｈａｔＧＰＴ 技術中的人工智能倫理風險及其科學祛魅［Ｊ］．湖南科技大學學報（社會科學版），２０２３（３）：１３５－１４２．

［１５］劉祖兵．論 Ｓｏｒａ 的倫理風險與我國治理因應——也談我國參與人工智能算法倫理全球治理的基本路徑［Ｊ］．湖南科技大學學報（社會科學版），２０２３（３）：１３５－１４２．

［１６］陳悅.人機協同裁量的建構原理：風險檢視與因應優化［J］.浙江學刊，2024（5）：19７－２０５，２４０．

（責任編輯 吳 楠）