稅務算法決策失靈的法律規制

內容提要：稅務算法創制的封閉性、編譯過程的復雜性和自主學習的不可控性構成稅務算法決策失靈的主要成因，進而引發了法律規制的呼聲和行動。既有的規制方案主要基于稅權平衡的思路，通過個體賦權和制約公權兩個方面塑造稅務機關與納稅人之間的平衡關系，從而遏制稅務算法決策失靈風險的產生，這在哲學維度上體現為關系主義的視角。然而，單一的稅權平衡思路具有難以克服的局限性。通過引入本質主義的視角，以稅務算法本身為切入點構造更為全面系統的規制方案，可助推規制重心的前移和稅務算法的法律歸化，對稅權平衡思路的不足有明顯的補充效果。本質主義視角之下，以稅務算法本身為中心搭建完整的規制圖譜，應從建立統一的稅務算法技術標準，合理限制稅務算法的編譯范圍與強化稅務算法的檢驗和測試等三方面入手。

關鍵詞：智慧稅務；算法決策；本質主義；關系主義

中圖分類號：F810.42" 文獻標識碼：A" 文章編號：2095-1280（2024）04-0053-11

當下算法的崛起是不爭的事實，它已儼然成了海德格爾意義上的“龐大之物”，促使人類社會進入了一個“被算法操控”的時代。如今，從個人生活到公共行政均深度依賴算法，形成了算法對人類社會全景敞式的規訓。在稅務決策領域，各地稅務部門圍繞算法開展了有益嘗試，算法憑借其獨特的數理構造，改寫了傳統決策過程中“人本主義”的基本邏輯，重新定義了稅務決策的方式。算法可以結構性嵌入稅務行政運作系統，根據環境信息迅速做出理性分析與決策。看似缺乏人情意味的算法，不僅能在很大程度上消解自然人在傳統決策中的主觀隨意性，而且可以高效率完成偷稅漏稅檢測任務，降低稅收監管的成本，因而具有重要的工具性價值。

然而，每一種技術的饋贈都有其黑暗面。算法并非總能如人們預期一般促進稅務決策的高效便捷、客觀與公正，那些未經法律和道德強制約束的稅務算法就可能異化為某種破壞性的力量，致使新的潘多拉魔盒被打開。在“荷蘭育兒津貼事件”中，稅務算法將特定類型的申請錯誤地標記為欺詐，致使算法得出的結果構成明顯的歧視。因而，算法應用到稅務決策的場域既可能提升稅收治理的能力亦可能解構其科學性，稅務算法決策結果的正確性與合理性并非絕對，決策失靈的系統性風險始終可能像幽靈般如影隨形。

稅務算法決策失靈的潛在風險引發了規制的呼聲和行動。如果稅務算法決策失靈不能得到有效的防范與控制，“科技向善”只能是一廂情愿的臆想。既有的研究多直接穿透稅務算法本身，著重聚焦于稅務算法背后所涉及的相關主體與社會關系，從稅權平衡的思路展開討論。①權力和權利是法理論的基本范疇，從稅權平衡的角度切入對于規制稅務算法決策失靈固然有研究價值，但這并不意味著它就是唯一的規制思路，能夠提供盡善盡美的一體化方案。從功能主義的立場出發，稅務算法決策失靈的法律規制不能囿于單一的思維方式，局限于唯一的規制進路，而必須綜合運用更為靈活與多元的規制策略。基于上述思考，本文在厘清稅務算法決策失靈的主要成因基礎上，深入分析了從稅權平衡思路規制稅務算法決策失靈的可能限度，并以稅務算法本身為中心探討了新的規制方案，以期稅務算法真正成為能夠融入現代文明與公共生活的策略機制。

一、稅務算法決策失靈的主要成因

費希特認為，異化的實質是“自我”創造“非我”。作為一項近些年才興起的技術，算法本身也內含著一種自我解構的能力。當它應用到稅務決策領域，算法可能會不積極適應稅法的規訓，甚至產生稅法規范被架空的風險，減損稅收公平與稅收效率的價值意涵。稅務算法決策失靈的問題顯而易見，但更為關鍵的是要著重對問題產生的主要成因予以深入探究。

（一）稅務算法創制過程的封閉性

1.稅務算法創制過程封閉的由來

算法是基于二進制代碼寫成的技術規則，具有獨特的語法構造與文本邏輯，其運行以海量數據為基礎，以數學模型為支撐，以目標任務為導向。因而，算法具有高度的專業技術性和客觀程序性，需要專業人士設計過程，普通人很難理解算法本身的技術構成與運行邏輯，其創制可以說是一項具有“排他性”的科技活動。加之，算法作為一項技術工具，本身也并非具有天然的純粹性，它必然服務于主體的價值再生與利益創造，算法的創制過程則可能演變成一種暗含價值判斷與利益分配的行為選擇活動。在利益偏好的驅使下，算法創制者傾向于牢牢把控算法編制的各項細節，在設計程序上選擇封閉操作。

商業領域依據特定的商業用途，以網絡平臺為核心的算法主體憑借其強大的資本和技術優勢單方面創制算法。受自利性的影響，商業主體可能基于純粹利己的立場不斷擴展其價值疆域，表現出強烈的私有性，嵌入若干商業化的基因，用戶對于算法程序則僅有退出的自由而無選擇的自由。在稅務領域，稅務機關基于行政管理的職能定位，不可能成為稅務算法的直接創制者，其創制工作一般外包給特定的專業機構，但專業機構必須根據稅務機關的指示要求開發設計出稅務算法軟件。受制于專業知識壁壘和稅務機關利益偏好的共同作用，納稅人很容易被排斥在稅務算法創制過程之外。

2.稅務算法創制過程封閉的弊端

正如立法創制是一項具有復雜性且充滿立法者智慮的行為，稅務算法創制同樣可能面臨內外交加的制約因素，而這要求稅務算法創制者進行系統性考量，充分整合與協調彼此對立沖突的價值訴求，維系穩定的社會秩序結構。然而，稅務算法背后的力量創制出了算法軟件，卻也可能無形之中滲入某些不公正不合理的因素，從而導致專業技術機構的價值判斷、稅務機關的利益偏好直接被雜糅于稅務算法設計的各個關鍵節點，包括軟件開發的目的、數據收集的范圍、損失函數的選擇、超參數調節等方面，其主觀色彩亦被融入數據模型之中，造就了帶有歧見的算法模型。

此外，稅務算法創制過程的封閉性使得納稅人一般難以通過公開和透明的程序參與到稅務算法的設計當中去，甚至連如何甄別和辨認劣質的稅務算法都缺乏有效的方法，繼而無法對稅務算法創制過程采取行之有效的糾偏措施。現代技術的一個重要缺陷就在于，那些因為它們的存在而受到影響的人們對于其設計和運行只有很少或沒有控制權，技術失控的風險在所難免。一旦嵌入了非法意圖的稅務算法以優質算法的面目實際主導著稅收治理活動，在優先滿足特定群體價值的同時，實則就意味著稅務算法決策已逸脫出稅法規范的涵攝范圍，改寫了稅法預設的構成要件，造成了對稅收法定與稅收公平等公共性價值的偏離，稅務算法決策失靈的現象因此得以產生。

（二）稅務算法編譯過程的復雜性

1.算法語言與法律語言的差異性

法律以自然語言為質料，是由一系列語言文字規范整合而形成的語言體系。與之不同的是，算法通過高度數理化與形式化的代碼符號來表達，是計算機可讀的語言形式。法律語言與算法語言分屬兩套截然不同的語言符號系統，具有較為明顯的差異性。

一是語義精確程度上的差異。自然語言作為一種符號系統，意在傳遞某種特定的語義。然而，由于語言固有的“開放結構”，即使表達技術再完美，自然用語仍然可能表現出語義的多樣性與可塑性。法律規則由一般化的自然語言構成，因而法律語言同樣分享著日常語言的開放特征。這種開放特征不只是表現在靜態文本的層面，更為重要的是法律語言的形式和意義可以受到時間、空間、文化和語境等因素的影響而發生著悄然的變化，同一語詞基于個案語境與社會環境的轉換可展現出不同的語義。因此，模糊性是法律語言的基本屬性之一。在算法的世界里，算法是由一系列的二進制代碼編寫而成，遵循特定的數理邏輯，在具體構造上須具備確定性、邏輯必然性的內在要求。在此情形下，算法語言不可能具有二義性，而必須轉化為明確清晰的指令代碼。

二是能否完整準確表達道德倫理價值。法律是關于正義與非正義的學問，任何法律如果不想喪失存在的資格，就必然要接受道德倫理的精神指引與價值統攝。道德倫理不僅應該內嵌到法律的目的、原則與具體規則中去，而且在實踐層面也具有可操作性。法律語言就承載著將道德倫理化約為法律規范的基本功能，某些特定的法律命題亦可能歸結為道德倫理命題。例如，《一般反避稅管理辦法（試行）》第五條“合理商業目的”的概念①，實則就嵌入了商業倫理的精神內核。與法律語言形成鮮明對比的是，算法語言由數字符號來描述，是一種富含數學理性卻又表現僵化呆板的語言形式。它欠缺社會性的溝通能力，無法承載對豐富多彩的社會事實的全面完整闡釋。盡管或多或少能夠刻畫一些外在的行為特征，但卻難以產生對道德與倫理價值的準確認知與深刻表達。

2.稅務算法編譯過程隱含的決策風險

稅務算法的生成是一個稅法代碼化的過程，稅法規范的各類概念與制度規則都將以算法語言來表達。只有準確地把稅法規范及其背后的稅法邏輯編譯成計算機可識別與執行的二進制指令，稅務算法軟件方才能具備適用稅法的基礎能力。然而，稅務算法的編譯過程卻潛藏著發生技術缺陷的風險。

一方面，由于稅法語言具有天然的語義復雜性與模糊性，而算法語言則要求務必精確明晰，這種明顯的差異性意味著二者之間并不存在直接的語義對接關系。在稅務算法的編譯過程中，專業技術人員須對稅法規范的語義做出特殊的處理，從而實現稅法語言與算法語言的銜接協調，此時代碼對稅法規范的重述就成了必然。正如法律解釋的過程暗含法律原意被篡改的風險，尤其是在專業技術人員對稅法知識與法律邏輯欠缺深刻認知的情況下，代碼對稅法規范的重構性表達就存在著技術性改寫與修正的風險。因而，稅務算法的編譯過程，可能引起稅務算法對稅法規范的僭越與替代，稅務算法決策結果自然會偏離稅法原本設定的軌道。

另一方面，如上分析，法律是特定道德與倫理價值的載體，而極為抽象與主觀性強的道德倫理卻難以量化為精確的算法語言。在稅務算法編譯過程中，這些內含道德、正義的“隱性知識”勢必因為難以編譯而被或多或少地丟棄，不可能完全被復刻進稅務算法的數學模型。缺失了必要的價值判斷與倫理考量，算法模型就難以準確模擬法律人所必備的法律推理邏輯，無法涵攝稅務決策應有的全部過程和全部信息，在面對具體個案時可能得出不公正的結論。

（三）稅務算法自主學習的不可控性

1.稅務算法學習的自主性特征

“技術自主性”是科技哲學領域的一個重要概念，近些年來在互聯網、人工智能、大數據的大背景下屢屢被提及。在蘭登·溫納看來，“自主性”是技術飛速發展的產物，達到一定水平層次后就形成了“自我生成、自我維持和自我規劃的機制之統治”。雅克·埃呂爾在其成名之作《技術化社會》中更為鮮明地指出，技術無孔不入、無處不在，整個世界已被技術本身的規律所控制而忽視了既有的傳統。“自主”二字意味著技術越來越不完全依附于人類而開始遵循內在的規律與邏輯，通過自身固有的力量，技術可以實現自我的跨越發展。

作為一項較為成熟的技術，算法同樣具有自主性的特征。算法可以模擬人類智能活動，學習特定技能，搭建新的知識框架并持續性地予以完善，這種看起來更為智能與靈活的算法又被稱為“自我學習型算法”。當它被應用到稅務決策領域，稅務機關既可將實時環境狀況中形成的稅務數據歸類聚集在一起，更為重要的是能夠挖掘出潛藏的數據相關性與風險點，從而形成對涉稅活動持續性地自動追蹤、自主分析與自我反饋，發揮如同顯微鏡的探查作用。可以說，稅務算法學習的自主性超越了人類在計算方面的極值，一定程度上彌補了稅務人員認知上的缺陷，提升了稅務機關對未來涉稅活動做出科學預測的能力。

2.自主學習引發不可控的后果

稅務算法決策是稅務數據輸入與特定運行規則共同作用的結果，一般而言其運行規則是由算法模型來決定。在創制者設計完成之時，稅務算法的運行邏輯就已被預先設定，決策結果按理能相應落入創制者的合理預期范圍。然而，稅務算法學習的自主特性使其衍生了更為隱秘的運算法則，我們很難了解和分析它在哪個層面哪個節點哪些領域范圍進行了深度學習，又是如何把一個層次的表象轉化為更深層次的意涵，提煉或摒棄了哪些稅務數據，能否準確認知社會主客觀事實。稅務算法的自主學習過程，更像是在黑暗中自行摸索。即使是最初的設計者，也不可能完全窺測稅務算法的自主思維邏輯。正如一部長篇小說經由作家完成進入市場流通之時，對小說的理解就不再取決于作家本人，稅務算法一旦生成，就意味著脫離了創制者的掌控，而更多地依賴于自身的邏輯。

現代技術自主性的實質是“技術失控”，具體表現為技術系統的自增性、技術前進的自動性和技術發展的無目標性，反映了技術運行一定程度上的無序性與紊亂性。循此邏輯，脫離了創制者的邏輯預設，稅務決策就不得不遵從算法自身的“技術律令”，而決策的結果必然存在“黑暗宇宙”。這意味著稅務算法決策的過程與結論不僅不可預測，而且必然會存在犯錯的概率。

二、稅務算法決策失靈的規制思路

算法可輔助稅務部門風險識別、風險分析、優先級排序、處理和評估涉稅問題，但它并非完全全知全能全善，稅務算法創制的封閉性、編譯過程的復雜性、算法學習的自主性等任一因素均可能扭曲稅務算法決策的運行過程。科學理性的態度不應就此輕易否定這一決策工具的價值效用，而是要善于引導它以更為合法與公允的方式追求共同善。當前，稅務算法規制的首要難題不是探討細致入微的規制方案，而是需要展現規制背后的基礎原理，找尋規制稅務算法決策的落腳點在哪里。

（一）既有的規制思路及其不足

1.既有的規制思路

為了化解稅務算法決策的潛在危機，國內外理論與實踐就如何規制稅務算法決策活動探索出了一系列富有成效的手段與方案，但仔細分析可發現，當前的研究成果主要是基于稅權平衡的思路提出具體的規制措施。稅務算法決策之下，納稅人能否不被稅務算法系統所驅使，避免決策失靈風險的侵害，其核心在于法律是否能夠扭轉權力勢差，改變權力不對稱的局面，從而維護稅務機關與納稅人之間的平衡關系。

個體賦權與限制公權是實現權力（利）平衡的常規手段，這可使主體雙方的關系達致結構性穩定狀態。無論是面對工業化的生存危機還是智能化的浪潮，通過法律賦予個體權利可以幫助人們抵抗現實的社會風險。個體賦權代表著機會的獲取與能力的增加，一般是弱勢群體一方用以改善生存環境的工具。而限制公權則意味著在個體賦權的基礎上，施加相對應的職責或義務。在強弱關系明顯失衡的稅務算法決策活動中，賦予納稅人必要的權利和限制稅務機關擴張性的權力是有效應對決策失靈風險的重要制度屏障。綜合當前的理論和實踐來看，稅權平衡的規制思路主要是通過如下幾項制度舉措來予以展現。

一是強化稅務算法的公開與解釋，保障納稅人的知情權。一系列的納稅人權利可以構成一個有機完整的權利體系，而知情權必然居于首要位置，它是諸如刪除權、監督權、救濟權等其他權利實現的前提與基礎。歐盟《通用數據保護條例》（GDPR）第13、14條就為算法決策者設置了算法信息的披露義務，智利稅法第8條要求稅務機關在使用自動化征管程序時說明其原因與法律推理的邏輯。這些制度舉措既強化了稅務機關對稅務算法進行公開與解釋的義務，同時也為保障納稅人知情權提供了基本的法律框架。我國《稅收征收管理法》第8條規定了納稅人對稅收法律法規和納稅程序的知情權，但恐難以自然適用到稅務算法決策的場景下，因而明確賦予納稅人稅務算法解釋權，搭建相應的法律保護機制勢在必行。

二是明確稅務機關對算法決策的監督義務，保障納稅人的稅務算法更正權。無論是基于何種原因導致的稅務算法決策失靈，納稅人都有權提出異議，而稅務機關負有對稅務算法決策的檢查和修改義務，這可及時阻斷技術的異化趨勢。歐盟《通用數據保護條例》（GDPR）第16條就規定數據主體有權要求算法控制者補充修改有瑕疵的個人數據，而法國《建設信任社會服務國家法》則明確賦予包括納稅人在內的行政相對人在受到算法決策不利影響時享有糾錯權。

三是保留人工決策選項，保障納稅人自動化決策拒絕權。算法具有人工決策無可比擬的效率優勢，但它欠缺自然人的心智、情感與靈活性，可能吞噬稅務案件中的個案正義。在案件情況異常復雜或涉及重大公共利益時，不宜純粹由稅務算法來做出決策，此時應保留人工介入的選項，并給予納稅人自主選擇決策方式的自由。自動化決策拒絕權就是一項可以擺脫稅務算法控制，維護智能化時代納稅人主體性價值的基礎性權利。我國《個人信息保護法》第24條第3款雖然確立了自動化決策拒絕權，但其核心意旨在于側重保護個人信息免遭商業領域個人信息處理者的非法侵害，因而該條款對稅務算法決策行為難以構成實質的拘束力。

2.既有規制思路的不足

稅權平衡的規制思路在約束稅務算法決策行為方面發揮了重要的作用，然而任何單一的視角幾乎都具有難以克服的局限性，同時也無法推導出完善的制度設計。

通過擴充納稅人在稅務算法決策語境下的權利類型，并強化稅務機關的職責與義務，實現國家征稅權與納稅人權利的公平配置，規制可以一定程度上克服稅務算法創制封閉、稅務算法編譯過程復雜和稅務算法自主學習不可控所導致的決策失靈風險，納稅人在稅務算法的應用階段也會完全被技術所左右。然而，知情權保障以稅務機關對稅務算法做出充分解釋為前提，其意圖在于為納稅人提供一種“魚缸式透明”，但稅務算法解釋制度是否就真的能滿足人們的心理預期呢？

就稅務算法解釋的事項或內容而言，一般可分為源代碼、公式參數、決策理由等類別。“原旨主義”的算法解釋強調源代碼的透明，但即使完全公開源代碼，這些專業性強的技術信息于一般納稅人而言并不那么具有可理解性。因此，完全公開源代碼對普通納稅人并無過多的實質性意義。既然源代碼在理解上存在困難，看似更為可行的做法是披露相對更加簡明的公式參數。然而，源代碼與公式參數之間存在天然的鴻溝，公式參數能否真正執行取決于代碼的實際運作過程，而稅務算法的源代碼與運作邏輯也并非都能化約為具體的公式參數。

公開稅務算法的決策被認為是以用戶為中心，目的在于使沒有技術背景的人也能追溯自動化決策的過程。可問題在于，由于稅務算法學習的自主性，稅務算法決策活動實則潛藏著難以被人直接觀測到的自主邏輯。稅務算法設計之初預先設定的決策理由實則不一定在每一次決策過程中都能起到實質性的作用，反而可能被稅務算法的自主潛在邏輯所替代。最為致命的是，稅務算法的充分解釋并不都能帶來積極的影響，完全公開稅務算法可能誘發“算計算法”的問題。這也就意味著，稅務算法的解釋絕不可完全的公開和透明，只能保持相對合理的清晰度。

知情權是納稅人權利體系中的基礎性權利，如果知情權受到抑制，納稅人就不大可能提出“有意義的質疑和挑戰”。加之主體對權利行使的怠惰心理，諸如稅務算法更正權與自動化決策拒絕權等新型權利類型更可能會被懸置，基于稅權平衡思路規制稅務算法決策失靈就難以取得理想的效果。

（二）規制思路優化的哲學向度

1.本質主義與關系主義

技術觀是科技哲學領域最為基本的理論主題之一，是長期以來人們對技術應用與技術實踐所形成的理論總結和深刻反思。在日趨多元化的技術觀中，本質主義與關系主義是至為重要的一對基礎性概念。

從歷史源頭追溯，本質主義技術觀脫胎于柏拉圖的理念論，即理念是事物的本質，世間萬物無非是對理念的刻畫和模仿。后經笛卡爾、維特根斯坦等哲學家的闡釋，本質主義的具體意涵產生分殊，海德格爾和鮑爾格曼的本質主義論調更是與傳統的本質論者在明面上存有重大差異。然而，無論哲學上本質主義的概念如何變幻，它有一個最為根本的立場未發生變化，即本質主義始終關注事物本身，從事物的基本特性出發研究問題。當哲學上的本質主義推向技術領域，就產生了技術工具論和實體論技術觀這兩種觀念，前者認為技術相比于人純粹只是工具和手段，后者則認為技術并非附屬于人，反而是具有相對獨立性的實體。技術工具論和實體論技術觀雖在具體主張上各有差異，但都基于同一個視角來認識問題，即注重研究技術本身的自然特性。

伴隨著技術的社會有害性日益顯現，人們愈加深刻地認識到，對技術的研究，不能簡單地把它視為是一種相對獨立的實體，更為重要的是它內嵌于社會背景之中，具有濃厚的社會屬性。關系主義技術觀直接穿透技術本身的存在論意義，指出技術的功能深深扎根于社會關系之中。技術所牽扯的不再僅限于是主客體之間的關系，而同時表現為一種“本體論共謀或相互占有的關系”。對技術的規制，技術本身的特點并沒有那么重要，反倒是技術應用所帶來的以權力配置為代表的社會關系變化更值得重點關注。是故，在關系主義技術觀的視閾里，技術規制的真正對象不應落腳于技術本身，而必須揭開技術的面紗，穿透技術背后的結構性力量。

在既有的認知里，關系主義技術觀似乎更具科學性。以人類增強技術研究為例，關系主義技術觀可將我們的注意力從增強技術本身轉移到增強我們的諸多環境上來，最關鍵的是這種關系范式能夠真正為所有公眾的健康和福祉提供平等機會。既然關系主義視角能通過更多且更具復雜性的“子行動綱領”來衡量與評估增強技術背后的各種關系與力量對比，故而人類增強技術的倫理學研究應轉換到關系主義范式上來。然而，任何一種理論都具有一定的適用范圍和界限，不存在絕對的優劣。植根于技術的自然屬性與社會屬性，對技術問題的考察與研究應同時立足于這兩種屬性從而系統展開。這也就意味著，如何正確看待技術的雙重影響，如何科學選擇技術規制的具體思路，本質主義與關系主義的視角都具有可取性，且都不可偏廢。

2.本質主義視角的適用性

稅權平衡的思路直接穿透稅務算法的表層，著眼于稅務機關與納稅人之間的關系，通過個體賦權與制約公權的具體方案實現稅務算法關系的有效治理，這在技術哲學上體現了關系主義的視角。縱然以關系主義為根基的稅權平衡思路對稅務算法決策失靈的法律規制富有成效，但它并不是具有唯一性的規制范式。在勞倫斯·萊斯格看來，網絡規制需要各種選擇。稅權平衡規制思路的局限性分析就已表明，稅務算法決策失靈的法律規制需要建立全面完整的規制譜系，將各種看似雜亂的制度方案提煉為系統性的思考圖式，而非僅僅只是嚴格按照既有的規制思路繼續推出更新的方案。

在傳統的自然人決策環境下，稅務決策的生成取決于稅務機關與納稅人之間的社會交互，這體現為主體間性的關系。邁向稅務算法決策的時代，社會交往與互動已不局限于自然人之間，算法因其深度介入稅務決策的過程而具有了間接的主體性。尤其是在稅務算法的智能化程度提高，具備了學習自主性的情況下，法律上就不能再簡單地把稅務算法視為純粹的客體，而應深入揭示其特殊性。從某種意義上來說，對稅務算法本身的認知解構和理解程度，直接決定了規制措施的有效性和匹配度，決定了智慧稅務時代我們將擁有一個怎樣的稅收秩序。因此，如何選擇稅務算法決策失靈的規制思路，關系主義的視角必不可少，從本質主義的立場出發統籌謀劃規制方案亦不可或缺。引入本質主義的視角規制稅務算法決策失靈不僅源于稅務算法的特殊角色，更為重要的是它對于稅權均衡思路之缺漏具有補充作用。

一是可以推動規制重心的前移，增強決策失靈風險防范的預防性。從稅務算法決策失靈形成的原因來看，稅務算法編譯過程的復雜性和稅務算法學習的自主性都是稅務算法本質特性的具體體現。稅權平衡的思維對這兩類因素所導致的決策失靈，更多是側重于在稅務算法的應用階段采取事后規制的措施，而較少方案注重事前的規制。

一般而言，納稅人在稅務算法應用階段能夠實現廣泛且有深度的參與，在規制原理上強調關系主義的視角和稅權均衡的思路實屬必要。然而，在稅務算法的創制和設計階段，納稅人很難介入其中，故而無法通過調節二者的關系實現稅務算法決策失靈的法律規制，此時基于本質主義的視角強化稅務算法本身的規制似乎更契合實際場景。如果我們僅僅把規制的重點放在應用階段，并著重強調稅權之間的均衡，那么設計階段的規制問題就可能會在結構上或多或少地被忽視，這就無法從源頭上減少稅務算法決策失靈的可能性。故而，稅務算法治理總體而言雖是全階段全過程的治理，但在不同階段，具體著重點可能不是一致的。從本質主義的視角出發，可以將規制重心更加聚焦于設計階段，直擊稅務算法本身，預防在設計之初就可能“被制造出來的風險”。

二是可以更直接助推稅務算法的法律歸化，化解稅務算法與稅法的沖突。稅務算法創制的封閉性、編譯過程的復雜性和學習的自主性是決策結果偏離稅法既定軌道，造成決策合法性危機的主要原因，但它們實則集中反映了稅務算法本身可能的質量問題。稅務算法要維持社會信任，增加決策的精準度和有效性，就必然需要提升稅務算法技術的可靠性、穩定性，促使算法本身與稅法規范的價值對齊。相比于稅權平衡思路更加關注稅務機關與納稅人之間的權利義務關系，本質主義的視角以稅務算法本身為切入點，在規制思路上注重稅務算法的規范和約束，強調稅務算法的質量要求，這無疑更加有助于稅務算法的法律歸化，避免稅務算法與稅法相互齟齬。

三、稅務算法決策失靈的規制方案

從稅權平衡的思路規制稅務算法決策失靈問題意義深刻，但對于搭建完整的規制譜系來說，單一的規制思路仍存瑕疵。本質主義視角之下，應系統性構建以稅務算法本身為切入點的規制方案，以此作為對稅權平衡思路不足之處的必要補充。具體而言，可以從以下三個方面展開。

（一）建立統一的稅務算法技術標準

賦予納稅人稅務算法解釋權，保障其知情權，一定程度上有利于打破稅務算法創制的封閉性，防止特殊價值和不合理利益的滲入，從而減少稅務算法決策失靈的風險，但稅務算法的公開范圍和解釋程度仍舊晦暗不明，公開后的實際效果更是極為有限。從功能主義的立場出發，稅務算法公開與解釋本身并非根本目的，最關鍵的是要通過公開和充分解釋來保證稅務算法與稅法規范在目的、價值、原則與具體規則上的一致性。

按照社會系統論的思維邏輯，稅務算法與稅法規范分屬兩個不同的功能系統，彼此之間雖互為對方的外部環境，但二者無法直接進行溝通。一方系統內發生的改變不是另一方系統直接影響的結果，而是通過特定的溝通媒介予以實現。如何推動稅務算法與稅法規范的跨系統溝通，促成二者之間的協調與融合，可以嘗試建立統一的稅務算法技術標準作為互動溝通的媒介，稅務算法決策失靈的法律規制亦可在此基礎上而系統展開。

技術標準的本質是對某些重要事態或行為的合理化定型，從而可形成固定規格的標準化事實。它既融合了科學技術的技術性要素，又兼具了法律的規范性特征，實現了法律的技術化與技術的法律化，形塑了“你中有我，我中有你”的基本格局。在各類狀況頻發且復雜多變的現代社會，標準已成為降低風險的有效規制方式。我國食品藥品領域制定了食藥品安全標準，建筑工程領域設定了質量標準，而環境噪聲領域也規定了環境噪聲排放標準。各類具體的生產生活領域紛紛制定相應的技術標準，無疑有助于防范與化解總體社會風險。

由于算法對稅務決策活動越來越具備“構成性地位”，因而在稅務算法決策失靈的法律規制框架里，技術標準就不能只是處于輔助性的邊緣地位，而應當成為基礎性的環節。更為重要的是，技術標準對于規制稅務算法決策失靈還具有以下兩點意義：第一，稅務算法技術標準化，最直接的影響是能夠降低人們與稅務算法系統進行溝通的信息成本，打破利益的藩籬，并以更為客觀的尺度嚴格把控稅務算法的生成過程，減少稅務算法編譯錯誤，從而可以提高其本身的質量水平。第二，技術標準既是稅務算法生成過程的規范指引，也是事后問責的基礎保障。建立統一的稅務算法技術標準，能夠為事后問責機制的順利展開提供判定依據和具體參照，從而為約束稅務機關的權力奠定基礎性條件。

需要注意的是，稅務算法技術標準作為稅法規范的“解釋者”，應當與稅法規范的頻繁變動保持同步性，因而建立稅務算法技術標準與稅法規范的聯動機制就十分必要，這有利于保證稅務算法與稅法規范的一致性，避免產生稅務算法決策失靈的現象。

（二）合理限制稅務算法的編譯范圍

稅務算法決策蘊含的科學性和確定性使得人們容易陷入對技術的沉迷和崇拜之中，然而技術理性并非具有絕對合理性的一面，超過了特定的范圍或界限就可能掩蓋其他的重要價值。由于自然語言與算法語言的天然鴻溝，稅務算法難以通過純粹數理化的算式全面完整復刻法律的內在邏輯，在特定的應用場景之下必然只能孤立、僵化和機械地適用稅法。因此，在稅務算法編譯過程中，只關注稅務算法的有用性和實效性，不把握算法介入稅務決策的尺度與邊界，不注重編譯的質量和內容，就會忽視算法給稅務決策活動帶來的現實風險。

如何把握稅務算法的適用范圍，嚴控稅務算法編譯的質量與內容，除了必須符合相應的技術標準外，同樣重要的是應對稅務算法的編譯范圍作出合理的限制。如果固執地認為算法引入稅務決策只會帶來積極的正面效應，在稅務算法設計之初就不對其編譯范圍設置任何門檻，許多有關納稅人切身利益的事項就可能會被稅務算法隨意處置。僅靠在應用階段通過事中的算法解釋機制與事后的問責機制，根本無法對稅務算法決策活動的全過程形成有力的規制。這一點通過回顧傳統的行政法理論亦可得到印證：并非所有社會領域或事項范圍均可交由行政機關制定規則或自由裁量，在某些特定問題上必須借助法律保留原則預先劃定行政活動的界限，防止行政權力對公民權利的侵害。

考慮到算法語言在語義上的確定性、邏輯上的必然性的特點，稅務算法的編譯過程實則是要將稅法規范細化為機器可明確執行的語言。那些存有不確定性概念的稅法規范勢必因其語義上的彈性而難以被稅務算法吸收和消化，交由算法設計者來編譯可能容易出現認知偏差，因而這些帶有不確定性概念的稅法規范一般不能完全植入稅務算法系統。但是，如果某些不確定性稅法概念能夠進一步細化為具體明確的裁量基準，實現了裁量幅度的精細化，那么也應容許其編譯成算法語言。由此，認真檢視抽象的稅法規范，統一稅務行政裁量基準，細化稅收構成要件和具體法律效果，就顯得格外重要。除此之外，為了減少創制者的理解偏差，控制稅務算法的編譯范圍，稅務機關還應事先為編譯工作的順利開展制作詳細具體的說明書，壓縮創制者的主觀判斷空間。

（三）強化稅務算法的檢驗和測試

由于稅務算法的高度專業性，“外行”一般很難發現其技術性錯誤，意圖在設計階段通過納稅人的實質性參與來優化稅務算法是一種較為激進的幻想。而稅務算法學習的自主性可能使決策過程與決策結果脫離創制者的預期，稅法在這種復雜非線性的技術環境中可能被操控和改寫。稅務算法不積極適應人類，反而有時呈現出運作的隱秘性和無序性，但這并不意味著我們對稅務算法的規制束手無策。作為人造之物，稅務算法具有一定的可塑性，這種可塑性可以在設計階段通過強化稅務算法的檢驗和測試來予以實現。

正如人們存在的必然無知與認識偏差使得立法者試圖僅憑理性成功建構完美的法律規則大概率遭遇失敗的命運，稅務算法的創制亦不可能單純依靠人為的理性設計而取得一步到位的效果。實際上，稅務算法的生成是一個需要實踐經驗深度參與，不斷試錯和完善的持續性過程。在稅務算法創制階段，通過觀察其運作效果，不斷調試與修正以適應其運作的社會環境，可為稅務算法模型的更新與補缺提供豐富素材和現實藍本。如果只是著重強調稅務算法在應用階段的檢驗和測試，那么必然無法從一開始就杜絕決策失靈產生的源頭。因此，在設計階段強化稅務算法的測試和校準，是防止系統變異和決策失靈的重要制度保證。為了驗證稅務算法技術的可靠性和可控性，可同時采用以下兩種方式進行檢驗和測試。

一是借鑒英國的監管沙盒舉措，模擬真實的試驗環境測試稅務算法，在虛擬環境中充分運行和試錯。稅務機關可建立專門的稅務數據庫，從中隨機挑選真實數據和生成干擾數據，進而測試稅務算法決策的準確性和風險點。在測試方法上，可按照“控制變量法”的思路，在改變特定變量的情況下，觀察稅務算法決策的結果。通過對每個變量因素的逐一測試，在短時間內能夠實現稅務算法的批量測試，這可直觀的檢驗稅務算法軟件的可信度和有用性。

二是開展小范圍試點工作，通過小批量的真實數據發現稅務算法軟件可能存在的漏洞和問題。借鑒監管沙盒的模式雖然是一項行之有效的措施，但它畢竟是對現實環境的虛擬化和擬真化，與真實環境還是存在一定偏差。因而，與在虛擬環境下檢測相比，小范圍內開展試點工作測試稅務算法軟件的性能具有不可替代的作用和無可比擬的價值。值得注意的是，試點方法亦可能存在失真的情況，故而在數據選擇與試點范圍選取上應當注重科學性和代表性。

四、結語

劉易斯·芒福德指出，再完美的技術也遠不如生物體本身，再好的機器亦不過是對生命有機體的拙劣模仿。算法試圖模擬人類的學習和分析行為，卻始終無法習得法律推理所必備的思維邏輯，以致在稅務決策的場景下衍生了決策失靈的系統性風險。“人為自然立法”是康德哲學的標志性命題之一，意指客體世界是什么完全取決于人類的主觀認知與打開方式。從稅權平衡的思路調整稅務機關與納稅人之間的社會關系自然有益于稅務算法決策失靈的法律規制，但同樣重要的是，稅務算法決策活動的實際樣態如何，也取決于我們將如何規訓稅務算法本身。只有同樣著眼于技術工具的規制，才能真正把稅務算法馴化為一股積極的變革力量。

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（責任編輯：易一）