算法治理合法性危机中的“技术正当程序”建构需求

算法治理合法性危机中的技术正当程序建构需求一、摘要与关键词摘要随着大数据和人工智能技术的广泛应用，算法已深度嵌入公共治理乃至私人部门决策过程，显著提升了效率，但也日益暴露出算法歧视、黑箱操作、权利剥夺等问题，引发了算法治理的合法性危机。传统行政法和程序法中的正当程序原则，在面对自动化、瞬间化和非人格化的算法决策时，显得捉襟见肘，难以有效保障相对人的程序性权利与人的尊严。本研究基于对算法治理实践中合法性危机的深入分析，引入并系统阐释了技术正当程序的理论内涵与核心诉求。研究认为，技术正当程序的建构是回应算法时代治理挑战、重塑公共信任的必然选择。通过对原理公开、全程参与、可解释性增强以及人工审查等关键要素的制度化设计，技术正当程序旨在将程序正义的价值注入算法系统的设计、运行与审查全生命周期，从而保障算法决策的合法性与合理性，弥合技术创新与法治原则之间的鸿沟。关键词算法治理；合法性危机；技术正当程序；程序正义；可解释性二、引言当代社会正经历一场深刻的数字化转型，其核心驱动力之一便是以算法为基础的自动化决策系统。无论是在公共行政领域的资源分配、风险评估、交通管理，还是在私人部门的信用评级、招聘筛选、内容推荐，算法都扮演着日益重要的角色，极大地提高了决策效率和预测准确性。然而，这种效率的提升并非毫无代价。当算法决策因其内在偏见、缺乏透明度和不可归责性而导致个体权利受损、社会公平受挑战时，便引发了对算法治理合法性的普遍质疑，进而催生了深刻的合法性危机。这种危机集中体现为公众对算法决策正当性的认知断裂，即算法的决策逻辑、价值取向及其可能产生的负面影响，超出了受其影响者的理解、控制与质疑能力。本研究的核心任务，即在于直面算法治理的合法性危机，探讨如何借鉴并发展传统法治的程序性要求，为算法权力的行使构建一套正当、有效且适应技术特性的程序保障机制。传统法治中的正当程序原则是限制公权力滥用、保障公民权利的基石。它强调事前告知、听证辩论、说明理由以及事后复议救济等环节，以确保决策过程的公正性与可问责性。然而，算法决策的瞬间性、非人格化以及技术黑箱的特性，使得传统的程序保障措施难以有效发挥作用。例如，受算法影响的个体很难理解复杂模型背后的决策逻辑，也无法对一个非人的系统进行有效的听证或辩论，这导致了权利保障的真空。因此，本研究旨在明确、具体地提出算法治理合法性危机中的技术正当程序建构需求这一核心问题。研究目标是：第一，深入剖析算法治理合法性危机的具体表现、深层原因及其对法治秩序的冲击；第二，系统阐释技术正当程序的理论内涵、核心要素与价值追求，将其视为弥合危机的重要理论工具；第三，基于对危机与理论的深刻理解，提出一套可操作、系统化的技术正当程序制度构建框架，以期为提升算法治理的透明度、可解释性和可问责性提供法理基础与实践路径。本文将按照引言—文献综述—研究方法—研究结果与讨论—结论与展望的结构依次展开论述，以期形成一套完整的学术论证体系。三、文献综述现有研究的系统梳理与归纳评述关于算法治理的研究在近年来呈爆发式增长，主要集中在以下几个方面：算法的法律规制、算法的伦理挑战以及程序正义在数字时代的转型。在法律规制层面，国内外学者对欧盟的通用数据保护条例和人工智能法案等进行了深入研究，关注算法透明度、可解释性和非歧视性等实体性要求。例如，有研究聚焦于算法歧视的识别与矫正机制，强调输入数据的公平性与模型设计的公正性。然而，这些研究往往侧重于实体规则的构建，虽然触及了程序保障，但缺乏系统、深入的程序法视角。在伦理挑战方面，学者们普遍关注算法带来的权力集中、价值偏见内嵌以及对个人自主性的侵蚀。这部分研究为算法合法性危机的产生提供了深厚的伦理基础，将算法决策的黑箱视为对人类尊严和主体性价值的根本挑战。特别是对算法可解释性的研究，被认为是打破黑箱、重建信任的关键一环，但其讨论主要停留在技术可行性与伦理必要性层面，尚未充分转化为可操作的法律程序。至关重要的是，在程序正义的数字化转型领域，技术正当程序理论的提出标志着一个重要的理论转向。该理论由丹尼尔·希特伦等学者提出，旨在将传统正当程序的核心价值，如事先告知、听证、说明理由和有效救济，转化为适用于自动化决策场景的技术性要求。国内学者对该理论进行了积极的引进和阐释，认为它能够有效应对自动化行政中相对人权利丧失理解行政过程能力的困境，强调通过规范审计轨迹、原理公开、人工介入等方式，恢复自动化系统的可问责性与透明度。这些研究已经初步勾勒出技术正当程序的基本框架，将其视为弥合算法治理合法性危机的理论基石。现有研究的贡献与不足之处分析现有研究的贡献主要体现在：第一，确认了算法对传统法律体系的颠覆性挑战，并成功地将可解释性、公平性、透明度等概念引入法律讨论；第二，提出了技术正当程序这一富有洞察力的理论框架，为程序法在数字时代的演进提供了理论起点；第三，在部分具体的法律制度上，如数据保护和人工智能监管方面，提供了具有实践价值的政策建议。然而，现有研究仍存在以下不足：首先，在理论视角上，多数研究仍停留在对传统程序正义原则的嫁接与类比层面，缺乏对技术正当程序系统化、一体化的建构。技术正当程序并非传统程序的简单平移，它要求将程序正义的价值内嵌于算法的设计阶段，而非仅仅关注事后补救，这一点尚未得到充分且精细的理论展开。其次，在研究深度上，对于如何将原理公开、有效交流等程序要求，转化为可操作、可执行的法律规范和技术标准，研究略显欠缺。例如，多大程度的公开是程序正义所必需，又如何平衡公开与知识产权、商业秘密保护之间的冲突，缺乏深入的制度分析。最后，在研究方法上，当前研究多以规范分析和比较法研究为主，缺乏对算法治理合法性危机具体案例的深入剖析与实证检验，难以全面揭示不同应用场景下程序性权利受损的类型学差异和程度差异。本文的研究切入点、理论价值和创新之处基于对现有研究的系统评述，本文的研究切入点在于：将算法治理的合法性危机作为技术正当程序建构的直接驱动力与根本问题域，系统性地构建技术正当程序的程序要素、制度功能和实践路径。本文将不再仅仅满足于对概念的引介与阐释，而是旨在构建一个以权利保障为核心、贯穿算法全生命周期的技术正当程序体系。本文的理论价值在于：第一，通过对合法性危机的动态和结构性分析，深化对算法权力本质的认识，论证技术正当程序不仅是程序合规的要求，更是重塑公共信任、维护人类尊严的基本法治诉求；第二，在程序要素上，本文将技术赋能下的参与权视为技术正当程序的核心，强调从被动的知情转向主动的参与和交涉，从而丰富程序正义在数字时代的内涵。本文的创新之处主要体现在：第一，提出了技术正当程序六维框架，即原理公开、全程参与、充分告知、有效交流、留存记录、人工审查，并为每一个维度设计了具有针对性的法律标准和技术保障机制，实现理论与实践的深度结合；第二，创新性地提出了算法正当性审查的双层结构，即程序性正当性审查与实质性正当性审查的结合，从而在制度层面确保算法决策的合法性与合理性。四、研究方法本研究采用规范分析与比较研究相结合，辅以典型案例分析的综合研究设计框架。整体研究设计框架本研究的整体框架是以问题为导向、以理论为工具、以建构为目标。首先，通过规范分析法，对算法治理合法性危机的概念、成因和表现进行深入界定，为理论建构奠定问题基础。其次，系统梳理和评析传统正当程序理论以及新兴的技术正当程序理论，明确其核心价值和局限性。最后，以比较研究为主要方法，借鉴欧盟、美国等在算法监管方面的立法实践，特别是对算法影响评估、可解释性要求等制度设计，提炼出可供技术正当程序建构的普适性原则，并针对性地提出符合我国国情的制度构建框架。这种设计确保了研究的理论深度、实践相关性与国际视野。数据收集的方法与过程控制由于本研究聚焦于规范理论建构与法律制度设计，其数据主要来源于法律规范、司法判例、政策文件以及学术文献。（一）法律规范与政策文件的收集：系统收集我国现有的《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》以及各行业（如金融、医疗、交通）关于算法推荐、自动化决策的相关规定或指导意见，以及国家层面关于人工智能治理的政策文件，以确定当前法律规范对算法程序的现有规制程度与空白。同时，广泛收集欧盟《通用数据保护条例》、欧盟《人工智能法案》草案、美国各州关于算法问责的立法动向等国际前沿立法，作为比较分析的素材。（二）司法判例与行政复议案例的筛选：通过关键词（如算法、自动化决策、行政诉讼、程序正义）对公开的司法判例数据库和行政复议公开资料进行检索，筛选出涉及算法决策不透明、公正性受质疑的典型案件。这些案例将作为合法性危机的具体表现形式，用于验证理论建构的现实需求和实践有效性。在案例筛选过程中，注重覆盖公共服务、市场监管、社会治理等不同应用场景，以保证结论的普适性。（三）学术文献的深度挖掘：通过国内外主要法学、计算机科学和社会科学核心期刊数据库（如CNKI、WebofScience、Scopus）进行检索，确保对技术正当程序、算法可解释性、算法伦理等核心概念的最新研究进展的掌握。数据分析的技术和方法（一）规范分析法：这是本研究的核心方法。首先，运用概念分析法对算法治理、合法性危机、技术正当程序等核心概念进行精确界定与内涵梳理。其次，运用价值分析法，深入探讨程序正义和效率价值在算法时代的新张力与协调机制，为技术正当程序的价值取向提供论证。（二）比较研究法：对不同国家和地区在算法监管程序上的设计进行横向比较。重点比较各国在算法影响评估（AIA）、可解释性义务、人工干预机制等方面的具体要求，分析其优缺点，旨在为我国技术正当程序的建构提供制度蓝本和预警经验。（三）案例归纳与类型化分析：对收集到的司法判例和行政案例进行内容编码与归纳分析。将算法程序性缺陷导致的权利损害进行类型化，例如告知不足型、解释缺失型、救济无效型等，从而精准定位合法性危机的具体程序症结，并据此设计具有针对性的程序保障措施。例如，通过对外卖骑手算法派单类案件的分析，揭示过程透明性的缺失对个体权益的实质性影响，从而强化全程参与和留存记录的需求。五、研究结果与讨论结果呈现：算法治理合法性危机的结构性分析通过对我国算法治理实践和相关司法、行政案例的系统分析，本研究发现算法治理的合法性危机并非单一事件，而是一种结构性、系统性的困境。这种危机集中表现在程序性合法性的缺失，具体可归纳为以下三个核心维度：黑箱化困境、参与权弱化、救济权虚置。（一）黑箱化困境：透明度与可解释性的系统性缺失在算法行政和算法决策中，最突出的问题是决策过程的黑箱化。这一困境体现在两个层面：原理的不可知和过程的不可溯。在原理的不可知层面，行政机关或平台运营者所采用的深度学习模型等复杂算法，其决策逻辑往往是高度复杂且不透明的。相对人即使知晓自己受到了算法决策的影响，也难以获得关于算法如何工作、使用了哪些数据、权重如何分配的充分信息。这直接导致了传统说明理由义务的失灵。例如，在信用评分、自动化审批等领域，申请人通常只收到一个结果通知，而无法得知分数降低或申请被拒的具体算法依据。在过程的不可溯层面，由于缺乏有效的审计轨迹（AuditTrail），算法的每一次决策、参数的每一次调整，以及关键数据的每一次输入，都难以被有效记录和追溯。一旦决策产生偏差或歧视，事后几乎无法对决策过程进行有效的审查与归因。这种黑箱化的运作模式，从根本上动摇了法治所要求的可问责性基础。（二）参与权弱化：程序前置与有效交涉的权利真空传统的正当程序要求决策作出前给予相对人事先告知和听证的权利，以保障其参与权。然而，算法决策的高效率和瞬间性特征，使得事先听证在大多数场景下不切实际。更深层次的问题在于，即使存在程序性环节，相对人的参与也往往是形式化的。参与权弱化主要表现为：缺乏设计阶段的参与和缺乏有效的交涉机制。算法系统的价值取向、偏见消除等关键环节，通常由技术专家和决策者单方面完成，被决策者在系统设计之初就被排除在外，导致算法内嵌的价值偏见可能与公共偏好、社会公正原则产生偏离。此外，算法决策作出后，相对人与决策者之间的有效交流和交涉机制严重不足。相对人往往只能与一个非人格化的系统进行互动，其提出的质疑和诉求难以得到算法层面的理性回应，实质上剥夺了其理性说服和程序性表达的权利。（三）救济权虚置：人工审查的缺位与司法审查的无力当算法决策侵害相对人权利时，传统的行政复议和司法诉讼是最后的救济屏障。然而，在算法治理背景下，救济权面临虚置的风险。一方面，人工审查（HumanReview）的缺位使得救济机制难以启动。许多算法决策被视为技术中立的产物，行政机关或平台倾向于将问题归咎于系统或数据，拒绝进行实质性的人工干预和二次审查，导致相对人的权利损害无法在行政层面得到有效纠正。另一方面，司法审查面临无力化的困境。在行政诉讼中，法院需要对算法决策的合法性与合理性进行审查，但由于算法的黑箱性和技术门槛高，法院往往难以有效获取和理解算法的运行细节，难以形成有力的、有说服力的判决依据，最终可能导致司法审查的形式化，无法真正起到监督算法权力的作用。结果分析与理论对话：技术正当程序对合法性危机的回应上述黑箱化困境、参与权弱化、救济权虚置三重危机，共同构成了算法治理的程序性合法性断裂。技术正当程序的建构正是对这一结构性危机的理论回应与制度创新。它并非是对传统程序的简单修补，而是要求将程序正义的价值内嵌到自动化系统的设计、运行和审查的整个生命周期。（一）原理公开与留存记录：打破黑箱，重塑可问责性技术正当程序要求通过原理公开（PrincipleDisclosure）和留存记录（RecordKeeping）来应对黑箱化困境。原理公开要求行政机关或平台提供关于算法的高层次、可理解的信息，包括算法的目的、使用的关键输入数据、主要决策逻辑和参数权重等。这并非要求公开算法代码或商业秘密，而是保障相对人知其所以然的权利，维护其人的尊严。这与传统行政法中说明理由的要求相契合，将理由从人类语言延伸到可解释的算法逻辑。留存记录则对应审计轨迹的要求，要求系统自动记录关键的输入数据、决策路径、人工干预点等信息，确保决策过程的可溯源性和事后审查的可行性。这种要求将传统程序的卷宗制度延伸到数字空间，实现了行政行为的可追溯性，是重建算法可问责性的物质基础。（二）全程参与与有效交流：强化赋能，保障程序主体性针对参与权弱化，技术正当程序强调全程参与（FullParticipation）和有效交流（EffectiveCommunication）。全程参与要求相对人在算法系统设计、测试、部署等阶段享有程序性参与权，例如通过算法影响评估（AIA）机制，吸收受影响群体的意见，实现程序的前置化。这体现了技术正当程序赋能的取向，将算法治理的焦点从外部实体法规则转向平台内部程序规则。有效交流则要求建立人机交互、人与人交涉相结合的机制，确保相对人的质疑能得到理性、可理解的回应。当算法决策可能产生重大不利影响时，必须引入人工介入的交涉机制，允许相对人提出反证、进行程序性申辩，从而维护程序正义中听证的核心价值。（三）充分告知与人工审查：虚置救济权的实质化技术正当程序通过充分告知（AdequateNotification）和人工审查（HumanReview）来实质化相对人的救济权。充分告知不仅要求告知决策结果，更要求告知算法决策的事实基础、主要影响因素，以及可用的救济途径和时限。这保障了相对人知悉并采取行动的权利。最关键的是人工审查机制。对于涉及重大利益、基本权利或适用标准型规则的算法决策，必须提供有意义的人工审查的权利。这要求行政主体或平台设置脱离算法决策路径、由人类独立意志主导的审查环节，审查者需根据留存的记录和公开的原理，对算法决策的程序正当性与实质合理性进行判断。这种要求是确保人的尊严在自动化时代不被工具理性所取代的最后防线，也是对救济权虚置的有力矫正。贡献与启示：理论与实践的双重价值本研究通过构建技术正当程序六维框架（原理公开、全程参与、充分告知、有效交流、留存记录、人工审查），不仅深化了对算法治理合法性危机的认识，也为法治应对技术挑战提供了具体、可操作的理论工具。理论贡献方面，本研究将技术正当程序从一个原则性倡导发展为系统化的程序体系，实现了传统程序法治理论与新兴信息技术场景的深度融合与创新。特别是强调程序的前置化（设计阶段的参与）和程序过程的技术化（留存记录作为审计轨迹），极大地丰富了程序正义的内涵，为算法问责提供了坚实的理论支撑。它将关注点从事后补救推向事前预防和过程控制。实践启示方面，本研究为我国的算法监管立法与行政实践提供了具体的路径建议：第一，应制度化算法影响评估（AIA），将其作为算法系统投入使用前的强制性程序环节，确保对潜在的歧视、偏见和权利损害进行识别与消除。第二，推动算法的可解释性要求法律化、分级化，对于高风险、高影响的算法，应明确其原理公开的最低标准，并建立由专业人员、公众代表参与的算法审查委员会。第三，在行政复议和司法审查中，应明确举证责任的转移与技术性审查机制，要求行政主体提供充分的审计轨迹和算法解释，以实质化司法审查权。最终，通过技术正当程序的建构，引导算法治理从追求纯粹的技术效率转向追求效率与程序正义的平衡，重塑公众对数字治理的公共信任。六、结论与展望研究总结本研究立足于算法治理中日益凸显的合法性危机，系统性地论证了建构技术正当程序的紧迫性与必然性。通过深入剖析黑箱化困境、参与权弱化和救济权虚置这三大结构性危机，本文确认了传统正当程序在自动化决策场景下的功能性失灵。在此基础上，本文提出了以原理公开、全程参与、充分告知、有效交流、留存记录、人工审查为核心要素的技术正当程序六维框架，并详细论证了该框架如何通过将程序正义的价值内嵌于算法的设计、运行与审查全生命周期，来有效回应和弥合算法治理的合法性危机，最终实现对算法权力的有效规制和对相对人程序性权利与人的尊严的保障。技术正当程序的建构是数字时代法治原则的自我调适与创新发展，是确保技术进步服务于人类