产能过剩渐显 多晶硅产业升级在即

[28]《突发事件应对法》第十二条：有关人民政府及其部门为应对突发事件，可以征用单位和个人的财产。

唯有如此，才能保障行政处罚权下沉乡镇人民政府在法治轨道顺利推进，提升乡镇人民政府治理效能与治理精度，实现乡镇从治理走向善治。对乡镇人民政府不履行或者拖延行使行政处罚权的，县级人民政府职能部门应当督促履行。

享有行政权能，即取得了法律上的权力资格。乡镇人民政府行使行政处罚行为权能，是对传统的行政处罚行政权能与行为权能合一、行政主体与行为主体合一的一种改造，并因贴近行政执法一线，降低了执法信息成本，满足了行政执法效能要求。故，将行政处罚权下沉与行政执法权下放完全等同，以至于用行政执法权下放的性质定位直接套用于行政处罚权下沉乡镇的性质定位，是缺乏说服力的。进入专题： 行政处罚权 行政处罚法 。关键词: 行政处罚权下沉。

2021年修改的《行政处罚法》规定行政处罚权下沉乡镇，为内含行政处罚权的行政执法权下放改革的法治化开启了新篇章。[25]2.派驻执法、窗口前移和联合执法，不是行政处罚权下沉乡镇的形式。参见[美]劳伦斯·弗里德曼：《碰撞：法律如何影响人的行为》，中国民主法制出版社2021年版，第131—132页。

例如，在标签设定类算法侵害中，对于平台用户错误的标签设定或许可能源于算法决策所依赖的数据错误，属于数据供应主体的过错而非平台企业的过错。编织信息茧房是指平台企业通过算法收集分析平台用户浏览痕迹的信息数据，发现平台用户的真实偏好并据此持续推送类似信息，将平台用户纳入到类似信息的茧房中，诱导平台用户持续沉迷于同类信息数据流中无法自拔，从而延长在特定平台的浏览时长，增加数字平台的流量数据。当平台企业出于自我利益最大化的冲动利用数字平台算法对平台用户的权益造成侵害时，也会对社会成员间合作关系的达成造成负面影响。[45]参见[德]霍斯特·艾丹米勒：《机器人的崛起与人类法律》，李飞、郭小匣译，载《法治现代化研究》2017年第4期，第70页。

参见叶良芳、马路瑶：《风险社会视阈下人工智能犯罪的刑法应对》，载《浙江学刊》2018年第6期，第68页。正如学者指出，行政执法机关可以综合运用巡警机制（主动发现算法侵害行为）、火警机制（接受民众投诉、举报从而发现算法侵害行为）、片警机制（要求平台企业进行算法备案）有效应对算法侵害行为。

[25]凯尔森指出赋予权利的法律规范效力的实现是以对其他人或政府官员确立不得干涉权利主体行使权利这一强制性义务为条件的。See Yavar Bathaee，The Artificial Intelligence Black Box and the Failure of Intent and Causation，，331 Harv.J J.L. Tech.889，，8891 （2018）.[39]人工智能可以区分为弱（限制领域）人工智能和强（通用）人工智能的不同形态，前者仅能实现人类智能的某一功能，后者则可以复制与自然人相似的人类智能水平，包括自我学习进化的能力。此外，在我国个人信息保护法、数据安全法、网络安全法等数字经济基础性法律中也有许多涉及数字平台算法侵害行政法律责任的相关规定。依据行政法的基础理论，行政执法机关作出的责令改正行为不同于行政处罚行为，属于独立的行政行为，由此算法推荐服务者（平台企业）承担的改正违法行为的责任方式也就不同于接受行政处罚的责任方式。

[29]有学者曾指出政府是公共利益当然的和首要的代表，这也决定了公法责任的追究主要是为公共利益服务。（三）应由平台企业作为算法侵害的行政法律责任主体相较之下，更适合作为数字平台算法侵害行政法律责任主体的应是实际运营该数字平台的平台企业。再次，探讨数字平台算法侵害行政法律责任的责任主体问题，指出平台企业是最为适宜的行政法律责任主体。算法黑箱问题的强化自然就导致难以有效辨明导致算法侵害的过错分配，算法侵害责任主体的认定难度也就随之增强。

虽然公共利益是一个不确定的法律概念，对其内涵需要依据场景的不同进行解释，但是，如果从上述公共性本质的角度而言，可以将公共利益的基本内涵理解为社会成员间协同合作推动社会共同体向好发展的一种状态。具体到数字平台算法侵害领域中，大多数的算法侵害行为都具有隐蔽性，其产生的危害后果往往不能被受害者轻易察觉。

可能会有人提出：法人同样是法律上拟制的法律主体，为何法人可以作为承担行政法律责任的主体，而人工智能实体就不适合成为行政法律责任主体呢？这是因为，法人与人工智能实体之间重要的区别在于，前者本质上还是自然人的聚合体，[46]其主要是为了节省经济活动的交易成本而由法律拟制的法律主体。其二，数字平台算法侵害通常都不会直接产生物理性质的损害后果，而是通过各种媒介间接地对平台用户的权益造成实质损害，即使是技术缺陷类的算法侵害也是通过硬件设备的故障才会对用户造成物理性损害后果。

行政执法机关较之平台用户具有更专业的技术知识，也具有更强有力的执法途径，能够主动对数字平台中存在的算法侵害行为进行行政检查，主动追究算法侵害行为引起的行政法律责任。[17]社会成员之间的合作是社会共同体存在的基石，在鲁滨逊式的孤岛之上之所以不存在社会共同体，就是因为鲁滨逊没有其他社会成员可以达成合作关系，只能作为个体在与自然环境的斗争中挣扎生存。[18]王道勇：《社会合作何以可能——集体利益论与集体意识论的理论分析与现实融合》，载《社会学研究》2022年第5期，第112页。但是，本文中所探讨的行政法律责任特指后者，也即行政相对人违法所产生的法律责任，不包括行政主体违法时应承担的法律责任。参见[美]E.博登海默：《法理学：法律哲学与法律方法》，中国政法大学出版社2017年版，第363—364页。数字平台所具有的公共性特征使算法侵害行为除了影响平台用户的个体权利之外，还会对公共利益产生破坏，这也成为设置行政法律责任的法理基础。

（二）标签设定类算法侵害标签设定类算法侵害是指算法利用大数据对个人进行风险评估与分类，将人们归入不同的风险群体，形成身份标签，并将这种身份标签在数字世界留存、流转、再利用，从而将身份标签固化为数字时代的个人身份污点。而平台企业则依据自身拟定的格式合同条款的约定，为平台用户提供各类网络服务，与平台用户形成了平等主体之间的民事法律关系。

其三，数字平台利用算法技术对平台用户的行为数据进行深入分析，可以发掘用户的真实偏好并为其推荐适宜的合作对象，这能有效地增进平台用户之间基于自身真实偏好而达成的合作关系。[34]这是美国麦肯锡咨询公司（Mckinsey）在其编制的《人工智能管理指南》（An Executive's Guide to AI）中对人工智能所作出的基本定义。

文章来源：《比较法研究》2023年第6期。典型如自动驾驶汽车的平台算法缺陷导致交通事故的发生，或物联网平台算法错误导致实体生产线发生故障等。

然而，随着数字经济的不断发展与扩张，这种观念逐渐被摒弃。参见孙笑侠：《法的现象与观念——中国法的两仪相对关系》，光明日报出版社2018年版，第182—184页。数字平台算法侵害行政法律责任在立法上的不断丰富客观上要求在学理上应对其进行必要的探讨，以便为完善相应的行政法律责任体系提供必要的理论支撑。但是，接受行政处罚并非是平台企业依法应当承担的唯一行政法律责任方式，法律体系中还存在着其他类型的行政法律责任方式，最典型的就是改正违法行为的责任方式。

诸如算法代码的设计开发、数据的收集传输、算法模型的训练、数字平台产品的制造等行为都是围绕平台企业的实际需要而开展，最终都是要为平台企业的营利而服务。我们可以将平台企业视为人工智能算法复杂技术生态体系的守门人，[56]它肩负着防止算法侵害实际产生的主体责任。

See Mckinsey Company，An Executive's Guide to AI，https：//www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/an-executives-guide-to-ai （accessed Oct.5，2022）.[35]See Iria Giuffrida，Fredric Lederer Nicolas Vermerys，A Legal Perspective on the Trials and Tribulations of AI：How Artificial Intelligence，the Internet of Things，Smart Contracts，and Other Technologies Will Affect the Law，68 Case W.Res.L.Rev.747，760（（2018）.[36]参见[美]伍德罗·巴菲尔德、[意大利]乌戈·帕加洛：《法律与人工智能高级导论》，苏苗罕译，上海人民出版社2022年版，第48页。当然，将平台企业作为行政法律责任主体的同时，基于公平原则，应当允许平台企业在承担行政法律责任之后，就其所遭受的相应损失向人工智能技术生态体系中存在过错的其他主体进行追偿，以缓解算法行政规制的效率与公平之间的紧张关系，也使平台企业更容易接受被施加的行政法律责任。

就法理而言，改正违法行为是社会主体违反法律规范设定的第一性义务之后，理应承担的当然责任，可以理解为属于第一性义务的附随责任。[10]平台企业运用算法对平台用户的过往历史行为数据进行分析，能够发现平台用户可能具有的特定风险点（如财务风险、违法风险等），并据此将特定用户归入不同的风险群体，将其贴上特定的风险身份标签。

其三，在数据收集类算法侵害中，平台企业对平台用户数据的过度收集会导致用户产生对自身个体隐私信息或商业数据泄露的担忧，由此减少通过数字平台实施的社会经济活动，减少通过数字平台与其他社会主体的交流，从而也就减少了与其他社会主体达成合作的可能性。最后，探讨数字平台算法侵害行政法律责任的归责原则问题，从而勾勒出完整的数字平台算法侵害行政法律责任的基本理论框架，以期为我国数字平台算法侵害的法律规制提供一些智识上的贡献。如果将人工智能实体作为行政法律责任的主体，则难以实现必要的威慑功能。因此，对于应用人工智能算法的数字平台上产生的算法侵害行为，不宜以人工智能实体（也即数字平台本身）作为行政法律责任的责任主体。

为了与我国行政处罚法第33条第2款的规定相协调，建议可以通过制定法律或者行政法规的途径对数字平台算法侵害中行政处罚的无过错责任原则进行特别规定。目前我国法律规范中对于改正违法行为的归责原则并未作出单独的规定，对此可以借鉴民事法律责任中归责原则的设置方式。

[49]元规制是行政规制的一种类型，指外部规制者有意促使规制对象本身针对公共问题作出内部式的、自我规制性质的回应，参见[英]罗伯特·鲍德温、马丁·凯夫、马丁·洛奇：《牛津规制手册》，宋华琳等译，上海三联书店出版社2017年版，第167页。可见，我国行政处罚法确立了行政处罚的过错推定原则，同时也预留了法律、行政法规可以作出例外规定的空间。

行政执法机关有权依据自身职权主动对可能存在的违法行为进行检查，这不但可以及时发现违法行为的存在，追究违法主体的行政法律责任，产生特别威慑的法律效果。[52]参见张志勇：《行政法律责任探析》，学林出版社2007年版，第47页，第78—83页。