本文是一篇法律论文，笔者通过对自动化行政处罚理论、实践、现有规范的梳理，当前实践中存在的自动化行政处罚主要有初级自动化行政处罚和部分自动化行政处罚，在这两类自动化行政处罚实践中较为突出的风险主要在取证设备应用、裁量辅助系统适用、行政公开性、行政参与性以及行政中立性等方面。
一、自动化行政处罚的基础理论及规制现状
（一）自动化行政处罚的概念
概念是理性思考与解决法律问题所必不可少的工具，也是思考转化为语言的桥梁，法律思想通过概念得以传达。1自动化行政处罚作为一种新兴事物需先明晰其概念，知晓其特点，为而后的深入探究奠定基础。
界定自动化行政处罚，需厘清其与自动化行政、非现场执法之间的关系。
第一，自动化行政与自动化行政处罚之间属于包含与被包含的关系。自动化行政是自动化行政处罚的基础概念，多数学者对于自动化行政处罚的研究也是置于自动化行政框架下进行的，因此要对自动化行政处罚的概念进行界定，首先需要明确自动化行政的概念。对于自动化行政，学界尚无统一定论。有学者从自动化行政的具体手段出发，认为自动化行政是行政机关掌握并利用技术手段（尤其是对电子数据的处理）实施的行政行为。2也有学者以自动化行政的技术原理为视角，认为自动化行政是指将行政权力交由以算法为运行基础的机器行使的行政活动。3还有学者则更加直接地指出，自动化行政就是人工智能在行政领域中的一种具体运用。4甚至有学者否认自动化行政是一种规范性的概念，认为其只是一种意味着通过人工智能、大数据等技术使得行政过程及内容图示化、智能化的行政活动的描述性用语。5这些对于“自动化行政”的界定虽大多采取“自动化＋行政”的模式，但仍存在着分歧，究其分歧之根本，界定自动化行政的关键在于如何定义自动化以及其与行政活动的结合。
对于“自动化”，根据《辞海》的解释，是指采用可以控制的机器或设备以代替人工直接操作的措施。对于其在行政领域的应用，学界主要将其表述为互联网、大数据、算法、人工智能等现代化信息技术手段，这些信息技术手段之间存在着千丝万缕的联系。为了最大化的共享计算机资源，互联网技术应运而生并迅速发展。6随着传统互联网技术向移动互联网技术的飞速跨越，人们的一切行为、活动都在随时随地转化为数字化信息即数据，7数据的爆炸式增长催生了大数据技术。大数据总体上是大小和信息量超过传统规模的海量数据的集合，其真正价值在于拥有从海量数据中迅速获取价值信息的能力。1而此种能力的实现依托于算法，对于海量数据的统计、分析、整合、提取等都是通过算法实现的。算法是告诉计算机该做什么的一系列指令，2其为自动化系统行动提供策略方案和运行逻辑，相当于人的大脑。算法是实现大数据价值的核心工具，3亦是实现传统机器向人工智能跃迁的主流技术。通过算法对海量数据进行加工和萃取，使得机器在大量数据基础上进行分析和学习以获取知识，从而具备对新样本识别和预测的能力，4人工智能技术应运而生。可以说数据是人工智能运作的基础，而算法则是具体运作的核心驱动，人工智能本质上就是大数据分析处理的算法。5简而言之，互联网技术的发展成就了大数据模式，而大数据所依托的算法技术的进步促成了人工智能时代的来临。
（二）自动化行政处罚的发展历程及类型
1.自动化行政处罚的发展历程
自动化行政处罚伊始于交通执法领域。改革开放之初，深圳地区由于警力资源有限、现场执法效率低下等原因对交通违法行为频发的现象无力管控，为解决这一问题，1995年深圳交通科研所研制出了电子眼（即电子警察系统），1997年该系统正式上线运行。2作为全国首套闯红灯电子警察系统，该系统的上线运行不仅标志着交通执法领域由人工向自动化转变，也是自动化行政处罚发展之开端。从全国第一套电子眼到3828个遍布深圳能够精准抓拍并识别20余项交通违法行为的电子眼抓拍系统，3自动化行政处罚的发展不仅仅是数量的变化，在应用领域和技术上都实现了飞速跨越。自动化系统的应用从最初的道路交通管理领域逐步拓展至环境保护、城市管理、4市场监管、5税务管理等行政处罚其他领域。
随着人工智能技术的不断突破与更新，自动化行政处罚的模式从最早期的相机执法到智能监摄管理系统抓拍交通违法行为；到可以对交通违法行为进行智能识别，代替人工审核，自动完成处罚数据的输入和识别的“智能动态交通违法审核机器人”；7再到可以实现对简单违法行为作出裁量，自动生成相应执法文书的环境行政处罚裁量辅助系统。8机械式的自动化系统迈向智能化，其触角也从最初的宣告执法和取证环节，延伸到行政裁量、决定、送达和告知等环节，呈现出全覆盖的趋势。然而此种趋势却难保后劲。目前自动化行政在某些行政领域已经可以实现完全无人工参与的自动化，例如广州市工商局启动的“人工智能+机器人”全程电子化商事登记已经能够实现工商登记的全自动化等等。1但行政处罚作为一类经典的负担性行政行为，其与相对人的权利与义务密切相关，正是囿于这一特性，自动化行政处罚的模式虽一再更新，却尚未实现如自动化行政许可审批一般完全自动化的模式。
二、自动化行政处罚的法律风险
（一）自动化取证设备应用规制不足
自动化取证设备在实践中的应用如火如荼，但在一片繁荣之下，由于规范的不完善及监管不力，致使自动化取证设备存在着设置乱象，执法与司法实践中对其所产出的电子证据的效力认定也存在有失偏颇的问题。
1.自动化取证设备存在设置乱象
在自动化行政处罚中应用最广泛、技术最成熟的便是利用自动化设备进行事实收集和证据固定。据交通部门统计，2021年仅杭州市就在全市范围内1681个地点设置了固定式交通技术监控设备，3自动化取证设备与人的关系可称得上是“低头不见，抬头见”。自动化取证种类多、数量多、应用广，在提高执法效率、缓解警力资源不足等方面起到了积极的作用，但是对于自动化取证设备的设置问题，现有规范存在不明确、不全面、效力低等问题，导致自动化取证设备设置乱象频发。
对于自动化取证设备的设置问题，笔者以其中最为常见的电子技术监控设备为对象，通过官方问政平台搜集民众对其设置提出的最真实投诉和建议，1并从中归纳出自动化取证设备设置存在的风险。为保障所收集信息的时效性，所收集的投诉与意见的产生时间均自新《行政处罚法》实施之后（2021年7月15日-2022年8月）；为保障所收集信息的准确性，所有计入统计的信息均已结合有关部门回复进行了筛选。并选择两个地区进行统计比较，减少地区特殊情况的影响。
（二）裁量系统辅助性地位弱化导致裁量瑕疵
作出行政处罚决定的核心过程是事实与法规范的涵摄过程，这一充满主观色彩的裁量过程通常被视为仅有人能实现。但随着数字政府的快速推进，自动化行政处罚在裁量领域得到了长足发展，各种裁量系统在中央的倡导下走入到行政处罚实践中。当前应用于行政处罚的裁量系统，主要是初级自动化或部分自动化的裁量辅助系统，协助行政机关作出行政处罚决定。在理论上，行政机关对于裁量结果仍留有最终决定权；实践中，行政机关的技术依赖以及裁量系统的自身特性等多重因素共同使得裁量系统的辅助性地位不断弱化，进而导致裁量系统产生的裁量瑕疵侵害相对人的合法权益。对该风险的剖析应先明晰裁量系统的运作过程。行政处罚是行政机关针对当事人做出的一个基础决定，处理决定的形成往往涉及行政裁量，行政机关需要在事实和规范间“往返流转”，当法规范构成要件成就时，在可能发生的多种法效果中选择一种最为妥当的法效果。1自动化行政处罚进行裁量实质上就是将这一过程转化为机器执行算法的过程，具体构建与运行过程如下：
首先要构建法律知识图谱。知识图谱本质上是结构化的语义知识库，用以描述现实世界中存在的各种实体和概念以及相互之间的关系，2通俗来说就是把所有不同种类的信息连接在一起形成一个关系网络，3为人工智能提供从“关系”角度去分析问题的能力。要让人工智能掌握此种能力，还需要进一步依据构建的知识图谱搭建算法模型。通过编写代码将人类的语言转化为机器可识读的规则，并利用算法对代码进行有逻辑的排列组合，以实现对知识的利用。至此一步，自动化行政处罚裁量系统的技术层面构建已经完成，简而言之，此过程就相当于告知机器其需要处理的行为和需要掌握的法规范，并传授给机器如何利用所掌握的行为和规范进行法律适用推理的逻辑。具体到实际开发中，法律知识图谱及算法模型的搭建并不简单。以南京市环保局应用的“环保行政处罚自由裁量辅助决策系统”为例，该系统的自由裁量模块包括法律法规库、行政处罚权力库、裁量基准库、数学模型库四部分。为完成这四部分的建设，南京环保局全面了梳理环保行政处罚权力清单，采用二维形态将违法事实细化为违法行为和违法结果，并结合多年来执法实践情况对法律规定的裁量范围进行细化，建立裁量基准库。依次设定处罚等级完成知识图谱的构建后，再对其进行数字化，通过数学模型进行固定最后才集合成自由裁量模块。当发生可处罚行为时，自动化系统面对执法人员输入的事实便可执行算法模型，输出裁量结果。
从自动化行政处罚裁量过程的基本原理不难看出，裁量系统的运作关键在于利用代码对现有规范进行转译并通过算法的形式表现出来。而这一过程正是裁量怠惰、裁量逾越、裁量滥用等裁量瑕疵滋生的温床。
三、规制自动化行政处罚法律风险的建议...................33
（一）完善自动化取证设备相关制度规范...............33
1.增强自动化取证设备设置规范的操作性......................33
2.强化电子证据源头审查与监督.......................35
结语.........................48
三、规制自动化行政处罚法律风险的建议
（一）完善自动化取证设备相关制度规范
1.增强自动化取证设备设置规范的操作性
自动化取证设备的设置存在设置不合理、设置密度不科学、历史遗留
