行政机关之间的业务协查是内部常规制度。
对此现象，意大利Marzia De Donno教授在该文中还指出，或许欧洲大陆的行政程序法开始进入一个新的时代。一方面，大法典思路并不否认要独立编纂行政基本法典。
第二，大数据技术与政府活动的结合是全方位的，因此提出的立法需求亦是全方位的。除行政基本法典之外，《2021年立法工作计划》列举的行政立法领域的法典还有环境法典和教育法典，学界同时还在讨论编纂税法典、劳动法典、军事法典等部门法典。第三，将全部一般行政法律规范整合在一部法典中，便于使用者查找、适用一般行政法律规范。其二是数字政府背景下，不同行政机关之间形成行为意义上的线上整体政府，这在一定程度上使得线下的静态组织机构的设置的重要性被弱化。但梳理已有的单行法，可以看到，主要集中在规范各类行政活动领域，[35]而行政组织法律、行政监督法律等领域，均较大程度缺失相应的单行法基础。
（一）客观行政法律规范体系为主定位的特点客观行政法律规范体系为主定位是指行政基本法典以对行政机关自我依法行使行政权力进行规范为中心，法典各部分依次对行政权力的组织、行政权力的表现形态（行政行为）、对行政权力的监督和救济等作出规定，建构完备的规范行政机关依法行政的法律规范体系。[24]杨伟东提出的基本行政法典方案设想与之相似，覆盖了全部一般行政法律规范。依据行政规定制定说，算法作为一种具有普遍约束力的决定、命令可被纳入行政规定的范围。
算法制定过程中的风险评估义务主体为行政机关，但行政机关可委托制定算法的技术公司以外的专业第三方进行风险评估。为此，对算法的研究未必需要舍近求远，无需被技术概念迷惑，只需从算法行政回归依法行政。聚焦于行政法领域，在算法行政被提出之前，至少出现过自动化行政和数字行政的学理表达。[18]因此，治理工具论认为，算法对于法律而言仅能产生作用媒介的效果。
参见张涛：《个人信用评分的地方实践与法律控制——以福州等7个城市为分析样本》，《行政法学研究》2020年第1期，第119页。因此，当行政算法作为行政规定调整外部行政法律关系时，其同样属于法规命令，而非行政规则。
作为行政规定的算法应当以全面公开为原则、不公开为例外。[1] Vgl. Niklas Luhmann, Recht und Automation in der ?ffentlichen Verwaltung: eine Verwaltungswissenschaftliche Untersuchung,1966, S.30.[2] Vgl. Wolfgang Hoffmann-Riem, Verhaltenssteuerung durch Algorithmen: eine Herausforderung für das Recht, A?R 142(2017), S.6.[3] Vgl. Karl Zeidler, über die Technisierung der Verwaltung,1959, S.14.[4] Vgl. Hans Peter Bull, Verwaltung durch Maschinen: Rechtsprobleme der Technisierung der Verwatlung,1964, S.1.[5] Vgl. Spiros Simitis, Automation in der Rechtsordnung-M?glichkeit und Grenzen,1967, S.18.[6] 关于数字行政法这一部门行政法的生成背景，参见于安：《论数字行政法——比较法视角的探讨》，《华东政法大学学报》2022年第1期，第7－9页。其次，算法毕竟不同于公文式的规范性文件，算法由一系列复杂代码组成，是否应当公开与算法相关的所有信息？主张全部公开者认为，既然在技术上可以实现算法公开，那么应当将算法的源代码、规则、函数、数据集等所有技术内容全盘托出，否则无法真正地监督行政。与私法领域不同，如果行政机关使用算法旨在实现公共利益，则该行政算法能否受商业秘密条款的保护，主要取决于行政机关与被委托开发算法的技术公司之间的协议约定。
以学习能力的高低为标准，学习型算法又可进一步被划分为浅层学习型算法和深度学习型算法两类，前者使用的算法方法如回归分析、决策树、协同过滤、监督学习等，后者使用的算法方法如神经网络或者贝叶斯等。算法审查 引言新时期法治政府建设正朝向数字化转型与改革迈进，《法治政府建设实施纲要(2021—2025年)》指出，应坚持运用互联网、大数据、人工智能等技术手段促进依法行政，着力实现政府治理信息化与法治化深度融合，优化革新政府治理流程和方式，大力提升法治政府建设数字化水平。[40] Vgl. Thomas Wischmeyer, Regulierung Intelligenter Systeme, A?R 2018, S.48.[41] Vgl. Wolfgang Hoffmann-Riem, Verhaltenssteuerung durch Algorithmen: Eine Herausforderung für das Recht, A?R 142(2017), S.29.[42] 刘东亮：《技术性正当程序：人工智能时代程序法和算法的双重变奏》，《比较法研究》2020年第5期，第70页。[57]此种主张虽然考虑到了行政法的技术发展趋势，但是忽略了行政法体系对算法制定本身的吸纳可能，而且作为行政规定的算法需遵守的并不是个案意义上的排除偏见、说明理由、听取意见等程序。
为防范原有的法治价值失序，仍应从依法行政原理出发，以行政行为为基点，通过行为的类型化实现对算法行政权的控制。笔者认为，从依法行政的原理出发，按程序正当的要求，原则上应当全面公开行政规定，这符合《政府信息公开条例》提高政府工作透明度的立法目的，也符合以公开为常态、不公开为例外及时、准确公开等原则。
[43]换言之，作为高级生命形态的人本身才是黑箱，机器相对于人更能被理解与把握。集体审议要求将对算法机制的详细描述、调用数据的类型与范围、征求的公众和专家意见、风险评估结论以及合法性审查意见一并提交行政机关常务会议或全体会议讨论，由行政首长在集体讨论审议的基础上作出是否通过算法的决定。
至于如何理解重要，有学者提出应结合制定主体层级高低、内容涉及面是否广泛、涉及事项是否重大等标准进行综合判断。另一方面，为确保数据的完整性、准确性、时效性和可用性，行政机关应当提供多种途径，使数据主体能及时对涉及自身的数据提出异议或者提出校核申请。身份标识与个人信息相关，这就意味着，行政机关不得任意使用身份标识，使用身份标识时应当遵守合法、正当、必要的原则。卢曼认为，法律人思维过程的独特性表现在于，其并非严格地以形式逻辑化、程式化、或者可计算化的方式来处理法律相关的重要信息，而是给非程式化、非结构化的思维感觉留有了空间，尤其是法律正义感将引导作出决定。法院在司法裁判中可以根据审理案件的需要对作为行政规定的算法进行合法性审查，若算法合法有效，则可将算法作为认定行政行为合法的依据，反之则不可将算法作为行为法依据对待。本文的初步立场是，当算法与行政权深度结合时，需要法律加以规制的对象并非算法技术本身，而应当是算法行政权，即应从权力制约而非技术规制的角度研究算法。
比如，健康码的行政算法广泛涉及公民人格权、行动自由、劳动权、受教育权等重大权利，因此应当将健康码行政算法归属于重要的行政规定。在我国行政实践中，行政机关特别是公安机关已经习惯了使用身份特征类数据实现行政目的，应在立法上纠正此种现象。
平等权保护分为绝对保护和相对保护，诸如性别、种族、民族、宗教信仰等属于被绝对保护的数据，应对它们采取严格的保护立场。因此，对算法的研究首先应围绕算法制定阶段展开。
[62]详言之，形成过程审查属于程序性审查的内容，即审查技术性设备在被投入运行前是否经过了充分的论证和检测。[21] 参见[德]卢曼：《法律的自我复制及其限制》，韩旭译，李猛校，载《北大法律评论》编委会编：《北大法律评论》(第2卷第2辑)，法律出版社1999年版，第446－469页。
出于商业秘密保护的考虑，该规定仅要求平台对算法的基本原理、运行机制、应用场景、目的意图等进行简单说明，并没有要求平台就算法数据与算法逻辑进行深度阐释。[15]换言之，法律的解释与适用并非线性作业，而是目光流连往返式的构造理解过程。[61]同样，算法制定过程中使用的算法模型也应当精确可靠，否则结论将不具有参考价值。于我国行政法而言，行政行为仍然是行政法主要的学科体系基点。
出于全面监督行政的考虑，行政机关应承担更全面的备案义务，报备算法的全部内容。《中华人民共和国反不正当竞争法》(以下简称《反不正当竞争法》)第9条第4款将商业秘密界定为不为公众所知悉具有商业价值并经权利人采取相应保密措施的技术信息、经营信息等商业信息。
[29] Vgl. Benno Degrandi, Die Automatisierte Verwaltungsverfügung,1977, S.76.[30] Vgl. Panagiotis Lazaratos, Rechtliche Auswirkungen der Verwaltungsautomation auf das Verwaltungsverfahren,1990, S.209.[31] Vgl. Wolfgang Hoffmann-Riem, Gesetz und Gesetzesvorbehalt im Umbruch: Zur Qualit?ts-Gew?hrleistung durch Normen, A?R 2005, S.59.[32] 参见陈敏：《行政法总论》，新学林出版有限公司2019年版，第710页。[50] 我国并没有法律、行政法规禁止行政算法公开，比较法上有禁止行政算法公开的相关规定，例如，德国《税务条例》第88条第5款第4句规定：当公开将导致征税不平等或违法时，不应公布税务风险管理系统的具体技术细节。
传统的行政规定都以书面规范性文件的形式发布，经审议通过或批准，由制定机关统一登记、统一编号、统一印发，并及时向社会公布。涉及国家秘密或法律、行政法规禁止公开的信息，因其具有明确的形式依据可供判别，因此在算法的绝对不公开问题上并不存在任何特殊性。
[14]一方面，法律虽然有着一定的逻辑性，但是这并不意味法律必须要遵循严格的形式逻辑，法律实质上是通过形式逻辑的方式，实现减轻价值判断等非逻辑论证目的，法律归根到底是修辞的论证艺术。[3]此后，法社会学家卢曼(Luhmann)率先使用自动化一词反映行政新特点，其所著《公共行政中的法与自动化》一书从行政学视角分析了自动化行政给传统科层制带来的冲击。此外，个人隐私保护也可能构成算法不公开的理由。不过，算法在形式上毕竟不同于传统的规范性文件，由此产生的疑问是，算法的公开是否存在技术障碍？应当将算法公开至何种程度？算法公开是否需要进行相关的利益衡量？(一)对算法黑箱的否定讨论算法公开无法回避算法黑箱的问题。
在何凯案中，法院直接将技术审查作为合法性审查的一部分，并发展出了三方面的审查基准，即形成过程、明显性和实际效果审查。[48]进言之，反对全部公开者认为，更合理的公开方式应当是说理式公开，即行政机关只需说明算法的核心要素，这些核心要素包括目的要素(算法要实现的行政目的)、依据要素(算法依据的法规范)、规则要素(算法制定的基本规则)、效果要素(输出数据是否符合预期效果)、救济要素(对算法产生异议时的救济方式)等。
[12]行政算法需要行政机关设定规则，再委托技术企业或者特定人员制定算法，该行为背后的行为主体和责任主体均为行政机关。行政机关在与技术公司共同制定算法时，应当邀请利益相关的多方主体参与讨论，充分听取多方主体的意见建议，这些主体包括但不限于人民团体、社会组织以及群众代表。
若无法被去识别化或者匿名化处理，则仅可公开个人信息之外的其他信息。从系统论视角观察算法与法律的关系，算法代表的技术与法律分别属于两套社会子系统，彼此本质不同却可能存在着密切联系。
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