从人工干预到人类参与：对人类在（半）自动化行政决策中作用的关键审视

《Digital Government: Research and Practice》：From Human Intervention to Human Involvement: A Critical Examination of the Role of Humans in (Semi-)Automated Administrative Decision-Making

本文通过系统性文献综述，分析学术文献中人类在半自动化行政决策（AADM）中的角色概念，探讨其在设计、监督、决策和复核等环节的定位与作用，揭示当前法律框架（如GDPR、LED、AI法案）对人类干预的要求。研究发现人类参与需涵盖设计师、监督者、决策者等多角色，但存在认知偏差、能力不足及加剧歧视等问题，并提出通过持续影响评估、透明化机制和明确责任分配优化人机协作。

　　近年来，随着科技的快速发展，自动化技术在政府行政决策中的应用日益广泛。然而，这一趋势也引发了诸多争议和问题，例如自动化决策系统在政策执行过程中可能产生的偏见、不公正现象以及对公民权利的潜在侵害。为此，学术界和法律界开始重新审视人类在自动化决策中的角色，探讨如何在行政决策中实现“有意义的人类参与”（meaningful human involvement）。本文通过系统性的文献回顾，深入分析了这一概念在不同领域中的理解和应用，并提出了一种更加全面的治理框架，以促进人类与自动化之间的有效互动。

### 人类在自动化行政决策中的角色

在现有的研究中，大多数文献关注的是个体决策者在自动化决策过程中进行干预，即“人类在循环中”（human-in-the-loop）或“人类不在循环中”（human-out-of-the-loop）的情形。前者指的是决策者在系统生成建议后进行最终判断，而后者则是在特定情况下，如数据主体提出异议后，由独立的审查者重新评估自动化决策的结果。然而，这些研究往往忽略了人类在自动化系统设计、持续监督以及整体治理中的作用。实际上，这些角色对于全面理解人类与机器之间的动态关系同样重要。

在系统设计阶段，人类的参与至关重要。系统设计师不仅需要确保技术的准确性，还需要考虑其对社会和伦理的影响。这一过程涉及对算法逻辑的深入理解，以及如何在设计中融入公平性、透明性和责任性的原则。例如，一些学者指出，设计者应当具备足够的技术素养和伦理意识，以确保自动化系统不会无意中侵犯公民的基本权利。此外，持续的监督和审查机制也是不可或缺的，它们可以帮助识别和纠正自动化过程中的偏差和错误，确保系统在运行过程中保持公正和合法性。

### 人类参与的必要性与挑战

支持人类参与自动化决策的文献主要基于几个关键理由。首先，自动化系统虽然在效率和一致性方面具有优势，但它们也存在明显的局限性，例如对复杂情境的处理能力不足、算法偏见的潜在风险以及难以解释其决策过程。这些缺陷可能导致不公正的结果，尤其是在涉及个人权益和法律判断的领域。因此，人类的参与被视为一种必要的“安全阀”，以防止自动化决策对个体造成损害。

其次，人类决策者能够基于具体情境做出灵活和创造性的判断，这是算法难以实现的。在行政管理中，每个案例都有其独特性，而算法往往依赖于预设的规则和模式，难以适应变化多端的现实情况。因此，人类的介入可以帮助确保“个体正义”（individual justice），即在不依赖以往案例的前提下，根据具体情况作出公正的判断。

第三，人类参与对于决策的透明性和可解释性至关重要。在法律和政策领域，决策过程需要能够被公众理解和挑战，以确保问责机制的有效性。然而，现有的研究也指出，人类参与存在一些显著的局限性。例如，决策者可能由于缺乏足够的技能、时间和资源，而无法有效地监督和纠正自动化系统的问题。此外，自动化偏见（automation bias）可能导致人类过度依赖系统输出，从而忽视其判断力，甚至导致“形式化的人类参与”（rubber-stamping），即表面上的干预而没有实质性的效果。

### 现有文献的不足与改进方向

尽管现有文献强调了人类在自动化行政决策中的重要性，但它们往往过于聚焦于决策者和审查者的角色，而忽视了系统设计者和持续监督者的贡献。这种局限性可能导致对自动化系统的治理不全面，无法充分应对其潜在的风险和挑战。因此，本文提出了一种更加广泛的视角，认为人类在自动化系统中的角色不仅限于执行层面，还应包括设计和监督层面。这种更全面的框架有助于构建一个更加平衡的人机互动模式，从而提升行政决策的质量和合法性。

此外，现有文献对如何配置人类参与的机制缺乏明确的指导。例如，尽管法律文件中提到了“有意义的人类参与”的必要性，但并未详细说明如何实现这一目标。这导致在实际操作中，人类参与往往流于形式，未能真正发挥其应有的作用。因此，未来的法律和政策制定需要更加细致地考虑如何设计和实施有效的监督和审查机制，以确保人类的参与不仅仅是法律上的要求，而是实质性的保障。

### 实证研究与未来展望

目前，关于人类参与自动化决策的研究主要集中在理论探讨和法律分析上，缺乏足够的实证研究。这一现象限制了对实际操作中人类参与效果的评估，也使得政策建议难以落地。因此，未来的法律研究应当更多地关注实证数据，例如通过案例研究、实地调查或对实际决策过程的分析，来验证理论假设并提出更具操作性的建议。

同时，研究还应关注不同领域和情境下人类参与的差异性。例如，在刑事司法、教育、社会福利和执法等不同领域，自动化系统的应用方式和人类参与的必要性可能有所不同。因此，未来的分析应当更加细致地考虑这些差异，并针对不同情境提出相应的治理策略。

### 结论与建议

综上所述，人类在自动化行政决策中的角色是多方面的，包括设计、监督、决策和审查等。然而，当前的研究和政策框架往往过于狭窄，未能充分认识到这些角色的复杂性和重要性。为了实现真正“有意义的人类参与”，需要从以下几个方面着手：

1. **加强培训与支持**：确保决策者和审查者具备足够的技能和知识，以有效监督和纠正自动化系统的问题。
2. **完善监督机制**：在系统设计和运行过程中，建立持续的监督和反馈机制，以识别和纠正潜在的偏差和错误。
3. **促进透明度与可解释性**：通过技术手段和制度安排，确保自动化系统的决策过程能够被公众理解和挑战。
4. **扩展法律框架**：现有的法律文件，如《通用数据保护条例》（GDPR）和《人工智能法案》（AIA），虽然提出了人类参与的必要性，但需要进一步明确如何实现这一目标。未来的法律和政策制定应当更加细致地考虑人类参与的配置方式，以确保其在实际操作中的有效性。

通过这些措施，可以更好地平衡自动化与人类决策之间的关系，确保在提高效率的同时，维护个体权益和社会公正。这不仅有助于提升行政决策的质量，也有助于增强公众对自动化系统的信任，从而推动其在公共治理中的可持续发展。