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新时代行政法理论与应用实践
Theory and Application Practice of Administrative Law in the New Era

量的方法。这种方法对人的裁量方式进行模仿，通过机器算法对违法案件进行计
算以得出处罚结果。数字化裁量从程序上看可以分为两个部分：一是搭建已有裁
量案例的数据库，将裁量基准转译为数字化算法规则，形成自动计算的数字裁量

函数模型，此阶段是将法律适用通过计算机语言表达出来；二是在具体案件中筛
选出裁量因子输入数字化裁量系统得出处罚结果，此阶段为个案适用的过程。
行政处罚应用数字化裁量要确保处罚结果的合理性必须保证具体的违法事实
与抽象的法律规范在数字技术的涵射中能够相对应，要完成这种从法律规范到算

法规则的精准转译离不开技术的支持。传统人工裁量对执法者的价值判断标准要
求较高，裁量基准细化了违法事实的具体裁量要素，执法者需要对相关裁量要素
进行评判。传统人工裁量程序是以人为中心构建的，执法者作出处罚决定时需考

虑相关因素、遵循罚责相当原则，在程序上也受到较多制约以减少执法者主观意
志因素对裁量结果的干预。而依赖数字化裁量的行政处罚活动中，算法规则是核
心，计算机通过系统内置的算法函数对违法案件进行计算，裁量因子内置在算法
函数中，执法者需要对违法案件进行解析，并将裁量因子需要的数据输入计算系
统中，经由算法函数计算得出最后裁量结果。数字化裁量本质是对算法的应用，

其规则内设置的分析推理模块尤为重要，这是确保裁量结果是否合理、合法的基
础。从技术上看，数字化裁量内置的算法规则通过借助机器的智能学习技术可以
不断优化算法科学性，数字化裁量的算法规则建立在动态神经网络结构之上，借

助神经网络的推理功能进行法律适用的训练可以提升计算结果合理性，机器内设
置的符合法律逻辑的分析推理规则能够在大量的计算下进一步优化，使处罚裁量
结果更加智能。
在机器完成法律适用方面，需要首先对法律规范进行关键要素的解构，厘清
各要素与违法行为、违法后果之间的对应关系；其次，从违法行为中解析出算法

系统需输入的裁量因子，进而在裁量因子、法律规范与案件事实之间构建算法模
型。由于行政处罚需要依照严格的法律程序，数字化裁量系统需要对这些程序进
行模仿并记忆，从而完成将已发生的违法事实涵射于法律规范的法律适用任务，

给出最后的裁量结果。此外，裁量基准作为行使裁量权的重要辅助工具，在数字
化裁量的发展趋势下，也有逐步从文本语言转向计算机语言的变化。借助计算机
语言将文字表达的法律规范转译为代码、将法律适用中的裁量过程转译为数字化
裁量中的算法执行程序，以机器的算法思维代替人脑的价值判断思维，进而完成

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