广西医科大学第一附属医院通报男子坠楼事件：不存在医疗投诉及纠纷
备案人需要阐述算法安全专职机构的设置、职责分工、部门责任范围等，以及算法安全工作人员的任职要求、算法安全工作人员配备的规模、算法安全技术保障措施等内容，并阐述《算法推荐管理规定》中规定应建立的算法安全自评估制度、算法安全监测制度、算法安全事件应急处理制度、算法违法违规处置制度等的设计和考虑。
如，《日本国宪法》虽然规定了罪刑法定原则，但其地方条例仍然可以设定刑事责任。合同制度本身是商事制度的核心，各地合同制度若不相同，则交易将难以进行。
纵向法律保留是央地立法权配置的一种特殊模式，存在于单一制国家，在内容和形式上均不同于联邦制下的分权制度。基于两种重要性的区别，横向保留与纵向保留针对相同事项可能会表现出程度和范围上的差异。而在不严格的法律保留模式下，概括转授权可在一定程度上被允许，拥有国家统一立法权的最高权力机关仍然可以通过法律的形式概括授权地方立法机关规定剥夺基本权利的措施。之所以在我国要将刑罚、税收、自然资源等制度的法律保留归因于政治统一需要，除了前述社会主义国家性质的影响外，还因为这些制度对我国这个发展不平衡的大国的政治统一有不可忽视的功能。在分权关系中，立法机关和行政机关原则上互相不能行使对方的权力，也不能将自己的权力随意授予其他主体。
这种安排只有和奴隶制问题联系起来，才能得到理解。事实上，经济特区以外的地方亦可在必要时有限度地获得中央立法机关在涉及市场交易、流通事务方面的概括授权。除了行权要件的限制外，《个人信息保护法》的这一条文尚有不少含混之处：首先，与免受自动化决策约束权相配套的是个人有权要求个人信息处理者予以说明的权利。
[14]张欣：《免受自动化决策约束权的制度逻辑与本土构建》，载《华东政法大学学报》2021年第5期，第32页。[21]这些缺憾其实在学者讨论赋权模式时就已被不断提及。[33]这种放宽的法律保留本质上已是法规范保留，[34]其寓意在原则性禁止的前提下，算法进入公共决策仍旧被赋予了相对广阔的空间。而借由事先的影响评估，算法决策也不再只是在封闭的技术系统中进行，而成为可由相关利益主体广泛参与并产生实质性影响的事项。
二级自动化决策对上述因素产生可逆的短期影响。以市场监管领域的秒审批为代表的算法审批诉诸人工智能＋机器人，确立了申报、签名、审核、发照、公示、归档全流程电子化、智能化商事登记模式，由机器而非人工对符合标准化、规范化的申请实现秒审批。
第三，对公共区域的大规模系统监控。与第13条第（七）项的兜底规定一致，《个人信息保护法》第34条对国家机关履行法定职责的规范依据同样作了扩张，其规定国家机关为履行法定职责处理个人信息，应当依照法律、行政法规规定的权限、程序进行，这也意味着，可以作为法定职责依据的除法律外，同样包括行政法规。倚赖对个人信息的广泛收集，算法使政府更易实现对个人的精准监控和追踪。[45]陈锐、王文玉：《算法嵌入政府治理的权力异化风险及其规制方案》，载《理论探索》2022年第6期，第87页。
第二，对GDPR规定的特殊类型数据的大规模处理或对刑事犯罪和违法行为的数据进行的大规模处理。对于高度不确定的、需要更多依赖人类裁量才能完成的任务，不能交由算法处理，[45]这一点同样为德国《联邦行政程序法》所明确规定。[5]这也更易引发群体性的、规模化的，而非传统单体性的、单向度的权利侵犯。除算法类型外，算法在公共决策中发挥的作用，即算法只是作为公共决策的辅助工具还是彻底取代公权力成为真正的决策者，同样是确定算法适用界限的重要指标。
从法律技术而言，裁量的行使大致可分为两个阶段：第一是普遍抽象的裁量（allgemein-abstrakte Ermessenausübung），例如通过制定行政规则而确立裁量基准。这也意味着包括生命权、人身自由在内的自由权应受到更高程度的保护，立法者在将攸关这些基本权利的公共决策交由算法时也会受到更严格的约束，而在不能确保上述权利获得充分保障时，完全的算法决策更应被明确禁止。
四级自动化决策对上述因素产生不可逆的永久性影响。[51]4.算法类型和所涉数据作为其他考量除算法所影响的权利类型、影响程度以及风险等级外，算法类型、所涉数据等也都可成为法规范能否允许公共决策适用算法的考虑因素。
而且此项权利在行权时不仅面临规范要件上的约束，还会受到数据主体可能怠于行权或者力量薄弱的现实因素的掣肘。[24]王锡锌：《行政机关处理个人信息活动的合法性分析框架》，载《比较法研究》2022年第3期，第92页。六、算法影响评估作为划定实体界限的程序性保障法律保留可作为算法适用于公共决策的界限，在于其首先提供了算法决策的权利边界，即如果某种完全的自动化决策涉及个人的基本权利，是否可被允许就应属于立法决议，而非行政机关自主决定的事项。其次，相较于美国《算法问责法》以及加拿大《自动化决策指令》中相对明确的算法评估技术框架和指标体系，[60]我国虽规定了个人信息影响评估，但评估内容却未具体化。尽管从技术理性角度，自动化决策似乎可减少裁量的随意性，提高其一致性和客观性，避免人工因仓促或粗心所犯下的典型错误。为确保人不被彻底异化且基于个案正义的理想模型，公共机构在信息收集、解释和决定方面的决策原则上都应由人工作出，只有基于效能考虑才可以例外地委托给机器。
如果将其理解为赋权则意味着，信息处理者在信息主体拒绝之前，仍可采用自动化决策的方式对个人信息进行决策。五、法律保留作为边界划定的思考框架及其考虑因素为避免个人尊严的保护被完全淹没在追求技术福利的目标之下，对公共决策适用算法设置界限无疑是必需的。
而禁令的理解则会使信息处理者的自动化决策行为自始就不被允许，除非其满足GDPR中规定的豁免情形。用户画像的核心在于对自然人特定特征或行为的分析和预测，其可以通过完全自动化或者非完全自动化处理方式得出。
[53]而在假释和量刑中采用风险预测算法，不仅与无罪推定精神颇有扦格，同样会否定无罪推定原则中的程序性保障。由此，在算法决策应用上就始终存在政府效能与权利保障的张力。
基于上述思考，本文尝试探寻公共决策可完全适用算法的事项范围和实体边界，目的也在于从源头处就对算法决策的启动设置严格条件。算法预测的决策过程依赖数据与推断结果之间的相关性。要求决定必须是仅通过自动化决策的方式作出与GDPR第22条的规定一致，即免受自动化决策约束权仅适用于自动化决策过程完全由系统进行，无需任何人工干预，其决策结果也未受到任何人为因素影响的类型。[30]这种并非进行统一规定，而交由立法者个别处理的模式，同样是为因应算法技术的动态发展和人类对人工智能的认识更新。
该法第35a条在论及全自动化行政行为的允许性时，除要求必须要有规范依据外，还规定唯有羁束行为才可适用全自动化，当行政行为中存在不确定法律概念和裁量时，就应严格排除全自动化行政的适用。再依据第55条，此类影响评估又包含：个人信息的处理目的、处理方式等是否合法、正当、必要。
[46]王贵松：《行政裁量的构造与审查》，中国人民大学出版社2016年版，第56—66页。由此，如果公权机关直接适用算法作出涉及个人自由权和财产权的决定，自然要受我国行政处罚法、行政强制法的约束。
2.风险可控性与分级保护算法技术其实已成为一把双刃剑，它在带来便利和效率的同时，同样会引发重大风险，有时这种风险甚至会溢出技术系统，演变成对人的支配和压制。对直接负责的主管人员和其他直接责任人员依法给予处分。
自动化决策中责任人的缺失，亦使个人再无法通过传统追责或救济机制予以反制。[36]（二）法律授权时的考虑因素作为形式框架，法律保留确立了在公共决策适用算法时原则禁止和例外允许的关系模式，也科以立法者在政府效能与权利保护之间妥实权衡的具体义务。[25]赵宏：《告知同意在政府履职行为中的适用与限制》，载《环球法律评论》2022年第2期，第44页。程序性控制旨在为算法运作过程提供过程性的降低算法损害发生概率、侵害广度与深度的风险预防性措施，却既不能确定地避免某项算法损害的发生，也无法对已然发生的算法侵害提供符合人类理性与正义要求的规范上可感的修复。
这一原则之所以能够成为调控私人处理个人信息的法权基础，又在于作为私人的信息处理者与数据主体之间本质上是一种对等的交换关系。但这些解释均未达到条文适用的精准性要求，概念意涵也仍旧模糊。
作为GDPR前身的《欧盟个人数据保护指令》（DPD）出于对人的主体性的强调以及为避免个人在算法社会被异化，规定了数据主体享有免受仅基于用户画像的完全自动化决策的权利。因为算法结果过于倚重聚类数据，算法技术提供的也是标准化处理，这种处理方式既与法官的裁量权存在龃龉，同样会影响当事人获得个性化裁判的权利。
但机器既不为其裁判担保，更不会为裁判理由所担保。[12]唐林垚：《脱离算法自动化决策权的虚幻承诺》，载《东方法学》2020年第6期，第20—22页。
