此处的概括授权是指将某一领域的事项笼统地授权给其他立法机关，而具体授权则仅将领域中的个别事项授予其他机关。

汉斯·普维庭在《现代证明责任问题》第七章（证明责任与推定）、罗森贝克在《证明责任论》第三章（法律推定）中，对此作了详细的阐述和评论。 【摘要】传统概念的事实推定通常是作为与法律推定并列的概念，此种分类有悖形式逻辑学中的划分规则。

其八，可以根据经验法则的盖然性高低、适用范围宽窄，将经验推定区分为一般经验推定与特殊经验推定两类，表见证明为特殊经验推定。[18]二是张云鹏教授则认为没有区分准法律推定与法律推定的必要，因为准法律推定与法律推定的特征极其相似。最后，一反驳，即针对推出事实的反驳。不可反驳的法律推定是以司法政策为基础的直接规定，而不是以概率为基础的推定。[10]简而言之，关于事实的推定，其推定对象为某种事实的存在，而权利推定的对象是某种权利或法律关系的现实存在，或者某种权利的不存在。

三是事实推定是运用经验法则的推定。传统概念的事实推定不是根据法律规定的推定规范，而是法官根据经验法则由基础事实推断未知事实。[11]程啸：《个人信息保护法理解与适用》，中国法制出版社2021年版，第226页。

[29]除GDPR外，此类关系模式的典型还有德国《联邦行政程序法》中有关全自动化行政（der vollautomatisiert erlassene Verwaltungsakt）的规定。唯有规范授权才能将行政行为的作出全部委托给机器，属于法律保留的经典表达。如果某项技术应用虽能带来较大效益但风险难以预测，其中蕴含的政治性和社会性风险，甚至会对自由、民主、人权都构成严重威胁，就只应例外适用而原则禁止。这些讨论对于驯服算法当然有益，但其似乎忽视了一个重要的实体法前提，即是否所有的公共决策都可以不加区分地适用算法？公共决策是否需对算法适用设置门槛？既然国家权力和算法技术的结合会形成对个体更有力的支配和压制，这也意味着，如果我们不加防备地允许算法进入所有的决策领域，仅靠事中的算法解释或者事后的追责机制，根本无法避免个人被算法霸权所奴役和压制。

如果某项技术的适用收益大于风险，且预期风险较为可控，就应在合规的情况下允许其适用。而以往的实践也表明，我国的公共机构虽然在智能安防、金融风控、城建监管、公卫防治、警务预测和司法审判等领域广泛适用算法决策，但在制定、评估、异议和救济环节却鲜少向公众提供参与渠道，也不注重在自我评估基础上强化对评估结果的公开披露，这就使算法评估还仅停留于安全测评和风险预防的层面，并没有嵌入对公众参与和程序权利的保障。

[49]将价值判断和裁量作为算法决策的禁区，其实也符合人们对人工智能适用领域的核心设想：在高度复杂且无法预见的领域，即所谓VUCA[50]领域，应尽量排除机器的应用，因为攸关价值、目标、意愿、动机、兴趣、情绪等事项都与人类的理性有关，也与人之为人的主体性（Subjektivit#228;t）相关。[31]现实中人们的观点常常在上述两种倾向中拉扯，但这也恰恰说明，不作统一规定而是要求立法者在具体立法中权衡，甚至确保效能与权利保护可以相互支援而非彼此排挤，或许才能避免算法时代的法律和公共决策出现量子飞跃般的体系断裂和模式移转。[47]Johannes Eichenhofer, Der vollautomatisierte Verwaltungsakt zwischen Effizienz- und Rechtsschutzgebot, DOEV,2023(1), S.95.[48]Julius Helbich, Rechtsfragen der ?automatisierten" Ermessensausübung im Steuerrecht, DStR 2017, S.574.[49]Leonid Guggenberger, Einsatz künstlicher Intelligenz in der Verwaltung, NVwZ 2019, S.848.[50] VUCA即volatility, uncertainty, complexity and ambiguity的缩写，所谓不稳定性、不确定性、复杂性和二义性。[9]Julius Helbich, Rechtsfragen der ?automatisierten Ermessensausübung im Steuerrecht, DStR 2017, S.575.[10]我国个人信息保护法中有关自动化决策的定义杂揉了欧盟GDPR第4条对用户画像的定义。

1.基本权利的保障法律保留的最初要义就是为了权利保障，其要求行政活动只要涉及个人的基本权利，就必须要有明确的行为法依据。细究上述步骤，将第一阶段的裁量交由算法其实是可行的。如果算法决策关涉的是人的生命权或人身自由等这些重大权利，就不应完全交由算法完成，这一点延续了法律保留的思路。[28]2.原则与例外的关系模式将法律保留作为算法适用于公共决策的界限首先意味着：立法对此的立场是原则禁止和例外允许，规范模式也相应表现为原则与例外的关系模式。

[37]若论严格意义上的法律保留，我国的立场仍较为保守，主要涉及的只是基本权利中的自由权和财产权。[11]德国《联邦数据法》及英国《数据保护法（草案）》就因上述考虑都采用了禁令模式。

第73条明确自动化决策的含义是通过计算机程序自动分析、评估个人的行为习惯、兴趣爱好或者经济、健康、信用状况等，并进行决策的活动。即使未直接处于上述行为法依据的辐射领域，只要公权机关基于个人信息处理进行算法决策，也至少应有行政法规的授权依据。

有效的算法影响评估制度作为有助于划定决策边界的预防性手段，同样可在源头处补强算法纳入公共决策的民主性和可问责性。此外，如果允许公共机构适用算法予以决策，就应同时科以其采取妥善措施确保数据主体的权利与正当利益的义务。[63][以色列]尤瓦尔·赫拉利：《未来简史：从智人到智神》，林俊宏译，中信出版集团2017年版，第365页。例如，针对《个人信息保护法》第24条第3款的拒绝自动化决策约束权只是一种事后救济，而非贯穿始终的个人参与，就有学者尝试吸纳GDPR的思路对其予以改造，认为立法并未将拒绝自动化决策约束权局限于事后救济，而是同样包含在自动化决策开始前，就对采用完全自动化决策方式处理个人信息知情且有权拒绝，在自动化决策过程中主动予以干预的权利，即对自动化决策过程的全程参与。其原因在于，价值判断是一项依赖生活经验和决策预警的工作，由于社会环境无法全面数字化和符码化，算法往往无法领会和处理解决价值冲突所需要的人类情感和体悟，算法也并不具有人类因文明传承和生活经验所产生的对他人的同理和同情。这些现实做法与规范规定都说明，以私人机构适用算法技术构建出的赋权模式来规制公共机构，既不充分也不完备。

无论是作为表象的程序控制还是内嵌入其中的实体赋权，所缺失的都是在源头处对算法进入公共决策予以严格把控。人们最初适用算法进行决策还仅停留于私人生活和商业领域，例如新闻推送、手机导航、商品销售和医疗保健等。

尤其是既有讨论很多都将对算法权力的规制引向算法解释和正当程序，认为只要解决了算法的可理解性和程序控制问题，就能够有效破除算法黑箱所导致的算法偏误、算法歧视以及无法追责的难题。但第二阶段因要作出符合事物特征的个案评价，需要在不完全信息下对不确定法律概念予以具体化，因此必须有人工介入，否则就会引发权利保障的危险。

[32]3.法律保留中被放宽的法律若作严格解释，法律保留中的法律应为立法机关制定的法律，由此才能贯彻立法约束行政的原则意涵。而自动化决策虽然经常被应用于用户画像，所涉及的处理行为却更为广泛。

而法律、行政法规还可就处理敏感个人信息是否应取得个人的书面同意，以及是否应取得相关行政许可或受其他限制作出特别规定。四、公共决策适用算法的界限缺失与背后原因由上述分析可知，因为采取的是赋权模式，我国公共决策适用算法技术在源头处并未受到实质性限制。徒留空壳的还有事后救济和追责权利。但两者之间其实存在一定的差异。

最后，算法评估不仅是预防性手段，同样也是问责制的构成。但相比已在公共领域畅行无阻的算法，上述构想很大程度上还仅停留于观念层面。

尤其在法律适用阶段，决定的得出很多情况下都倚赖语义确定与解释以及价值权衡，机器显然无法胜任此项工作，其在冲突目标的选择和权益分配上也会面临巨大困难，法律演绎推理（Justizsyllogismus）要转化为自动化的涵摄过程（Subsumtionsautomaten）尚有距离。[41]Leonid Guggenberger, Einsatz künslicher Intelligenz in der Verwaltung, NVwZ 2019, S.845.[42]Luis Greco：《没有法官责任的法官权力：为什么不许有机器人法官》，钟宏彬译，载《月旦法学杂志》2021年8月第315期，第182页。

这种算法决策将刑事案件的治理从事后打击转为事前预防，公安机关也会根据算法预测向犯罪风险较高的区域投放更多警力。其中法律保留将关涉个人基本权利的事项交由民选产生的机构来处置，由此避免了个人权利沦为行政专断的对象。

前者认为机器可习得人类所有的思考和问题解决能力，也因此可胜任所有的人类决策，甚至比人类表现得更完美。[20]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》，载《比较法研究》2020年第5期，第66页。[43]（2）德国《联邦行政程序法》关于全自动化行政适用于裁量的禁止规定除价值判断外，卢米斯案判决提炼的另一项实体界限还在于，如果某项公共决策中存在裁量空间，也要求公权机关根据个案作出最符合个案的处理，此决策同样不能全部交由算法。[6]既有的研究将算法对个体权利的影响大致归纳为算法歧视和算法操纵几个方面，并认为其已对个人隐私权、平等权以及人格尊严都产生挑战和破坏。

[62]宋华健：《反思与重塑：个人信息算法自动化决策的规制逻辑》，载《西北民族大学学报（哲学社会科学版）》2021年第6期，第104页。所以，当国家权力与算法技术相结合时，就必须警惕不受拘束的霸权产生，也必须确保技术的根本目的永远都在人类福祉的增进，而不能任由其蜕变为公权机关支配和压制个人的工具。

而《个人信息保护法》第24条的问题还在于，其主要以算法技术适用于私人生活和商业领域为基础构建，并未考虑算法技术适用于私人领域与公共领域的区别。传统法治对公权力予以限制的事中机制在于程序控制。

（一）免受自动化决策：权利抑或禁令的争论从条文构造看，《个人信息保护法》第24条是对欧盟《通用数据保护条例》（以下简称GDPR）第22条的借鉴。算法决策压缩了行政活动的各个环节，将所有信息与内容杂糅进既定的算法之中得出相应结果，结果也在系统内瞬间完成，此时已无法再分离出行政活动的程序、步骤和方法，正当法律程序针对行政分阶段和分步骤的规制也因此悬置。

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