汤文博

武汉工程大学

摘要(Abstract)：

自动化（或AI）协助的行政处罚决定支持越来越普遍的应用于数字化政府之中，但缺乏规制的自由裁量权以及不透明的模型会危害到合法公正合理平等公开原则。本文提出了一个基于规则的智能化自由裁量模型。首先，把法定义则及地方法定自由裁量标准转换成机器能识别的硬/软规则；其次，依据证据力度以及损害度来确定案件的轻重；最后利用可追溯的原因链条以及人机协调的偏误修正以处理多目标优化难题。基于公开发布的行政处罚决定和标准指南语料库，相比于单纯的规则引擎以及黑箱模型，本文提出的方案提升了合法性的比率，增加了跨区一致性以及解释覆盖面，减少了审议时长，自举置信区间与配对对比的结果证明上述改变是有一定统计学意义的。基于规则建模为平衡效率、责任、争辩提供了切实可行的方式，但是它需要高质的准则管理以及及时更新规则以及健全的审核日志记录。

关键词(KeyWords)：

行政处罚；智能自由裁量权；规则约束；可解释优化；人机交互

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