摘要: 非现场执法因其高效、便捷的特点在行政执法领域获得了快速普及，但在广泛运用的背景下该执法手段也面临着如被监管者隐私保护、算法的有效监管等难题。因此，为了保障行政执法的合法有效运行，在运用非现场执法手段时，必须严格规范取证程序，加强算法监管，确保数据安全、算法公正透明，并建立统一的证据证明标准和执法程序。此外，还需明确非现场执法的适用范围，平衡公正与效率的关系，实现科技与法律的融合，促进非现场执法的健康发展。
Abstract:
Due to its high efficiency and convenience, off-site law enforcement has gained rapid popularity in the field of administrative law enforcement. However, under the background of extensive application, this law enforcement method is also facing difficulties such as protecting the privacy of the supervised and effectively supervising algorithms. Therefore, in order to ensure the legitimate and effective operation of administrative law enforcement, when using off-site law enforcement methods, it is necessary to strictly regulate the evidence collection procedures, strengthen algorithm supervision, ensure data security, algorithm fairness and transparency, and establish unified standards for evidence and law enforcement procedures. In addition, it is also necessary to clarify the scope of application of off-site law enforcement, balance the relationship between fairness and efficiency, achieve the integration of technology and law, and promote the healthy development of off-site law enforcement.
1. 问题的提出
为实现国家治理体系和治理能力现代化，中共中央、国务院印发的《法治政府建设实施纲要(2021~2025年)》提出“探索推行以远程监管、移动监管、预警防控为特征的非现场执法，解决人少事多的难题”。非现场执法在我国的实践，最初可以追溯到1996年其在道路交通管理领域的运用[1]，随着互联网、大数据、人工智能等技术的迅猛进步，如今我国的非现场执法已扩展到海事航空管理、环境监管、外汇监管、保险审计和劳动监察等多个领域。非现场执法结合技术赋能已经成为提升行政效率、减少执法成本以及加强精准监管的重要手段。然而，这种技术驱动的执法方式也引发了实务界和学界关于数据安全、算法透明度、证据证明标准以及执法程序等方面的广泛讨论。因此，本文旨在深入探讨非现场执法在实际操作中所面临的现实困境，尝试提出一系列现实可行的建议，为解决非现场执法的健康发展提供有价值的参考。
2. 非现场执法：从人工判断到技术智能处罚的演进历程
非现场执法通常可以分为两部分：非现场取证和非现场处罚[2]。非现场取证是指通过技术手段，突破了传统执法的地域和时间限制，采用如视频监控、电子数据收集等方式对违法行为进行远程、实时的调查取证，使得执法过程更加高效、便捷。非现场处罚则是基于非现场取证所获取的证据，利用先进的算法和数据分析技术，能够自动识别和判断违法行为，并生成相应的处罚决定，对违法行为进行远程、自动的处罚。目前，非现场执法根据其智能化程度，可以简单分为三个阶段：
非智能化阶段，在这一阶段中人工仍起到决定作用，技术主要作为辅助工具，技术的主要作用是通过物联网设备进行远程取证，替代了传统的现场信息采集方式，提高了取证的效率，在获取证据后，监管机构仍需投入大量人力资源进行信息的整理、分析、研究和判断，以决定是否实施处罚。以中国银保监会在2022年1月发布的《保险公司非现场监管暂行办法》为例，监管机构主要依赖信息收集系统“定期收集”或利用“保险公司报送”并经过“整理”的信息进行非现场监管。这一阶段的非现场执法无法实现数据的自动采集，还需要依赖被监管方提供。
智能辅助阶段，这一阶段已经可以实现自动取证而不是由被监管者“定期上报信息”，同时人工智能开始在处罚过程中发挥辅助作用。监管部门利用数据自动感应采集装置、软件等先进技术手段，实现了对被监管对象数据的实时、连续收集，摆脱了定期收集或自愿提交信息的限制，大大提高了监管数据的时效性、真实性和连续性。此外，监管部门还将判定违法行为的规则转化为相应的计算机语言，当收集到的数据超过预设阈值时，系统会自动发出预警，并将相关任务转交给人工进行进一步处理，最终作出处罚决定。目前，我国在环境污染监管和外汇流动监管等领域已经初步实现了这种较低水平的智能化非现场执法。
高度智能化阶段，这个阶段显著特点在于技术不仅能实现自动取证，并可以由人工智能进行处罚判定。相较于前两个阶段，这一阶段的非现场执法已经能够全面应用于复杂且非标准化的场景，行政执法中能够借助大数据、算法等先进技术手段，对来自政府公开信息、企业提交数据以及物联网收集的多维度、多格式的数据进行深入分析和研究，并预设的违法行为样本数据库进行比对，结合深度嵌入计算机程序的行政执法流程，系统能够精准识别违法行为，并自动作出处罚决定、发送通知，甚至执行包括账户冻结和资金转移在内的复杂操作，实现真正意义上的行政自动化。在这一阶段，人工智能已占据主导地位，人工仅起到辅助性作用。目前交通执法领域已初步实现了这一功能，在执法过程中执法部门通过综合运用图像和视频捕捉、数字身份识别、现场实时匹配、流媒体处理和无线传输集成等先进技术，成功将视频数据转化为统一的计算机语言，并与交通违法行为场景数据库进行比对，不管是简单的如闯红灯、压实线等违法行为，还是现阶段非现场交通执法往往难以处理的复杂违法行为，如私自拉客、遮挡号牌等，都可以自动做出准确的判断并给予相应的行政处罚决定，最终通过电子方式实现送达，从而实现真正意义上的非现场执法。
鉴于不同行业中远程取证难度的差异以及违法活动判定标准的多样性，非现场执法的自动化实现程度也存在差异，但是所有领域中的非现场执法都有一个共同的终极目标——行政自动化。在这一宏大的愿景下，技术扮演着核心角色，不仅支持远程自动取证，还通过人工智能进行判定与处罚，逐步将人力决策边缘化，推动非现场执法向智能化迈进。
3. 非现场执法的法治化困境
3.1. 数据收集面临隐私困境
随着非现场执法的快速发展，其功能变得越来越智能化和并且在更多的领域中得到适用。然而，技术革新的双刃剑效应也愈发明显，特别是在数据收集和算法规则的应用上，这些新技术的应用对个人隐私及企业合法权益构成了日益严峻的威胁，我们在享受科技带来便利的同时，也必须正视并应对由此产生的法律困境。
根据《行政处罚法》第四十一条的规定，行政机关必须确保监控设备标志显著且设置地点公开透明。然而，在自动、实时的非现场证据收集中，取证行为与非取证行为的界限变得日益模糊。物联网设备在收集证据的同时，很可能无意中采集到了其他人的行为数据，这引发了关于数据收集过程是否合法、是否侵犯了他人隐私的严重问题[3]。其次，当视频监控设备被用于收集企业数据时，不可避免地会涉及到员工个人信息的收集。这些个人信息可能包括生物特征、跟踪轨迹等敏感数据，这些数据一旦泄露或被滥用，将对个人权益造成极大威胁。更重要的是，这种收集行为违反了《个人信息保护法》中规定的处理敏感个人信息需经个人同意的原则。
3.2. 算法存在滥用风险
非现场执法实现高度智能化靠的是一套完善的算法程序，在非现场执法中物联网设备所捕捉的每一个数据或画面，都依赖于精心设计的算法程序转化为相同格式的计算机语言，从而为执法活动提供准确、科学的指导。人工智能的运用能够减少执法中人为因素的干扰，确保执法的公正性和客观性，这不仅提高了执法效率，还有助于构建更加公平、透明的执法环境[4]。但是，算法也有可能成为权力滥用的潜在工具，如果算法设计存在缺陷或被有心人不当利用，可能会损害被监管者的合法权益。当前一些行政机关在实践中出于成本和效率的考量，选择将算法设计外包给商业企业，这种“公私合营”的模式虽然在一定程度上解决了行政机关在算法设计和编译方面的能力瓶颈，但同时也带来了算法被商业利益所左右的风险。企业可能会为了自身利益而调整算法，导致执法达不到预期效果。
3.3. 电子证据可靠性存疑
行政执法中，不管是违法行为的判定还是处罚决定的做出都必须以存在有效的证据为前提，然而非现场执法所依据电子证据因其固有的特性使其在远程采集过程中常表现出不稳定性，这大大增加了其作为法律证据时的风险。在实际操作中，证据采集时设备的误差、故障以及外部干扰都可能影响数据质量，进而降低了非现场证据的证明效力[5]。虽然《行政处罚法》明确要求确保电子技术监控设备应当符合相关标准，但法律所规定的“符合标准”往往仅指设备出厂或定期检查时的状态，而电子设备在安装验收后随时间推移会出现老化现象，其灵敏度和精确度会逐渐下降，并不能完全确保在实际运行中的长期稳定性。特别是在雨天、雪天、雷电等复杂天气条件下，即使是正常运行的设备其数据采集的准确性也可能受到严重影响。综上，单纯依赖设备升级和技术进步，并不能完全解决非现场证据收集的可信度问题，我们需要从法律层面加以补充和完善。例如，通过立法或对法律进行解释，明确电子设备的维护和更新标准、规定数据传输和存储的安全要求、以及强化对数据完整性和真实性的监督和管理，以确保非现场执法的公正性和准确性。
3.4. 非现场执法在特定场景下具有局限性
非现场执法在多个领域中的应用实例展示了其强大的潜力和价值，但是其并非每个领域都能适用，我国地域辽阔，不同地区、不同行业的发展水平、法律环境等存在较大差异，如果一刀切地推广非现场执法方式，很可能导致一些地区或行业因条件不足而效果不佳，甚至产生执法不公等问题。以偏远地区为例，由于网络覆盖不全、技术设备落后等因素，非现场执法难以有效实施，这使得这些地区的监管工作面临较大挑战。其次，在一些新兴领域、复杂领域，能否适用非现场执法或如何确定非现场执法的适用范围，目前仍缺少行之有效的规定来明确。最后，非现场执法与传统执法方式的衔接问题亟待解决，在一些需要现场勘查、调查取证的领域，如食品药品安全、安全生产等，非现场执法难以完全替代传统执法方式，目前这方面的制度设计和实践操作还有待加强。
4. 非现场执法的法治化规范路径
4.1. 严格规范取证程序
在证据收集过程中，行政机关必须严格遵循告知义务与保密义务，具体来说就是既要确保被监督方充分知晓证据正在或即将被收集的情况，又要在收集证据的过程中对所收集到的数据实施严格的保护措施，避免所收集的证据外泄造成不利后果[6]。《行政处罚法》明确要求，在采用技术手段进行非现场取证时，行政机关应详尽地向被监督方披露取证设备的类型、部署位置、取证时间段以及数据的用途等关键信息。笔者认为，为了更好的保护被监管者的权利，当所收集的数据涉及商业秘密、个人隐私等敏感内容时，行政机关应指派具备专业知识和经验的团队，对数据进行严格的加密处理，确保数据的安全。
此外，《行政处罚法》第41条规定，电子技术监控设备符合标准、设置合理、标志明显，设置地点应当向社会公布。当前，我国公共场所的视频监控设备已经普遍设有醒目标志，但随着非现场执法在更多领域的广泛应用，特别是被监管方的数据直接接入监管部门中的情况下，例如行政机关对网约车平台数据的直接监管，行政机关更应加强对告知义务的履行，确保被监督方对取证过程有充分的了解和信任。
4.2. 强化算法监管机制
自2022年3月1日起，《互联网信息服务算法管理规定》(下简称规定)的正式实施标志着中国对算法使用的监管进入了一个全新的阶段，该规定中明确提到“具有舆论影响力或社会动员能力的算法”应当进行严格注册登记。同时，中国互联网信息服务算法备案系统的投入运行，进一步细化了算法管理的操作流程，为算法的监管提供了有力的技术支撑。
非现场执法实现智能化依赖的是作为其核心的算法体系，依据上述规定，执法中所使用的算法显然应被纳入严格注册登记的范畴，故行政机关应积极履行相关规定，对所使用的算法在设计、开发、应用等全过程进行严格的审查和登记，避免算法歧视和算法黑箱等可能干扰正常执法的情形出现。其次，还需要加强对算法的监督和评估，通过定期对算法进行性能评估和测试，确保其在实际应用中能够保持高效、准确和公正。最后，在申诉渠道上，为算法的使用确立一套明确的规则并畅通投诉和申诉机制，允许公众对算法的运用提出质疑和建议，以便及时发现和纠正算法可能存在的问题。
4.3. 完善电子证据链，确保证据真实可靠
当非现场执法中所采用的电子证据可信度受到质疑时，行政机关应主动收集其他相关证据，形成一条完整的证据链，克服“孤证难定案”的现实困境。例如，在环境污染非现场执法中，若被监管方对污水出口监测数据提出异议，行政机关应迅速行动，不仅收集并验证河流上下游相邻企业的污染监测数据，还应深入调查其他可能的污染源，形成全面而详尽的证据体系，若电子证据的真实性无法完全通过远程方式验证，行政机关应再次进行现场实地调查，手动收集证据，以避免误判和不当处罚。此外，行政机关还应积极推动跨层级、跨部门政府数据共享机制的建设，打破信息孤岛，实现数据资源的高效整合与利用[7]。这将为非现场执法提供更加全面、准确的数据支持，进一步提升执法的效率和公信力。
4.4. 清晰界定非现场执法的适用范围
非现场执法虽然因其高效、便捷的特性而被应用于多个领域，但是其也并非万能。相关部门必须审慎对待非现场执法的适用范围，具体而言，应当结合技术的特点和监管职责，制定一份非现场执法适用范围限制清单，这份清单不仅需要明确非现场执法的具体适用场景，更要明确列出那些不适宜采用非现场执法方式的领域，即所谓的“禁用领域名单”。同时，为了应对可能出现的特殊情况，还需要明确制定非现场执法与现场执法之间的无缝转换程序，确保在必要时能够迅速、有效地切换到现场执法模式，以保障执法的连续性和效率。
在将新兴技术应用于行政执法时，首要前提是确保技术“高度成熟”，即该技术已经具备国家和行业认可的标准，以防止新技术对公正执法造成不良影响。在引入新技术于特定领域的非现场执法之前，必须结合行政法规和该领域的行业特点，从法律和技术的双重维度进行严格审查，以确保技术误差在可控范围内，从而切实保障公正执法。在推进非现场执法的过程中，应当更好的把握公正和效率之间的关系，既有效地提升执法效率，又严格确保执法流程的公正性和规范性，以此实现科技与法律的双赢。
5. 结语
非现场执法作为现代化治理的重要手段，其法治化之路充满挑战与机遇。面对数据安全、算法透明度等难题，需严格规范取证程序，加强算法监管，确保数据安全和算法公正。同时，平衡公正与效率，明确适用范围，实现科技与法律的深度融合，实现非现场执法的良好发展。