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摘要
自动化行政中的算法可分为转译型算法和自我学习型算法。算法的运用面临合法性危机：处于私主体地位的算法设计师将法律语言转译成机器语言时会嵌入自身的判断，带来改写法律的风险；算法决策有时在事实上超出法律授权范围，且缺乏畅通的救济机制。算法的合法性控制方式应与算法类型适配。针对转译型算法，需结合算法的性质以及技术特点，从转译主体、所译法律的明确性、转译过程的透明度等方面施以控制。针对自我学习型算法，首先应当确立“民主—科学”的合法性框架，其次应当从建立算法信任的角度，围绕保障公众主体地位和算法科学性对算法进行控制。
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