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李晴 余凌云:智慧警务模式下警察法授权体系的补足

更新时间:2022-09-05 20:41:49
作者: 李晴   余凌云  
这一规定延续至2012年修改的《人民警察法》。根据《人民警察法》第2条第1款的立法释义,“预防”是指“通过宣传教育、采取各种防范措施防止违法犯罪活动的发生”。

  

   情报主导警务及其之前的警务模式之下,预防违法犯罪的任务主要通过社会力量的调动来实现。最有代表性的措施是社会治安综合治理,即“在党委和政府的统一领导下,调动全社会的力量,采取多种有效手段,消除影响社会治安的因素,预防和减少违法犯罪,达到社会的长治久安”。从公安机关的技术手段来看,“预防”仍然只是通过“个案实施制裁,以杜绝违法之侵害”。一方面,通过影响行为人防止其再次违法犯罪;另一方面,通过影响公众防止其他人违法犯罪。但是当时的技术手段无法有效地直接防止违法犯罪的发生。这是因为,违法犯罪行为的发生源自诸多社会因素。情报主导警务模式之下,警务活动以案发后侦查或调查技术为主,其收集的信息主要与案件相关,只能通过个别案件的制裁实现对行为人和公众的警示,难以通过技术手段及时发现尚未发生的社会治安秩序危险源。

  

   随着智慧警务模式的逐步建成,作为任务概括条款的《人民警察法》(2012年)第2条第1款和第6条第(一)项能否涵盖智慧警务的全部任务?答案是肯定的。智慧警务模式下的大数据技术将危险预防变成现实。一方面,“大数据技术通过对过去一定时期内的犯罪数据进行挖掘后对犯罪热点地区、犯罪人群、犯罪手法等犯罪趋势提出的科学预测,将犯罪预防与防控建立在大数据预测的犯罪规律基础之上,从而能够更为精确、科学地调动警力并实现对犯罪的精确打击”;另一方面,通过大数据技术从静态上能够较为准确全面地描绘出个人图景,而从动态上还能一直跟进个人的发展变化,这运用到警务活动中,即形成“边沁所言的每个人随时可能受到监视,但每个人却不知道何时受到监视的类似圆形监狱的效果”。在这样的场域内,及时矫正失范行为成为可能,危险预防任务得以真正实现。不过,智慧警务措施仍然属于《人民警察法》立法释义中提到的“各种防范措施”之列,只是技术手段上更为先进。因此,《人民警察法》第2条第1款和第6条第(一)项得以作为智慧警务的任务概括条款。

  

   (二)警察之外其他参与主体权力来源不明

  

   智慧警务模式下,警察权“逐步社会化与弥散化”。这里的警察权是统合性概念,其用以概括各行政领域中以维持社会安宁秩序、防止危险为目的的活动权限。在智慧警务中,统合性警察权的主体除了包括警察组织,还包括参与警务活动的社会机构、商业企业等等。有学者断言,在整个国家范围内的警务活动中,科技公司已经成为主要角色,其是“监督中介(surveillance intermediaries)”,其位于执法机构与公众个人信息之间,并有权决定执法机构访问这些信息的难易程度。

  

   我国警察机关之外的警务活动参与主体可作为被授权者、被委托者、行政助手等参与到执行警务活动之中。然而,《人民警察法》第34条和第35条仅对公民协助警务作了规定,并未涉及警察之外其他主体。此外,其他警察法规范也少有对社会机构和商业机构参与警务活动的授权。总体而言,智慧警务模式下警察之外其他参与主体的权力来源尚不明确。

  

   (三)新兴智慧警务手段授权不足

  

   1.概括授权条款和标准授权条款缺失

  

   《人民警察法》作为一般警察法,其规范的警察权可分为危害防止类权限和危险预防类权限。两种权限区分的标准在于前者针对的是个案中所肇致的具体危害;后者针对的是抽象的、潜在的危险。《人民警察法》第7条至第19条规定的标准授权条款主要是危害防止类警察权限。例如,强行带离现场、依法予以拘留或采取法律规定的其他措施针对的是“严重危害社会治安秩序或威胁公共安全的人员”;盘查针对的是“有违法犯罪嫌疑的人员”;使用武器是针对“拒捕、暴乱、越狱、抢夺枪支或者其他暴力行为的紧急情况”;使用警械是“制止严重违法犯罪活动的需要”;拘留、搜查、逮捕是“为侦查犯罪活动的需要”;保护性约束措施针对的是“严重危害公共安全或者他人人身安全的精神病人”;现场管制针对的是“严重危害社会治安秩序的突发事件”。值得注意的是,第15条规定的交通管制兼具危害防止和危险预防两种性质,其适用于“预防和制止严重危害社会治安秩序的行为”。

  

   智慧警务模式的主要任务是危险预防。从过程上来看,警察机关基于大数据和算法分析形成对于社会安全秩序危险源的预判,进而基于预判采取应对措施,避免危险的发生。在此过程中,相对于情报主导警务,警察机关创新性地采取了数据收集、数据分析和危险预防等措施,从时间上对公民行为提前介入,从广度上对有违法犯罪危险的潜在公民进行干预,从手段上对公民数据权及衍生的其他权利予以干涉,从而扩展和加深了对公民权利的干预。显然,交通管制是无法包含以上手段的。因此,当前《人民警察法》缺少对智慧警务中数据收集、数据分析和危险预防等新兴手段的概括授权条款和标准授权条款。

  

   2.特别职权条款分散且不全面

  

   《人民警察法》之外的其他警察法规范包含了特别职权条款。从警察权的二元结构出发,可以分为刑事类特别职权条款和行政类特别职权条款。相关条款具有如下特点:第一,以事后侦查或调查为主要适用场域。《刑事诉讼法》《公安机关办理刑事案件程序规定》《最高人民法院 最高人民检察院 公安部关于办理刑事案件收集提取和审查判断电子数据若干问题的规定》《公安机关办理刑事案件电子数据取证规则》中与智慧警务有关的全部规范以及《公安机关办理行政案件程序规定》中大部分规范均是从刑事犯罪发生后侦查或者行政违法发生后调查的角度规范智慧警务中相关技术的应用。仅《反恐怖主义法》第53条第2款和《公安机关办理行政案件程序规定》第59条第2款是针对危险行为的事前预防。第二,涉及的智慧警务手段比较片面。当前相关刑事法律规范和行政法律规范主要针对数据收集,对数据分析或者数据挖掘以及分析后相关危险预防措施的应用缺乏规范。第三,规范来源较为分散、不系统、位阶低。前述刑事法律规范主要包括与公安机关刑事侦查职能密切相关的法律、部门规章、司法解释;而行政法律规范主要体现为法律和部门规章,与公安机关的行政执法职能密切相关的《治安管理处罚法》《道路交通安全法》均未予以规定。

  

   四、警察法授权体系补足的设想

  

   《人民警察法》第2条第1款和第6条作为任务概括条款虽可囊括智慧警务的危险预防功能,但警察之外其他主体的权力来源尚不明确,新兴智慧警务手段的授权基础尚有不足。对此,应当依循授权基础理论对警察法授权体系进行补足,从而顺应智慧警务的发展趋势。

  

   (一)任务概括条款是授权体系建构的前提

  

   随着大数据、人工智能等新兴技术的运用,越来越多的学者意识到其将对公民权利造成损害。一方面,大数据技术的运用直接影响公民的数据权利,同时也会间接威胁人格尊严和思想自由。另一方面,算法、人工智能的运用既可能影响公民的实体权利,也将架空听证权、调查权、阅卷权等行政程序性权利。

  

   域外立法和司法实践中亦建构了与大数据、人工智能等新兴技术相匹配的权利模型。例如,欧盟《一般数据保护条例》(GDPR)第15-18条规定了数据主体的充分知情权、要求更正权、要求删除权(被遗忘权)和限制处理权。德国联邦宪法法院将宪法信息自决权作为执法机构运用数据筛选的边界。美国联邦最高法院则将第四修正案中衍生的隐私权作为警察机关运用新兴技术的界限。

  

   从上述理论与实践来看,人工智能、大数据等新兴技术的运用必然干预公民权利,其应用于警务活动之中时也不例外。只是存在争议或者差异的是会对何种公民权利产生何种强度的干预。然而,这并不影响对于授权基础的必要性作出如下判断:任务概括条款是智慧警务模式下警察法授权体系建构的前提,但不足以构成授权基础的全部。

  

   (二)数据收集、数据分析标准职权条款和警情查处衔接条款的增设

  

   从过程来看,智慧警务体现在数据收集、数据分析、警情处置三个阶段。这三个阶段中,被干预权利种类和方式不尽相同。

  

   第一,数据收集直接干预公民数据权利。海量、高速、多样的数据是智慧警务开展的基础和前提。在警务活动中,数据收集主要包括三个途径。一是警察机关直接采集数据。例如警察机关自行采集户籍管理信息、警情、嫌疑人信息、治安基础信息、公共场所信息、危险物品信息、巡逻盘查信息、机动车信息、驾驶员信息、车辆违章信息、出入境办证信息、信访信息;通过二代身份证建立的人脸识别数据库获取指纹、车牌、手机、电子卡口、电子围栏等互联网数据。二是警察机关委托社会机构、商业机构采集数据。例如警察机关要求采集旅馆住宿登记、网吧管理、出租屋登记信息,其他部门联网或者共享的铁路、航空、交通等领域信息。三是警察机关从商业机构、社会机构调取数据信息。商业机构、社会机构运行中收集个人身份、肖像等静态信息和运动数据、消费选择、浏览记录、健康状况、生活情况等动态信息。百度、阿里巴巴等大型互联网公司被认为是“大数据的主要拥有者和实际掌控者”。警察机关可从商业机构、社会机关调取相关信息。无论是警察机关直接或者间接采集个人数据信息,还是向其他社会机构、商业机构调取个人数据,均对公民的数据权利形成干预。

  

   在此需要注意的是,数据收集是警察机关之外其他主体参与智慧警务活动的主要场域。数据收集过程中,警察机关之外其他主体或作为被委托者或作为协助者参与到警务活动之中。前一情形中,警察法的规范范畴是警察机关的委托行为。后一情形中,警察法的规范范畴是警察机关的调取行为。因此,多元主体参与的智慧警务活动中,规范的对象仍为警察机关,无需对警察之外其他参与主体单独授权。

  

   第二,数据分析干预公民知情权、平等权等。智慧警务模式下,警察机关以收集的数据为基础通过算法展开数据分析。算法对公民权利带来了诸多风险。

  

算法黑箱限制公民知情权。算法黑箱,也称算法不透明。算法黑箱的原因是多重的:国家秘密、商业秘密、个人隐私导致的算法不透明;对象不同、对人工智能技术理解不同导致的算法不透明;算法本身的复杂性导致的不透明。算法不透明使得我们的社会成为“黑箱社会”,受雇于政府和大企业的成千上万程序员正在编写着各种程序,分析和处理着海量数据,个人越来越透明,算法机构越来越晦暗。有学者将之归纳为透明悖论(Transparency Paradox),即“大数据承诺利用这些数据让世界变得更透明,但它的收集是无形的,它的工具和技术是不透明的,通过设计,它们被物理、法律和技术层面的隐私所掩盖。”算法黑箱严重影响了公民对属于其自身数据处置情况的知情权。(点击此处阅读下一页)


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本文责编:陈冬冬
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