摘要：随着自动化行政的发展，环境算法决策的应用日渐广泛。然而，由于环境算法决策运行机理的独特性以及环境问题本身的复杂性，法院在对环境算法决策进行审查时遭遇了“消极审查”、“审查不足”和“审查不能”的困境。为有效应对行政法治工具变革所带来的司法审查挑战，创新和优化司法审查制度显得尤为重要。在法律规范框架内，必须重申司法审查作为监督和制约行政权核心机制的功能定位，坚持司法谦抑与司法能动相结合的审查原则，深入考量环境算法决策在主体、内容以及程序等审查要件上的特殊性，确保在协调权力行使与自由裁量空间的过程中寻求适当的界限。在具体制度创新上，应当聚焦于优化审查模式、革新审查方式以及完善结果处理措施，以确保审查过程的公正性与有效性。
关键词：自动化行政；环境算法决策；司法审查；过程性审查
一、问题的提出
随着互联网、大数据、人工智能等数字科技的飞速发展，公众的决策模式正在潜移默化中发生改变，同时，这些技术也为政府决策提供了强大的技术支撑。在这样的时代背景下，以算法为代表的数字技术催生了自动化行政这一全新的行政活动形式。在自动化行政活动中，算法技术在环境治理领域展现出了显著的赋能作用，这种作用不仅体现在算法技术能够迅速收集、分析庞大的环境数据，更在于其推动了环境公共行政系统的深刻变革。相较于一般算法决策，环境算法决策目标具有强烈的风险预防导向和公共性，旨在通过数据模拟提前阻断环境损害的发生，而非单纯追求效率或利益最大化；决策依据面临复杂的科学不确定性，需整合生态变量、经济参数与社会影响等多方面数据，形成动态演化的预测模型；决策后果呈现出广泛的外部性，可能对区域生态安全、公众健康乃至代际公平产生深远影响。这种特殊性使得环境算法决策既突破了传统科层制监管的时空限制，又因技术权力的介入形成了新的治理悖论，即算法通过数据重构环境治理的认知框架，但算法本身的封闭性却削弱了公共决策的可解释性。
算法黑箱问题在环境治理场景呈现出的核心矛盾正是上述悖论的具体表现。算法是明确且系统的计算过程，它接受特定的输入值或值集，并经过一系列逻辑运算后，产生相应的输出值或值集。然而，算法执行其“输入—输出”过程的复杂性和封闭性，使得非专业人士难以深入理解其内部机制，导致其运行过程及输出结果宛如一个“黑箱”，引发对其公正性的质疑，此即算法黑箱问题。环境算法黑箱问题主要体现为两个方面，一是技术层面，环境算法的复杂性源于其必须处理非线性、多维度的环境系统数据，例如大气扩散模型需综合气象参数、污染源分布与地理信息等变量，这种技术特性天然形成决策过程的“专业壁垒”；二是制度层面，公共决策的溯源追责需求与算法封闭性之间产生冲突。当地方政府运用算法模型进行环境准入审批时，模型参数可能隐含地方保护主义，数据清洗可能过滤不利证据，这使传统监督手段因技术门槛而失效。更值得警惕的是，环境算法决策可能通过技术中立的外衣，将主观价值判断包装为客观数据结论，这种“技术遮蔽”效应使权力滥用更具隐蔽性。
现行环境法律监督框架主要基于人工决策模式设计，对算法决策的特殊风险存在制度缺位。这种缺位主要体现为事前规范侧重开发者义务但无法穿透技术黑箱，事中监管依赖自我审查存在合法性缺陷，事后追责因因果难以证明而陷入困境。司法审查的制度价值在于构建穿透算法黑箱的法治路径，保障环境算法决策接受必要的监督与制衡，确保其符合环境风险预防的法定目标。但在当前司法实践中，法官环境科学素养不足与算法迭代速度过快导致规范供给滞后。故而，本文聚焦环境算法决策的运行机理与审查困境，提出制度优化建议，为破解技术赋能与环境治理价值理性的核心矛盾提供法治方案。
二、自动化行政中环境算法决策的运行机理及司法审查困境
在自动化行政管理领域，环境行政决策的司法审查所面临的深层次困境，其根源主要在于算法本身的固有属性和运行机制。算法的不透明性、复杂性以及动态性等特点，对传统的以人类决策为中心的司法审查模式构成了重大挑战。因此，为了精确识别和解析自动化行政中环境算法决策的司法审查的难点及其成因，必须从算法决策的特质与运行机理入手，进行深入的法理分析和技术解构，以确保环境行政决策的公正性、透明性和可预测性，以适应自动化时代的新要求。
（一）自动化行政中环境算法决策的运行机理
自动化行政，作为人工智能技术在行政管理与服务领域的应用成果，虽非严格意义上的法律术语，但已被广泛理解为通过计算机技术和算法程序对各类数据进行深度分析和自动化处理，从而实现行政决策的高效与智能化。其本质上是行政机关借助先进的科技手段，以明确的意思表示为基础，作出具有法律约束力的单方行政行为。尽管自动化行政的正当性在学界仍存有一定争议，但随着其在众多领域的广泛应用，以及从简单的辅助办公工具逐步转变为具有法律效力的运行机制，它作为一种新兴的行政行为模式已逐渐被多数学者所接受。在高度复杂且充满科学不确定性的环境保护领域，环境算法决策已成为自动化行政的关键环节。它不仅是算法技术深入环境治理的具体展现，更是推动行政管理向更高效、更智能化方向发展的关键力量。与传统的人工决策方式有所不同，自动化行政中环境算法决策运行机理可以概括为：采用数字化手段，将环境行政机关的意图和行政程序转化为数据代码，并依托于软件编程的自动化设备实现决策的自动化输出，这一运行过程遵循“数据输入—算法处理—决策输出”的逻辑顺序，决策结果可以在极短的时间内得出。
具体来说，这一过程可以分为三个阶段：第一，数据输入阶段。行政机关会总结出环境行政决策所必备的法律要素，然后由专业技术人员将这些要素转化为数据代码并植入自动化设备中，此阶段数据输入的过程，实际上是将法律术语、概念、技术标准及其相互关系转化为数字化信息的过程。在自动化行政中，当算法被应用到环境行政决策中时，它能够将具有时空动态特性的环境监测数据、环境法规、行政行为和各相关主体等复杂元素全部转化为数据代码。第二，算法处理阶段。自动化设备会利用算法进行数据收集、整理、分析和挖掘。数据收集基于预设算法，自动从多个来源获取环境参数和设备状态信息。随后，数据经过清洗和标准化处理，以确保数据质量，再利用高级算法进行数据分析，揭示数据中的规律和趋势，考虑到环境系统的复杂性，这一阶段可能需要专门设计相关环境模型来模拟污染物迁移扩散、生态响应等过程，为决策制定提供坚实的数据基础。第三，决策输出阶段。算法依据数据处理和分析的结果，精准输出环境状况评估、污染源定位或环境风险预警等关键信息，这些信息直接作为环境行政事务处理的科学依据。
可以看出，环境算法决策的运行机理高度依赖算法模型的科学性与环境数据的代表性，其运行过程天然关联着科学不确定性与生态风险。因此，在发挥环境算法决策提升行政管理效率与精准性优势的同时，还需要关注其潜在的风险，确保决策过程的公正性与透明度。同时，随着技术的不断发展，需在充分认识并有效管控生态风险的前提下，深化算法在环境行政中的应用，为环境保护与可持续发展提供更强支撑。
（二）自动化行政中环境算法决策的司法审查困境
环境算法决策的广泛应用，在提升治理效能的同时，也给司法审查带来了前所未有的独特挑战。面对兼具高度技术复杂性与环境公共利益重大性的算法决策，现行司法审查框架在审查意愿、审查方法与审查能力层面均显露出显著困境，亟待厘清与回应。
1.消极审查：回避环境算法决策的实质性内核
在环境算法决策引发的行政诉讼中，法院普遍表现出主动收缩审查范围的倾向。法院基于司法谦抑理念，主动拒绝审查算法中嵌入的法律解释与价值判断。其典型策略是将审查严格限定于行政主体权限、程序步骤等形式合法性要件，体现出了对环境行政专业性判断的高度尊重。然而，环境算法决策的特殊性使得这种过度谦抑的审查态度蕴含显著风险。环境决策关涉生态安全、公共健康、代际公平等重大且常具不可逆性的公共利益，其本质绝非纯粹的技术性或科学性问题。算法应用于环境治理时，其模型构建、数据选择、参数权重设定以及结果解读，无不深度嵌入法律规范的解释、公共政策的价值导向、复杂利益的权衡，以及对环境风险预防原则的理解与适用。例如，设定污染物扩散模型的边界条件、评估生态损害的阈值、分配碳排放配额，都涉及关键的政策选择与价值判断。
以凯富矿业有限责任公司诉酒泉市生态环境局肃北分局行政处罚案为例，尽管行政相对人对自动化系统作出的行政处罚结果在程序和实体方面均提出了质疑，但法院在裁决时主要关注了行政机关的处罚主体资格和程序问题，对实体问题的审查则直接省略。这种做法虽然在一定程度上体现了对行政机关专业性的尊重，实质上却放弃了对算法决策核心这一直接影响处罚公正性与环境管理有效性的关键环节的司法监督，也忽视了法院自身作为司法机关的独立性和审查职责。然而，算法运算过程中，可能会因设计偏差、数据偏见或对复杂生态系统理解的局限性而产生系统性错误。法院回避对环境算法决策实质内容的审查，其潜在危害在于，这不仅可能掩盖算法中的技术缺陷或隐含偏见，导致个案不公，更可能放任其中偏离环境法治目标的价值取向与政策偏好逃避审查，最终损害了普惠性的环境公共利益和生态系统长远安全。
因此，环境算法决策的高度复杂性与公共性，非但不能成为法院退缩的理由，反而强化了司法进行实质性审查的必要性。司法谦抑的边界应止步于对纯粹技术细节的深度介入，但绝不能成为回避审查算法决策中蕴含的法律解释、价值判断、政策导向及核心事实认定等实质性内核的挡箭牌。法院对行政专业性的尊重，不应等同于对算法技术理性表象下潜在权力失范的默许。在环境治理日益依赖算法的背景下，穿透技术表象、审查决策内核，是司法守护环境法治、保障公共利益的应尽之责。
2.审查不足：现有司法审查方式的适配性困境
现行以实体审、程序审及规范性文件附带审查为核心的审查方式，在应对兼具高度技术复杂性、科学不确定性、公共利益攸关性及潜在系统性风险的环境算法决策时，显露出适配性困境。这些困境集中体现为实体与程序审查的穿透力不足，以及抽象规则审查机制的效力局限。
（1）实体审与程序审的不足：难以穿透环境算法“技术理性”表象
在当前司法实践中，对于利用算法辅助作出或自动化执行的具体环境行政决策，实体性审查和程序性审查存在明显的局限性。当法院对算法决策进行实体审查时，其技术审查存在结构性缺陷。在事实认定方面，决策依赖的关键“事实”，实为复杂模型处理多源数据后输出的科学结论。然而，传统的实体审查方法仅能判断决策结果是否合法，无法发现决策过程中的算法偏见。当法官试图验证算法输出的“事实”时，却因缺乏有效的审查方式无法穿透技术黑箱。审查焦点被系统性转移至决策过程的形式要件，如审查输入数据是否源自法定监测点并依规采集传输？模型算法是否严格采用国家或行业明定的标准方法？是否遵守专家评审、公示等程序流程？这使程序文件的齐备性本身成为了“事实”成立的主要依据，导致对科学真伪的探究被置换为对外部程序规则形式遵循度的确认，科学争议被预设的技术规范所掩盖。在评估决策合法性时，法院无法独立评估技术方案是否科学合理和必要充分，只能审查决策的最终数值或结论是否严格吻合既有的、量化的环境质量标准、排放限值或技术规范。只要数值“达标”，即使标准本身存在滞后性、科学争议或者未能涵盖新型环境风险，决策也会被推定为合法。法律所要求的“合理性”与“目的契合性”裁量，被简化为对成文标准一致性的形式核对，法律固有的价值弹性空间被刚性标准填平。这种从实质审查向形式审查的普遍转向，揭示了环境算法决策实体审查的核心困境：司法系统在面对科技复杂性时，审查方法未能构建起连接法律理性与技术理性的桥梁，使实体审查变为合法性确认程序，无法识别算法模型中的逻辑缺陷或数据偏见，导致实质性审查深度被消解。
另一方面，程序性审查虽为法官所擅长，但其固有局限在算法决策中被显著放大。程序审查聚焦于外部流程的形式合法性，如是否履行告知义务、是否组织听证、是否提供了形式上的理由说明。但是，这一路径仍然难以穿透算法内部运作的“黑箱”。即使所有外部程序步骤均被严格遵守，算法内部仍可能存在问题，例如因监测点位空间分布不均导致特定区域的环境风险被系统性低估、或是在参数权重设定中隐含了偏向经济发展而轻视环境正义的价值偏好，这些都可能被程序合法的表象所掩盖。此外，环境算法常被赋予提升监管效率的使命，以实现污染源的实时监测与自动处罚，或是在突发环境事件中触发快速应急响应的功能。但这种对效率的追求，有时会与特定环境决策场景下不可或缺的如听证、告知、公式等程序要求产生冲突。法院若仅满足于形式程序要件的核查，易受“技术中立”表象的迷惑，忽视对算法设计、部署、运算全过程中是否实质性嵌入了必要的环境伦理价值考量和权力制衡机制的审查，实质上纵容了“自动化偏见”的蔓延，使算法异化为强化行政单方意志、规避审慎决策责任的工具，严重削弱决策的实质正当性基础。
（2）附带审查的效力局限：难以触及环境抽象规则的“算法源头”
虽然2014年《行政诉讼法》的修改增加了规范性文件的附带审查制度，使得行政相对人在诉讼过程中可以请求对行政行为所依据的规范性文件进行审查，但这一制度在环境行政决策领域实际应用中仍存在显著的局限性。环境治理的顶层设计高度依赖以算法为核心支撑的抽象规则体系，这类规则构成了环境治理的算法基础，影响广泛而深远。然而，现行附带审查制度存在依附性与效力间接性两大结构性缺陷。首先，附带审查的启动严格依附于针对某一具体行政行为的诉讼。这导致大量基础性、框架性的环境算法规则，因其本身以规范性文件形式存在且缺乏直接关联的、可诉的具体行政行为，长期处于司法审查的盲区，无法独立进入司法视野。即便因某个具体环境处罚行为触发了对背后规范性文件的附带审查，法院的审查视野也往往被个案的具体事实和争议焦点所局限，难以对支撑该规范性文件的底层算法模型架构、核心参数设定的科学依据、以及所采用数据基础的代表性、时效性与整体科学性进行系统性、全局性的深度审视。环境治理规则需要根据科学认知的进步而动态调整，个案式的、碎片化的附带审查难以评估其底层算法逻辑与数据支撑的持续合理性与适应性。更为关键的是，法院在附带审查中发现规范性文件存在问题时，其救济手段极为有限。法律仅赋予法院对规范性文件的违法性判断，可向制定机关发出修改、废止的建议，但断然无权直接撤销或变更存在问题的规范性文件本身。这种间接、被动且仅限于个案救济的模式，对于需要系统性矫正的环境公共风险源头而言，其纠正力度与效率严重不足。环境损害通常具有累积性、潜伏性和不可逆性的显著特征。待具体环境损害后果显现并通过个案诉讼触发附带审查时，往往意味着已经错失了预防重大、系统性环境风险的最佳时机。附带审查机制固有的事后性特质及其在规则层面的效力局限，与风险预防原则所强调的在科学不确定性面前采取前瞻性、系统性防护措施的要求之间，存在难以弥合的鸿沟。
3.审查不能：技术性失能下的司法审查真空
环境算法决策司法审查困境的深层根源，在于技术理性与司法权能之间的结构性张力。此种张力主要源于环境算法系统内在的高度专业性、技术不透明性及由此产生的认知壁垒，构成了法官进行有效实质性审查的客观能力障碍。环境算法决策本质上是多学科知识的高度整合，其技术框架依赖环境科学、数据科学与工程技术等学科的交叉融合，在数据层面聚合动态、异构的环境监测信息，在模型层面运用复杂环境系统规律进行推演模拟，在算法层面通过计算科学输出预测性结论。这种深度专业化特征不仅体现为知识的稀缺性，更表现为一种深刻的“语言鸿沟”，环境模型中的专业术语与算法逻辑的抽象符号体系，天然隔绝于法律推理的规范语言框架之外。法官即使寻求专家辅助，也常面临专业意见难以有效“转译”为可由司法验证命题的困境，导致对决策内核的理解流于表层。这种结构性隔阂，形成了司法机关对决策数据可靠性、模型合理性、结论准确性等实质性内容进行有效审查的“不能”。
法官面临的困境具体表现为普遍缺乏必要的环境科学原理、复杂系统建模方法理解力及算法逻辑解析能力。这导致其难以有效评估输入数据的代表性与质量控制是否严谨、模型构建的假设前提是否符合环境规律与法定目标、以及算法输出结果本身的可靠性与内在不确定性范围。更重要的是，环境算法决策的验证本身即是一项高度技术化活动，依赖专业的模拟工具、敏感性分析或不确定性量化，这些验证手段远超司法机构的常规技术配置与操作能力。当算法开发者宣称模型通过特定基准测试或验证协议时，司法系统缺乏独立复现或评估该验证过程有效性的技术基础，形成“验证依赖”下的二次审查盲区。此外，环境科学本身常存在理论争议与模型选择分歧，司法权能并不具备裁决此类科学前沿争议的正当性与能力，进一步加剧了实质性介入的无力感。
环境决策特有的长期性、系统性及不可逆性风险，进一步放大了专业壁垒的挑战。正是这种客观存在的“审查不能”，构成了前文所述的法官因知识欠缺而倾向于回避的“消极审查”，以及因能力限制而只能进行形式化审查导致“实体审查不足”的重要基础。当算法结论直接转化为关停企业、划定自然保护区等具有强制力的行政行为时，司法因无力穿透技术黑箱而难以有效履行其合法性控制与权力制衡的核心职能。
三、自动化行政中环境算法决策司法审查的法律控制基础
在自动化行政中，数字技术强化了行政对司法的信息和技术优势，可能导致司法监督被边缘化。因此，面对自动化行政中的环境算法决策，法院是否有足够的能力和手段进行审查？法院审查的限度又该延伸至何处？在展开具体论述之前，需要明确其相应的法律控制基础，这样可以为创新与完善环境算法决策的司法审查制度提供明确的方向和坚实的基础，从而确保环境行政决策在自动化的道路上能够更加科学、公正、合理。
（一）功能定位：行政权监督与制约的重要机制
随着自动化行政的快速发展，环境算法决策司法审查正面临着前所未有的“变”与“不变”的挑战与机遇。
“变”体现在行政决策方式的革新与算法技术的深度融合，要求司法审查适应这一变化，确保算法决策的合法性和正当性。数据技术的广泛应用，特别是算法决策在环境领域的运用，为环境行政决策带来了前所未有的高效和精准性。然而，这种变革也带来了环境领域特有的、结构性的挑战。首先，算法决策的自主运行逻辑与传统司法审查的“行为—责任”追溯方式存在冲突。环境算法的自学习特性使其决策依据可能脱离初始设计者的预设路径，导致决策责任主体模糊化。当决策失误时，司法难以依据传统行政行为理论锁定问责对象，冲击了司法监督赖以运行的“权责对应”基石。其次，环境决策特有的科学不确定性与算法追求的确定性输出形成张力，削弱了司法的事实认定功能。司法审查是对“已发生事实”的法律评价，而环境算法常基于概率模型预测未来风险，当算法将“具有70%生态风险概率”转化为“必须立即关停企业”的确定性指令时，司法如何审查这种概率阈值设定的法律正当性？这本质上是将科学判断权让渡给算法，却缺乏相应的法律授权与审查标准。再者，环境算法的持续迭代与司法程序的终局性要求难以调和。环境治理需动态响应生态系统变化，算法模型必然频繁更新。但司法裁判一旦生效即具有既判力，若算法基础在诉讼期间已更新，判决所依据的技术事实可能失效，导致司法救济的实效性因技术动态性而落空。这些挑战的核心在于，如何确保这些基于复杂环境数据分析和算法计算的决策合法、正当以及具备可追责性，且能够在科学不确定性和多元环境价值冲突背景下真正平衡环境利益与其他社会利益。司法审查作为法治社会的重要一环，必须适应环境行政法治工具转型升级带来的深层次、结构性变化和挑战，确保算法的决策过程与结果符合法律的规定，维护环境领域的社会公正和法治秩序。
“不变”则在于司法审查作为行政权监督机制的核心地位不变，对行政权的制约与监督始终是司法审查的根本职责。尽管行政权的行使方式和技术在不断演进，但司法审查的功能定位并未改变——它依然是对行政权进行监督和制约的重要机制。无论行政权如何披上算法技术的外衣，司法审查都必须保持其独立性和公正性，对行政权的行使进行严格的监督和审查。这种“不变”不仅体现在司法审查的目标和原则上，更深植于现代宪政架构的权力制衡逻辑与公民权利保障的终极诉求之中。算法的介入，并未改变行政行为作为公权力行使的本质，也未豁免其应受法律约束与司法监督的宪法义务。无论技术如何发展，法治精神、程序正义、实体正义和权利保障等规范性要求都是不可动摇的。这些原则是环境行政法治的基石，也是进行环境算法决策司法审查的重要依据。司法审查的“不变”，正是其作为“最后防线”的制度韧性体现。要求技术赋能行政的同时，必须同步构建与之匹配的、可被司法有效检验的问责链条与透明化机制，确保权力在技术外衣下依然驯服于法律，公民的环境权益在算法时代依然能获得切实、有效的司法救济。这种恒定的监督功能，是防止算法行政滑向技术专断的根本保障。
（二）审查原则：司法谦抑与司法能动相结合
在环境算法决策的司法审查中，确立司法谦抑与司法能动相结合的核心原则至关重要。这一原则旨在动态调适司法权与行政权的关系，既防止算法披着技术理性外衣架空法律理性，又避免司法过度干预行政的专业裁量空间。其必要性源于环境算法决策的双重特性。一方面，其技术权威性体现在算法整合多学科知识形成具有科学外观的预测结论，要求司法机关对行政专业判断保持尊重；另一方面，其权力嵌入性则揭示算法本质上是行政权的技术化延伸，必须被置于法治框架的严格约束之下。司法谦抑在环境领域具有突出必然性，因为环境保护涉及高度专业化的科学知识，环境算法决策过程远非简单的事实法律转换，而是深度依赖科学共识与专业解释的技术性裁量活动。面对环境科学知识与复杂模型应用的制度性能力局限，法院需保持必要克制。在科学事实认定层面，法院应遵循“专业问题专业判断”准则，充分尊重行政机关基于专业模型与数据作出的结论，其审查应限于数据完整性、模型选择的行业标准符合性以及推演过程是否违反基本科学逻辑，而非越俎代庖进行实质判断。在法律概念具体化层面，当涉及“清洁水体”“最佳可行技术”“显著有害风险”等需结合技术语境解释的不确定法律概念时，法院宜采纳类似“合理性认可”的审查逻辑，即若立法未明确定义且行政机关的解释具备合理性，则认可其专业判断的优先性。
然而，司法能动的必要性同样不容忽视，这源于算法决策固有的权力本质及其潜藏的程序与实体风险。当算法系统规避法定程序要求，例如回避公众参与、省略必要性论证，或者以技术中立为借口拒绝提供决策理由时，法院必须能动介入，通过强化程序合法性审查来监督法定义务的履行，并严格要求决策具备可解释性，例如要求公开影响结果的关键变量权重，从而防止技术黑箱沦为权力滥用的护盾。当算法决策的结论明显偏离立法原意，为片面追求经济效率而放松污染管控，或在环境资源分配中系统性忽视弱势群体的环境权益，触及环境正义问题时，法院应通过合目的性审查与权利平衡检验，积极纠正行政裁量的实质性偏差，确保法律价值的有效守护。因此，谦抑与能动的结合绝非僵化的静态分工，而是一个动态的“比例校准”过程。谦抑主要作用于技术性专业判断领域，其要旨在于司法对行政专业权能的尊重与克制，避免不当僭越；而能动则主要发力于法律价值守护与程序控权领域，其核心在于司法对法治底线的坚守，防止算法技术消解程序正义与实体公正。唯有通过这种动态平衡，才能在充分承认环境算法决策技术复杂性的前提下，有效确保其始终在法治轨道上规范运行，最终实现司法监督的实效性与行政自主的专业性之间的有机统一。
（三）审查要件：主体、内容和程序要素的特殊性
环境算法决策审查要件的特殊性植根于环境问题固有的复杂性、对科学知识的强依赖性以及风险预防的迫切需求，这使得它在主体、内容和程序要素方面显著区别于一般领域的算法决策。
在主体要素方面，环境算法决策的特殊性不仅要求深入分析人机互动关系，更突出强调了科学共同体监督机制的关键作用。传统环境行政决策审查聚焦于权力与权利的平衡，但随着算法技术的深度融入，环境法律关系的架构已从简单的“人—自然—人”模式扩展为包含“技术—自然—人”“人—自然—技术”等更为复杂的复合形态。这种转变带来了诸如“加害人不明”“受害人缺失”等环境领域特有的挑战，尤其是在处理跨区域污染或长期累积性生态损害时。尽管高度智能化的算法系统本身不具备行政主体资格，其自主性增强却导致了决策权力的微妙转移。因此，司法审查必须清晰认识这一现象并寻求解决之道。尤为重要的是，鉴于环境决策对生态学、环境工程等专业知识的极度依赖，算法模型的构建、参数设定与数据解读都离不开科学专家的深度参与。司法审查因此需特别关注相关领域的科学专家是否实质性参与了算法的开发、验证与校准，其专业意见是否得到充分尊重；行政机关在对算法决策结果进行人工审核时，是否具备足够内部专业能力或引入了专家咨询委员会等外部科学共同体进行独立评估；以及科学共同体对算法依据、模型或结果的质疑是否拥有通畅的反馈和复核渠道。
在内容要素方面，环境算法决策的特殊性要求审查超越常规的技术错误检查、偏见识别和正当程序评估，必须深入触及算法所依赖的关键科学基础，特别是生态阈值的科学性。虽然环境算法决策同样需要遵循法定的权限、依据和程序要求，但其内容审查的核心挑战在于算法决策内容是否正当，这涉及到细致检查信息采集过程和判断环节是否存在因数据来源、算法或系统问题导致的技术错误或偏见，并评估系统在环境风险预警、标准适用等关键环节是否符合技术性正当程序要求，同时核查行政机关是否基于环境专业知识对结果进行了必要审核。环境算法决策区别于一般决策的显著标志在于其往往基于特定的生态阈值或环境标准进行核心判断。因此，司法审查必须特别聚焦于这些阈值的科学依据的坚实性、公认度及其对最新成果的反映，并审视相关重大科学争议的有无；评估该阈值对决策具体情境的适用性以及算法对区域差异和生态系统特异性的考量充分性。此外，在科学证据不足但面临重大环境风险的情形下，还需核查阈值设定对风险预防原则的融入情况及其导向的保守保护性数值。这种对生态阈值科学性的深度审查，直接关系到环境算法决策实质合法性的根基。
在程序要素方面，环境算法决策高度自动化和瞬时性的特点，给司法审查带来了规则依据缺失和决策过程“黑箱”解释困难等独特挑战。大气、水文等环境模型的复杂性进一步加剧了理解算法内部逻辑的难度。区别于一般算法程序审查侧重透明度要求，环境算法决策程序审查的核心特殊性在于必须将预防性原则的具体要求和科学沟通机制强制嵌入程序设计之中，以实现技术中的程序正义。这是因为环境损害常具不可逆性、生态系统普遍脆弱以及科学认知固有的局限性，要求决策程序必须贯彻风险预防理念。因此，司法审查需着重关注以下几个关键环节：首先，算法程序需要设计自动触发机制，确保在监测数据接近或达到基于预防性原则设定的警戒阈值时，能够及时发出预警、暂缓执行或启动人工复核，这一要求在科学不确定性突出的领域尤为重要。其次，算法在输出决策结果时，应当同时提供关于其所依据数据的可靠性、模型置信区间或科学不确定性程度的关键信息，为后续的人工审核和司法审查理解决策的局限性提供必要支撑。最后，对于可能产生重大或不可逆环境影响的自动化决策，程序必须预设必要的缓冲期、异议期或快速复核通道，以便能基于新证据或专家意见进行及时修正。将这些体现预防性原则的预警触发、不确定性披露、缓冲修正的具体程序要求内置于规则之中，是平衡自动化效率与环境风险特殊性、区别于一般程序审查的核心所在。
因此，为保障环境算法决策的合法性和公正性，亟需加快完善自动化决策程序的规则体系，该体系必须充分适应环境决策的长远性、动态性和应急性特点，并明确嵌入预防性原则和科学监督要求。
四、自动化行政中环境算法决策司法审查制度的创新与完善
基于对自动化行政中环境算法决策法律控制基础的系统分析，创新与完善环境算法决策的司法审查制度势在必行。这要求以必要的尊重与有限的干预为基本原则，并将程序法保障的完善作为主要制度创新方向。具体而言，审查模式、审查方式及结果处理构成环境算法决策审查制度完善的三个关键方面。
（一）优化司法审查的模式
为了优化环境算法决策的司法审查模式，主要从两个方面进行改进，一是通过明确并规范法官的审查职权，强化附带审查的法定功能，确保司法审查在环境算法决策领域的权威性和严谨性。二是完善专家审查制度，通过引入专业领域的专家参与审查，以弥补法院在环境算法决策审查能力上的不足，从而提高审查的专业性和准确性。这些措施共同构成了优化审查模式的关键环节，有助于构建更为完善、高效的司法审查体系。
1.强化法官审查职权以增强附带审查的功能
当前大量的环境算法决策以规范性文件的形式表现出来，使得当前司法审查高度依赖原告申请对此类文件的附带审查。然而，由于该模式的启动需以环境损害发生后的具体诉讼为前提，导致其监督功能被弱化。因此，突破现有局限性的核心对策在于强化法院的审查职权，建议通过修订《行政诉讼法》或出台相关司法解释，明确规定法院应主动依职权审理与案件紧密相关的行政规范性文件。为实现这一目标，可构建递进式审查制度：首先，通过相关司法解释激活法定审查义务，明确要求法院对涉及重大环境公益、影响不特定多数人权益或原告因技术壁垒无法充分说明质疑理由的算法决策情形，必须依职权审查其依据的规范性文件及算法逻辑本身。其次，创设行政机关的算法强制说明义务及不利推定规则，根据算法的可解释性，可以规定要求作为被告的行政机关在法定期限内提交算法决策说明文件，规定被告必须在法定期限内详细说明算法决策的目标、逻辑、数据及合规依据，对拒不提交、说明严重缺失或自相矛盾的，推定相关规范性文件不合法，以此填补举证责任规则空白。最后，构建算法审查听证程序，在庭前组织原被告及随机抽取的技术专家，围绕算法是否越权、抵触上位法、程序不合法或存在明显不当歧视等焦点进行质证，形成的笔录及专家意见作为裁判重要参考。这一制度设计通过“法定审查义务触发—算法强制说明与不利推定—专业听证协同辨析”的递进机制，旨在现行法律框架内实质提升司法审查效能，引导环境算法决策法治化运行。
2.完善专家审查制度以弥补法院审查能力的不足
在环境算法决策的司法审查过程中，法院面临着诸多挑战，尤其是在涉及科学事实问题的判断上，其能力确实存在一定的局限性。环境算法决策往往融合了复杂的科学原理、技术细节和数据分析，这些都需要专业的知识和经验来准确评估。为了克服这一局限，确保审查的准确性和公正性，亟需完善专家审查制度，并建立保障机制对专家意见的法律效力进行清晰分级。具体而言，应依据专家审查的核心内容明确其角色定位与意见效力。在涉及科学事实认定时，咨询专家提供专业见解，其意见主要具有参考性，旨在辅助法官理解复杂的科学背景。在算法逻辑漏洞审查环节，专家应作为陪审员专家深度参与，其基于专业判断对算法逻辑合理性、是否存在缺陷或歧视性设计等核心问题提出的意见应具有拘束性，法院须予以充分尊重并作为裁判的重要依据。至于环境损害鉴定方面，专家则作为鉴定专家，其运用专业知识和科学方法得出的鉴定结论，应依法定程序赋予其证据效力，纳入案件证据体系进行审查判断。
为有效落实上述分级效力机制，应当优化专家参与审查的渠道与方式。法院应积极鼓励并邀请环境科学、计算机科学、数据审计等相关领域专家参与。专家可通过法院委托、当事人申请或专家主动申请介入，法院需严格审查其资质并明确其在本案中的具体角色与任务。对于作为陪审员专家参与算法逻辑审查的专家，可考虑通过建立跨学科专家库来实现，法院从中选取相应专家参与案件审理。在涉及科学事实认定或损害鉴定时，对当事人自行委托或专家主动申请提交的专业意见，法院应根据具体情况将其作为参考依据或重要证据材料予以考量，若为证据材料，需严格依照诉讼规则审查其真实性与合法性，并充分听取各方当事人的意见与质证。通过明确专家角色定位与意见效力层级，并辅以规范的选任、参与和质证程序，能有效弥补法院专业能力短板，显著提升环境算法决策司法审查的专业性、权威性与公信力。
（二）运用过程性审查方式
过程性审查的本质在于穿透行政决策的“思维过程”，其核心是要求行政机关通过合理的解释揭示决策逻辑链条。该理论区别于传统关注结果合法性的实体审查和关注步骤合规性程序审查，转而聚焦“为何得出某种结论”推理过程的合法性。在环境算法决策场景下，过程性审查通过要求行政机关履行算法解释义务，构建“数据输入—算法处理—决策推理—决策输出”的动态审查链。该审查链的有效运转，亟需“算法解释”提供技术支撑，通过分层解释机制将法律要求转化为可验证的技术响应，从而协同破解技术壁垒与算法黑箱难题。
1.过程性审查的内涵及演进
过程性审查的法理根基源于美国行政法判例的渐进式发展，其核心在于穿透行政决策的形式合法性，直抵实质理性内核。这一演进脉络清晰可见：1971年，美国奥弗顿公园案（Citizens to Preserve Overton Park v. Volpe）首创“严密、仔细审查”标准，要求决策过程需经“完全、彻底、深入”的检视。1983年，美国汽车安全标准案（Motor Vehicle Mfrs. Ass'n v. State Farm Mut.）则深化为“严格检视”标准，强调行政机关必须就事实认定与政策选择提供逻辑连贯且证据充分的解释，尤其关注替代方案论证的缺失；2007年，美国马萨诸塞州诉环保署案（Massachusetts v. EPA）更将该标准进一步延伸至科学不确定领域，要求行政机关对温室气体监管裁量权的行使进行科学合理的解释，标志着过程性审查正式覆盖环境风险决策等前沿议题。劳森教授对此进行了系统性理论升华，揭示过程性审查的核心在于验证决策逻辑自洽性，要求审查要素权衡是否全面、价值评估是否失衡、以及是否充分考量替代方案，透过程序表象而深入决策实质。这一法理与中国行政法治的“说明理由制度”深度契合。最高人民法院在2018年“郴州饭垄堆矿业有限公司诉国土资源部案”中直接指出“未充分履行利益衡量及理由说明义务的行政许可构成程序违法”，将行政裁量过程的透明性、论证充分性作为合法性的必要条件。该案不仅标志着过程性审查从域外理论到本土实践的转化，更推动中国行政决策监督从“结果合法性”向“过程理性”的范式转型，为破解环境算法决策的“黑箱”困境提供了法理支点，尤其在生态风险评估等科学不确定性领域，过程性审查方式成为平衡行政专业性与司法监督权的关键手段。
2.过程性审查的具体实施路径
过程性审查需沿着算法决策的全链条展开动态化审查，其具体实施路径可系统化为四个紧密衔接的审查阶段。在数据输入阶段，法院聚焦环境数据来源的合法性、完整性及自动化设备技术合规性，责令行政机关说明数据筛选的逻辑依据，例如为何排除特定监测点数据，从而确保原始输入的客观性与法律效力。进入算法处理阶段，审查重心移向模型内在逻辑的科学性，查验裁量因子与法定要件的契合度，评估算法对科学模糊性的处理是否合规，防范法律转译失真以及需要穿透“技术中立”表象，揭露将科学争议转化为行政恣意的风险。及至决策推理阶段，审查层级上升至价值判断的合法性层面。法院需评估裁量因素是否覆盖生态系统完整性、生态安全等环境专属价值；法律概念转译是否扭曲立法原意；利益衡量过程是否优先满足环境公益的不可逆保护需求。最后是决策输出阶段，审查聚焦结果输出的实质正当性。依比例原则审查结论是否明显不当，审查如盲目遵从算法输出而放弃个案正义追求等这些裁量怠惰问题，通过溯源人工干预痕迹验证“个案考量义务”的履行。这四个阶段形成“事实—要件—价值—结果”的递进式审查链，将环境风险的复杂性、算法黑箱的技术性转化为可进行司法审查的法律命题，在科学理性与法律程序之间构建平衡支点。
3.过程性审查与算法解释的协同
过程性审查的实效性深度依存于算法解释的技术协同，为支撑动态审查链落地，须构建“法律要求—技术响应”的协同机制，将公法程序正义原则进行数字化转译。在规范层面，应确立行政机关的分层解释义务。第一层要求行政机关主动公开算法的核心规则。对于法律逻辑清晰的简单算法，应直接公示裁量规则。第二层要求对涉及环境影响评估需要权衡多因素的复杂算法，应揭示其关键变量的影响权重。类似于阐释证据证明力强度的做法，比如让其作出“污染物扩散速度占风险评分60%权重”的说明。第三层要求在作出重大权益处分决定时，需提供“假设性情景说明”，模拟关键条件变更后的结果。例如，在需吊销排污许可证案件中，应告知行政相对人若增设污水处理设施即可恢复行政许可。这实质是数字化行政中“反询问权”的实现，是作为传统“理由告知义务”的升级，以确保行政相对人精准抗辩和防御权能不低于传统听证程序。此种分层设计通过建立匹配算法复杂度与决策重要性的解释机制，在技术实现层面保障了自动化背景下行政程序的对抗性公平机制，进而为环境行政等科学不确定性领域构建了技术理性与法律理性协同的规范框架。
（三）完善审查结果的处理措施
审查结果的处理是司法审查的“最后一公里”，这不仅关乎权利保障，更是司法监督的重要体现。环境算法决策若被肯定，法院只需阐释肯定的理由即可；如被否定，法院主要采取确认违法或要求行政机关重新作出决策来纠正不当的行政行为。但面对抽象行政行为，目前法院只能提出司法建议，但其约束力有限。因此，为了更有效地应对环境算法决策被认定为违法的情况，有必要进一步完善相应的处理措施。
1.丰富决策失误的处理方式
当针对具体的环境决策行为提起行政诉讼时，该环境行政决策可能涉及到私益诉讼或公益诉讼案件。对于前者，如果环境行政决策失误影响了公民的个人权利，公民可以依照法定程序要求赔偿。然而，鉴于环境损害往往具有广泛性、潜伏性、不可逆性及修复成本高，且当前环境立法在应对科技不确定性与利益平衡方面仍显不足，本文将重点探讨环境行政公益诉讼案件中对决策失误的处理方式。环境决策司法审查作为英美法监督政府环境决策的有效制度，其处理方式对我国具有重要借鉴意义，尤其需结合环境算法决策的科技依赖性与公共风险特征进行本土化调适。具体而言：第一，职务执行令。针对应履行环保职责但疏于履行的行政机关发布，特别适用于需要持续技术监控的领域，通过司法强制力督促其积极履职，确保环境决策目标得以实现，这对遏制持续性环境侵害至关重要。第二，禁止令。当环境行政决策基于有缺陷的算法模型或存在明显违法性，可能引发生态损害时，禁止令能立即阻断该决策的执行，防止损害扩大，其时效性优势在应对突发环境风险时尤为显著。第三，移送令。主要解决决策主体越权或决策程序严重违法的问题。法院宣告此类决策无效，溯及既往地否定其效力，特别适用于纠正因地方保护主义或算法“黑箱”操作导致的规范性文件违法。第四，公告。法院通过权威性宣告澄清环境法律中的模糊概念，如“生态红线”的具体范围、“重大环境风险”的判断标准或确认行政解释的合法性边界。虽然公告无直接强制力，但其公开性可迫使行政机关主动纠偏，并为后续类似环境决策提供明确指引，减少因理解分歧引发的纠纷。在完善我国环境司法制度时，应充分吸收上述经验并强化环境风险预防与科技复杂性应对，优先构建以预防性救济为核心的制度体系，建立快速、科学的环境损害评估机制，为司法裁决提供可靠依据，有效应对环境治理挑战。
2.健全司法建议的配套措施
当环境行政决策以规范性文件等抽象形式出现，法院经审查认为其不合法却无法直接撤销时，司法建议成为关键的监督手段。司法建议是法院对行政给予审查后，进一步监督行政机关的一种方式。若法院直接宣布某项行政决策无效将可能造成较大的变动，为了避免不稳定因素的出现，《行政诉讼法》采用了司法建议这种较为缓和的形式来减少影响。然而，司法建议本质上属于柔性监督，缺乏强制约束力，而环境算法决策常牵涉重大经济利益与复杂技术论证，行政机关可能以“专业裁量”或“情况特殊”为由消极应对，导致建议流于形式。为切实提升司法建议在环境算法决策监督中的效能，亟需构建刚性配套机制：首先，建立司法建议处理结果的强制公示与问责制度。决策机关必须在法定期限通过政府公报、官网等平台，公开回应司法建议内容，尤其需说明对文件中涉及的算法规则、数据基础或环境标准等核心问题的处理情况。拒不公示或敷衍塞责的，由上级行政机关或监察机关追究责任，并将此纳入生态文明考核指标。公示制度以公开促落实，契合环境公共利益的透明治理需求，也为公众监督提供依据。其次，提升司法建议的权威性与事实约束力。基层法院认定涉及重大环境公共利益的高级别文件违法时，应层报至最高人民法院复核。最高院以自身名义直接发出司法建议，指出算法逻辑缺陷、数据偏差等技术性问题，并要求制定机关说明整改方案。同时，最高院通过发布典型案例，明确指引各级法院在同类案件中对拒不修改的文件条款不予适用并阐明理由。此做法利用判例的辐射效应形成事实约束力，倒逼行政机关主动纠错。最后，强化司法建议与环境决策程序的衔接。法院在建议中应明确指出规范性文件在环境风险评估、算法模型适用或公众参与环节的具体缺陷，并要求行政机关在后续制定或修订文件时，引入第三方对算法逻辑进行合规审计，公开关键环境数据来源与权重设置，建立针对技术争议的专家复核机制。通过将司法建议转化为可操作的决策程序改进要求，推动环境行政决策从源头上防范算法滥用与合法性风险。
结语
环境行政决策因科学知识固有的不确定性而面临公正性质疑，算法技术的引入虽为法律价值实现开辟了新路径，但其自身的“黑箱”特性与潜在风险亦不容忽视。在自动化行政日益普及的背景下，确保环境算法决策的正当性与合理性，已成为司法审查亟待回应的核心议题。面对算法的专业壁垒，司法机关需在尊重行政裁量与实施有效监督之间寻求平衡，避免干预过度或审查缺位。为此，必须优化现有审查机制，强化规范性文件附带审查的实质效力，引入环境科学与算法领域的专家力量提升审查专业度；确立以过程性审查为核心的审查方式，要求决策者对算法逻辑、数据基础及风险评估过程进行充分说明与质证，破解技术屏障；并借鉴英美经验，丰富预防性救济手段及完善司法建议的刚性配套措施。展望未来，通过系统构建融合科技理性、程序正义与风险预防的环境算法决策司法审查体系，不仅能有效规制行政权力、保障环境公益，更将为推动生态文明法治建设提供坚实的制度支撑，实现环境治理能力现代化的跃升。
