【作者】丁曉東（中國人民大學法學院教授，北大法律信息網簽約作者）

【來源】北大法寶法學期刊庫《法商研究》2026年第2期（文末附本期期刊目錄）。因篇幅較長，已略去原文注釋。

內容提要：影響評估制度在環(huán)境保護、隱私與個人信息保護、算法與人工智能規(guī)制等領域被廣泛應用。這一制度試圖給專業(yè)技術問題或信息黑箱的穿透式監(jiān)管提供信息，同時對相關風險進行預防。但這一制度在實踐運行中也存在評估結果不確定性、評估形式主義、可能阻礙發(fā)展等困境，在是否評估、誰來評估、何時評估、如何評估等具體制度設計上也存在爭議。上述困境和爭議的根源在于，影響評估并不是一個純粹自然科學或相關領域的專業(yè)性問題，而是一個包含價值判斷與問題解決的過程。因此，影響評估的基本原則應從領域專業(yè)性評估邁向社會正當性評估，從命令控制型評估邁向學習治理型評估，從純粹預防型評估邁向兼顧安全發(fā)展型評估。影響評估制度中的評估必要性、參與主體、時間節(jié)點、問答模式等具體制度也應依此進行優(yōu)化。

關鍵詞：影響評估制度；風險預防；環(huán)境保護；個人信息保護；人工智能

目次 一、問題的提出 二、影響評估制度的功能定位與運行困境 三、影響評估制度運行困境的根源：科學屬性的偏重與價值屬性的忽略 四、影響評估制度的理念重構：從以科學屬性為基礎轉向兼顧價值屬性 五、影響評估具體制度設計的優(yōu)化：以體現價值屬性為出發(fā)點 六、結語

一

問題的提出

影響評估制度已經成為風險監(jiān)管與治理的重要工具。從環(huán)境影響評估到人權影響評估、從隱私影響評估到監(jiān)控影響評估與個人信息影響評估、從金融影響評估到算法與人工智能影響評估，影響評估制度已經在不同國家的諸多領域得到廣泛應用。在傳統上，影響評估制度被認為可以為政府監(jiān)管或企業(yè)自我監(jiān)管提供信息，避免監(jiān)管過程中出現專業(yè)黑箱或信息不對稱問題。此外，影響評估制度為提早介入與風險預防提供了窗口。這種提早介入與風險預防可能由企業(yè)自主進行，也可能是政府介入，兩種形式都強調“早發(fā)現、早預防”而非等損害發(fā)生之后再進行監(jiān)管或救濟。

但影響評估制度在實踐運行中也存在困境與爭議。影響評估制度常常無法確保確定性的結果，不同評估機構、不同專業(yè)背景、不同評估方式常常得出不同的影響評估結果。影響評估制度在運行過程中可能帶來形式主義問題，相關影響評估可能成為一場“表演”，從而無法真實描述或預防某一項目或技術所帶來的風險。影響評估制度還可能阻礙發(fā)展，過于全面的影響評估和過于嚴格的執(zhí)法可能導致相關項目實施與技術發(fā)展受到過多限制。此外，影響評估制度的具體制度設計也存在爭議。影響評估的必要性應當如何判斷？影響評估的主體應該包括哪些人員？影響評估的時間節(jié)點應當如何設計？影響評估的模式或提問與作答應當如何設計？對這些問題尚未達成充分共識。

目前，學界關于影響評估制度的研究非常不足，跨領域的研究更為缺乏。僅有的對影響評估制度的研究也較少討論影響評估制度所面臨的整體性困境。影響評估制度的重要性以及與之不相匹配的研究現狀使得對這一制度進行整體性理論研究與制度分析尤為必要。本文以環(huán)境、個人信息、人工智能這三個領域中的影響評估制度作為主要例證，對影響評估制度展開全面分析。本文指出，影響評估制度之所以在運行過程中存在上述困境與爭議，是因為影響評估制度并非一項純粹科學的或某個領域的專業(yè)性活動。相反，影響評估制度在具有自然科學與領域專業(yè)性特征的同時，也具有鮮明的價值判斷性與問題解決性特征。影響評估制度的這些特征決定了，影響評估的基本原則應當從純粹自然科學評估邁向社會整體性評估，從命令控制型評估邁向學習溝通型評估，從純粹預防型評估邁向發(fā)展與安全兼顧型評估。從這些基本的原則出發(fā)，影響評估制度中的是否評估、誰來評估、何時評估、如何評估等具體制度也可以重新設計。

二

影響評估制度的功能定位與運行困境

影響評估制度起源于環(huán)境影響評估領域，其后逐漸擴展到其他領域。從功能上看，這一制度的功能包括信息提供與風險預防，且其被應用的領域在不斷擴大，其被賦予的功能也在不斷發(fā)展。

（一）影響評估制度的發(fā)展與功能

從歷史上看，影響評估制度首先誕生于環(huán)境領域。根據1969年《美國國家環(huán)境政策法案》的規(guī)定，受到美國聯邦政府資助或許可的聯邦活動要在某些情形下進行環(huán)境影響評估。具體而言，這些聯邦層面的項目需要首先進行環(huán)境評估，并向公眾公開。環(huán)境評估的結果可能是“發(fā)現沒有顯著影響”，因此不需要進行環(huán)境影響評估。但在少數情形下，環(huán)境評估也可能導致進一步的環(huán)境影響評估要求，即需要編制環(huán)境影響報告書。在隨后的幾十年里，環(huán)境影響評估制度在歐盟、中國等國家和地區(qū)也得到確立。例如，1985年《歐盟環(huán)境影響評估指令》建立了強制性與自由裁量性相結合的環(huán)境影響評估程序。在中國，1979年《中華人民共和國環(huán)境保護法(試行)》就確立了環(huán)境影響評價制度，并在其后的歷次修改中保留和完善了這一制度。2002年《中華人民共和國環(huán)境影響評價法》則首次以專門立法的形式對環(huán)境影響評估進行了全面規(guī)定。

在環(huán)境影響評估制度的影響下，其他領域也逐漸引入了該制度。20世紀90年代，隨著互聯網與信息技術對信息隱私的影響越來越大，有關隱私與個人信息的影響評估在美國與歐盟興起。其中，美國更多使用“信息隱私”這一與隱私影響評估相關的概念，并且主要依賴于企業(yè)的自我評估。歐盟則更多使用“個人數據”這個與數據保護影響評估相關的概念，歐盟分別在1995年《歐盟數據保護指令》和2018年《歐盟一般數據保護條例》中將數據保護影響評估作為法定要求。以《歐盟一般數據保護條例》為例，根據該條例的規(guī)定，對于利用個人數據并產生法律影響或重大影響的自動化決策、用戶畫像，以及處理敏感個人數據或者監(jiān)控公共領域，數據處理者必須進行數據保護影響評估。我國的個人信息保護法也作了類似規(guī)定，要求信息處理者在“對個人權益有重大影響的個人信息處理活動”中進行事前評估，并對處理情況進行記錄。隱私與個人信息保護影響評估和環(huán)境影響評估有許多共通之處，如都要求相關主體提供詳細信息，描述相關風險，闡述風險預防或緩解措施。當然，隱私與個人信息保護的影響評估也有不同之處，如其一般不對社會公開。

在算法與人工智能領域，一些立法機構、智庫與學者也提出引入影響評估制度。例如，美國國會議員曾經提出《美國算法問責法案》，指示美國聯邦貿易委員會對利用個人信息進行自動化決策的系統進行系統影響評估?！都幽么笞詣記Q策指令》第6.1條要求利用算法進行決策的政府機構必須在使用前進行“算法影響評估”，這些評估包括“大約60個與業(yè)務流程、數據和系統設計決策相關的問題”?！稓W盟人工智能法案》第27條進一步要求高風險人工智能系統評估其對基本權利的影響。在我國，《互聯網信息服務算法推薦管理規(guī)定》第7條、《互聯網信息服務深度合成管理規(guī)定》第13、15、20條、《生成式人工智能服務管理暫行辦法》第17、19條對算法安全評估進行了規(guī)定，全國網絡安全標準化技術委員會制定的《生成式人工智能服務安全基本要求》則明確規(guī)定了算法影響評估制度。

通過分析不同領域的影響評估制度，可以發(fā)現這一制度主要包括信息提供與風險預防兩大功能。

第一，影響評估制度可以提供有關危害或風險的信息。無論是在環(huán)境、隱私與個人信息還是算法與人工智能領域，相關科技或行動所造成的風險都具有專業(yè)性或黑箱特性。例如，現代工業(yè)項目對環(huán)境產生的影響，普通個人很難理解；在利用信息技術處理個人信息方面，普通個人對于信息處理技術及流程的陌生也早已成為“隱私自我管理”等立法范式被口誅筆伐的根源；普通個人無法知曉專業(yè)信息處理者的信息處理機制；算法自動化決策則歷來被認為是一個黑箱，這個黑箱不僅普通人難以理解，甚至連外部專家也很難對其進行判斷與解釋。影響評估一般由企業(yè)等專業(yè)主體實施，這些主體往往身處項目實施或技術發(fā)展的第一線，具有相關領域專家和知識的儲備，或者有足夠的資金雇傭具有相關專業(yè)能力的人員進行影響評估。當影響評估制度為相關主體提供足夠的信息時，企業(yè)等主體就可以根據這些信息進行自我規(guī)制，公權力機構也可以根據這些信息進行監(jiān)管。

第二，影響評估制度可以推動針對危害或風險的事前預防。影響評估制度通過對相關風險進行描述，指出可能的預防方案或緩解措施，可以督促相關主體對項目或科技風險進行提前預防，而不必等到危害或事故發(fā)生之后再進行追責和救濟。在政府規(guī)制與市場自治的不同情境下，影響評估制度中的事前預防具有不同的模式。在政府規(guī)制中，影響評估以及相關預防措施可能成為相關項目實施或技術部署的前置性條件；在市場自治下，企業(yè)等主體的影響評估及其預防措施取決于企業(yè)的盈利考慮與社會責任。不過，在政府強制與市場自治之間也可能存在中間狀態(tài)。例如，當政府采取備案模式時，相關項目與科技的風險預防仍然取決于企業(yè)自我規(guī)制，但備案所帶來的行政執(zhí)法壓力將使企業(yè)更加積極地開展評估與預防工作。

綜合而言，從功能上看，影響評估制度可以被視為一種在合作治理機制下對專業(yè)性問題進行穿透式監(jiān)管的制度工具。合作治理或與之類似的概念盡管非常多，但核心都是試圖超越規(guī)制與去規(guī)制的二元爭論，轉而利用多元制度工具對環(huán)境、數據、人工智能等進行治理。在合作治理中，影響評估制度是一種既調動企業(yè)等被規(guī)制主體自身規(guī)制動力，又借助政府、市場競爭、社會聲譽等多種力量進行治理的制度工具。之所以影響評估制度能夠從環(huán)境領域擴展到隱私與個人信息、算法與人工智能等諸多領域，是因為這些領域被認為都具有一定程度的專業(yè)性或黑箱特征，傳統的行政監(jiān)管與私法自治工具都難以對其進行有效治理。既然影響評估制度可以在環(huán)境領域發(fā)揮作用，那么這一制度也可以在其他領域發(fā)揮作用。

（二）影響評估制度的運行困境

影響評估制度雖然具有信息提供與風險預防的功能，但在實踐運行過程中存在的問題也同樣明顯，如影響評估結果的不確定性、形式主義評估、可能阻礙發(fā)展等困境；在具體制度設計方面，影響評估制度在影響評估啟動條件、影響評估主體、影響評估的時間節(jié)點、影響評估模式等方面也存在爭議。

首先，影響評估結果存在不確定性。例如，在環(huán)境影響評估中，不同評估機構、不同專業(yè)背景、不同評估方式常常導向不同的評估結果。即使專家達成一致意見，此類影響評估也可能僅著眼于環(huán)境影響，而沒有考慮或無法準確評估相關項目對人體健康的影響。在隱私與個人信息的影響評估中，相關評估也可能存在較大分歧。侵害隱私與個人信息的風險常常具有不確定性和主觀性，不同專家、不同群體對于相關風險的認知與評估可能具有較大差異。算法與人工智能所產生的影響則更加多元和依賴具體場景，通用型的算法可以被運用于多種場景，其產生的風險各式各樣，既可能是謠言和不實信息，也可能是產品安全問題。在對算法與人工智能產生的風險進行評估時，對風險的評估與預見往往難以準確。即使是某一具體應用場景中的算法，如利用算法或人工智能進行自動化決策，其帶來的影響也可能是方方面面的。無論是環(huán)境、個人信息還是人工智能，影響評估制度的運用都很難獲得具有確定性的評估結果。

其次，影響評估過程存在形式主義。就企業(yè)等影響評估主體而言，其評估的動力可能來自法律要求完成“規(guī)定動作”，避免未來被監(jiān)管機構處罰，而非對自身行為所產生風險的真實關切。在逃避處罰而非真正預防風險的激勵下，企業(yè)的影響評估就很可能滑向形式主義，即在形式上對某一議題提供非常豐富的影響評估材料，但實際上，這些材料未必能夠反映真正的風險，甚至成為遮蔽風險的障眼法。影響評估的形式主義也可能存在于具體的評估人員和執(zhí)法者身上。評估人員和執(zhí)法者均可能將其工作聚焦于各類形式材料而非實質風險。當評估主體、評估人員和執(zhí)法者的行為都走向形式主義后，相關影響評估就可能成為一場“表演”，無法真實描述或預防某一項目或技術所帶來的風險。

再次，不合理的影響評估制度也可能阻礙發(fā)展或者導致發(fā)展與安全不協調。與敷衍的形式主義影響評估相反，過于全面的影響評估和過于嚴格的執(zhí)法則可能導致相關項目與技術發(fā)展嚴重受阻。在影響評估中，如果相關評估需要對產生影響的所有對象、所有要素都進行考慮，那么評估的對象就可能非常寬泛，評估的要素就可能包括非常多的議題。當決策者對具有不確定性的風險采取“寧可信其有，不可信其無”的立場時，那么項目實施、技術發(fā)展將面臨巨大障礙。如此一來，影響評估制度就將陷入零風險的思維陷阱，進而導致不發(fā)展這一最大的不安全。

最后，影響評估制度在具體制度設計上也存在爭議。就評估的必要性而言，某一項目或技術在什么情況下需要進行影響評估？是否在可能造成重大影響的情況下才需要評估？什么樣的影響屬于重大影響？政府采購的項目與市場化運作機制中的企業(yè)是否都需要評估？就評估的主體而言，評估應當由哪些人員進行？應當由哪些領域的專家來參與？普通民眾和受影響群體能否參與？如果能參與的話，那么應當通過何種方式、讓哪些群體參與評估？就評估的時間節(jié)點而言，是否應當在企業(yè)實施項目或部署技術之前進行評估？此類評估是否應當成為相關審批或許可的前提？還是說事前評估只是非法定要求，企業(yè)被更多要求或鼓勵的是進行事中和事后評估？就評估的模式或評估的提問與作答而言，評估材料應當包括哪些信息？評估的內容或事項是應當采取標準化的問答模式還是應當采取開放式的問答模式？無論是在學術研究還是相關實踐中，上述問題都沒有達成共識。

三

影響評估制度運行困境的根源：科學屬性的偏重與價值屬性的忽略

影響評估制度在運行中之所以存在上述困境和爭議，導致無法實現該制度的功能設定，在根本上是因為過于偏重影響評估制度的科學屬性，而忽略了其價值屬性。因為影響的發(fā)現與解決并不是純粹的自然科學問題，其中必然存在價值判斷。

（一）過于強調影響評估過程的科學性而忽略了評估過程中的價值判斷

影響評估常常被視為一個科學過程，因為影響評估的對象主要是專業(yè)性問題，影響評估也常常需要科學家或技術專業(yè)人士參與。影響評估的這種特征給人帶來一種錯覺，即影響評估的過程是一種完全價值無涉或客觀中立的科學活動，類似于科學家對于某一物理現象或數學現象的發(fā)現。不過，對影響評估進行深入分析后就會發(fā)現這一印象并不準確。雖然影響評估具有專業(yè)性，但是其過程必然包含政策選擇與價值判斷。

首先，每一個項目所產生的影響都是多方面的，影響評估常常需要對不同對象、時間、群體進行選擇。例如，在環(huán)境影響評估中，其對象既可能包括土壤，也可能包括大氣與水流。在隱私與個人信息影響評估中，這種不確定性也包括不同影響，既包括偷拍、偷窺等侵犯傳統隱私的影響，也包括由個人信息泄露所導致的各類風險，以及因個人信息使用不當而對用戶形成的滋擾。至于算法或人工智能所造成的影響，則更可能因其應用場景的不同而不同。此外，不同時間段、不同人群所受的影響也會非常不同。例如，對于不同時間、不同地點的建設項目，其各自的環(huán)境影響有可能都是有限的，但隨著時間的推移和項目數量的增長，其各自的環(huán)境影響又可能產生累積效應，從而對環(huán)境造成超出預估的損害。又如，圓柏可能對一般人群不會產生影響，但會對花粉敏感人群造成困擾。影響評估制度在描述影響或潛在危害時，不可能把所有的影響都納入其范圍，也不可能對所有時間段、所有人群所受到的影響都進行描述。影響評估只能選擇某些對象、某一時間段、某些人群進行描述。

其次，即使針對某一特定的對象、時間段和人群，影響或危害的科學評估過程也常常存在不確定性。在影響評估手段方面，專家常常通過文獻追蹤、統計、實驗、概率分析等方式對某一項目、技術的客觀影響加以刻畫。但是這一過程的很多方面都需要作出價值判斷與政策選擇。例如，就數據與樣本而言，專家常常需要選擇不同時段、不同范圍、不同假設、不同統計方式的數據。并且，即使是專家與相關人群對這些數據存在共識，相關數據也未必能夠真實反映未來的真實影響或風險。很多數據可能是在其他對象或其他場景下得出的。例如，如何將動物實驗的結果外推到人類的身上，或者將實驗室中某種高劑量物質的實驗結果外推到現實世界低劑量的暴露水平中，此種外推過程常常存在偏差。在個人信息影響評估中，相關數據可能是基于過去幾年電信詐騙剛剛出現時作出的判斷，但隨著國家對電信詐騙打擊力度的加大，相關數據可能無法為未來個人信息影響評估提供參考。在人工智能這類技術飛速發(fā)展與迭代的影響評估中，相關科學實驗則更可能過時和不準確。

最后，影響或風險也取決于不同社會與不同人群所能預防和容忍的程度。對于環(huán)境、個人信息或人工智能所帶來的不同影響，不同社會與不同人群所能采取的預防措施和容忍程度并不相同。對于空氣污染，有呼吸系統疾病的人群顯然更難以預防，其容忍程度更低。對于個人信息處理和人工智能自動化決策帶來的影響，熟悉現代信息科技的人群會比老年人等數字弱勢群體更能進行自我保護。正是由于影響或危害涉及不同社會與不同人群，有的學者認為，影響評估報告應當向社會公開，通過公眾參與凝聚影響評估共識。有的學者則認為，影響評估常常會忽略最弱勢群體所受到的影響，因為往往越是最弱勢的群體越難以發(fā)聲和采取預防措施，因此影響評估應當納入這些群體的感受與意見。這些專家觀點盡管各有側重，但共同點都在于指出影響評估取決于不同社會與不同人群特別是弱勢群體的狀態(tài)與感受，其并不是一個完全客觀中立的科學判斷過程，不能完全交由自然科學專家決定。

（二）過于注重影響評估措施的科學性而忽略了應對影響中的價值判斷

除了影響評估過程中存在價值判斷之外，如何看待和應對影響也并非純粹的科學活動，其中也存在價值判斷。

首先，相關影響是否需要進行預防，這一過程常常受到不同國家和地區(qū)不同法律政策的價值影響。人們容易認為，影響評估本身的功能之一就是區(qū)分影響的顯著性，法律所要求進行預防或解決的一般都是重要影響，而對于輕微或不顯著的影響，法律不需要進行應對。不過在實踐中，對于何為重要影響，常常取決于不同的價值判斷，而非完全取決于影響評估本身。在環(huán)境與食品安全場景中，輝瑞公司曾經將維吉尼霉素用作動物飼料添加劑，因為根據相關科學證據研究，這種抗生素的利用并不會導致人類食用肉類的健康風險。但是歐盟仍然認為，相關科學證據“不能排除” 維吉尼霉素對人類健康造成的風險。在這一案例中，歐盟認為，即使相關影響的概率極低，也不能將其視為可以接受的風險。在個人信息與人工智能的場景中，各國對于風險的認知與判斷則更為不同。例如，《歐盟一般數據保護條例》采取了以人權看待個人信息保護的立場，將個人信息處理視為一種本身就存在風險的活動。《歐盟人工智能法案》又將人工智能系統分為禁止性、高風險與其他人工智能系統。此種歐盟特色與中國、美國等國家和地區(qū)的風險認知存在較大區(qū)別。

其次，如何看待和應對影響也與如何看待發(fā)展密切相關。如果采取動態(tài)發(fā)展的視角、兼顧發(fā)展與安全的平衡，那么相關影響應當與可能取得的收益或給社會帶來的福利進行對比。如果相關影響小于項目或技術帶來的收益，那么原則上應當允許項目實施或技術發(fā)展，在此基礎上尋找是否存在減少負面影響的風險預防或緩解措施。與動態(tài)發(fā)展視角相對，持靜態(tài)或保守立場的學者完全以避免損害后果的視角來看待相關影響或風險。在這種視角下，項目實施或技術發(fā)展所帶來的負面影響或風險是不可接受的，都應當通過相關措施加以消除或預防。在某些情形中，這種視角還可能走向“寧可信其有，不可信其無”的風險預防觀念。也就是說，只要相關項目或技術不能完全排除其存在的負面影響或風險，此類項目或技術就不能實施或部署。例如，在最極端版本的預防原則中，如果某種活動存在風險或科學不確定性，那么此種活動就應當被禁止開展。

最后，如何看待和應對影響也與如何看待多元規(guī)制框架相關。面對項目或科技帶來的影響，政府可以選擇直接進行監(jiān)管，要求相關主體消除或預防其影響；政府也可以選擇利用侵權法對受害者進行事后司法救濟、對相關主體進行威懾；政府還可以將消除影響的責任留給企業(yè)等主體自行解決。這些不同的解決方案各有利弊，可以為合理應對各類項目、技術的不良影響提供不同的治理機制。政府直接監(jiān)管的優(yōu)勢在于其政治正當性與統一性，但相對于私人主體，政府監(jiān)管也存在信息不足的弊端，因而難以靈活敏捷地回應事態(tài)變化的不足。侵權法的應對方式可以面對個案當中的真實風險，但其缺點在于缺乏全局視角、只能事后回應，以及法院缺乏必要的專業(yè)知識等。企業(yè)自我規(guī)制可以更為準確、快速地應對相關影響和風險，但這類應對方式需要具有良好的競爭環(huán)境。在政府實施的項目與技術中，政府需要建立公平有效的招投標制度；在純粹市場環(huán)境中，則需要建立良好的市場聲譽機制與良性的市場競爭機制，從而避免企業(yè)將其造成的社會負面影響轉嫁給政府與社會。

總之，從影響評估的非純粹科學屬性和價值判斷特征出發(fā)，就可以理解影響評估制度中存在的評估結果不確定性、形式主義、妨礙發(fā)展等問題以及具體制度設計面臨的爭議。就評估結果不確定性而言，由于影響評估不可避免地夾雜價值判斷，因此即便是專業(yè)人士，也不可避免地會對某一項目或某一技術產生錯誤的前見。就評估形式主義而言，當所要進行的影響評估與價值判斷密切相關而很難對其進行客觀中立的描述時，各方對于影響評估就可能敷衍了事，將其視為滿足法律形式要求的一道程序。特別是當被評估對象不認同監(jiān)管機構的價值判斷時，其所進行的影響評估就更容易走向形式主義。在此類情形中，被評估對象可能會認為監(jiān)管機構的影響評估歪曲了事實，采取了表面合規(guī)、實際敷衍的立場。就妨礙發(fā)展而言，當影響評估中的價值判斷只看重安全不兼顧發(fā)展，采取純粹靜態(tài)與保守主義的立場時，影響評估越仔細越全面，其所導致的問題就可能越多。因為在零風險的風險預防立場下，越仔細越全面的影響評估越會暴露出科學不確定性的存在，從而致使項目建設與技術部署陷入重重阻礙中。就具體制度而言，若缺乏前提性的價值共識與影響評估制度的整體原理建構，則無論是影響評估的必要性、影響評估的主體、影響評估的時間節(jié)點，還是影響評估的提問與作答模式都必然會存在爭議。因此，影響評估制度的重構應從以科學屬性為基礎轉向兼顧價值屬性。

四

影響評估制度的理念重構：從以科學屬性為基礎轉向兼顧價值屬性

在原理層面對影響評估制度進行重構，應當放棄以純粹自然科學和技術評估為導向的影響評估，轉而兼顧以正當性為基礎的影響評估視角，以此應對與解決影響評估制度運行中存在的結果不確定性問題；應當放棄以純粹提供信息為導向的影響評估，轉而采取問題解決式的影響評估，以此應對影響評估制度運行中存在的形式主義問題；應當放棄靜態(tài)預防的影響評估立場，轉而采取動態(tài)發(fā)展的影響評估立場，以此應對影響評估制度運行中可能存在的過度預防問題。

（一）從純粹自然科學影響評估轉向兼顧社會正當性影響評估

影響評估制度應當采取社會正當性視角，放棄純粹自然科學或純粹技術評估視角。若影響評估制度僅僅采取自然科學的視角將影響視為一種類似數學、物理學的自然科學活動，則相關影響評估就可能失真。以環(huán)境影響評估制度為例，此類制度在20世紀80年代普遍將其關注點局限在項目、規(guī)劃等對物理、化學與生物環(huán)境的影響。隨著時間的推移，項目、規(guī)劃等對于社會、經濟的影響才逐漸被“可持續(xù)性”概念吸納，并成為環(huán)境影響評估的潛在對象。但如今，對物理、化學與生物環(huán)境的影響評估仍然是環(huán)境影響評估制度的重心。

影響評估制度的社會正當性視角意味著相關影響評估應當結合具體文化背景的社會性危害進行，而非將危害視為普遍性、固定性的存在。以隱私與個人信息影響評估為例，美國由于采取“大隱私”的法律保護框架，因此在信息隱私中的影響評估主要考慮信息技術對個人隱私的影響，特別是對消費者隱私權益的影響。這種影響評估主要考慮個人信息處理是否給用戶或消費者帶來福利，同時造成多少風險，如是否可能存在信息泄露風險。相較之下，歐盟的個人信息影響評估制度則以個人信息控制論為基礎，將個人信息處理可能對個人基本權利的影響作為評判危害的標準。在歐盟的個人信息影響評估制度框架下，即使個人信息處理有利于消費者福利并且未造成信息泄露等風險，也可能因未獲得用戶同意或不具有合法性基礎而被認定為具有危害。再以算法影響評估制度和人工智能影響評估制度為例，美歐等西方國家或地區(qū)都將算法歧視作為其影響評估的最重要對象。并且，非西方社會與西方社會對于歧視的理解可能也非常不同。

影響評估制度引入社會正當性評估，并不意味著此類評估就要放棄自然科學與技術專家的作用。無論是環(huán)境、隱私與個人信息還是算法與人工智能，自然科學與技術專家在評估中仍然應該扮演重要角色。相比普通人士，這些專家可以在評估中提供各自專業(yè)領域的專業(yè)性意見。例如，在環(huán)境影響評估中，化學專家、動物學專家、地質學專家、考古學專家、建筑歷史學家可以提供普通人難以察覺和把握的意見與信息；在個人信息與人工智能領域，網絡安全專家、數據專家和人工智能專家可以更為準確地洞察真實世界的風險。本文所說的引入社會性視角，指的是自然科學與技術專家的評估應當成為社會整體性評估的一部分。在影響評估中，不同專業(yè)領域的專家以及民眾可能會對項目或科技的影響存有不同意見，影響評估應當從社會整體性的視角出發(fā)，對不同專業(yè)領域與民眾的意見進行整體性判斷。在這一過程中，影響評估并非拋棄自然科學與技術中的客觀性判斷，而是要從更為整全的社會正當性視角來統合相關自然科學與技術判斷。采取社會正當性評估的立場，可以有效地回應影響評估結果不確定性問題。

總之，社會整體性評估破除了通過自然科學與技術評估來消除不確定性的幻想，在此基礎上，社會整體性評估可以通過構建評估的正當性來解決不確定性問題。也就是說，影響評估雖然不可避免地具有不確定性，但如果影響評估制度的建立具有正當性基礎，那么即使影響評估無法獲得自然科學與技術層面的唯一答案，其也會因具有正當性基礎而具有合理性。

（二）從命令控制型影響評估邁向學習治理型影響評估

由于影響評估制度在運行中存在形式主義問題，不同主體可能在影響評估中敷衍了事，而影響評估的不確定性與非客觀性又為其提供了空間，因此為了避免形式主義，影響評估應當首先避免命令控制型監(jiān)管與評估。所謂命令控制型監(jiān)管與評估，指的是監(jiān)管機構可以通過簡單下達具體命令的方式來對企業(yè)等主體進行控制，包括利用影響評估制度對企業(yè)等被評估主體進行控制。在命令控制型監(jiān)管理念下，影響評估可能會走向異化。

一方面，監(jiān)管機構可能因為不了解實際情況而隨意發(fā)號施令，要求企業(yè)等主體進行不必要的影響評估或不合理的影響評估。例如，在有的情形中，企業(yè)在環(huán)境、個人信息、人工智能領域所造成的影響微乎其微，或者其造成的影響并非監(jiān)管機構所要求評估的影響，此時要求企業(yè)進行評估，企業(yè)就會感到沒有意義，甚至進行抵抗。而進行抵抗的最有效方式就是進行形式主義評估，即企業(yè)在表面上進行大量復雜煩瑣的評估、提供大量的信息與表格，但實際上并未真正采取有效措施。另一方面，即使監(jiān)管機構所要求的評估完全具有合理性，命令控制型的影響評估要求也會在實踐中異化。例如，有的企業(yè)可能采取“法律管理化”的立場，僅僅對符合企業(yè)自身利益或價值立場的要求進行評估與合規(guī)。

為了解決形式主義問題，影響評估應當從命令控制型影響評估邁向學習治理型影響評估。與命令控制型影響評估相對，學習治理型影響評估首先強調和要求監(jiān)管主體進行學習，而非簡單按照法律發(fā)號施令或自行發(fā)號施令。這種學習并非要求監(jiān)管機構具備特定領域專家的水準，而是要求監(jiān)管機構對要評估的對象具有整體性的把握和較為深入的了解。通過深入的學習或調研，這一學習型要求可以避免監(jiān)管機構發(fā)出不必要和不合理的評估指令。其次，監(jiān)管主體的學習要求也可以避免合理的影響評估要求無法得到有效實施。企業(yè)等被評估主體之所以常常采取“法律管理化”等方式遮蔽影響評估所追求的政策目標，除了影響評估本身的復雜性之外，還因為監(jiān)管機構往往對被評估對象缺乏了解。相反，當監(jiān)管主體深入了解被監(jiān)管組織的合理要求時，監(jiān)管機構所進行的監(jiān)管就是基于被監(jiān)管機構的現實需求而進行的監(jiān)管。

學習治理型評估還強調以問題解決或治理的方式來進行影響評估，即從解決問題的角度采取合理的影響評估方式。正如有的學者所指出的那樣，影響評估制度必須放置在問責架構中進行理解。某一項目或科技所帶來的“‘危害’，只會在問責關系中才會成為‘影響’”。這句表述的含義是，影響評估不是一個孤立的提供信息的過程，而是一個問責制度下的信息機制。影響評估所提供的信息，只有在合理問責制度中才有意義，否則即使影響評估提供的信息是真實可靠的，此類信息也可能會導致信息過載，從而干擾相關決策的作出與問題的解決。假設某一人工智能產品因訓練數據的代表性不足而對某些社會少數群體具有不良影響，那么即便該產品的制造商在法律要求或自愿的基礎上進行了影響評估并發(fā)現了上述缺陷，此種影響評估也并不當然指向恰當的解決手段。此時，應當全面分析各類方案，如對訓練數據的代表性進行優(yōu)化，或者僅僅將此種代表性的不足以簡潔易懂的方式告知受影響的社會群體，從而借助市場機制緩解不良后果。

（三）從純粹預防型影響評估邁向兼顧發(fā)展型影響評估

影響評估還應當從純粹預防轉變?yōu)榧骖櫚l(fā)展的評估，以此應對預防過度的問題。如果對影響評估制度采取極端預防立場，甚至采取“寧可信其有，不可信其無”的預防立場，那么影響評估制度就可能陷入評估對象泛化的困境。尤其對于互聯網、大數據、人工智能等新興科技而言，這些新興科技往往對社會產生全方位的影響。如果評估對象泛化，那么影響評估就不僅需要評估新興科技對個人隱私或基本權利的影響，而且需要評估人權、勞動、就業(yè)、婚姻、人口、社會、經濟、文化等所有議題，評估未成年人、老年人、女性等所有人群。這種泛化的影響評估制度將對科技發(fā)展造成重大影響。

純粹預防型的影響評估制度之所以存在問題，關鍵是因為這種立場將世界視為靜態(tài)的，將現存狀態(tài)作為評估的基線。然而世界是發(fā)展變化的，科技發(fā)展或項目實施雖然會帶來風險，但是也會帶來收益與機遇，影響評估應當同時考慮其可能帶來的風險與機遇。在有關風險預防的研究中，已經有諸多學者指出，風險預防本身并沒有錯，但目前的預防原則具有模糊性、保守性等特征。如果預防原則對科技發(fā)展或項目實施采取“有罪推定”的立場，將任何不確定性的風險都視為必須預防的風險，那么將導致科技發(fā)展或項目實施受到嚴重阻礙，并帶來社會停滯發(fā)展這一最大的風險。

采取動態(tài)發(fā)展的風險預防理念，可以更為審慎與合理地利用影響評估制度。在動態(tài)發(fā)展的風險預防理念下，只有當項目或科技產生嚴重影響時，才需要適用影響評估制度。以美國的環(huán)境影響評估制度為例，事實上相關項目在進行環(huán)境評估后，只有不到1%的項目需要進一步進行影響評估。在隱私與個人信息領域，目前比較具有共識性的是“對個人權益有重大影響”的個人信息處理需要進行評估。而在算法與人工智能領域，實際上目前全球對是否需要將影響評估納入法定要求以及需要對哪些議題進行評估并無共識。正如本文所述，算法與人工智能所產生的影響涉及方方面面，且不同國家、不同領域的算法與人工智能產生的影響非常不同，很難確定算法與人工智能在哪個議題上產生影響、對哪些人群可能造成重大影響。

五

影響評估具體制度設計的優(yōu)化：以體現價值屬性為出發(fā)點

就具體制度設計而言，影響評估制度設計的優(yōu)化也應當以體現價值屬性為出發(fā)點。根據其原理并從上文確立的社會整體性評估、學習治理型評估、兼顧發(fā)展等原則出發(fā)，可以對“是否評估、誰來評估、何時評估、如何評估”或影響評估的必要性、影響評估的參與主體、影響評估的時間節(jié)點、影響評估的提問與作答模式等制度進行優(yōu)化。

（一）影響評估的必要性應以是否產生重大社會負外部性為標準

就影響評估的必要性而言，判斷是否需要進行影響評估的標準應當是：項目或技術的影響是否具有重大社會負外部性，并且此類負外部性無法通過傳統法律機制、競爭機制來促使企業(yè)將負外部性內部化。重大社會負外部性的前提較好理解，當項目或技術所產生的社會負面影響較為輕微時，影響評估就沒有必要。較為復雜的情況是如何理解傳統法律機制或競爭機制可以解決項目或技術的負外部性問題。所謂傳統法律機制，指的是行政監(jiān)管、合同、侵權等機制。例如，行政法上的許可、約談、處罰等制度就可以對相關項目或科技進行事前、事中、事后監(jiān)管；合同法也可以為相關主體提供預防機制，相關被影響主體可能會與實施項目和科技的主體進行談判，利用合同機制防患于未然。侵權法可以賦予相關主體以救濟權利，同時對實施項目或科技的企業(yè)形成威懾。而競爭機制則指的是市場環(huán)境下的企業(yè)競爭或政府采購場景中的企業(yè)招投標競爭，這類競爭機制主要通過市場機制倒逼企業(yè)消除其外部性影響。

無論是傳統法律機制還是競爭機制，它們與影響評估制度的不同之處都在于，它們對項目或技術進行整體性控制而不對項目或技術進行穿透式監(jiān)管，并不打開某一項目或技術的黑箱。當傳統法律機制、競爭機制無法有效應對項目或技術造成的危害或風險，或者應對危害與風險的速度極為緩慢，不足以有效回應公眾或人民群眾的訴求時，就有必要進行影響評估。作為一種風險提前預防與信息提供機制，在此類情形中引入影響評估制度，可以使得項目實施或科技部署中的相關風險得到合理的治理。反之，在已有法律機制、競爭機制可以有效消除危害與預防風險的背景下，則無必要引入影響評估制度。整體而言，在競爭較為激烈的市場環(huán)境下，企業(yè)往往有較大的動力將相關侵害與風險內部化，此時進行影響評估的必要性較小；而在政府采購與招投標的場景中，企業(yè)的競爭程度較低，此時更有必要進行影響評估。至于公權力機構自行實施項目或部署技術，此類場景則完全缺乏市場化競爭機制，影響評估應當成為必備環(huán)節(jié)。

通過已有法律機制、競爭機制消除危害與預防風險，只是意味著影響評估不需要成為法定要求，而不意味著影響評估會完全消失。企業(yè)為了在合同機制中占得談判優(yōu)勢，為了預防侵權或受到行政監(jiān)管，可能會自行進行影響評估；在市場競爭或招投標競爭的壓力下，企業(yè)也會通過影響評估增強自身的競爭力。例如，在企業(yè)社會責任運動的影響下，很多企業(yè)自發(fā)采取了“社會影響評估”。但這種影響評估并不是法定要求，并且從形式上看，這種影響評估也可能采取多種多樣的形式。企業(yè)所進行的影響評估甚至可能都沒有明確的程序，只是在其項目實施或科技部署過程中進行自我評估與反思。尤其是在市場環(huán)境中，企業(yè)常常受到來自市場競爭、社會聲譽的壓力，企業(yè)可能無時無刻不在進行影響評估，只是這種影響評估并沒有成為一個單獨的環(huán)節(jié)。

（二）影響評估的參與主體應是凝聚共識的負責任決策機制

就影響評估的參與主體而言，主導或參與影響評估的主體可能有很多。這些主體可以是各領域的專家、普通公眾、受影響的群體、第三方機構乃至監(jiān)管部門人員。但如果簡單地將某一人員或群體作為影響評估主體，那么可能存在很多問題。就專家而言，每個領域的專家可能會作出不同判斷，并且專家與普通公眾或受影響群體作出的影響評估也可能存在重大差異。同樣，普通公眾與受影響公眾提出的意見也可能存在巨大差異。典型例證出現在核設施、有害物質的處理設施，乃至為殘疾人提供的福利設施等建設項目中，這些潛在設施的附近居民往往不會考慮此類設施所帶來的整體利益，其偏好常常遮蔽社會中的多數觀點，并對上述設施的建設造成阻礙。而由第三方或監(jiān)管人員直接評估也可能導致不合理的判斷，因為第三方或監(jiān)管部門人員往往缺乏對具體項目實施或科技部署的了解。因此，影響評估主體的確定并非一個簡單確定人員，或者參與群體越多越好的問題。無論是專家、普通公眾、受影響群體還是監(jiān)管人員，如果只是簡單確定某一影響評估主體，那么其影響評估都可能會失之偏頗或以偏概全。

基于上文提到的影響評估原理，影響評估的主體應當是一個凝聚共識的負責任的決策機制，而非某些特定主體。（1）既然影響評估是一個社會整體性評估而非純粹自然科學評估的過程，那么影響評估的參與人員就不應僅僅由專家組成，而應建立能夠反映相關項目或技術的整體性社會影響的決策機制。（2）既然監(jiān)管部門利用影響評估的方式應當是學習治理而非命令控制，那么監(jiān)管部門與被監(jiān)管部門就應當都成為影響評估主體。并且在此過程中，監(jiān)管部門應當不斷與被監(jiān)管部門進行溝通，形成溝通互信的共同體。（3）既然影響評估標準應當是兼顧發(fā)展而非純粹預防，那么影響評估的主體就應當既包括受到負面影響的群體，也包括項目實施或科技部署的主要推動者與受益者。這些群體如果能夠成為影響評估主體的成員，或者其意見能夠通過某種形式反映到影響評估中，那么影響評估的結果就會更加合理。

從凝聚共識的負責任決策機制出發(fā)，影響評估制度也應建構負責任的公眾代表決策機制，而非以一般公開性與公眾參與建構影響評估制度。目前，有的國家的影響評估制度要求公開影響評估報告，如《美國國家環(huán)境政策法案》的相關規(guī)定；而中國與歐盟則與之不同，《個人信息保護法》與《歐盟一般數據保護條例》不要求公開個人信息評估報告。對此，有學者認為影響評估應當一律公開，非公開性將妨礙公眾與受影響的群體參與影響評估。但本文認為，影響評估的公開性不應做一般性要求。一般公開與公眾參與未必能夠真正反映相關項目或科技的真正影響，反而可能因“鄰避效應”而導致責任機制失效。尤其是對于處在市場環(huán)境中的企業(yè)而言，一般性的影響報告公開與公眾開放可能涉嫌侵害企業(yè)知識產權、干擾企業(yè)決策，其正當性存在更大的問題。相較之下，政府實施項目或采購企業(yè)服務較多涉及公共決策，應更多公開影響評估與形成公共參與機制。當然，無論是何種情形，都應注意影響評估公開的目的在于形成具有正當性的問責機制，而非表面上的透明性與公共參與。

（三）影響評估的時間節(jié)點須體現韌性監(jiān)管理念

就影響評估的時間節(jié)點而言，傳統影響評估制度側重事前評估。例如，在環(huán)境影響評估中，如果相關項目符合影響評估條件，那么相關項目需要在實施之前就進行影響評估，企業(yè)只有在通過影響評估之后才可以開工實施。在環(huán)境等可能存在較大危害且此類危害可能難以通過其他機制排除的情形中，事前影響評估有其合理性，事前影響評估可以促使企業(yè)提早對風險進行介入與干預。但事前影響評估也具有明顯的短板與危險。影響評估可能需要大量的時間進行調查，程序也可能異常煩瑣，嚴格的事前影響評估可能妨礙相關項目實施或技術部署、妨礙發(fā)展。并且，事前影響評估也可能無法實時準確跟蹤相關項目或技術的風險，影響評估可能都是假設性的判斷，與現實世界所可能產生的危害相去甚遠。在個人信息保護、人工智能等技術場景中，事前影響評估的問題尤其明顯。這些領域的科技發(fā)展一旦受到拖延，就可能錯失發(fā)展機會；并且這些領域的個人信息處理或人工智能發(fā)展所帶來的風險往往瞬息萬變，事前的影響評估很難準確反映真實的現實世界。

為了更為合理地建構影響評估制度，非嚴重危害類型的項目或技術可以放寬事前影響評估的要求，或者不應將事前影響評估作為項目審批與許可的條件。與此相應，法律可以要求或鼓勵企業(yè)對相關影響進行事中和事后影響評估。相比事前影響評估，事中和事后影響評估可以一邊發(fā)展一邊評估，既為項目實施或科技部署提供快速便捷機制，又對風險進行跟蹤與反饋。在治理框架上，這種側重事中和事后的影響評估反映了韌性監(jiān)管的理念。如有學者指出，韌性監(jiān)管“依賴于一種試錯法，這種試錯法尋求積極探索新技術的潛在利益，同時保持警惕并準備應對任何新出現的危害”。韌性監(jiān)管的理念強調在面對不可知的風險與機遇時，既要避免過度謹慎而錯失機遇，又要建立風險的可控機制，從而更好地平衡影響評估中的發(fā)展與安全兼顧問題。

（四）影響評估的問答模式需要根據不同場景來設置

就影響評估的提問與作答模式而言，法律規(guī)定與實踐運行中也存在不同方式與內容描述。影響評估既可以采取標準化的問答模式，要求影響評估主體對固定問答模板進行回答；也可以采取非標準化的開放描述模式，要求影響評估主體自行評估；除此之外，還有一些介于二者之間或其他類型的模式。例如，在我國，中央網信辦所要求的算法評估采取了固定問答模板的評估方式，要求企業(yè)對算法應用領域、算法使用場景、評估算法描述、風險描述、落實主體責任等內容進行作答。而《個人信息保護法》所要求的個人信息影響評估則沒有固定模板，在實踐中，企業(yè)往往根據一些標準化機構所提供的模板，按照數據映射分析、規(guī)范性、安全措施、風險源識別、個人權益影響分析、風險綜合分析、風險處置及整改措施等內容進行評估。在國外，影響評估也有多種不同模式。例如，美國環(huán)境影響評估報告采取開放式的評估模式，要求對開放性問題進行詳細解答。這種模式類似于考試題中的論述題，實踐中的影響評估報告常常進行數百頁的詳細作答。而加拿大政府的算法影響評估則采取標準化問答的模式，要求算法影響評估報告對不同題目進行回答。

影響評估制度所采取的不同問答方式與內容描述各有其優(yōu)劣之處。標準化問答模式的優(yōu)勢是有利于企業(yè)在進行影響評估的過程中進行有針對性的影響描述，也有利于監(jiān)管機構對影響評估進行標準化管理。但其缺點是這類問答模式可能無法準確地描述真實世界的風險以及企業(yè)采取的應對措施，企業(yè)可能會感到標準化的問題與實踐中的問題并不相關，或者會以完成任務的態(tài)度對相關問題進行形式主義作答。開放式問答模式有利于企業(yè)對相關風險及采取的應對措施進行詳細描述，但也可能會讓企業(yè)感到問題過于寬泛而難以回答，同時監(jiān)管機構也可能會對五花八門的回答感到束手無策。即使企業(yè)對影響評估進行了非常準確和詳細的描述，提交數百頁的作答材料，監(jiān)管機構也可能會淹沒在細節(jié)里，從而無法真正了解相關項目實施或科技部署的風險。

從影響評估原理出發(fā)，影響評估的問答模式應當根據不同情形來設置。對于一些高度標準化的影響或風險，可以利用標準化問答模式進行影響評估。例如，在個人信息影響評估制度中，可以考慮將個人信息泄露風險作為標準化問題，因為個人信息的泄露風險是侵害個人信息最為常見也最為嚴重的危險。但對于非標準化的影響或風險，影響評估則可以采取更為開放的模式，或者可以在標準化作答之外提供開放作答的選項。正如本文一再強調，影響評估具有高度不確定性和場景依賴性，影響評估很難通過自然科學或某一標準化問題而獲得準確信息。此外，除了根據不同特征而選擇不同問答模式，還需要注重監(jiān)管機構與被監(jiān)管企業(yè)或組織的互動溝通，在互動溝通中不斷調整與改進影響評估的提問模式與問答模式。解決影響評估制度運行的不確定性與形式主義難題的方法之一在于采取學習溝通型的監(jiān)管方式。就監(jiān)管機構的提問方式與被監(jiān)管企業(yè)的問答模式而言，這意味著監(jiān)管機構需要“邊做邊學”，在不斷學習中動態(tài)調整其影響評估的問答模式。

六

結語

影響評估制度發(fā)端于環(huán)境領域。作為一項旨在保護環(huán)境和監(jiān)管企業(yè)履行社會責任的制度，這一制度被認為可以對相關風險進行提前預防，同時為監(jiān)管機構提供信息。在過去幾十年里，影響評估制度在勞動者保護、人權保護、金融風險防范等諸多領域被借鑒，尤其在隱私和個人信息、算法與人工智能等科技領域被廣泛應用。一系列法律法規(guī)、政策建議將影響評估制度視為應對科技風險的有效手段。在隱私和個人信息、算法與人工智能等領域，傳統公法與私法常常難以防范科技所帶來的風險，也無法對風險進行預防，影響評估制度可以彌補傳統法律監(jiān)管工具的不足。與傳統公法或私法對風險進行外部監(jiān)管與私法應對不同，影響評估制度對相關項目與技術進行穿透式監(jiān)管，試圖打開相關項目與技術的黑箱。

影響評估制度雖然具有打開黑箱和提前預防的作用，但也可能面臨影響評估結果的不確定性、形式主義、妨礙發(fā)展等問題，并且其具體制度也存在眾多爭議。造成這些問題的原因在于影響評估并非一個純粹的自然科學問題。無論是對影響本身的描述還是對影響的應對，都是一個正當性建構的法律與政策問題。因此，影響評估應當從純粹自然科學評估邁向社會整體性評估，從命令控制型評估邁向學習溝通型評估，從純粹預防型評估邁向發(fā)展與安全兼顧型評估。與此相應，影響評估中的是否評估、誰來評估、何時評估、如何評估等具體制度也應當進行優(yōu)化。影響評估成功的關鍵，是要建構具有正當性基礎的、符合現實世界的、有利于安全發(fā)展和問題解決的問責機制，避免其成為孤立、紙面的、僵化保守的純粹形式。

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《法商研究》2026年第2期目錄

【馬克思主義法學與中國特色社會主義法治】

1.論生態(tài)環(huán)境治理體系的法典化

杜輝

2.《民法典》基礎性法律地位的民事司法實現

汪君

【中國法學自主知識體系】

3.基于經驗的中國法學自主知識體系建構路徑

于龍剛

【網絡與信息法】

4.政府數據的依申請開放

余凌云

5.從環(huán)境、個人信息到人工智能：重思影響評估制度

丁曉東

6.人工智能輔助法律論證的信息結構分析

趙澤睿

7.個人數據對價合同的法教義學構造

馮潔語

【創(chuàng)新型國家與知識產權法】

8.《著作權法》權利類型兜底條款的功能詮釋

孫山

【法學論壇】

9.醫(yī)療告知后同意規(guī)則的理論邏輯與優(yōu)化路徑

吳梓源

10.洗錢犯罪“一般條款”的理論證成與規(guī)范適用

馬文博

11.我國法院外國法解釋方法的路徑探索與機制完善

彭岳

【法學交叉學科研究】

12.刑事程序附隨性懲罰的實踐檢視與制度因應

陶加培

《法商研究》雜志是中南財經政法大學主辦的法學類核心刊物，雙月刊，系中國百強報刊、中文社會科學索引（CSSCI）來源期刊、中文核心期刊、RCCSE中國權威學術期刊（A+）、中國人文社會科學核心期刊、中國高校精品社科期刊。我刊設置有“法治熱點問題”“法學爭鳴”“法學論壇”“法律適用”“網絡與信息法”“創(chuàng)新型國家與知識產權法”等欄目，并適時增設其他新的欄目?！斗ㄉ萄芯俊冯s志立足于“探求法意、傳承學術”的辦刊理念。為構建中國特色、中國風格、中國氣派的法學理論提供高端前沿平臺。

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責任編輯 | 郭晴晴

審核人員 | 張文碩 宋思婕

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