巡视整改要件件有着落事事有回音

[27] 原则上，某一行政事务所确定的管辖权一般只能归属于一个行政主体，如若允许两个以上行政主体共同管辖，容易造成同一事务多重管理或分级负责的局面，[28]违背行政任务赋予的合目的性与经济性原则。

[6]与行政诉讼、信访制度相比较，行政复议既具有公正高效便民为民的制度优势，又具有权利救济的制度价值。[22]参见周佑勇：《完善对行政规范的复议审查制度》，载《法学研究》2004年第2期，第158页。

公正，从根本上说是人民的权利问题。二是，当事人之间的行政赔偿或者补偿纠纷。这一新增条款，必将对行政复议的整体制度功能产生重要影响，并直接改变现有行政争议化解格局。二是，取消国务院终局裁决的规定，对国务院部门行政复议决定不服的，以国家部委作为被告，直接向法院提起行政诉讼。这不仅是行政复议制度所追求的核心价值，同时也是其法治优势之所在。

这不仅是为适应现代网络社会需求，而且是为提升送达效率。[24]林莉红：《论行政救济的原则》，载《法制与社会发展》1999年第4期，第26页。特殊授权条款既可能被规定在特别警察法规范之中，也即特别职权条款。

概括授权条款同标准授权条款一齐规定于一般警察法中。任务概括条款内规定的警察任务，警察机关应当履行。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。若从这些条款出发，很难全局性地反思智慧警务模式下的警察法规范体系。

人员到位之后，通过破坏日常活动、方式和机会，消除环境脆弱性，进而预防危害社会治安秩序的违法犯罪行为的发生。智慧警务模式下的警察法授权体系应当以《人民警察法》中的任务概括条款为基础，针对数据收集、数据分析等智慧警务中的典型干预手段建构标准授权条款，针对查处措施建立与现有警察法规范的衔接条款，同时针对危险预防措施建立概括授权条款并依据干预强度确立该条款的适用门槛。

因此，对我国警察法授权体系而言，任务概括条款不可或缺。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。从经验上来看，算法失误在智慧警务领域对于公民权益的侵害将会被放大。例如有学者指出美国的预测警务存在对低收入地区和有色社区的歧视。

在此背景下，授权基础理论能够为发展变动之后警察权授权体系提供指导。为此，需要借助一定的理论工具，对警察法规范进行体系化，明确条款与条款、立法与立法之间的逻辑关系，进而检验相关规范的正当性。智慧警务的实施对社会安全治理是必要的。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。

这是因为与商业领域不同，刑事司法领域的容错率相当有限，毕竟刑事司法事关公民的生命与自由。现行警察法规范能否为智慧警务提供足够的授权基础？ （一）任务概括条款可以囊括危险预防任务 在传统的情报主导警务下，危害防止是主要任务，但危险预防也一直为立法者所希冀。

随着大数据技术的应用，公民在生活、工作、学习中产生的方方面面数据均可能被纳入到商业机构和警察机关的大规模、实时监控之中。数据质量上的瑕疵将导致公民权利受到错误干预，大数据侦查的基础上是正确、客观的数据库，而基于未经核实的甚至是错误的数据开展的大数据侦查将直接得出错误的推理结论，并误导着侦查机关错误干预公民权利甚至错误剥夺公民自由。

基于各类警察权力形态的革新是局限的、不深刻的，难以有效回应新兴警察权形态面临的规范问题。对象不同、对人工智能技术理解不同导致的算法不透明。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。针对风险的危险预防措施是多种多样的。也可能被规定在一般警察法规范之中，也即标准授权条款。同时，随着算法等技术的发展，个人信息、个人数据被不断挖掘，从而有可能形成对于个人更为深刻的认识和更为深入的干预。

然而，秩序的来源并不在警察的作用范围之内，而在于一个社会的政治经济和文化。干预措施能否类型化决定着应当适用标准授权条款还是概括授权条款对干预公民基本权利的警察活动进行规范。

随着人工智能、大数据等新兴技术的运用和发展，警察能够更为广泛、精确、预先地获取危险源，从而精确、及时地消灭危险源，真正地实现社会安全秩序危险的预防。门槛理论的引入意味着概括授权条款仅得适用于一定干预强度以下的警察措施。

第三，权利干预强度决定概括授权条款的适用范围。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。

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。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。这是因为授权基础理论是对警察法授权体系建构规律的归纳，但凡建构警察法授权体系均可依循之。此外，现行警察法规范已经包含了警情处理授权条款。

在算法设计过程中，不可避免会夹杂设计者的种种偏见。前一情形中，警察法的规范范畴是警察机关的委托行为。

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。后一情形中，警察法的规范范畴是警察机关的调取行为。

一方面，授权基础理论决定了警察法规范体系内容的确立和规范的排布。根据概括授权条款的门槛理论，智慧警务中未类型化的危险预防措施，不应全部纳入概括授权条款，而应适用一定门槛。

以上关于警察权授权基础理论的讨论具有一致性。整体把握智慧警务模式下警察权的变迁，对现有警察权授权基础进行总体评价和建构，方能从法律层面全面、系统回应智慧警务对警察法授权体系的挑战。在制定法律同时会有概括条款之授权，而该具体处置或措施与前述的标准化措施有其共同性特征。亦可对潜在危险主体进行监控、追踪，当存在具体危险或者危害时，再运用现有的查处手段进行约束，这类措施可归纳为中度干预。

《人民警察法》《刑事诉讼法》《治安管理处罚法》《道路交通安全法》等法律法规主要是对此予以规范。至于针对风险源的危险预防措施，需要进一步讨论。

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。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。

这三个阶段中，被干预权利种类和方式不尽相同。《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。