行政法的第四种定价：AI 与能力-问责陷阱

自 1887 年以来，行政法一直在处理“能力-问责陷阱”：技术变革迫使政府變得更加精細，但精細化又使監督者（如法院和國會）難以監控。該法律的回應——用程序審查取代實質監控——產生一層厚積的要求，凍結能力卻未確保民主控制。本文主張，最高法院在 Loper Bright 之後的收縮，最好理解為為回應這種複雜化而將行政機構收縮到可理解規模的努力。但以此方式簡化複雜性會在氣候變化、疫情與 AI 風險需要更精細治理的時候，損失正確的能力。AI 為不同的道路提供了選擇。與許多先前的行政技術不同，AI 能幫助建立“可審計性”，將技術複雜性轉化為可理解的內容，揭示對監控至關重要的假設，並啟發對行政機構推理的實質性驗證。本文提出三項行政法學派創新，以實現這一潛力：Model 與 System Dossier（ documenting model purpose, evaluation, monitoring, and versioning）擴展行政記錄以納入 AI 決策；material-model-change trigger 指定 AI 更新何時需要新程序；以及“審計傾向”標準，對行政機構的可審計 AI 工具評估給予獎勵。結果是一種本文稱之為“第四種定價”的框架，行政法透過保留能力同時恢復對行政機構可理解監控的框架。