需要满足三项利益衡量标准

东南大学法学院于一帆在《行政法学研究》2024年第1期上发表题为《自动化行政中算法的可公开性及其范围》的文章中指出：

在“互联网+行政”的背景下，行政决定、程序等内容的图示化、智能化已成趋势，学界将此类通过人工智能、大数据等展开的行政活动普遍描述为自动化行政。实践中，算法或是辅助行政主体，或是直接作出行政决定，在自动化行政中扮演愈发重要的角色。而当前，自动化行政中的算法规制仍处于以算法解释权为核心的体系之中，忽视了公法与私法之间保护场景与规制方式的差异。申言之，算法解释权过于关注运算结果的可解释性，强调“透明算法”而非“透明政府”，忽视了行政法制度原有的公开要求。深入审视自动化行政中的算法公开问题，无论对于限制政府算法权力，还是保障公民的知情权和监督权而言，均确有必要。从另一角度考量，一旦行政机关收到相对人的算法公开申请，那么制度上亦应有所回应，以确保行政法体系在算法时代仍能保有生命力。

算法以行政规则为其内容基础，加之技术性转化，而最终投入使用。这一过程就以技术处理为界，将算法分割为两个层次：代码化之前的算法，即为文本规则；代码化之后的算法，即为技术规则。算法双重层次之间的关系，在行政场景中体现为数字孪生关系、形式与实质的关系。

在自动化行政中，算法的可公开性与可解释性之间存在实质性差异。可解释性关注的是实现透明算法，而可公开性更侧重于实现透明政府。有鉴于此，在行政法制度体系中，可解释性对应行政行为说明理由制度，可公开性对应政府信息公开制度。基于算法的行政规则本质，自动化行政中的算法应当予以公开。算法欲真正实现公开，还需破除政府信息公开制度的豁免条款障碍，其中最主要的是商业秘密豁免。同时，其应当实现“最大范围的公开”，即采取源代码公开的形式选择。此外，如果确因安全因素或安全事由不予公开算法，则需要满足三项利益衡量标准：第一，利益冲突标准，即利益冲突是否实际存在，且无可避免；第二，价值比较标准，即拒绝公开算法拟维护的利益是否具有位阶上的优势；第三，替代方案标准，即是否存在部分公开或区别处理的方案。