回答：
算法行政是指在行政管理和公共服务中广泛应用算法和人工智能技术，以提高效率、透明度和决策的科学性。其内涵包括数据驱动决策、自动化流程、智能化服务等方面。现实表征则体现在智能城市管理、公共安全监控、社会信用体系等具体应用中。
算法行政的风险
- 算法偏见：算法可能会继承和放大数据中的偏见，导致不公平的决策。例如，美国的COMPAS系统在预测犯罪风险时被发现对非裔美国人存在偏见。
- 隐私泄露：大量数据的收集和处理可能导致个人隐私泄露。例如，2018年Facebook的数据泄露事件暴露了数百万用户的个人信息。
- 透明度和问责性不足：算法决策过程复杂且不透明，难以追责。例如，英国的A-level考试评分算法在2020年因不透明和不公平引发了广泛抗议。
- 安全风险：算法系统可能被黑客攻击，导致严重后果。例如，2017年WannaCry勒索病毒攻击导致全球多个国家的公共服务系统瘫痪。
导致风险的原因
- 数据质量问题：数据不完整、不准确或存在偏见。
- 算法设计缺陷：算法设计者的主观偏见或技术局限。
- 监管不足：缺乏有效的法律和监管框架。
- 技术复杂性：算法和人工智能技术本身的复杂性和不透明性。
防范治理措施
- 数据治理：确保数据的质量和多样性，避免偏见。
- 透明度和解释性：提高算法的透明度，确保决策过程可解释。
- 法律和监管框架：制定和完善相关法律法规，加强监管。
- 公众参与：增加公众在算法设计和应用中的参与度，确保多方利益。
中国的特殊风险
- 社会信用体系：中国的社会信用体系广泛应用算法进行信用评分，可能导致社会分层和隐私问题。例如，某些地区的信用评分系统曾因数据错误导致居民无法享受公共服务。
- 大规模监控：广泛的监控系统可能导致隐私和人权问题。例如，新疆地区的监控系统被指控对特定人群进行过度监控。
- 政策执行中的不透明性：在一些地方，算法决策的透明度和问责性不足，可能导致滥用权力。例如，某些地方政府在疫情防控中使用健康码系统时，曾出现过不透明和不公平的情况。
真实案例
- 社会信用体系：在某些城市，居民的信用评分直接影响到他们的贷款、就业和出行等方面。曾有报道指出，某些居民因信用评分系统中的错误数据而无法享受公共服务，导致生活受到严重影响。
- 健康码系统：在2020年新冠疫情期间，中国广泛使用健康码系统进行人员流动管理。然而，某些地方的健康码系统曾因技术问题或数据错误导致居民被错误隔离或限制出行，引发了公众的不满和质疑。
通过以上分析，可以看出算法行政在提高效率和科学决策方面具有巨大潜力，但也存在着诸多风险。为了充分发挥其优势并有效防范风险，需要在数据治理、透明度、法律监管和公众参与等方面进行综合治理。