Vega博士的研究以其博士阶段对厄瓜多尔农业三方合作的考察为基础。他指出，厄瓜多尔的国际合作体系在法律框架与政策目标上较为一致，短板在于执行环节的治理低效。受“单一账户”（single account）制度与公共采购流程拖累，资金拨付严重迟滞，部分项目延误长达半年至一年；政府更迭带来的人员流动与机构记忆缺失，则进一步推高了合作的交易成本。之后，Vega博士介绍了两个以中国为重要参与方的农业合作案例，通过比较研究发现，“稻鸭共作”项目因需求论证不足而难以持续；“竹建材项目”则通过立法、培训和能力建设实现了较好的可持续性。因此Vega认为，三方合作的成败往往取决于治理质量，而非法律框架本身。

基于上述判断，Vega博士提出了一套以算法治理推动行政改革的设想，并构建了“自适应算法治理系统”（AAGS）的概念框架。他主张治理应从“先制定、后搁置”的静态模式转向“边学习、边调整”的动态机制。他认为，AAGS可实现知识留存、需求验证、降低交易成本和强化问责等功能，但其本质仍是辅助决策工具，不能替代政府判断。他同时提醒，算法偏见、低质量数据与模型“黑箱”可能扭曲资源配置并削弱问责，人工智能能力亦常被高估，因而人类监督不可或缺。他也强调，全球南方在引入人工智能时应强化国家优先事项与公共问责，使技术服务于本国发展，而非对援助方议程的盲目依赖。

交流环节，对谈嘉宾和现场听众就讲座内容，分别围绕动态政策周期下政府介入边界、“人在环路”机制中算法偏见的责任归属，以及发展研究视角下“成功/失败”二元判断的局限等议题展开讨论，对此Vega博士结合相关案例进行逐一回应。

姚旭秘书长在讲座总结中表示，Vega博士兼具产业、政府与研究的多重经历，相关研究为人工智能与公共治理的结合提供了有益启发。讲座结束后，全球人工智能创新治理中心向Vega博士颁发访问学者证书。

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