我中心首席专家、燕山大学文法学院（公共管理学院）教授王春城与博士研究生甄悦在CSSCI来源期刊《行政论坛》2026年第2期发表学术论文《机器学习嵌入政策学习的系统动力及其逻辑分析》。这是该研究团队近期所开展“人工智能对政策过程的影响研究”的阶段性成果之一。

该论文提出，传统的政策学习过程在数智时代面临着海量数据、复杂多变问题和传统方法局限性等多重挑战，而机器学习技术的迅速发展为政策学习与变迁提供了全新动力，机器学习嵌入政策学习是数智时代政策学习转型的必然趋势。该论文基于对机器学习核心要素、政策学习关键环节的界定，明确了机器学习嵌入政策学习的微观基础与宏观逻辑，即二者在微观上呈现“数据-获取”“算法-分析”“模型-应用”的对应关联，在宏观上共享着“学习-反馈”的共通逻辑。研究表明，资源基础力、内生催化力、环境支撑力、协同进化力对应机器学习嵌入政策学习的关键矛盾，且各动力间存在递进式的相互联系和循环式的反馈机制。从数据要素化与价值化、政策过程的技术化革新、机器学习嵌入的规制保障、风险驱动的机器学习更新进阶四个维度，可理解机器学习嵌入政策学习的运行机理，这为数智时代机器学习等新兴技术更好嵌入并改进整个政策过程提供新的参考。