诺贝尔经济学奖得主萨金特：AI跨越“开普勒”迈向“牛顿”阶段，未来回报仍存变数

来源：未知作者：佚名发布时间：2026-09-13 07:45:13

9月9日，在2026Inclusion·外滩大会见解论坛上，2011年诺贝尔经济学奖得主、纽约大学知名教授托马斯·萨金特（Thomas Sargent）发表了关于人工智能（AI）发展的深刻见解。他指出，AI正日益成为驱动全球经济增长的关键引擎，然而，在围绕AI进行大规模资本投入、战略决策以及政策制定的过程中，各方正面临着前所未有的不确定性挑战。萨金特强调，尽管资本投入的规模在持续攀升，但这并不直接等同于未来回报的确定性增加。

萨金特深入剖析了AI当前取得显著进展的三大支柱：空前庞大的数据集、日益增强的计算能力，以及愈发复杂的算法模型。他特别提到，AI发展的真正前沿在于能否跨越从“开普勒阶段”到“牛顿阶段”的鸿沟——即AI系统不仅能揭示数据间的相关性，更能深入理解并推断出事物背后的内在结构，从而在训练数据之外展现出卓越的泛化能力，并具备识别自身知识局限性的智慧。

面对AI带来的颠覆性变革，萨金特呼吁企业、投资者及监管者需保持审慎态度。他强调，不能仅依赖理想化的模型来预测AI的未来走向，而应充分认识到模型的固有局限性，为未知领域和潜在错误预留足够的应对空间。同时，建立灵活多变的决策机制，以适应AI技术快速发展所带来的各种可能性，成为当下亟待解决的重要课题。

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