萨金特为什么将当前AI比作开普勒阶段?
因为AI擅长从海量数据中识别模式和预测,但尚未理解背后的物理原因或深层结构,就像开普勒总结行星规律但不知其原理一样。

“美国正涌入AI的巨额投资,建立在可疑的模型之上。没人真正知道这些模型最终会产出什么。” 9月9日,2011年诺贝尔经济学奖得主、纽约大学教授托马斯·萨金特(Thomas Sargent)在2026 Inclusion·外滩大会见解论坛上表示,AI正在成为推动经济增长的重要力量,但围绕AI的投资、决策与政策制定,也正面临巨大的不确定性。资本投入的规模不断扩大,并不意味着未来回报就更加确定。
2011年诺贝尔经济学奖得主托马斯·萨金特在2026外滩大会见解论坛上表示,AI仍处于类似天文学“开普勒阶段”的早期状态,能识别数据模式但尚未理解背后机理。他强调AI投资建立在不完全可靠的模型上,存在巨大不确定性,决策者应保持谦逊,采用稳健控制思路,为模型偏差和未知风险留出空间。
因为AI擅长从海量数据中识别模式和预测,但尚未理解背后的物理原因或深层结构,就像开普勒总结行星规律但不知其原理一样。
他建议采用稳健控制思路,不追求绝对正确的模型,而是确保模型出错时决策仍能承受,承认未知并留有余地。
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