专题:深交所2026全球投资者大会:资本市场与创新成长——“十五五”规划下的中国机遇
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5月29日,在深交所2026全球投资者大会上,2011年诺贝尔经济学奖得主、 纽约大学经济学教授托马斯 · 萨金特( Thomas Sargent)表示,AI擅长检测和组织模式、处理海量数据集,能完成人类觉得乏味或易错的任务,但其局限性同样明显。
当前AI擅长海量数据处理、模式归纳与复杂函数拟合,处于高效总结规律的开普勒阶段(通过数据拟合出数学模型);但无法深挖规律底层本质,尚未抵达探究底层原理的牛顿阶段(深入挖掘结构模型),核心底层创新能力仍有明显短板。
关于AI与人类的关系,萨金特从经济学家视角提出替代与辅助之分。他观察到,不少学生将AI作为替代工具,跳过基础知识学习。他本人有学习障碍,深知苦学的价值。他认为,真正掌握基础知识的人能让AI成为辅助和“能量倍增器”,而非主宰者。