【諾貝爾經濟學獎得主薩金特：AI發展尚處在「開普勒階段」】2011年諾貝爾經濟學獎得主、紐約大學教授托馬斯·薩金特在2026 Inclusion·外灘大會見解論壇上表示，AI正在成為推動經濟增長的重要力量，但圍繞AI的投資、決策與政策制定，也正面臨巨大的不確定性。資本投入的規模不斷擴大，並不意味着未來回報就更加確定。他用17世紀的開普勒和牛頓作比。開普勒通過大量天文觀測數據，總結出了行星運行的規律，但當時並不知道這些規律背後的物理原因；牛頓則進一步解釋了這些規律背後的基本原理。「今天的AI有點像開普勒。」薩金特表示，AI真正的前沿，是能否從「開普勒階段」走向「牛頓階段」——不僅能夠發現相關性，還能夠進一步理解和推斷事物背後的結構，在訓練數據之外實現更好的泛化，並能夠識別自身知識的邊界。「我們還不知道AI什麼時候會進入‘牛頓階段’。」