2011年诺贝尔经济学奖得主、纽约大学教授托马斯·萨金特在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。他用17世纪的开普勒和牛顿作比。开普勒通过大量天文观测数据，总结出了行星运行的规律，但当时并不知道这些规律背后的物理原因；牛顿则进一步解释了这些规律背后的基本原理。“今天的AI有点像开普勒。”萨金特表示，AI真正的前沿，是能否从“开普勒阶段”走向“牛顿阶段”——不仅能够发现相关性，还能够进一步理解和推断事物背后的结构，在训练数据之外实现更好的泛化，并能够识别自身知识的边界。“我们还不知道AI什么时候会进入‘牛顿阶段’。”
（文章来源：科创板日报）
