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2025首推。2026年05月29日 14时46分32秒
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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,中国AI供应链有诸多值得乐观的理由。
萨金特将人工智能定义为对人类三种智能活动的模拟:模式识别、泛化能力与决策。他指出,AI的开发主要依赖四类工具——统计学、生物学、经济学与物理学。但这形成一个“美妙的悖论”:人类天生适合狩猎采集,而非现代生活所需的这些学科,教育正是为了克服这一认知障碍。
在能力评估上,萨金特认为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。他引用冯·诺依曼和库普曼斯的框架,区分了“开普勒阶段”(通过数据拟合出数学模型)与“牛顿阶段”(深入挖掘结构模型)。萨金特指出,当前AI在开普勒阶段表现出色,但在牛顿阶段尚未展现强大实力。
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。
谈及AI供应链,萨金特将其定义为一个包含物理组件(芯片、电网、数据中心)、人力资本(从家庭到科研机构的人才培养体系)及制度环境(监管、开源生态等)的复杂系统。他以中美对比为例,指出中国在基础教育、理工科人才培养方面投入显著,但也面临电力、芯片及贸易壁垒带来的瓶颈。
作为外部观察者,萨金特认为中国在AI供应链上做了诸多深思熟虑的权衡,有乐观的理由。他强调,AI领域的领先并非单一模型测试得分高低所能定义。
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